Формы детерминации


Формы детерминации

  • Жесткая детерминация

    Жесткая детерминация характеризует процессы, в которых каждый последующий этап определяется практически однозначно предшествующими. К ним, например, относятся процессы развертывания генотипической информации, процессы функционирования организмов и некоторые другие.

    Свойство высокой стабильности и жесткой детерминированности процессов — одно из важнейших для существования живого. Без него было бы невозможно возникновение сколько-нибудь сложных биологических систем и их существование в течение продолжительного времени.

  • Статистическая детерминация

    Статистическая детерминация характеризует процессы, имеющие вероятностный характер. Результаты таких процессов, как правило, не могут быть предсказаны однозначно. Каждое отдельное (дискретное) взаимодействие в статистически детерминированном процессе относительно случайно, но при достаточно большом их количестве они в итоге могут производить более или менее определенный закономерный результат.

    Статистическая детерминация охватывает широкий диапазон флюктуативных процессов. Характерной особенностью ее является то, что она содержится в дискретных системах, состоящих из большого числа элементов, относительно независимых друг от друга.

Настоящая история применения вероятностных идей в науке началась с работ выдающегося бельгийского ученого А. Кетле. Его попытки применения вероятностных представлений к объяснению социальных явлений, осуществленные в ряде исследований, начиная с 1825 г., привлекли всеобщее внимание и вызвали большое число работ как со стороны его последователей, так и противников.

В середине XIX века вероятностные идеи проникают в биологию, а затем и в физику. С этого времени начинается стремительное внедрение вероятностно-статистических методов в познание все новых и новых областей науки. Уже в начале XX века выдающийся русский статистик А. А. Чупров (1960) пишет: «Можно сказать без преувеличения: развитие современной науки идет под знаком интереса к массовым явлениям, и скоро, пожалуй, не будет такой ветви знания, которая оказалась бы совершенно недоступной стохастико-статистическому способу исследования».

В настоящее время мы можем сказать, что интуитивные догадки П. Лапласа и предсказания, основанные на изучении реальных тенденций науки, современные взгляды о почти универсальной применимости вероятностных идей получили блестящее подтверждение. Сейчас трудно найти сколько-нибудь значительную область науки, где не использовались бы вероятностно-статистические представления.

Однако и наши современники считают, что вероятностные идеи еще далеко не исчерпали своих возможностей.

Открывая Всесоюзное совещание по теории вероятности и математической статистике в 1958 г., В. А. Амбарцумян сказал:

«Всякий, кто способен думать о тенденциях развития современной науки, может сам легко сделать вывод о все возрастающей роли теории вероятности в общем процессе развития человеческих знаний».

Вопрос о соотношении причинности и случайности недостаточно разработан. Так, Л. Бриллюэн (1966), обосновывая принцип «вероятностной причинности», пытается определить границы между «причинностью» и «детерминизмом»: «Детерминизм предполагает «долженствование»: причина должна порождать такое-то и такое-то следствие… Причинность принимает утверждение, содержащее «может»: определенная причина может вызвать такие-то и такие-то следствия с некоторыми вероятностями…». Допустим, что существует причина С1, которая, согласно Л. Бриллюэну, способна порождать различные следствия, имеющие различные вероятности: Р1, Р2, …рк, …Рп.

Тогда в одном случае по причине С1 может произойти k-е событие из общего числа возможных событий n.

Однако при этом возникает естественный вопрос о причине того, что в первом случае произошло k-е событие, во втором (k+1) -е событие, в третьем (к — 1)-е событие. Другими словами, для того, чтобы обосновать принцип причинности с учетом определения, предложенного Л. Бриллюэном, приходится предположить, что между исходной причиной С1 и n ее следствиями действует случайным образом некая промежуточная «коммутирующая» причина С2.

Разрешением этого противоречия является предположение о том, что C1 — это не единственная отдельно взятая причина, а целая совокупность (система) различных причин. В таком случае мы приходим к выводу о том, что между совокупностями множества причин и множества следствий может существовать многозначная вероятностная связь.

При этом между каждой отдельно взятой причиной и ее прямым (и, как справедливо отмечает Л. Бриллюэн, «сразу же порожденным», т. е. не отделенным от исходной причины промежуточными воздействиями) следствием необходимо осуществляется однозначная, жестко детерминированная связь.

«Основные методологические проблемы теории медицины»,
В.П.Петленко

Смотрите также: