【信念と疑念の狭間で】探究とは何か
こんにちは。いつもお越しくださる方も、初めての方もご訪問ありがとうございます。
今回は探究の英語版Wikipediaの翻訳をします。
翻訳のプロではありませんので、誤訳などがあるかもしれません。正確さよりも一般の日本語ネイティブがあまり知られていない海外情報などの全体の流れを掴めるようになること、これを第一の優先課題としていますのでこの点ご理解いただけますと幸いです。翻訳はDeepLやGoogle翻訳などを活用しています。
翻訳において、思想や宗教について扱っている場合がありますが、私自身の思想信条とは全く関係がないということは予め述べておきます。あくまで資料としての価値を優先して翻訳しているだけです。
探究
探究とは、知識を増やし、疑問を解決し、問題を解決することを目的としたあらゆるプロセスである。探究の理論とは、様々な種類の探究を説明し、それぞれの種類の探究がその目的を達成するための方法を扱ったものである。
探究理論
演繹法（ディダクション）
3つの項が互いに関連していて、最後の項が中間の項に完全に含まれ、中間の項が最初の項に完全に含まれるか、または除外される場合、外項は完全な三段論法を認める必要がある。「中間の項」とは、他の項に含まれ、かつそれ自体に他の項を含むもので、その位置からも中間であるものを意味し、「外項」とは、（a）他の項に含まれるもの、（b）他の項が含まれるものである。もしAがすべてのBの、BがすべてのCの前提であるとするならば、Aは必然的にすべてのCの前提としなければならないからである。私はこのような図形を第一と呼ぶ。
帰納法（インダクション）
帰納的推論とは、ある外項と中間項との関係を、他の外項によって確立することである。例えば、BがAとCの中間項である場合、AがBに適用されることをCによって証明することで、帰納法を行うことができる。
アブダクション
アブダクティブな推論の研究の古典は、アリストテレスの『分析論前書』第2巻第25章にある。その冒頭はこうである。
我々はリダクション（アブダクション）を行っている。
①最初の項が中間項に当てはまることは明らかであるが、中間項が最後の項に当てはまることは明らかではないが、それでも結論よりも可能性が高いか、低いとは言えない場合、
②あるいは、最後の項と真ん中の項の間に中間項があまり存在しない場合、
このような場合はすべて、私たちを知識に近づける効果があるからである。
アリストテレスは、説明のために、2つの非常に有益な例を提供する。1つは、先ほど抽象的に説明した2種類のアブダクション推論のステップのそれぞれについてである。
①例えば、Aを「教えられるもの」、Bを「知識」、Cを「徳」とする。すると、知識が教えられることは明らかであるが、徳が知識であるかどうかは明らかではない。もしBCがACより確率が低くないか、あるいは高いなら、私たちはリダクションを行う。なぜなら、ACが真であるという知識がなかったのに、追加の用語を導入したことで、私たちは知識に近づいたからである。
②また、BとCの間に中間項があまり存在しない場合にも、リダクションが行われる。例えば、Dが「正方形」、Eが「直方体」、Fが「円」であるとする。EとFの間に中間項が1つだけあると仮定すると、つまり、円は平面幾何によって直線的な図形と等しくなるということで、我々は知識に近づくことができる。
アリストテレスの後者の様々なアブダクティブな推論は、その後に説明が必要ではあるが、熟考する価値は十分にある。というのもこの推論は湧き出る三段論法的な源をはるかに超えた探究の流れが、パースがより広く深く探究する領域の中にすでに示唆しているからである。
プラグマティックなパラダイムでの探究
チャールズ・サンダース・パース、ウィリアム・ジェイムズ、ジョン・デューイなどのプラグマティック哲学において、探究は論理学の規範科学と密接に結びついている。このプラグマティックな探究のモデルは、カントの助けを借りながら、古典的な論理学から抽出され、ブール、ド・モルガン、そしてパース自身による記号論理学の初期開発と並行して、科学的推論の性質と実施に関する問題に取り組むために改良された。アリストテレスからいくつかの概念を借りて、パースは、一般にアブダクティブな推論、演繹的推論、帰納的推論と呼ばれる、探究において役割を果たす3つの基本的な推論の様式を検討した。
