Как и при индукции, целесообразно отличать научную аналогию от популярной (ненаучной), по степени вероятности их заключений. В то время как в научной аналогии производится тщательный отбор переносимых свойств и отношений по степени их существенности, а также внутренней связи переносимого признака (свойства или отношения) с другими признаками, в популярной аналогии чаще всего берутся первые попавшиеся свойства и отношения, и поэтому во многих случаях такая аналогия оказывается ошибочной.
Ложные аналогии, например, уподобление общества живому организму, конфликтов и противоречий - борьбе за существование и т.п., хотя и кажутся на первый взгляд понятными и убедительными, но не раскрывают сущности общественных процессов, их отличия от явлений, происходящих в органическом мире, а тем самым не приближают нас к истине, а уводят от нее. Даже в истории естествознания на основе ошибочных аналогий было построено немало ложных гипотез и концепций. Стоит вспомнить хотя бы гипотезу о флогистоне, теплороде и эфире, первая из которых была предложена для объяснения явлений горения, вторая - тепловых процессов, а третья - оптических явлений. С другой стороны, аналогия о световых волнах, возникшая по аналогии с волнами, появляющимися на воде, оказалась весьма плодотворной и способствовала возникновению волновой теории света. Даже представление о звуковых волнах зародилось из наблюдения за волнами на поверхности жидкости.
Все это свидетельствует о том, что аналогия - если она строится научно - служит одним из эффективных средств эвристического поиска, в особенности когда она объединяется с материальным или концептуальным моделированием исследуемых процессов.
В ораторской и художественной речи аналогии в сочетании с метафорами и наглядными, яркими образами очень часто используются для того, чтобы придать речи особую убедительность, наглядность и доступность для восприятия слушателями или читателями. Возникающие при этом ассоциации и эмоции усиливают воздействие рациональных аргументов и тем самым оказывают свое влияние на их сознание и поступки. Но эти достоинства аналогии легко превращаются в недостатки, если не соблюдаются границы ее применения, а тем более когда аналогия оказывается ложной. Так, например, первоначальная аналогия между деятельностью мозга и работой вычислительной машины оказалась очень полезной, так как привела к получению важных результатов. Однако распространение этой аналогии за пределы ее реальных границ может привести к ошибочным выводам и стать тормозом для дальнейших исследований.
В процессе аргументации основанные на аналогии доводы оцениваются как вероятностные по тем же критериям, как и индуктивные. Поэтому уточнение выводов аналогии, оправданность переноса одних свойств и отношений на другие предметы и системы зависит прежде и больше всего от существования внутренней, закономерной связи между свойствами и отношениями сходных или подобных систем. В конечном счете аналогия и моделирование опираются на подобие структур исследуемых предметов и систем. Тождественность или совпадение структур может быть выражено с помощью математического понятия изоморфизма, а сходство и подобие - понятия гомеоморфизма. В первом случае свойства и отношения одной системы могут быть однозначно соотнесены с другой, во-втором - только частично. Так, отношения, исследуемые на модели какого-либо объекта, отображают лишь небольшую часть отношений и свойств самого объекта.
5.6. Статистические умозаключения
С расширением применения статистических методов в естественных, технических, а в последние десятилетия и социальных науках ученые и практики все чаще стали прибегать в своей аргументации к статистическим обобщениям и выводам. Подобные умозаключения основываются на частотной (статистической) интерпретации вероятности, о которой шла речь в разд. 5.1 настоящей главы.
Как и индуктивные рассуждения, статистические умозаключения относятся к правдоподобным рассуждениям, поскольку их результаты имеют лишь вероятностный характер. Очевидно также, что чем больше и разнообразнее будут случаи, подтверждающие статистические обобщения, тем выше станет степень вероятности заключения. Однако сама структура и ход рассуждения в статистике значительно отличается от индуктивного умозаключения.