Детерминизм и системность

Понятие «однозначная причинность» применимо для широкого круга явлений. Оно имеет смысл в решении познавательных задач определенного типа, образцы которых демонстрируют классическая физика, классическая механика, термодинамика и т. д. Здесь предмет исследования фиксируется с помощью ряда специфических допущений, таких как учет всех существенных причин, неограниченная точность описания условий и др. Совокупность идеализаций такого рода формирует абстракцию «абсолютно изолированной системы», описание которой поддается однозначному истолкованию.

Однозначная причинно-следственная зависимость занимает важное место в сети определений материальных явлений. Однако она не всегда выступает в качестве основного звена детерминации. Для многих ситуаций характер причинной связи существенно усложняется. Так, в исследовании сложных систем важное значение приобретает учет факторов, обусловливающих иррегулярность процессов. К ним относятся: 1) изменяющиеся и неподдающиеся полному контролю внешние условия, в которых существует данная группа явлений; 2) воздействия на такие явления со стороны независимых причинных рядов; 3) спонтанные внутренние возмущения и противоречия между явлениями. Для отражения совокупного действия такого рода детерминант имеет смысл применять понятие «вероятностная причинность».

Следует отметить, что включение понятия «вероятностная причинность» в научную методологию ставит вопрос о разработке синтетической категории причинности, которая способна учитывать сложную диалектику реального причинения, выступать адекватным средством отражения динамики сложных систем, служить надежным ориентиром обобщения процесса познания сложных явлений.

3. Стохастичность, закономерность, системность

Понятие о стохастических законах характеризует особый аспект вероятностной концепции детерминизма. Анализ этого аспекта имеет важное значение для обоснования методологии системных исследований.

Статистическое описание сложных систем позволяет выявить ряд особенностей их организаций. Общие свойства такой организации характеризуются с помощью понятия о стохастической (статистической) закономерности.

В современной науке для выражения статистических закономерностей используется язык функций множеств. Аппарат исследования таких функций дает теория вероятностей и математическая статистика. Общая форма этих функций характеризуется как вероятностное распределение.

На математическом языке статистическая закономерность описывает зависимость одних распределений от других и их изменение во времени. В рамках распределения устанавливается особый способ интеграции элементов статистической совокупности — случайных событий, для каждого из которых фиксируется устойчивая частота признаков, соотносимая с численной мерой вероятности. Вместе с тем распределение фиксирует дифференцированность элементов по группам, типам, состояниям и т. д.

Средства вероятностно-статистического описания представляют особый вид абстракции. Они связаны с отвлечением от непосредственных причин изменений отдельных статистических единиц. Здесь используется идеализация несистематического действия побочных явлений, что находит отражение в специальном способе их оценки — с позиций равновозможности. Соединение принципа несистематичности с принципом массовости позволяет переходить в процессе статистического исследования к устойчивым характеристикам массового случайного явления.

Абстрактная природа средств статистического исследования позволяет иметь дело с чрезвычайно широкой сферой приложения статистических методов. Так что их объект может быть выделен из различных целостностей и разнообразной среды, и в принципе объекты статистической совокупности могут принадлежать различным в качественном отношении уровням и областям действительности.

Однако произвольная совокупность явлений или фактов, выбранная, скажем, лишь по признаку пространственной смежности, не может служить основанием для применения статистических методов. Объединение случайных событий базируется на учете весьма общих, своего рода фундаментальных для данного случайного распределения признаков или параметров. Зачастую выбор таких признаков оказывается не простым делом и требует применения иных, нестатистических средств анализа с целью нахождения общей основы статистической совокупности (ею может быть структура объекта, общие условия, влияние природы некоторого объемлющего целого — например, типа общественной формации и т. д.).

С методологической точки зрения существенно, что применение распределений к описанию сложных многозначных процессов обеспечивает получение новых видов обобщенного знания. Методы статистического обобщения разрабатываются в рамках теорий оценки и теории испытания статистических гипотез.