大雑把に言えば、アブダクションとは、関心のある現象や問題に対して、可能性の高い仮説や初期診断を導き出すために用いるものであり、ディダクションとは、選択した仮説の関連する結果を明らかにし、導き出し、説明するために用いるもの、インダクションとは、予測値の合計をデータの合計に対して検証するために用いるものである。推論の種類に関する古典的およびプラグマティックな的な扱いは、推論の一般的な領域を3つの特別な部分に分割することで、2つだけを数える説明とは異なる理性の周辺の特徴に到達することを観察する必要がある。
これら3つのプロセスは通常、循環的に動作し、問題の探究を開始した不確実性や困難を軽減するために体系的に動作し、このようにして、探究が成功した範囲内で、知識の増加やスキルの向上につながるのである。
プラグマティックな考え方では、すべてのものには目的があり、それぞれのものの目的は、それについて最初に注意しようとすることである。探究の目的は、疑いを減らし、信じる状態に導くことであり、その状態にある人は通常、知識または確信と呼ぶだろう。探究の目的に貢献するものとして、3種類の推論は全体としてのみ理解できるサイクルを記述しており、3つのどれもが他のものから切り離して完全に意味をなさないことを理解すべきである。例えば、アブダクションの目的は、演繹法が説明でき、帰納法が評価できるような推測を生み出すことである。このことは、仮説の生成に穏やかだが意味のある制約を与える。なぜなら、仮説は、理性に服従し、現実との勝負に敗れたときに屈服するような、野暮な説明のための推測ではない。同様に、他の推論の種類も、探究のサイクル全体における適切な役割と一致して初めて、その目的を達成する。これらのプロセスを互いに抽象化して研究することがどんなに必要であっても、探究の完全性は、その主要な構成要素の効果的なモジュール性に強い制限を課す。
ジョン・デューイは『論理学：探究の理論』において、探究とは「不確定な状況を、その構成要素である区別と関係において、元の状況の要素を統一された全体に変えるほど確定的な状況に、制御または指示されて変換すること」であると定義した。デューイとパースの探究の概念は、思考の体系を超え、探究の社会的性質を取り入れたものである。これらの考え方は、「探究の共同体」という概念に集約される。
探究の技術と科学
現在の目的のために、3つの主要な推論様式を互いに区別する際に注目すべき最初の特徴は、それぞれの性質が厳密であるか近似的であるかということである。一方、アブダクションと帰納法は、その動作様式が近似的であり、実践における判断の誤りや、その適用における不可避的な誤りを含んでいるため、避けられない。
その理由は、観念的な制限において、演繹法が推論者の純粋な内部過程とすることができるからである一方、他の2つの推論方式は、基本的に外界との絶え間ない相互作用を要求しており、このような大きな現実の中で、「近似値」は、人間や機械などの有限の資源が使いこなすことのできない現象や問題の根源であることは間違いない。このような大きな現実の中にあって、近似値は、その使用の文脈との関係においてのみ適切であると判断され、また、視野内の目的との関係においてのみ適切であると判断される。
この関連でよく行われる区別は、演繹法を実証的推論形式と呼び、アブダクションと帰納法を非実証的推論形式と分類することである。厳密に言えば、後者の2つの論法は、推論と呼ぶにはふさわしくない。どちらかというと、言葉や考え方の関連付けをコントロールするもので、たまたま成功することが多いので、推論者のレパートリーの中で有用な発見的戦略として保存されている。しかし、非実証的な思考法は、本質的にエラーの可能性があり、常にチェックし、実践の中で必要に応じて修正しなければならない。
