В ряде последующих публикаций Гемпель расширил, разъяснил и несколько модифицировал свои первоначальные воззрения(37). Он также провел различие между двумя подмоделями общей модели объяснения посредством охватывающего закона. Мы будем называть их дедуктивно-номологической и индуктивно-вероятностной моделями(38). Первую можно схематически описать следующим образом.
Пусть E будет событием, имеющим место и нуждающимся в объяснении. Почему произошло E? Чтобы ответить на этот вопрос, мы указываем на некоторые другие события или положения дел Е1,...,Em и на одно или несколько общих суждений или законов L1,...,Ln, таких, что из этих законов и того факта, что
[49]
имеют место (существуют) другие события (положения дел), логически следует Е.
В приведенном схематическом описании дедуктивно-номологической модели Гемпеля Е называется экспланандумом или экспликандумом. Я буду называть его также объектом объяснения. Е1,...,Еm я буду называть экспланансом или экспликатом. Можно назвать их также базисом объяснения. L1,...,Ln представляют собой "охватывающие законы", под которые при объяснении подводятся эксплананс и экспланандум(39).
Можно поставить вопрос: применима ли модель Гемпеля к объектам, не являющимся событиями? Часто мы хотим знать, не почему произошло некоторое событие, а почему достигается или не достигается некоторое положение дел. Очевидно, этот случай также укладывается в схему Гемпеля. Он даже более фундаментальный, так как понятие события можно анализировать (определять) с помощью понятия положения дел. Можно сказать, что событие представляет собой пару последовательных положений дел(40).
Другой вопрос, возникающий при описании данной модели, состоит в следующем: должны ли события Е1,...,Еm, которые образуют базис объяснения, возникать раньше Е или они могут быть одновременны с ним или даже возникать позже Е? Это важный вопрос, позднее мы обсудим некоторые его аспекты. Если события E1,...,Еm предшествуют объекту объяснения Е, мы будем говорить о них как об антецедентах Е.
Собственный гемпелевский, теперь знаменитый, пример является типичным примером дедуктивно-номологического объяснения. Экспланандум в нем - некоторое событие, а эксплананс состоит из антецедентных событий и состояний(41). Почему радиатор моего автомобиля ночью лопнул? Бак был полон воды; крышка была плотно завинчена; не был добавлен антифриз; автомобиль был оставлен во дворе; температура в течение ночи неожиданно упала ниже нуля. Это все антецеденты. В сочетании с законами физики, в частности, с законом, по которому вода при замерзании расширяется, эти предшествующие события объясняют разрыв радиатора. Зная антецеденты и соответствующие законы, мы могли бы с определенностью предсказать рассматриваемое событие. Это действительно
[50]
хороший пример объяснения, но историки нуждаются в объяснениях не такого типа.
При обсуждении гемпелевской теории объяснения мы в основном ограничимся дедуктивно-номологической моделью. Однако кратко мы рассмотрим и индуктивно-вероятностную модель и сделаем критические замечания(42).
Объектом индуктивно-вероятностного объяснения также является индивидуальное событие Е. Базис объяснения образует множество других событий или состояний E1,...,Em. Роль охватывающего закона, "соединяющего" или "связывающего" базис с объектом объяснения, выполняет вероятностная гипотеза: если имеются E1,...,Em, то весьма вероятно, что произойдет E.
Здесь уместно задать вопрос: в каком смысле (если он вообще есть) базис и охватывающий закон объясняют действительное появление некоторого события?(43)
Можно сказать, что дедуктивно-номологическое объяснение "объясняет", потому что говорит, почему Е должно быть (появиться), почему Е необходимо, если имеется базис и приняты определенные законы. Характерным для индуктивно-вероятностного объяснения является допущение возможности непоявления Е. Тем самым оно оставляет место для дополнительного объяснения: почему в данном случае Е действительно появилось или почему оно не появилось. Ответ на этот вопрос будет задачей дедуктивно-номологического объяснения. Иногда можно ответить на него, а именно когда к базису объяснения можно добавить некоторое дополнительное состояние или событие Кm+1 , такое, что, согласно принятым законам, событие вида Е будет встречаться во всех случаях, когда совместно реализуются события E1,...,Еm+1. (44) Теперь можно провести различие: при отсутствии дополнительной информации, которую дает дедуктивно-номологическое объяснение, мы не объяснили, почему произошло Е, но объяснили, почему его можно ожидать.
