Правдоподобные умозаключения

I. Общая характеристика индуктивных умозаключений

Правдоподобные выводы в настоящее время часто называют индуктивными, противопоставляя их дедуктивным. Как замечает Е.К. Войшвилло, основная разница между теми и другими усматривается в том, что дедуктивные выводы являются достоверными, а именно, они – при условии их правильности – обеспечивают истинность заключений при истинности посылок. Индуктивные же выводы обеспечивают лишь некоторую степень правдоподобия заключений, некоторое повышение вероятности их истинности при истинности посылок. Однако в традиционной логике индукцией называли лишь некоторый определенный вид правдоподобных выводов, а именно, так называемые выводы от отдельного (или от частного) к общему. При этом индукцию также противопоставляли дедукции, но последнюю понимали также значительно более узким образом, чем теперь. А именно, как выводы, противоположные индукции по своей направленности, то есть как выводы от общего к частному. Однако многократно отмечалось, что эта характеристика дедукции – при современном ее понимании – явно несостоятельна. Несостоятельность эта проявлялась исторически в том, что к дедуктивным выводам относили многие формы умозаключений, которые не удовлетворяли их характеристике как выводов от общего к частному: условные, условно-категорические, условно-разделительные, силлогистические выводы. Вместе с тем характеристика выводов, называемых ранее индуктивными, как выводов от частного к общему, действительно указывает на их существенную особенность. Они естественно выделяются как вид правдоподобных выводов.

Учитывая сказанное относительно употребления терминов «дедукция» и «индукция», целесообразно термин «дедукция» употреблять в современном, упомянутом выше, ее смысле, а термин «индукция» понимать так, как она понималась исторически. К тому же для выводов, которые сейчас называют индуктивными, есть другое и более подходящее название – правдоподобные. В таком случае индукция не противопоставляется дедукции, противопоставляются лишь выводы дедуктивные и правдоподобные. К тому же это избавит нас от тех терминологических трудностей, которые часто возникают сейчас в современной логике.

Имеются существенные различия в степени разработки понятий дедуктивных и правдоподобных выводов. Дедуктивные имеют определенные формы, подчинены определенным законам, чем и обусловлена их достоверность. Основу их составляет уже известное нам понятие логического следования. Это понятие, как мы уже знаем, дает определенный критерии, а именно, указывает на необходимое условие логической правильности дедуктивных выводов: если вывод правилен, то между его посылками и заключением имеется отношение логического следования. Говоря о формах  правдоподобных выводов, имеют в виду простые выводы. Теория этих выводов разработана в значительно меньшей степени. Как правило, выделяют два основных вида этих выводов – индукцию и аналогию [27].

II. Основные виды индуктивных выводов

Итак, как мы установили, в широком смысле слова под индукцией понимают метод познания, посредством которого устанавливаются общие правила относительного некоторого класса предметов путем изучения отдельных предметов этого класса и определения того общего, что их объединяет в данный класс. В узком смысле слова под индукцией понимают определенную форму мышления, а именно индуктивные умозаключения. В такого типа умозаключениях связь посылок и заключения не опирается на логический закон (как в дедукции), в силу чего заключение выводится из принятых посылок не с логической необходимостью, а только с некоторой вероятностью. В индукции истинность посылок не гарантирует истинность заключения; ее заключение может содержать информацию, отсутствующую в посылках.

Рассмотрим виды индукции:

                               I.      Полной индукцией называется такое умозаключение, в котором общее заключение о всех элементах класса предметов делается на основании рассмотрения каждого элемента этого класса. В полной индукции изучаются все предметы данного класса, а посылками служат единичные суждения.

Например:

Земля вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите.

Марс вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите.

Юпитер вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите.

Плутон вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите.

Венера вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите.

Уран вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите.

Нептун вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите.

Меркурий вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите.

Земля, Марс, Юпитер, Сатурн, Плутон, Венера, Уран, Нептун, Меркурий – планеты Солнечной системы.

Все планеты Солнечной системы вращаются вокруг Солнца по эллиптической орбите.

Посылками в полной индукции могут быть и общие суждения.

Например:

Все моржи – водные млекопитающие.

Все ушастые тюлени – водные млекопитающие.

Все настоящие тюлени – водные млекопитающие.

Моржи, ушастые тюлени, настоящие тюлени представляют семейство ластоногих.

Все ластоногие – водные млекопитающие.