古典的な用語では、文脈と判断の目的に注意を払う必要がある判断の形式は、「科学」と区別するために判断される意味で、「技術」（※アート）の要素を含むと言われ、論理と対比される修辞学のスタイルにおける仲裁者を意味する表現的判断として解釈されることがある。
これは比喩的な意味で、演繹的論理学のみが厳密な理論科学に還元されうるが、あらゆる経験科学の実践は常にある程度の技術であり続けるということを意味する。
ゼロ次探究
例えば、ブール代数、命題計算、文章計算、ゼロ次論理などとして知られている推論の領域では、探究の多くの側面は、三段論法のレベルよりもさらに単純な、非常に基本的な論理設定で認識し、有用に研究することができる。学習曲線に最も優しい傾斜でアプローチする方法として、私たちはゼロ次探究のレベルから始めることができる。事実上、関連する推論プロセスの命題または文の側面に関する限り、探究に三段論法のアプローチを取ることができる。パースの論理的研究の文脈でこれを行うことの利点の一つは、いわゆる「アルファグラフ」（※パースの三つの「存在グラフ」の一つ）のレベルでとらえた彼の論理グラフの使用について、二重に有益な練習を提供することである。
命題計算や文章論理の場合、演繹は条件付き含意に対する推移律の適用に帰着し、近似的な推論形式はこれらから派生する性質に掛かっている。推論の様々なタイプを説明する際に、推論におけるこれらの種類の単純な問題を扱う際にまだ使用できる、古典的な論理学からのいくつかの古い「技術の用語」を使用するつもりである。
演繹法は、小前提である事例「XならばY」を持ち、
大前提である法則「YならばZ」と組み合わせ、
実証的な結論である事実「XならばZ」に到達する。
帰納法は、「XならばY」という事例を持ち、
「XならばZ」という事実と照らし合わせ、
「YならばZ」という法則を推測する。
アブダクションは「XならばZ」という事実を持ち、
「YならばZ」という法則と照らし合わせ、
「XならばY」という事例を推測する。
図1とその下の凡例は、参照しやすいように、3種類の推論の古典的な用語とそれらの間の関係をまとめたものである。
本来の用法では、事実の言明は、行われた行為や記録、つまり、公然と観察可能で、その発生そのものについて憶測にまみれることのないタイプの事象に関係している。これに対して、事例の言明は、隠れた原因や仮説的な原因、つまり、すべての関係者がすぐに観察できないタイプの事象に言及することがある。明らかに、この区別は大まかなものであり、どちらの様式が適用されるかは、異なる観察者が時とともに採用する視点に依存する可能性がある。最後に、法則の言明は、その構文形式ではなく、ある種の状況を支配する規則や規制を述べているため、そう呼ばれる。これまでの議論では、3つのタイプの制約がすべて条件付き命題の形で表現されているが、これは固定された要件ではない。実際には、これらの文の様式は、表現の様式によってではなく、議論の中で果たす役割によって区別される。三段論法の枠組みから分岐する時が来たら、命題制約を発見し、任意の構文形式で表現することができることに気づくだろう。
探究の実例
探求の実例は、そのアブダクション、演繹法、帰納法の段階の完全なサイクルを示し、しかも具体的かつ単純であり、最初の (または、ゼロ次の) 説明に適しており、また、パースの著作ではやや珍しいものである。 そこで、同じプラグマティシャンであるジョン・デューイの作品から、先に述べた「ゼロ次探究」のモデルに従って分析したものを一つ紹介しよう。
ある男が暖かい日に歩いている。しかし、ある日、彼は、他のことに夢中になっているうちに、空気がひんやりしていることに気がついた。見上げると、太陽と自分の間に暗い雲があるのが見え、足取りが速くなった。このような状況で思考と呼べるものがあるとすれば、それは何だろうか。歩くという行為も、寒さを感じるという行為も、思考とは言えない。歩くことは活動の一つの方向であり、見ることと注意することは他の活動様式である。しかし、雨が降るという可能性は示唆されるものである。歩行者は寒さを感じ、雲を思い、雨が降ることを考える。