Пусть имеется вероятностный закон (гипотеза), который гласит: если есть Е1,...,Еm, то с вероятностью p произойдет Е, где p - средняя или низкая вероятность. Нельзя сказать, что такой вероятностный закон объясняет актуальное появление Е. Но можно
[51]
использовать информацию, содержащуюся в этом законе, для вывода другого вероятностного закона: относительная частота, с которой будет встречаться Е в тех случаях, когда встречаются Е1,...,Еm, с высокой вероятностью близка к значению р. Появление Е с этой относительной частотой - это другое индивидуальное событие, которое можно ожидать.
Характерным применением вероятностных законов является предсказание с высокой вероятностью относительных частот появления событий, вероятности которых имеют любое значение - высокое, низкое или среднее. Случай, когда частота-событие есть появление самого Е, т.е. появление Е с относительной частотой 1, представляет собой предельный случай более общего использования вероятностей в предсказаниях. Поэтому можно сказать, что индуктивно-вероятностная модель Гемпеля представляет собой лишь специальный случай своеобразного использования исчисления вероятностей в целях предсказания.
Различие между этими двумя моделями гораздо глубже, чем иногда думают. Главной функцией дедуктивно-номологической модели является объяснение появления определенных событий. Поэтому она также - уже вторично - объясняет, почему их следует ожидать. Этих событий можно ожидать, потому что они должны произойти. Индуктивно-вероятностная модель переворачивает это отношение. В первую очередь она объясняет, почему можно было ожидать (или не ожидать) событий, которые уже произошли. И только во вторую очередь она объясняет, почему события произошли, а именно: "потому что" они имели высокую вероятность. Я думаю, однако, лучше говорить, что индуктивно-вероятностная модель не объясняет что-то, а оправдывает определенные ожидания и предсказания.
То, что мы сказали, совсем не означает отрицания (подлинных) объяснений, в которых вероятность играет важную роль. Одним из примеров такого объяснения является следующий.
Пусть имеется гипотеза, согласно которой вероятность события Е при некоторых E1,...,Em равна, например, р. Обнаруживают, что событие Е появляется в совокупности (большой части) данных условий с относительной частотой, сильно отличающейся от р.
[52]
Почему это происходит? Можно дать два ответа на этот вопрос. Первый состоит в том, чтобы отнести все за счет "случая". Мы всегда можем воспользоваться таким объяснением, но в целом это крайняя мера. Другой ответ заключается в поиске и обнаружении некоторого дополнительного условия Em+1, которое также присутствовало в совокупности условий E1,...,Em. Вероятностное значение р', отличное от р, связано с появлением Е в условиях E1,...,Em,Em+1 . Допустим, что это именно та вероятность, с которой ожидается относительная частота актуального появления Е (в указанном выше смысле). Это аналогично нахождению причины (Em+1) замеченного различия между частотой и вероятностью (р). Такая процедура проверки корректности предлагаемого объяснения подобна каузальному анализу, описание которого будет дано ниже. Можно назвать такую процедуру вероятностным каузальным анализом. В методологии объяснения такой анализ занимает важное место, но в данной работе он не будет подробно обсуждаться(45).
7. В гемпелевской (дедуктивно-номологической) модели объяснения не используются понятия причины и следствия. Модель охватывает более широкую область, подобластью которой считаются каузальные объяснения(46). Спорным является вопрос о том, все ли каузальные объяснения действительно соответствуют гемпелевской схеме. Можно задать и такой вопрос: будет ли эта схема действительно выражать объяснение, если охватывающие законы не будут каузальными?