Полная индукция дает достоверное заключение, поэтому она часто применяется в математических и в других самых строгих доказательствах. Чтобы использовать полную индукцию, надо выполнить следующие условия:

1. Точно знать число предметов или явлений, подлежащих рассмотрению.

2. Убедиться, что признак принадлежит каждому элементу этого класса.

3. Число элементов изучаемого класса должно быть невелико.

                            II.      Математическая индукция – это рассуждение, используемое в логике и математике. Она является разновидностью полной индукции и отличается от нее тем, что имеет дело с бесконечным множеством предметов.

Математическая индукция является средством доказательства общих положений в математике и других дедуктивных науках. Она по характеру своего заключения является дедуктивным умозаключением, а по структуре – индуктивным умозаключением, поскольку в ней осуществляется переход от знания об отдельных предметах класса или о подклассе класса к знанию обо всех предметах класса или о классе в целом.

Математическая индукция строится на основе особенностей натурального ряда чисел. Этому ряду присуща закономерность: каждое последующее число больше предыдущего ровно на единицу. Эта особенность натурального ряда позволяет доказывать некоторые общие утверждения посредством определенных процедур.

Математическая индукция как процедура основывается на использовании двух высказываний:

1) первое единичное высказывание представляет собой базис индукции. В нем доказывается утверждение, что 1 обладает свойством Р;

2) второе общее импликативное высказывание представляет собой некоторое положение. В нем предполагается, что если произвольное число n обладает свойством Р, то последующее за ним число n+1 также обладает свойством Р. Антецедент (основание) данного импликативного высказывания называется индуктивным предположением, а консеквент – индуктивным шагом.

Таким образом, обосновывается доказательство присущности свойства Р для любого натурального числа, то есть если первое и второе положения достоверны, то можно заключить, что все натуральные числа обладают свойством Р и это свойство принадлежит всему классу натуральных чисел.

В символической записи математическую индукцию можно представить следующим образом. Допустим, что Р – определенное свойство натуральных чисел, тогда

P (1) и P(n) É P(n+1) > "x(S(x) P(x)),                                                   (7.1.)

где

Р(1)                -базис индукции;

Р(n)                -индуктивное предположение;

Р(n+1)            -индуктивный шаг;

S                     -класс натуральных чисел

Здесь (S) состоит из счетной последовательности предметов {1, 2, 3,…}, при этом первый предмет обладает свойством Р. Запись P(n) É P(n+1) означает: если предмет с номером n обладает свойством Р, то и предмет с номером n+1 обладает свойством Р, Р(n) – означает, что все предметы обладают свойством Р.

Математическая индукция как разновидность полной индукции дает достоверное знание. Математическая индукция используется при выведении ряда формул: арифметической и геометрической прогрессий, бинома Ньютона и др.

                         III.      Эмпирическая индукция – рассуждение, основанное на непосредственном (опытном) исследовании элементов относительно небольшого и регистрируемого множества. Эмпирическую индукцию очень часто называют индукцией через анализ и отбор фактов.

В индукции через анализ и отбор фактов стремятся исключить случайность обобщений, так как изучаются планомерно отобранные, наиболее типичные предметы – разнообразные по времени, способу получения и существования и другим условиям. Так вычисляют среднюю урожайность поля, судят о всхожести семян, о качестве больших партий товаров, составе найденных полезных ископаемых. Например, при изучении качества рыбных консервов банки берутся из разных холодильников, выпущенные в разные сроки, различными заводами, из различных сортов рыбы.

Изучая свойства серебра, люди обнаружили, что серебро активирует кислород, уничтожающий бактерии. С помощью серебра очищают питьевую воду. Хирурги применяют серебросодержащие кремы при лечении ожогов и скрепляют кости цементом, который содержит бактерицидные соли серебра. Многим тысячам людей, пострадавшим от тяжелых ожогов, жизнь спасли, применив препараты, включающие серебро. Так, на основе индукции через отбор, планомерно изучая свойства серебра, люди сделали правильные заключения от возможности и необходимости применения серебра при лечении различных заболеваний.

Рассматривая эмпирическую индукцию, необходимо обратиться к понятию вероятности. Вероятность – характеристика степени возможности появления некоторого события при тех или иных определенных условиях. Различают два вида понятия «вероятность» – объективную вероятность и субъективную вероятность.