素早く一度で終える
まず、デューイの日常生活における探究の例を、パースの3種類の推論への分析の高いところだけを取り上げて、ざっと見てみよう。
アブダクションの段階
デューイの「雨の日」あるいは「雨の気配」の物語では、放浪の旅を続ける主人公に驚くべき事実が提示される。
事実：CならばA、現在の状況では、空気は冷たい。
この状況に対する困惑の知的反射に反応して、彼の世界に関する一般的な知識のリソースは、近似的な規則を把握するように促されています：
法則： BならばA、雨が降る直前、空気は冷たい。
この法則は、CならばAという驚くべき事実と、その結果としての特徴Aにおいて一致するため、状況に関連する可能性があると認識することができる。
これらのことから、今回の事例は、雨が降る直前の事例である可能性がある。
事例： Cならな B、現在の状況は雨が降る直前である。
このように、問題のある事実と、以前に確定した法則の知識ベースから、事例の言明のもっともらしい示唆へと導く、自動的かつ半意識的な精神的パフォーマンス全体を、私たちは「アブダクティブな推論」と呼んでいる。
演繹法の段階
次の段階では、演繹的推論によって、アブダクティブな仮説の含意する結果を拡大し、その真偽を検証することを目的とする。この目的のために、探究者は、自分の早合点した説明の結果から導かれるであろう他の事柄を考える必要がある。そこで、先ほどのケースを振り返ってみる。
事例：CならばB、現在の状況は雨が降る直前である。
彼は空を見上げ、おそらくはさらなる情報を求めて無造作に空を見上げるが、空は、この物語ではBという文字で象徴される、差し迫った雨の詳細を探す論理的な場所であるため、この推論者は、すでにCならばBという推測した事例の結果を切り離して、さらにその意味を広げ始めていると考えてよいであろう。そこで、この推論者がより意図的な目的を持ち、新たに発見された確定的な規則によって追加データの探究を行うことを想像してみよう。
法則： BならばD、雨が降る直前に暗雲が立ち込める。
この新しいルールと組み合わせて想定されるケースを熟考することで、彼は即座に推測して追加の事実を予測することになる。
事実：CならばD、現在の状況では暗雲が立ち込めている。
この第2段階の探究で再構成された推論の像は、演繹的推論のパターンに忠実である。
帰納法の段階
いずれにせよ、被験者は、新しい仮説に基づいて予想したとおりの暗雲を観測したのである。雨が降るという説明によって、観測と予想との間の矛盾が取り除かれ、それによって、この探究プロセスを必要とした驚きのショックが軽減される。
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シーディング（種蒔）仮説
図4は、デューイの「探究」の例を図解したもので、本分析のために、「探究」全体を構成するために必要な、より拡張された手順の最初の2ステップを分離している。
この「探究」の最初のステップの分析では、2つのステップで行われると見ることができる複雑な、あるいは混合された形の推論がある。
最初のステップは、事実と規則の考察からケースを抽象化するアブダクションである。
事実：CならばA、現在の状況では、空気は冷たい。
法則：BならばA、雨が降る直前、空気は冷たい。
事例：CならばB、現在の状況は、雨が降る直前である。
最後に、この事例を別の法則に認める演繹法を行うことで、新しい事実に到達する。
事例：CならばB、現在の状況は雨が降る直前である。
法則：BならばD、雨が降る直前、暗雲が立ち込める。
事実：CならばD、現在の状況では、暗雲が立ち込めるだろう。
これは、雨の日の問いかけの完全な分析にはほど遠く、三段論法の枠組みの制約の中で行われる可能性があり、関連する問いかけのプロセスの最初の2ステップしかカバーしていないが、おそらく最初の一歩としては十分だろう。
