ИНДУКЦИЯ 207

всегда незакончен и неполон. Эта особенность опыта входит в содержание И., делая еёпроблематичной: нельзя с достоверностью говорить об истинности ин­дуктивного обобщения или о его логич. обоснованности, поскольку никакое конечное число подтверждающих наблюдений «... само по себе никогда не может доказать достаточным образом необходимость» (Э н-гельс Ф., см. Маркс К. и Энгельс Ф., Соч., т. 20, с. 544). В этом смысле И. есть предвосхи­щение основания (petitio principii), на к-рое идут ради обобщений, принимая И. как истояник предположит. суждений — гипотез, к-рые затем проверяются или обосновываются в системе более «надёжных» прин­ципов.

Объективной основой И. служат закономерности природы и общества; субъективной — познаваемость этих закономерностей с помощью логич. или статистич. схем «индуктивных умозаключений». Логич. схемы применяются в предположении, что явления (резуль­таты наблюдений или экспериментов) не являются слу­чайными; статистические, напротив, основываются на предположении о «слуяайности явлений». Статистич. гипотезы — это предположения о теоретич. законах распределения случайных признаков или оценки пара­метров, определяющих предполагаемые распределе­ния в изуяаемых множествах. Задачей статистич. И. являются оценка индуктивных гипотез как функций выборочных характеристик и принятие или отклонение гипотез на основании этих характеристик.

Исторически первой схемой логич. И. является перечислительная (популярная) И. Она возникает, когда в частных случаях усматривается к.-л. регулярность (напр., повторяемость свойств, отношений и пр.), позволяющая построить достаточно представит. цепь единичных суждений, констатирующую эту ре­гулярность. При отсутствии противоречащих приме­ров такая цепь становится формальным основанием для общего заключения (индуктивной гипотезы): то, что верно в n наблюдавшихся случаях, верно в следую­щем или во всех случаях, сходных с ними. Когда число всех сходных случаев совпадает с числом рассмотрен­ных, индуктивное обобщение является исчерпывающим отчётом о фактах. Такую И. называют π о л н о и, или совершенной, поскольку она выразима схемой дедуктивного вывода. Если же число сходных случаев конечно-необозримо или бесконечно, говорят о неполной И. Неполную И. называют н а у ч-н о и, если, кроме формального, даётся и реальное ос­нование И. путём доказательства неслучайности наб­людаемой регулярности, напр. путём указания при­чинно-следственных отношений (динамич. закономер­ностей), порождающих эту регулярность. Схемы умо­заключений, предлагаемые логикой И. для «улавли­вания» причинно-следств. отношений, называют индук­тивными методами Бэкона — Милля; применение этих схем предполагает, в свою очередь, достаточно силь­ные абстракции, обоснование к-рых равносильно обоснованию неполной И.

Общепринятых способов обоснования логич. И. по­ка нет, как нет их и для статистич. схем, к-рые оправ­дываются только тем, что редко дают ошибочные ре­зультаты. Поскольку И. сравнима с принятием реше­ния в условиях неопределённости, вероятностные кри­терии играют заметную роль в структуре т. н. индук-тивного поведения. Напр., индуктивную гипотезу принимают, если известен факт, индуцирующий её с большой вероятностью, и отклоняют, если такой факт маловероятен. Но вероятностные критерии не являют­ся единственными. Статистикой подтверждающих при­меров нельзя, напр., оправдать принятие естеств.-науч. законов, полученных путём И., априорная ве­роятность к-рых пренебрежимо мала. Это, однако, hi·