Объективная вероятность – понятие, характеризующее количественную меру возможности появления некоторого события при определенных условиях. Этот вид вероятности дает характеристику объективным свойствам и отношениям массовых явлений случайного характера. Объективная вероятность изучается математической теорией вероятностей. Математическая вероятность является объективной количественной характеристикой степени возможности появления определенного события, которое может повторяться неограниченное число раз в каких-то заранее заданных условиях. Например, вероятность выпадения «орла» при бросании монеты равна 1/2, а вероятность выпадения той или иной грани при бросании кубика рана 1/6. Понятие математической вероятности может плодотворно применяться лишь к массовым событиям, т.е. происходящим много раз. К таким событиям относится появление ребенка определенного пола, появление определенной буквы в большом тексте, выпадение дождя, появление дефектного изделия в любой массовой продукции и т.д.

Субъективная вероятность позволяет анализировать особенности субъективной познавательной деятельности людей в условиях неопределенности. Например, человек утверждает: «Весьма вероятно, что в ближайшие годы значительно большее распространение в промышленном производстве получат автоматические манипуляторы (промышленные роботы)». Здесь вероятность выступает как мера субъективной уверенности. Последняя определяется, во-первых, имеющейся (или отсутствующей) у человека информацией; во-вторых, психологическими особенностями человека, которые играют важную роль при оценке человеком степени вероятности наступления того или иного события. В речи для характеристики явлений мы используем различные слова: «очень вероятно», «маловероятно», «невероятно», «неправдоподобно» и др.

Условия повышения степени вероятности выводов посредством индукции через анализ и отбор фактов таковы:

1. Количество исследованных экземпляров данного класса должно быть достаточно большим. Например, репрезентативным считается опрос мнения определенного процента от количества людей, составляющих данную группу. В каждом исследуемом случае этот процент, количество отобранных элементов класса будет своим.

2. Эти элементы класса должны быть отобраны планомерно и быть разнообразными.

3. Изучаемый признак, по которому классифицируются объекты, должен быть типичным для всех его элементов.

4. Изучаемый признак должен быть тесно связанным с сущностью предмета, т.е. являться существенным признаком предметов рассматриваемого класса [31].

                         IV.      Неполная индукция применяется в тех случаях, когда мы, во-первых, не можем рассмотреть все элементы интересующего нас класса явлений; во-вторых, если число объектов либо бесконечно, либо конечно, но достаточно велико; в-третьих, когда рассмотрение уничтожает объект (например: «Все деревья имеют корни»). Тогда мы рассматриваем не все случаи изучаемого явления, а заключение делаем для всех. Например, при нагревании мы наблюдаем расширение азота, кислорода, водорода и делаем заключение, что все газы при нагревании расширяются. Один из видов неполной индукции – научная индукция – имеет очень большое значение, так как позволяет формулировать общие суждения.

Применение неполной индукции определяется относительной ограниченностью полной эмпирической индукции, ее неспособностью в ряде случаев охватить весь класс предметов. Логический переход в неполной индукции от некоторых ко всем предметам или частям класса не является произвольным. Он обусловлен объективными основаниями – реальной зависимостью между всеобщим характером признаков и устойчивой их повторяемостью в ситуациях эмпирического опыта. Этим объясняется широкое использование неполной индукции на практике.

По способам обоснования заключения неполная индукция делится на следующие виды:

                            V.      Индукция через простое перечисление (популярная) – это неполная индукция, в которой отсутствует определенный метод отбора предметов, служащих посылками данного умозаключения. Заключение популярной индукции – предположительное, вероятное, правдоподобное.

На основании повторяемости одного и того же признака у ряда однородных предметов и отсутствия противоречащего случая делается общее заключение, что все предметы этого рода обладают этим признаком. Например, на основе этой индукции раньше считали, что все лебеди белые – до тех пор пока не встретили в Австралии черных лебедей. Еще раз повторим, эта индукция дает заключение вероятностное, но не достоверное.

Характерной и очень распространенной ошибкой является «поспешное обобщение». Например, когда, столкнувшись несколько раз с ошибками в свидетельских показаниях, говорят: «Все свидетели ошибаются», или ученику заявляют: «Ты ничего не знаешь по данному вопросу» и т.п.

На основе популярной индукции народ вывел немало полезных примет: ласточки низко летают – быть дождю; если закат солнца красный, то завтра будет ветреный день, и др.

                         VI.      Научная индукция – умозаключение, в котором на основании познания необходимых признаков или необходимой связи части предметов класса делается общее заключение обо всех предметах класса.

