Анализ правдоподобия суждений, истинность которых не может быть верифицирована непосредственным образом, является гораздо более сложной задачей, чем мы до сих пор говорили. В подобных случаях аргумент зависит от того обстоятельства, что сама теория в качестве своих логических следствий имеет суждения, истинность которых может быть верифицирована непосредственным образом и которые приводят к наблюдению явлений, отличных от тех, которые теория изначально постулирует. Как мы увидим в одной из последующих глав, основания для правдоподобия теории состоят из выборки, сделанной на основе всех необходимых следствий данной теории. В случае рассматриваемого нами примера теория о том, что все металлы состоят из мельчайших вечных магнитов, помимо прочих, имеет одно следствие, заключающееся в том, что ковка или разогрев магнита способствует потере им магнетических свойств, и этот выведенный факт является непосредственно наблюдаемым. Таким образом, более полная форма данного аргумента может быть выражена так: «Этот, тот и прочие металлы демонстрируют магнетические свойства при определенных условиях» (наблюдаемый факт); однако «если эти металлы состоят из мельчайших вечных магнитов и т. д., то они проявляют магнетические свойства при указанных условиях» (общее правило); «следовательно, каждый металл состоит из вечных магнитов» и т. д. (выведенный факт, или теория, не доступная для непосредственной верификации). Однако если металлические прутья состоят из вечных магнитов, то тогда ковка или разогрев намагниченной иголки будет способствовать потере ею магнетических свойств (выведенный факт, верифицируемый непосредственным образом). Цель такой дедуктивной разработки данной теории заключается в том, чтобы снабдить ее как можно большим числом верифицируемых следствий. Аргумент в поддержку данной теории начинается с суждений, истинность которых известна, и продвигается к другим суждениям, верифицируемым непосредственным образом, с помощью теории, которая, в свою очередь, непосредственно неверифицируема. Теперь аргумент является более сложным, однако это не изменяет природы используемого вывода. Данная теория правдоподобна относительно оснований, поскольку аргумент в ее поддержку принадлежит классу аргументов, в которых относительная частота коэффициента истинности заключения при истинности посылок не равна с необходимостью 1.

Нам нужно рассмотреть и более сложные примеры умозаключений, называемых правдоподобными (вероятностными). Но прежде чем мы это сделаем, сформулируем в явной форме существенные характеристики вероятностного вывода. Некоторые из этих характеристик мы уже обозначили, другие же будут введены с учетом предстоящей дискуссии.

1. Вероятностный вывод, как любой другой вывод, основывается на некоторых отношениях между суждениями. Ни одно суждение не является с вероятностью истинным само по себе. Истинность суждения является вероятностной относительно других суждений, служащих основаниями для данного суждения.

2. Вопрос о том, обладает ли истинность предложения некоторой степенью вероятности при определенных свидетельствах, не зависит от психического состояния человека, который рассматривает данное суждение. Вопросы вероятности, как и вопросы обоснованности, следует разрешать, исключительно опираясь на объективные соображения, а не на нашу склонность или импульс к тому, чтобы принять то или иное заключение.

3. Вывод является вероятностным только постольку, поскольку он принадлежит к определенному классу выводов, в которых частота истинности выводимого заключения представляет определенный коэффициент относительно частоты истинности посылок. Иными словами, само значение термина «вероятность» подразумевает относительную частоту.

4. Поскольку вероятность истинности суждения не является характеристикой, внутренне присущей суждению, то это же суждение может обладать другой степенью правдоподобия в соответствии с основаниями, предложенными в его поддержку.

5. Основания, предлагаемые в поддержку суждения, могут обладать разной степенью существенности (релевантности). Вообще для истинности суждения выбираются те основания, которые делают коэффициент вероятности как можно более высоким. Однако существенность оснований не может определяться только формальным образом.

6. Поскольку значением измерения правдоподобия суждения является относительная частота, с которой данный тип умозаключения приведет от истинных посылок к истинному заключению, истинным является, как мы увидим, и то, что в большинстве случаев определенное нумерическое значение коэффициента вероятности неизвестно.

По сравнению с количеством случаев, когда мы заключаем, что истинность суждения является вероятностной при определенных основаниях, количество случаев, когда мы можем определить точную нумерическую величину коэффициента вероятности, относительно невелико. Это, однако, не отменяет предложенный нами анализ вероятности, поскольку мы вполне можем понять, в чем заключается ее общий смысл, не обладая при этом точными основаниями, опираясь на которые можно было бы установить ее нумерическое значение.

Современное изучение вероятности началось, когда шевалье де-Мере, известный картежник XVII века, поинтересовался у своего друга, праведного Паскаля, как лучше делать ставки при игре в кости. С тех пор основное количество дискуссий относительно вероятности посвящено вопросам, на которые можно дать ответ в нумерической форме: какова вероятность выпадения решки три раза из четырех бросков? Какова вероятность выпадения на костях семерки при одном броске? Такого рода проблемы, равно как и более сложные, исследовались математиками. На сегодняшний день практически в каждой области физики и в некоторых областях химии и биологии требуется использование исчисления вероятности. Мы же подробно исследуем более простые вопросы вероятности и поговорим о том, чем ограничивается математический подход.

Начнем с ограничений. Математика – это дисциплина, изучающая необходимые следствия из любого множества допущений. При таком понимании математика не имеет дела с истинностью или ложностью тех оснований, следствия которых она изучает. В этом отношении логика и математика неразличимы.

Из сказанного следует, что ни одна чисто математическая теория не может определить степень вероятности истинности любого суждения, которое связано с конкретными положениями дел. Она может определить вероятность истинности суждения, когда в явной форме предложены определенные допущения относительно этого суждения. Математика может показать нам, каковы необходимые следствия этих допущений, но она не может определить истинность или ложность самих этих допущений. Следовательно, теория вероятности может быть чисто математической, только если она ограничивается вопросами необходимого вывода. Это имеет место, если рассматривать теорию вероятности как часть чистой математики. Мы коротко рассмотрим элементарные теоремы этой теории потому, что такой подход уже стал традиционным, а также потому, что в использовании теорем исчисления вероятности проявляется природа научного метода.

Начнем с очень простой задачи. Что понимается под «математической вероятностью» выпадения орла при бросании монеты? Воспользуемся общепринятой терминологией. Вместо того чтобы говорить о вероятности истинности суждения «эта монета упадет орлом вверх», мы будем говорить о вероятности события выпадения орла. «Орлом» и «решкой» называются возможные события, или возможные альтернативы. Если мы заинтересованы в выпадении орла, то орел считается благоприятным событием, все остальные события – неблагоприятные. Математическая вероятность определяется в таком случае как отношение, в котором числителем является количество возможных благоприятных событий, а знаменателем – общее количество возможных событий (т. е. сумма благоприятных и неблагоприятных событий), с учетом того что все возможные события равновероятны. Таким образом, если монета имеет 2 стороны и может упасть только на них, демонстрируя тем самым орла или решку, и если выпадение сторон равновероятно, то вероятность выпадения орла будет 1/2 Вообще если f – число благоприятных событий, а u – число неблагоприятных событий, и если события являются равновероятными, то вероятность благоприятного события определяется как f / ( f + u ). Очевидно, что такая дробь всегда будет правильной и что ее значением будут величины от 0 до 1 включительно.