Научные доказательства: природа, интерпретация и роль в теории.

Введение

Научные доказательства – это данные, подтверждающие или опровергающие научную теорию или гипотезу, хотя ученые также используют доказательства в других целях, например, при применении теорий к решению практических задач. Такие доказательства должны быть эмпирическими и интерпретируемыми в соответствии с научным методом. Критерии оценки научных доказательств варьируются в зависимости от области исследования, но их убедительность обычно определяется результатами статистического анализа и строгостью научного контроля.

Принципы вывода

Предположения или убеждения человека о связи между наблюдениями и гипотезой влияют на то, будет ли он рассматривать эти наблюдения как доказательства. Эти предположения или убеждения также влияют на то, как человек использует наблюдения в качестве доказательств. Например, кажущееся отсутствие движения Земли может быть воспринято как доказательство геоцентрической космологии. Однако, после предоставления достаточных доказательств гелиоцентрической космологии и объяснения кажущегося отсутствия движения, первоначальное наблюдение существенно обесценивается как доказательство. Когда рациональные наблюдатели имеют различные исходные убеждения, они могут приходить к разным выводам, основываясь на одних и тех же научных данных. Например, Пристли, работая с теорией флогистона, объяснял свои наблюдения о разложении оксида ртути, используя концепцию флогистона. В отличие от него, Лавуазье, разрабатывая теорию элементов, объяснял те же наблюдения, ссылаясь на кислород. Причинно-следственная связь между наблюдениями и гипотезой не является причиной того, чтобы наблюдение принималось как доказательство. В байесовском выводе убеждения выражаются в процентах, отражающих степень уверенности в них. Начинают с априорной вероятности (исходной), а затем обновляют ее, используя теорему Байеса после получения доказательств. В результате, два независимых наблюдателя одного и того же события рационально могут прийти к разным выводам, если их априорные вероятности (предыдущие наблюдения, также релевантные для вывода) различаются. Важность исходных убеждений в определении того, какие наблюдения считаются доказательствами, можно проиллюстрировать с помощью дедуктивных рассуждений, таких как силлогизмы. Если хотя бы одно из посылок не принимается как истинное, то и заключение также не будет принято.

Полезность научных данных

Философы, такие как Карл Р. Поппер, предложили влиятельные теории научного метода, в которых научные данные играют центральную роль. В сущности, Поппер утверждает, что ученый творчески разрабатывает теорию, которая может быть опровергнута путем ее проверки на соответствие данным или известным фактам. Теория Поппера демонстрирует асимметрию: данные могут показать ошибочность теории, установив факты, противоречащие ей. Однако данные не могут доказать правильность теории, поскольку могут существовать другие, еще не открытые данные, которые ей противоречат.

Философские и научные взгляды

В 20-м веке многие философы исследовали логическую связь между утверждениями о доказательствах и гипотезами, в то время как ученые, как правило, сосредотачивались на том, как генерируются данные, используемые для статистического вывода. Но, по словам философа Деборы Мейо, к концу XX века философы поняли, что "существуют ключевые особенности научной практики, которые упускаются из виду или неверно описываются всеми подобными логическими подходами к доказательствам, будь то гипотетико-дедуктивный, байесовский или инстанциалистический". Антология 1983 года под редакцией Питера Ачинштейна представила краткое изложение взглядов выдающихся философов на научные доказательства, включая Карла Гемпеля (о логике подтверждения), Р. Б. Брейтуэйта (о структуре научной системы), Норвуда Рассела Хэнсона (о логике научного открытия), Нельсона Гудмана (известного благодаря теории "гру", о теории проекции), Рудольфа Карнапа (о концепции подтверждающих доказательств), Уэсли С. Салмона (о подтверждении и релевантности) и Кларка Глимура (о релевантных доказательствах). В 1990 году Уильям Бектель выделил четыре фактора (ясность данных, воспроизводимость другими исследователями, согласованность с результатами, полученными альтернативными методами, и согласованность с правдоподобными теориями механизмов), которые биологи использовали для разрешения споров о процедурах и надежности доказательств. В 2001 году Ачинштейн опубликовал свою книгу на эту тему под названием "Книга доказательств", в которой, среди прочего, разграничил четыре концепции доказательств: доказательства, относящиеся к конкретной эпистемической ситуации (доказательства относительно данной эпистемической ситуации), субъективные доказательства (считаемые доказательствами конкретным человеком в определенное время), верификационные доказательства (достаточные основания полагать, что гипотеза истинна) и потенциальные доказательства (достаточные основания полагать, что гипотеза весьма вероятна). Ачинштейн определил все свои концепции доказательств через понятие потенциальных доказательств, поскольку любой другой вид доказательств должен, по крайней мере, быть потенциальным доказательством, и утверждал, что ученые в основном ищут верификационные доказательства, но также используют и другие концепции доказательств, опирающиеся на специфическое понимание вероятности. Ачинштейн противопоставил эту концепцию вероятности предшествующим вероятностным теориям доказательств, таким как байесовская, карнаповская и частотная. Основываясь на философском предположении о сильном тезисе Черча-Тьюринга, был предложен математический критерий оценки доказательств, который имеет сходство с принципом бритвы Оккама: самое простое и всеобъемлющее описание доказательств, скорее всего, верно. Однако некоторые философы (включая Ричарда Бойда, Марио Бунге, Джона Д. Нортона и Эллиота Собера) придерживаются скептического или дефляционного взгляда на роль простоты в науке, утверждая различными способами, что ее значимость была переоценена. Акцент на проверке гипотез как на сущности науки распространен как среди ученых, так и среди философов. Однако философы отметили, что проверка гипотез путем сопоставления их с новыми доказательствами не учитывает всех способов использования доказательств учеными. Методолог социальных наук Дональд Т. Кэмпбелл, который на протяжении всей своей карьеры подчеркивал важность проверки гипотез, позже стал все больше акцентировать внимание на том, что сущность науки заключается "не в эксперименте как таковом", а в итеративной конкуренции "правдоподобных альтернативных гипотез" – процессе, который на любом этапе может начинаться с доказательств или с гипотезы. Другие ученые и философы подчеркивали центральную роль вопросов и проблем в использовании данных и гипотез.

