Ero sivun ”Induktion ongelma” versioiden välillä

[arvioimaton versio][arvioimaton versio]
Poistettu sisältö Lisätty sisältö
Ei muokkausyhteenvetoa
 
Ei muokkausyhteenvetoa
Rivi 3:
Induktion ongelmaa selventää [[Bertrand Russell]]in kertomus, jossa erästä kanaa ruokitaan joka päivä. Joka aamu maajussi astuu kanalaan ja heittelee jyviä maahan kanojen ruoaksi, joten induktiivisen tieteenkäsityksen valossa kanan kannattaa yleistää maajussin tulevan ruokkimaan häntä myös ''huomenna''. Sen sijaan seuraavana päivänä maajussi ottaakin kanan ja katkaisee sen kaulan. Kuten Russell päättelee, "Hienostuneempi näkemys maailman toiminnasta olisi ollut kanalle hyödyllinen".
 
Havaintojen käyttö on induktiivista eli yleistävää päättelyä. Se ei ole logiikassa tai matematiikassa käytettyä päättelyä. Induktiivinen päättely perustuu yleistämiseen jostakin havaintojoukosta. Jos teen suuren määrän havaintoja karvaisista eläimistä, ja päättelen, että karvaiset eläimet synnyttävät eläviä poikasia (eivät siis lisäänny munista), olen käyttänyt yleistävää (induktiivista) päättelyä.
== Katso myös ==
 
*[[Induktio]]
Johtopäätöksiä tekevässä (deduktiivisessa eli laskujohtoisessa) päättelyssä aloitetaan joistakin alkuehdoista (premisseistä) ja edetään loogisesti johtopäätöksiin, jotka seuraavat näistä alkuehdoista (premisseistä).
 
Esimerkkinä ovat seuraavat alkuehdot:
 
Kaikki linnut ovat eläimiä.
 
Kaikki joutsenet ovat lintuja.
 
Näistä voidaan tehdä seuraava johtopäätös:
 
Kaikki joutsenet ovat eläimiä.
 
Johtopäätöksiä sisältävässä (deduktiivisessa) päättelyssä säilyy väitteiden totuus, jos alkuehdot ovat tosia, myös johtopäätökset ovat tosia.
 
Yleistävässä päättelyssä tilanne totuuden suhteen on toinen. Vaikka kaikki havaitsemani karvaiset eläimet olisivat synnyttäneet eläviä poikasia, en voi olla varma, ettei tulevaisuudessa löydetä uutta eläinlajia, joka on karvainen mutta ei synnytä eläviä poikasia. Itse asiassa nykyään tunnetaan karvainen eläin, joka munii munia.
 
Käytämme induktiivista päättelyä koko ajan. Yleistämistaipumus (induktio) saa meidät ajattelemaan, että tulevaisuus muistuttaa nykyisyyttä. Ihminen juo kahvia lukuisia kertoja, ja kertaakaan se ei ole myrkyttänyt häntä. Tämän perusteella ihminen ajattelee, ettei kahvi myrkytä häntä tulevaisuudessakaan. Päivät seuraavat toisiaan, ihmiset ajattelevat, että niin tapahtuu myös tulevaisuudessa.
 
Itse asiassa koko elämämme perustuu sille käsitykselle, että yleistäminen (induktio) on luotettava ennustettaessa tulevaisuutta ja tekojemme seurauksia. Ilman yleistämistä (induktiota) vuorovaikutus ympäristömme kanssa olisi mahdotonta. Emme tietäisi, että ruoka ravitsee eikä myrkytä meitä, emme tietäisi, onko lattia tai maa allamme seuraavalla askeleella.
Kaikesta tästä huolimatta induktio ei ole täysin luotettava.
 
Menneisyyden perusteella voidaan usein tehdä erilaisia yleistyksiä, jotka ennustavat tulevaisuutta eri tavoin. Tunnettua on, että eri pankkien, valtiovarainministeriön, työnantajajärjestöjen ja työntekijäjärjestöjen ennusteet kansantuotteen kasvusta eroavat toisistaan.
 
Hämmästyttävämpikin esimerkkejä voidaan keksiä. Olkoon ”vihninen” ([[Nelson Goodman]], [[1906]]-[[1998]]) vihreä vuoteen 2009 loppuun asti ja sininen vuoden 2010 alusta lähtien. Olemme todenneet, että kaikki [[smaragdi]]t ovat tähän asti olleet vihreitä. Yhtä vahvoin perustein voimme sanoa, että kaikki smaragdit ovat tähän asti olleet vihnisiä. Vuoden 2010 jälkeisen ajan ennusteet ovat kuitenkin erilaisia. Jos smaragdit ovat vihnisiä, ennustamme, että ne ovat vuoden 2010 alusta lähtien sinisiä. Jos sen sijaan ajattelemme, että smaragdit ovat vihreitä, ennustamme niiden olevan vihreitä myös vuoden 2010 alusta lukien.
 
Vaikka viimeinen esimerkki saattaa vaikuttaa keinotekoiselta, on myös muita käytännön esimerkkejä, joissa samoilla havainnoilla voidaan tehdä erilaisia ennusteita. Induktio voi siis johtaa keskenään kilpaileviin ennusteisiin.
Arkiajattelussa yleistetään usein vain muutamien tapausten perusteella. Erityisen herkästi esimerkiksi havaintojen katsotaan tukevan omia mielipiteitä. Monissa tieteissä yleistäminen näyttää kuitenkin toimivan erinomaisen hyvin. Jos havaintoja ei ole väärennetty ja jos niitä on tilastotieteen tarpeelliseksi katsoma määrä, pelkät tilastolliset menetelmät antavat usein käyttökelpoista informaatiota. Vaikka on loogisesti mahdollista, että aurinko ei nouse huomenna, käytännössä huomisen auringon nousun voi luottavaisin mielin katsoa almanakasta.
 
