Энциклопедия эпистемологии и философии науки - прогнозирование

Термин «П.» традиционно связывали с терминами «предсказание», «предвидение». Предсказание трактуется как более общая процедура выдвижения предположений о будущем состоянии дел, разновидностями которой выступают: 1) научное прогнозирование (научно обоснованное предсказание); 2) предсказание, основанное на мистических источниках (откровения, магия, гадания); 3) ясновидение — интуитивное предсказание посредством образов, возникающих в сознании или подсознании человека. П. следует отличать от объяснения. Асимметрия данных процедур проявляется в темпоральном аспекте (объяснение всегда связано с положением дел, которое уже «состоялось»), в функциональном (объяснение направляется вопросом: «Почему, с какой целью имеет место ситуация q?») и в структурном аспекте (научный поиск при объяснении заключается в нахождении истинных суждений, логически обусловливающих объясняемое суждение).

Задачей П. является конструирование «модели» события на основе выявленных законов, теорий, фактических данных (исходный пункт рассуждения). В качестве объекта П. могут выступать: а) явления, существующие в данный момент, но еще не открытые; б) явления, существование которых относится к будущему; в) явления, которые уже не существуют в настоящем, но имели место в прошлом. Примером П. первого рода является описание Д.И. Менделеевым ряда химических элементов, которые существуют, но не были известны науке. К П. второго рода относится вычисление всех предстоящих солнечных затмений на Земле вплоть до 2161. Примером П. третьего рода, именуемого также регросказанием, является вычисление всех солнечных затмений, происходивших на протяжении более чем тридцати предшествующих столетий. Результат П. — прогноз — представляет собой суждение, содержащее полученную информацию об объекте П. Прогностические рассуждения, наряду с аргументативными, объяснительными, вычислительными и квалификационными, составляют основополагающие виды научных рассуждений.

Полный цикл прогностического исследования содержит все основные этапы, присущие любому рассуждению: 1) констатация проблемной ситуации, формулировка познавательно значимого вопроса (напр.: «Каким будет уровень преступности в Пермской области в 2008 г.?»); 2) фиксирование исходных данных, т.е. выбор из имеющейся информации необходимого числа значащих факторов (в качестве таковых в приводимом примере могут выступать статистические данные о состоянии преступности за 1998—2007, включающие количество преступлений, долю судимых, долю безработных и т.п. на 10 тыс. чел.); 3) определение нормативных условий и желаемых параметров прогноза (напр., нормативное условие: искомое суждение должно быть следствием исходного пункта рассуждения; желаемые параметры, как правило, представлены количественными и качественными характеристиками прогноза); 4) обнаружение оптимальной для целей П. закономерности и конструирование либо выделение связанного с ней суждения, удовлетворяющего заданным условиям (в нашем примере искомое суждение должно быть сформулировано на основе определенной статистической закономерности); 5) выбор адекватных решаемой задаче средств для получения результата (тех или иных видов умозаключений, соответствующих методов исследования — экстраполяции, интерполяции и т.п.) и возможная коррекция данных (в нашем примере — дедуктивные умозаключения, метод экстраполяции); 6) применение выбранных средств для получения искомого результата, т.е. построение соответствующих умозаключений; 7) формулировка ответа на поставленный вопрос (напр.: «Возможно, что количество преступлений (на 10 тыс. чел.) в 2008 г. составит 307»).

П. может осуществляться по детерминистической и по вероятностной схемам. В первом случае каждое явление предсказывается с высокой степенью точности и строго локализуется во времени или пространстве. (Пример рассуждения детерминистической формы: использование теоремы Пифагора для определения длины диагонали прямоугольника по длинам его сторон, которое позволяет здесь получить точный и однозначно детерминированный ответ.) Для задач, связанных с наблюдением случайных величин (напр., задача П. курса акций), не удается построить детерминированные модели, поэтому применяется вероятностный подход. Параметры вероятностных моделей — это распределения случайных величин, их средние значения, дисперсии и т.д. Для их оценки используются статистические методы, применяемые к выборкам наблюдаемых значений. Такого рода методы также предполагают, что известна некоторая вероятностная модель задачи. (Напр., в задаче П. курса акций можно предположить, что завтрашний курс акций зависит только от курса акций за последние 2 дня. Если это верно, то наблюдения курса в течение нескольких месяцев позволяют достаточно точно оценить коэффициенты этой зависимости и прогнозировать курс акций в будущем.)

Типология П. разнообразна. Выделяют аналитическое (репродуктивное) П., строящееся на основе твердо установленной теории, и синтетическое (инновационное), предполагающее создание новой теоретической конструкции, подтвержденной новыми экспериментальными данными. В синтетических прогнозах предполагается наличие принципиально новой информации: в зависимости от характера прогнозируемого объекта — номо-логическое (П. закона) и фактологическое (П. факта). Кроме того, в науке различают оперативные (текущие), кратко-, средне-, долгои дальнесрочные прогнозы. В процессе П. могут применяться как дедуктивные, так и индуктивные умозаключения, в силу чего различают дедуктивное и индуктивное П. Дедуктивные прогностические рассуждения, в которых все используемые суждения истинны, являются достоверными; если же по крайней мере одно из суждений дедуктивного умозаключения будет иметь эпистемологическую оценку «правдоподобно», рассуждение в целом характеризуется как правдоподобное. Недедуктивные прогностические рассуждения характеризуются тем, что они могут быть только правдоподобными.

Разработка различных видов прогнозов ведется прогностикой — наукой, сформировавшейся в 60-е гг. 20 в. в специальную научную дисциплину, изучающую будущее социальных процессов (социальное, экономическое, технологическое и т.п. П.). Западная философская мысль разрабатывала гносеологические и методологические основы П. в рамках футурологии — науки о будущем. В большей степени эти исследования были связаны с социально-техническим П., которое как самостоятельный вид познавательной деятельности оформилось на рубеже 19—20 вв. (Л. Мэмфорд, Ф. Дезауэр и др.). С. Макридакис, С. Уилврайт и Р. Хиндман исследовали математические методы П. будущих тенденций в экономике и смежных областях, делая акцент на практическом использовании прогнозов. Исходя из принятого различения моделей науки, можно выделить три соответствующие им гносеологические парадигмы научного П.: классическую, основанную на дистанцировании субъекта от объекта; неклассическую, которая учитывает соотношение природы объекта со средствами и методами исследования; постнеклассическую, для которой характерно включение

в себя уровня знаний субъекта П., его методологических и мировоззренческих установок и т.п.

Т.В. Жданова, Т.В. Носова

Лит.: Никитина А.Г. Предвидение как человеческая способность. М, 1975; Лакис П.П. Методологические и логические аспекты прогнозирования. Рига, 1985; Бестужев-Лада И.В. Социальное прогнозирование: курс лекций. М, 2002; Бетяев С.К. Прогностика: первые шаги науки // Вопросы философии. 2003. № 4; Mumford L. Man As Interpreter. N.Y., 1950; Dessauer F. Streit urn de Technic. Frankfurt-M., 1956; Hempel C.G. Explanation and Prediction by Covering Laws // Philosophy of Science. The Delaware Seminar. Vol. 1. N.Y., 1963; Martina /. An Introduction to Technological Forecasting. N.Y., 1972; Makridas S., Wheelwright S. and Hyndman R.J. Forecasting: Methods and applications. N.Y., 1998.

Энциклопедия эпистемологии и философии науки. М.: «Канон+», РООИ «Реабилитация»

И.Т. Касавин

2009