In the 20th century, many philosophers investigated the logical relationship between evidence statements and hypotheses, whereas scientists tended to focus on how the data used for statistical inference are generated. But according to philosopher Deborah Mayo, by the end of the 20th century philosophers had come to understand that "there are key features of scientific practice that are overlooked or misdescribed by all such logical accounts of evidence, whether hypothetico deductive, Bayesian, or instantiationist". A 1983 anthology edited by Peter Achinstein provided a concise presentation by prominent philosophers on scientific evidence, including Carl Hempel (on the logic of confirmation), R. B. Braithwaite (on the structure of a scientific system), Norwood Russell Hanson (on the logic of discovery), Nelson Goodman (of grue fame, on a theory of projection), Rudolf Carnap (on the concept of confirming evidence), Wesley C. Salmon (on confirmation and relevance), and Clark Glymour (on relevant evidence). In 1990, William Bechtel provided four factors (clarity of the data, replication by others, consistency with results arrived at by alternative methods, and consistency with plausible theories of mechanisms) that biologists used to settle controversies about procedures and reliability of evidence. In 2001, Achinstein published his own book on the subject titled The Book of Evidence, in which, among other topics, he distinguished between four concepts of evidence: epistemic situation evidence (evidence relative to a given epistemic situation), subjective evidence (considered to be evidence by a particular person at a particular time), veridical evidence (a good reason to believe that a hypothesis is true), and potential evidence (a good reason to believe that a hypothesis is highly probable). Achinstein defined all his concepts of evidence in terms of potential evidence, since any other kind of evidence must at least be potential evidence, and he argued that scientists mainly seek veridical evidence but they also use the other concepts of evidence, which rely on a distinctive concept of probability, and Achinstein contrasted this concept of probability with previous probabilistic theories of evidence such as Bayesian, Carnapian, and frequentist. Based on the philosophical assumption of the strong Church Turing thesis, a mathematical criterion for evaluation of evidence has been conjectured, with the criterion having a resemblance to the idea of Occam's razor that the simplest comprehensive description of the evidence is most likely correct. However, some philosophers (including Richard Boyd, Mario Bunge, John D. Norton, and Elliott Sober) have adopted a skeptical or deflationary view of the role of simplicity in science, arguing in various ways that its importance has been overemphasized. Emphasis on hypothesis testing as the essence of science is prevalent among both scientists and philosophers. However, philosophers have noted that testing hypotheses by confronting them with new evidence does not account for all the ways that scientists use evidence. Social science methodologist Donald T. Campbell, who emphasized hypothesis testing throughout his career, later increasingly emphasized that the essence of science is "not experimentation per se" but instead the iterative competition of "plausible rival hypotheses", a process that at any given phase may start from evidence or may start from hypothesis. Other scientists and philosophers have emphasized the central role of questions and problems in the use of data and hypotheses.

Понятие научного доказательства

Хотя в средствах массовой информации часто используется выражение "научное доказательство", многие ученые и философы утверждают, что не существует понятия абсолютного, безошибочного доказательства. Например, Карл Поппер однажды написал: "В эмпирических науках, которые одни лишь могут предоставить нам информацию о мире, в котором мы живем, доказательства не возникают, если под "доказательством" мы понимаем аргумент, устанавливающий истинность теории раз и навсегда". Альберт Эйнштейн говорил:

"Научному теоретику незавидно. Ибо природа, или, точнее, эксперимент, является неумолимым и не слишком дружелюбным судьей его работы. Она никогда не говорит теории "да". В наиболее благоприятных случаях она говорит "возможно", а в подавляющем большинстве случаев просто "нет". Если эксперимент согласуется с теорией, это означает для нее "возможно", а если не согласуется – "нет". Вероятно, каждая теория когда-нибудь столкнется с ответом "нет" – большинство, вскоре после своего появления. Однако, в отличие от идеала абсолютного доказательства, на практике теории могут считаться доказанными в соответствии с определенными стандартами доказательности, используемыми в конкретном исследовании. В этом ограниченном смысле доказательство – это высокая степень признания теории, достигнутая в результате процесса исследования и критической оценки, соответствующей стандартам научного сообщества."