Tällainen induktion puolustaminen perustuu loogisesti [[kehäpäätelmä]]än. Todistelussa käytetään yleistämistä yleistämisen todistamiseen. Väitetään, että yleistäminen toimii, koska se on toiminut myös menneisyydessä. Tämähän on selvää yleistämistä.
 
Miksi sitten yleistämme, kun on niin paljon yleistämistä vastaan? Miksi nimenomaan ihmiset ja monet eläimetkin yleistävät? Evoluutioteoria näyttää tarjoavat tähän erään ratkaisun, mutta evoluutioteoriakin on yleistys. Evoluutioteoria on kuitenkin luultavasi paras selitys sille, että ihmiset ja myös monet eläimet yleistävät kokemuksistaan, toisin sanoen toimivat oppimansa mukaan.
 
Toisaalta voidaan väittää, että vaikka emme voi varmuudella sanoa, mitä huomenna tapahtuu, on äärimmäisen todennäköistä, että esimerkiksi aurinko nousee huomenna (paitsi ei talvipäivän seisauksen aikoihin (22.12) pohjoisessa. Vaikka on mahdollista, että meitä kohti on avaruudesta tulossa valon nopeudella etenevä katastrofi, joka huomenna tuhoaa aurinkokunnan (esimerkiksi valtava määrä sähkömagneettista säteilyä, joka tuhoaa aurinkokunnan), pidämme sellaisen katastrofin tuloa äärimmäisen epätodennäköisenä.
 
Tähän voidaan väittää vastaan, että todennäköisyytemmekin perustuvat yleistyksiin. Emme voi varmasti tietää, ovatko todennäköisyytemme huomenna samat kuin tänään. Monissa asioissa ne ovat muuttuneet. Jos esimerkiksi loukkaannun huomenna vakavasti liikenneonnettomuudessa, elämäni todennäköisyydet ovat huomisesta lähtien aivan toiset kuin tänään.
 
[[Karl Popper]] väitti, että epätodeksi osoittaminen ([[falsifikaatio]]) olisikin tieteelle oleellisempi kuin todeksi osoittaminen ([[verifikaatio]]). Tämän käsityksen mukaan tieteen teoriat ja luonnonlait ovat vain arvauksia, joiden tarkoitus on parantaa aikaisempia käsityksiä. Aikanaan nämä käsitykset väistyvät havaintojen perusteella ja siirrytään uusiin arvauksiin. Tämän käsityksen mukaan tutkimuksen tehtävä on pikemminkin osoittaa teorioita virheellisiksi kuin todistaa niitä.
 
Tämä käsitys on oikeassa yhdessä asiassa: varsin vähäinen määrä vastaesimerkkejä riittää osoittamaan teorian ainakin joiltakin osin virheelliseksi. Väite "kaikki joutsenet ovat valkoisia" kumoutui, kun [[Australia]]sta löytyi mustia joutsenia. Tässä tapauksessa eläintieteen varsinaisiin teorioihin ei tarvinnut tehdä muutoksia, esimerkiksi eläinlajin määritelmää ei tarvinnut muuttaa eikä joutsenen normaalisti määritteleviä ominaisuuksia tarvinnut muuttaa.
 
Teoriaa, jota ei edes periaatteessa voida osoittaa epätodeksi, ei tämän käsityksen mukaan voida pitää ollenkaan tieteellisenä. Esimerkiksi teoria sellaisesta jumalasta, josta on mahdotonta saada tietoa, on epätieteellinen.
 
Epäilemättä aikaisempien käsitysten virheellisiksi osoittamisella on ollut kehityksessä suuri merkitys. Nykyäänkin saamme lähes päivittäin uutisia, jotka osoittavat jonkin entisen käsityksen virheelliseksi. Tosin esimerkiksi ihmisen hyvinvointia koskevien lukuisten tutkimusten tulokset ja niiden tulkinnan vaihtelevat niin paljon, että jos niiden perusteella pitäisi päättää, mitä tänään syö, ei saisi syödä mitään.
 
Kuitenkin voidaan sanoa, että tutkimuksen tehtävä ei ole osoittaa käsityksiä virheellisiksi vaan löytää uusia teorioita, jotka toimivat käytännön elämässä entisiä paremmin. Olemme keittäneen vettä noin 100 celsiusasteessa maan pinnalla vuosituhansia, ja vaikka veden kiehumispiste vuoristossa on erilainen, vanha käsitys veden kiehumispisteestä ja uusi täydennys ovat molemmat käyttökelpoisia.
 
Jos virheelliseksi osoittamiseen kiinnitetään liikaa huomiota, teorioita voidaan ryhtyä kumoamaan esimerkiksi mittausvirheiden tai inhimillisten erehdysten perusteella. Näennäistieteissä tällaisista inhimillisistä erehdyksistä ja mittausvirheistä kootaan "rajatieteitä" jotka eivät ole tiedettä vaan huijausta.
 
Todellisuudessa tutkimus etenee yleistämällä ja itse asiassa korjaukset esimerkiksi vahvimmin yleistämiseen nojautuvissa luonnontieteissä ovat vuosi vuodelta vähäisempiä. Ainakin osa tutkimuksesta on itse korjaavaa ja edistyvää eli yleistäminen nykyaikaisilla tilastollisilla menetelmillä ja kehittyneillä tietokoneohjelmilla toimii varsin hyvin.