Что такое индукция — определение, общие понятия, виды, взаимосвязь дедукции и индукции в логике

Чтобы было проще разобраться в этом понятии, обратимся к языковым предпосылкам из словарей, поскольку суть любого термина заключается в его расшифровке. Этимология слова «индукция» отсылает нас к позднелатинскому языку, когда в нем закрепились два понятийных маркера:

1. на базе существительного – inductio (подведение, наведение);
2. и на базе глагола – inducere (установить, влечь за собой).

Суть этих маркеров подразумевает процесс построения логической цепочки между поступком и его следствием.

Иными словами, под индукцией мы понимаем особый вид познавательных процедур, за счет которых выводится утверждение, обобщающее какие-либо частные факты.

Но таким ли смысловым оттенком обладает этот термин в других дисциплинах?

Несмотря на то, что индукцию можно считать универсальным явлением, чаще всего говорящий оперирует более распространенным определением, имеющим непосредственное отношение к логике.

То есть обычно имеется в виду такое рассуждение, при котором на основе наблюдений за частными случаями постепенно выводится некая общая закономерность либо теория.

Однако в семантическом спектре этого понятия имеют место и другие трактовки, значение которых обусловлено сферой их употребления. Например, индукция:

1. в физике – это процесс возникновения электродвижущей силы при изменениях магнитного поля, окружающего проводник;
2. в физиологии – это взаимная стимуляция процессов торможения и возбуждения нервной системы;
3. в медицине – это изменение активности и числа ферментов при взаимодействии с химическими соединениями;
4. в химии – это ускорение или инициация второй химической реакции при протекании первой.

Поскольку математика, экономика и юриспруденция опираются на логику, в них понятие индукции обозначает предвосхищение результатов, установление закономерностей и выведение доказательств. Насколько эта версия близка к истине?

Понятия индукция и дедукция

Еще один способ разобраться в индукции – обратиться к классике мировой литературы. Легендарный персонаж и весьма неординарная личность Шерлок Холмс пользовался дедуктивным методом, собирая из множества деталей общую картину преступления и попутно набрасывая портрет правонарушителя.

Благодаря дедуктивным умозаключениям сыщик мог вычислить профессию собеседника за считаные мгновения, опираясь на такие, казалось бы, мелочи, как наличие татуировок, потертостей на одежде и манере держаться. Это и были детали, общие для некоторых социальных групп.

А вот уже индуктивные суждения позволяли предположить – в частности, по сорту табака и земле на ботинках, – в какие места чаще всего ходил подозреваемый, ведь в других частях Лондона такого не наблюдалось.

Таким образом, Холмс оперировал обоими видами рассуждений в зависимости от ситуации – когда некоторые частные характеристики становились общими и наоборот. И хотя выводы могли оказаться ложными, они все равно помогали вести расследование. На этом зиждется взаимосвязь логических инструментов и их безусловная полезность при работе в связке.

Эмпиризм позволяет находить какие-то отдельные факты. Индукция помогает строить на этой базе предположения и логические цепочки. Размышления ложатся в основу обобщений, а затем свежеиспеченная гипотеза через дедукцию становится ключом к решению задач в большинстве частных случаев, дополняя и/или обновляя существующий практический опыт.

И цикл повторяется, пополняя багаж знаний о мире. Можно ли тогда считать знания, полученные посредством индуктивных построений, истиной в последней инстанции?

Виды индукции

Наиболее качественную оценку может дать полная индукция, которая изучает все доступные объекты и явления.

Она описывает каждое свойство, не упуская ни единой детали, благодаря чему выводы по сути уподабливаются банальным перечислениям. Оспорить их чрезвычайно сложно – для этого придется доказать подлог или ошибку в описании.

Тем не менее сегодня в гораздо более востребованном положении оказывается неполная индукция, поскольку в мире Big Data физически невозможно объять все пласты знаний.

Поэтому выделяют контрольную группу, наблюдения за которой и ложатся в основу теории. При этом неполная индукция может быть:

1. популярной;
2. научной.

Первая просто пытается выявить схожие признаки у объектов исследования. Чем больше совпадений, тем надежней теория, хотя первое же несовпадение полностью перечеркнет предыдущие усилия.

В отличие от популярной индукции, более эффективной можно считать индукцию научную, умозаключения в которой могут быть выстроены благодаря трем форматам:

1. Посредством отбора случаев – когда во внимание принимаются все особенности изучаемого множества (то есть каждого из элементов). Тогда любое несовпадение с гипотезой позволяет отнести объект к другому классу и сохранить базовую теорию незабракованной. В противном случае выводится новая концепция.
2. Посредством исследования причинных связей – когда изучается конкретная совокупность обстоятельств, имевших место до момента наблюдаемого явления. Проще говоря, исследование причин уделяет внимание условиям, предваряющим рассматриваемое явление. Это и есть основа экспериментального изучения. Конкретизация обстоятельств не только делает гипотезу более стойкой к любой критике, но и уточняет эмпирический опыт.
3. Через изучение единичного объекта, который является единственным представителем определенной группы. В этих случаях, исключив индивидуальные особенности объекта изучения, тоже можно прийти к общим выводам. Риск ошибки остается, но в условиях ограниченного количества образцов выбирать не приходится.

Как видите, полученные в рамках индуктивных механизмов знания являются, как правило, довольно проблематичными, поскольку они всего лишь вероятностны. Этот фактор и обуславливает возникновение многочисленных ошибок как закономерного следствия неполноценных обобщений.

В свете этого большинство индуктивных суждений нуждается в многократной проверке на практике, когда полученное таким образом знание сопоставляется с опытом следствий, возникающих в результате индуктивного обобщения.

Простое резюме и практическая польза

Невозможно познать мир целиком. За счет обобщений быстрее решают конкретную проблему и переходят к изучению более сложных вещей.

С каждым практическим подтверждением достоверность индуктивного вывода увеличивается, однако процесс обоснования знаний становится возможным только с задействованием дедуктивных механизмов: от обобщений – к частностям.

Яркий пример – создание и постепенное внедрение вакцины от коронавируса, когда за счет схожести вирусов медики смогли ускорить разработку средства для противодействия новой угрозе. Логические механизмы могут быть не видны в повседневной жизни, но именно на них держится цивилизация.