Выделяют два вида научной индукции:

1. Индукция методом отбора (селекция) – это умозаключение, в котором вывод о принадлежности признака классу основывается на знании об образце, полученном методичным отбором явлений из различных частей этого класса.
2. Индукция методом исключения (элиминация) – это система умозаключений, в которой выводы о причинах исследуемых явлений строятся посредством выявления подтверждающих факторов и исключения факторов, не удовлетворяющих свойствам причинной связи.

Научная индукция, так же как полная индукция и математическая индукция, дает достоверное заключение. Достоверность (а не вероятностность) заключений научной индукции, хотя она и не охватывает все предметы изучаемого класса, а лишь их часть (и притом небольшую), объясняется тем, что учитывается важнейшая из необходимых связей – причинная связь. Так, с помощью научной индукции делается заключение: «Всем людям для жизнедеятельности необходима влага». В частности, Ю.С. Николаев и Е.И. Нилов в книге «Голодание ради здоровья» пишут, что человек без пищи (при полном голодании) может прожить 30-40 дней, а воду он должен пить ежедневно: без воды человек не может жить, ибо процесс обезвоживания организма ведет к нарушению внутриклеточного обмена веществ, что приводит к смерти. Голодание же, проводимое под наблюдением врачей, наоборот, способствует при многих заболеваниях (например, хроническом нефрите, гипертонической болезни, стенокардии, атеросклерозе, бронхиальной астме, шизофрении, общем ожирении) выздоровлению.

Причиной излечивания этих болезней при длительном голодании является изумительная саморегуляция организма во время полного лечебного голода, когда осуществляется общебиологическая перестройка организма больного человека. Обычное переедание, которое ежедневно задает огромную, совершенно ненужную работу желудку и сердцу, – главная причина многих болезней, усталости, ранней дряхлости и преждевременной смерти.

Применение научной индукции позволило сформулировать общие суждения и научные законы (физические законы Архимеда, Кеплера, Ома и др.). Так, закон Архимеда описывает свойство всякой жидкости оказывать давление снизу вверх на погруженное в нее тело.

С применением научной индукции получены и законы развития общества. Научная индукция опирается не столько на большое число исследованных фактов, сколько на всесторонность их анализа и установление причинной зависимости, выделение необходимых признаков или необходимых связей предметов и явлений. Поэтому научная индукция и дает достовернее заключение.

Рассматривая индуктивные умозаключения, мы не раз обращались к понятию «причина», рассмотрим его более подробно.

III. Индуктивные методы установления причинных связей

Причина – явление или совокупность явлений, которые непосредственно обусловливают, порождают другое явление (следствие).

Причинная связь является всеобщей, так как все явления, даже случайные, имеют свою причину. Случайные явления подчиняются вероятностным, или статистическим, законам.

Причинная связь является необходимой, ибо при наличии причины действие (следствие) обязательно наступит. Например, хорошая подготовка и музыкальные способности являются причиной того, что этот человек станет хорошим музыкантом. Но причину нельзя смешивать с условиями. Ребенку можно создать все условия: купить инструмент и ноты, пригласить учителя, купить книги по музыке и т. д., но если нет способностей, то из ребенка не выйдет хорошего музыканта. Условия способствуют или, наоборот, мешают действию причины, но условия и причина не тождественны.

Методы установления причинной связи:

Причинная связь между явлениями определяется посредством ряда методов (описание и классификация которых восходит еще к Ф. Бэкону и которые были развиты Дж. Ст. Миллем).

1. Метод сходства: если наблюдаемые случаи какого-либо явления имеют общим лишь одно обстоятельство, то оно и есть, очевидно, причина данного явления Метод этот связан с наблюдением.

2. Метод единственного различия: если случаи, при которых явление, соответственно, наступает или не наступает, различаются только одним предшествующим обстоятельством, а все другие обстоятельства тождественны, то именно это обстоятельство и есть причина данного явления

Метод различия связан не с наблюдением, а с экспериментом, ибо нам приходится произвольно отделять то или другое обстоятельство от других обстоятельств.

