Логика для юристов

Зарождение буржуазного способа производства в недрах феодального общества сделало необходимостью развитие техники, которое не могло осуществляться без развития опытной науки. Великие представители эпохи Возрождения Леонардо да Винчи (1452—1519), Коперник (1473—1543) и другие призывали переходить от истолкования книг к истолкованию природы.

Бурное развитие опытного естествознания в эпоху Возрождения и Новое время обусловило разработку индуктивной логики. В книге “Новый Органон” Ф. Бэкон (1561—1626) заложил основы так называемых методов установления причинной связи между явлениями, создав “таблицы открытия”. Идеи, высказанные Ф. Бэконом, развили Гершель (1792—1871) и Дж. Ст. Милль (1806—1873). Методы установления причинных связей между явлениями обычно называют методами Бэкона-Милля. Существенный вклад в разработку индукции внесли русские логики М.И. Каринский (1840—1917) и Л.В. Рутковский (1859—1920).

В рамках современной логики проблемы индукции разрабатываются с использованием теории вероятностей.

§ 1. ОБРАТНАЯ ДЕДУКЦИЯ

Обратная дедукция — один из видов индуктивных умозаключений. Схема этого вида индукции: В₁, В₂, ..., В_n||=А, если и только

если А|= В₁ ∧ В₂ ∧... В_n и |≠¬ A, |≠ В₁ ∧ В₂ ∧... В_n, (n≥ 1).

Например, А — суждение “Иванов совершил это преступление”. Из А и некоторой совокупности суждений Г, истинность которых установлена, следует суждение В — “Иванов знал местонахождение похищенных вещей”. В этом случае можно сделать вывод о том, что высказывание В подтверждает высказывание А при наличии Г.

Методологическими требованиями, повышающими степень правдоподобия вывода (индуктивного) посредством обратной дедукции, являются следующие:

1) необходимо находить разнообразные следствия, поскольку разнообразные следствия подтверждают утверждение в большей степени, чем однообразные. Например, для обоснования законов диалектики приводят примеры их действия в различных областях природы, общественной жизни и познания;

2) необходимо находить наиболее сильные следствия. Если А|=В, А|=С и В|=С, а С|≠В, то следствие В является более сильным, чем А, и подтверждает А в большей степени (|≠ читается “не следует”);

3) необходимо выводить “неожиданные” следствия. Если А|=В, и В без А малоправдоподобно, а вместе с А весьма правдоподобно, то А при наличии В весьма правдоподобно.

Упражнение 16

1. Подтверждают ли высказывания “Иванов был на месте преступления в то время, когда преступление совершалось”, “Иванов знал потерпевшего” высказывание “Иванов совершил это преступление” при условиях: если это преступление совершил Иванов, то он знал потерпевшего; для совершения этого преступления преступник должен быть на месте преступления в момент его совершения.

2. Подтверждает ли высказывание “Иванов знал брата потерпевшего” высказывание “Иванов является участником данного преступления” при условии: “Если Иванов является участником этого преступления, то он знает, где находятся похищенные деньги. Он не знает, где находятся похищенные деньги, но знает, где находятся похищенные вещи.”

§ 2. ОБОБЩАЮЩАЯ ИНДУКЦИЯ

Обобщающая индукция — это умозаключение, в котором осуществляется переход от знания об отдельных предметах класса или о подклассе класса к знанию о всех предметах класса или о классе в целом.

Различают полную и неполную обобщающую индукцию. Полная обобщающая индукция — это умозаключение от знания об отдельных предметах класса к знанию о всех предметах класса, предполагающее исследование каждого предмета этого класса. Умозаключение от знания лишь о некоторых предметах класса к знанию о всех предметах класса называют (нестатистической) неполной индукцией.

Схема, общая для полной и неполной индукции:

Предмет S₁ обладает свойством Р.

Предмет S₂ обладает свойством Р.

.

.

.

Предмет S_n обладает свойством Р.

Предметы S₁, S₂, .... , S_n — элементы класса К.

____________________

Все предметы класса обладают свойством Р.

Если {S₁, S₂, .... , S_n}=K (множества {S₁, S₂, .... , S_n} и K равны), т.е. если известно, что исследован каждый предмет класса К, то рассуждение по соответствующей схеме является полной индукцией. Фактически это дедуктивное умозаключение[18]. Если же {S₁, S₂, .... , S_n} включается в класс K и в К есть элементы, которые не входят в {S₁, S₂, .... , S_n}, то имеет место неполная индукция.

Статистическая неполная индукция заключается в переносе относительной частоты появления признака с некоторого класса на более широкий класс.

В случае статистической индукции исследуются случайные массовые явления. Эти явления состоят из событий. Появление конкретного события не предсказуемо, но предсказуема частота появления событий того или иного типа, то есть, как говорят, предсказуемы некоторые числовые пропорции целого.

Приведем примеры случайных массовых явлений.