Например, в аэропорту, чтобы выяснить, нет ли у пассажиров крупных металлических предметов, им предлагают пройти через устройство, снабженное электромагнитом и присоединенным к нему электрическим звонком. Когда один из туристов группы проходил через данное устройство, зазвенел звонок. Ему предложили вынуть из карманов все металлические предметы. После удаления им связки ключей и металлических денег, когда он повторно прошел через данное устройство, звонок не зазвенел. Следовательно, умозаключили работники аэропорта, причиной звонка было наличие именно данных металлических предметов у данного пассажира. Все остальные предшествующие обстоятельства были теми же самыми.

Другой пример, если человек съел клубнику и после этого у него появилась аллергическая реакция, а все другие пищевые продукты оставались прежними и в последующие дни, когда он не ел клубнику и у него не было аллергических реакций, то врач правильно сделал вывод, что именно клубника вызвала у данного больного аллергию.

3. Метод сопутствующих изменений: если изменение одного обстоятельства всегда вызывает изменение другого, то первое обстоятельство есть причина второго.

Например, если мы увеличим скорость движения в два раза, то за то же самое время пройденный путь тоже увеличится в два раза. Следовательно, увеличение скорости есть причина увеличения пройденного пути за тот же промежуток времени. S= v* t – формула равномерного движения, устанавливающая, что при изменении v или t (скорости движения или времени движения) прямо пропорционально изменяется и путь (величина S).

4. Метод остатков: если известно, что причиной исследуемого явления не служат необходимые для него обстоятельства, кроме одного, то это одно обстоятельство и есть, вероятно, причина данного явления.

Примером, иллюстрирующим этот метод, является открытие планеты Нептун. Наблюдая за величинами отклонения планеты Уран от вычисленной для нее орбиты, учли отклонения на величины a, b, c, которые вызваны наличием влияния планет A, B, C. Но Уран отклонялся еще на величину d. Сделали заключение, что должна существовать неизвестная планета D, которая и вызывает это отклонение. У. Леверье рассчитал положение этой неизвестной планеты, а в 1846 г. И. Галле, построив телескоп, нашел ее на небесной сфере. Так была открыта планета Нептун.

Все рассмотренные методы установления причинных связей были разработаны английским философом Ф. Бэконом. Они применяются чаще всего не изолированно друг от друга, а в сочетании, дополняя друг друга.

Ошибки, встречающиеся при обнаружении причинных связей

I. Ошибка «после этого, значит, по причине этого»: post hoc, ergo propter hoc. Ошибка заключается в том, что за причинную связь между ситуациями А и В принимается отношение предшествования во времени, имеющееся между этими ситуациями;

II. Ошибка, связанная с ложностью посылок научной индукции. Среди условий ситуации N могут быть перечислены не все факторы, составляющие условия возникновения этой ситуации. Среди опущенных условий может оказаться и настоящая причина ситуации N;

III. Подмена вероятности индуктивных заключений достоверностью. Эти ошибки, свойственные всем выводам по индукции, состоят в подмене вероятности индуктивных заключений достоверностью.

IV. Умозаключения по аналогии

Умозаключения по аналогии играют важную эвристическую роль в научном познании, являясь одним из основных способов формирования научных гипотез. На первых этапах исследования новых, незнакомых явлений ученые обычно ищут какие-то аналоги их и используют, таким образом, уже имеющиеся знания. Подчеркивая важную роль аналогии и, по-видимому, даже несколько преувеличивая ее, И. Кеплер писал: «Более чем что-либо иное, я люблю аналогии, моих самых надежных помощников. Им доступны все секреты Природы…»[27].

Выводы по аналогии – одна из форм правдоподобных выводов. Аналогия – рассуждение, в котором суждение о присущности признака некоторому предмету выводится на основании сходства этого предмета с другим предметом. Понятие сходства лежит в основе аналогии. Сходство – это отношение между предметами, состоящее в наличии у рассматриваемых предметов общих признаков. Сходство предметов определяется следующими факторами:

1)      числом признаков, общих этим предметам;

2)      степенью существенности этих признаков.

Умозаключению по аналогии всегда предшествует операция сравнения двух предметов, позволяющая установить сходства и различия между ними. При этом для аналогии требуются не любые совпадения, а сходство в существенных признаках при несущественности различий.

Структура аналогии

В рамках умозаключений по аналогии по характеру информации можно выделить:

1)      аналогию свойств: умозаключение по аналогии, в котором роль переносимого признака играет признак-свойство.

Схема:

Предмет А обладает свойствами a, b, c, d, e, f

Предмет В обладает свойствами a, b, c, d

Вероятно, предмет В обладает свойствами e, f                                                     (7.2.)

Пример:

²Сравнение явлений звука и света доказало, что явления эти заключают в себе ряд сходных свойств: и звук и свет подчиняются законам прямолинейного распространения, отражения, преломления, отклонения и интерференции. Относительно звука доказано, кроме того, при помощи опытов с сиреной и монохордом, что звук вызывается периодическими движениями. Отсюда заключили о вероятности того, что свет вызывается подобными же движениями. Именно эта аналогия, подмеченная голландским физиком и математиком Гюйгенсом, привела его к понятию о световой волне² [27].

2)      аналогию отношений: умозаключение по аналогии, в котором переносимым признаком является признак-отношение.

Схема:

R₁ присущи a, b, c, d

R₂ присущи a, b, c

Вероятно, R₂ присуще d                                                                                        (7.3.)

Пример:

Объемы имен – это множества предметов. Отношения между объемами – отношение между множествами. Отношения между кругами, понимаемыми как множества точек (круги Эйлера), – тоже отношения между множествами. Существуют разные типы отношений между двумя, тремя и т.д. кругами. Следовательно, эти же типы отношений существуют между объемами понятий.

В рамках умозаключений по аналогии по характеру выводного знания можно выделить:

1)      строгую аналогию: умозаключение по аналогии, где в качестве научной методологии используется теория, объясняющая связь общих признаков сопоставляемых объектов с переносимым признаком.

Схема:

Предмет А обладает признаками a, b, c, d, e

Предмет В обладает признаками a, b, c, d

Из совокупности признаков a, b, c, d необходимо следует e

Предмет В обязательно обладает признаком e                                                               (7.4.)

Строгая аналогия дает достоверно заключение при:

                                                                       p(a)=1                                                            (7.5.)

где р – функция вероятности истинности суждения а

Строгая аналогия применяется в научных исследованиях, в математических доказательствах.

2)      нестрогая аналогия: умозаключение по аналогии, возможно дополненное методологией здравого смысла, включающей следующие принципы:

(1)   пытаться обнаружить как можно большее число общих признаков у сравниваемых объектов;

(2)   общие признаки должны быть существенными;

(3)   общие признаки должны быть по возможности отличительными для объектов, то есть принадлежать только сравниваемым объектам;

(4)   названные признаки должны быть как можно более разнородными, то есть характеризовать сравниваемые объекты с разных сторон;

(5)   общие признаки должны быть тесно связаны с переносимым признаком.

Если ложное суждение обозначить через 0, а истину – через 1, то степень вероятности заключений по нестрогой аналогии лежит в интервале от 1 до 0:

                                                           1> р(а) >0                                                                 (7.6.)

где р(а) – функция вероятности истинности заключения по нестрогой аналогии.

Нестрогая аналогия часто встречается в общественно-исторических исследованиях, при моделировании реальных предметов.

3)      ложная аналогия: умозаключение по аналогии, где вероятность истинности заключения равна 0:

p(a)=0                                                            (7.7.)

Выводы по аналогии являются вероятными. Вероятность может колебаться от крайней малой до очень высокой. Если вероятность крайне мала, то речь идет о несостоятельности аналогии. Ее несостоятельность является тем случаем, когда переносимый признак не связан с общими признаками. В случае наличия связи переносимого признака с общими признаками говорят о состоятельности аналогии.

Для повышения вероятности выводов по аналогии необходимо наличие следующих условий:

  реальное, действительное сходство сопоставляемых предметов;

  учет различий между сопоставляемыми предметами;

  знание о наличии связи между переносимым признаком и общими признаками;

  сходство предметов в существенных признаках, а не в случайных, второстепенных признаках;

  круг совпадающих общих признаков должен быть как можно шире и разнообразнее;

  общие признаки должны быть независимы друг от друга;

  информация о сходстве должна быть того же типа, что и информация, распространяемая на другой предмет, то есть переносимый признак должен быть одного рода с общими признаками.

Наконец, для иллюстрации того, как важно в аналогиях учитывать наряду со сходствами предметов их различие, напомним историю с ослом, рассказанную Е.К. Войшвилло. Когда осел вез на своем горбу мешки с сахаром, то, переходя вброд реку, почувствовал большое облегчение. Руководствуясь аналогией, он предвидел то же самое, когда в другой раз переходил ту же реку с грузом хлопка того же веса. В результате, как догадывается читатель, у нашего героя возникли сильные сомнения относительно ценности выводов по аналогии! [27].