ここでもう一つ注目しなければならないのは、この探求の拡大段階と類推からの議論との間の形式的な二重性である。これは、図3（※削除）と図4の命題格子図に最も明確に表れており、類推は大まかな「A」の形を、探究の最初の2ステップは大まかな「V」の形を、それぞれ示している。この探究の拡大段階を単位として繰り返し言及することになるので、アナロジーとの二重性を示唆する名前をつけよう。「カタロギー」で十分である。この用法は、ある品物のカタログ項目を、その顕著な特徴を列挙したテキストと考えれば、十分に適切である。類推は与えられた品質の例と関係し、目録は与えられた例の品質と関係することに留意すること。パースは、初期の著作の多くで同様の形の二重性を指摘し、1867年の論文「新しいカテゴリーのリストについて」（CP 1.545-559, W 2, 49-59）での完璧な処理に至った。
ウィーディング（除草）仮説
帰納的推論が探究の最終段階に与える影響を理解するために、いくつかの観察が必要である。
第一に、私たちが探究の全体的なパターンを一人のエージェントによって、あるいは複雑な共同体によって遂行されていると見るかどうかにかかわらず、より小さな探究は通常、より大きな探究に織り込まれていることを認識する必要がある。
さらに、特定の探究の事例が、より大きなスケールで進行中の探究と関連づけられるさまざまな方法を考慮する必要がある。ここで注目すべきは、ミクロの探究とマクロの探究の間の帰納的相互作用の3つの様式で、ルールの「学習」、「転送」、「テスト」という題目で説明することができる。
経験の類推
探究を通じて、推論者は、それらが学習される経験の量からそれらが適用される経験の瞬間まで、経験のインターバルを越えて転送されなければならない法則を使用する。帰納的推論は、知識ベースを蓄積し、獲得と適用の間の時間を通してそれを運ぶことの両方で、これらの法則の学習と転送に関与している。
学習：つまり、知識ベースに入る法則や、途中で使われる法則のそれぞれを作成することで、法則の学習が行われる。
転送：帰納法が継続的な探究に貢献する継続的な方法は、類推の利用であり、ある文脈から別の文脈へ法則を転送するのに役立つ帰納法と演繹法の2段階の組み合わせである。
テスト：最後に、知識ベースを利用するすべての探究は、その蓄積された内容の「フィールドテスト」を構成する。もし知識ベースが満足のいく形で実際の調査に役立たなかった場合、そのルールを再考し、場合によっては修正しなければならない一応の理由がある。
では、この「学習」「転送」「テスト」の原則が、ジョン・デューイの「雨のサイン」の例にどう当てはまるかを考えてみよう。
学習
知識ベースにおける法則は、その有効な内容である限り、どのような推論方法でも得ることができる。
例えば、次のようなルールがある。
法則：BならばA、雨が降る直前、空気は涼しい
これは、通常、過去の多くの事象を考慮し、以下のように合理的に再構成できる形で帰納される。
事例：CならばB、ある事象において、それはちょうど雨が降る前である
事実：CならばA、ある事象では、空気は冷たい
ゆえに、
法則：BならばA、雨が降る直前、空気は冷たい
しかし、全く同じ命題が、特異な出来事の説明として推論（アブダクション）されたり、推定理論の結論として演繹されることもある。
転送
知識ベースの獲得に明確な帰納的性格を与えるものは何なのか。それは明らかに「経験の類推」であり、その有用な応用の根底にあるものである。もし、私たちが議論の前に「もし、過去の経験が何らかの指針になるなら・・・」というフレーズを見つけると、この原則が働いていることを確信できる。これは、過去の経験を全体としてとらえ、現在の経験を応用としてとらえるという類推を提唱している。実際のところ、私たちが言いたいことはこうである。 「過去の経験が可能な経験の公正なサンプルであるならば、そこで得られた知識は現在の経験に適用される」。これが、知識ベースが、その法則の有効な内容に無関心な経験の溝を越えて運ばれることを可能にするメカニズムである。
以下、「雨の気配」の例で、この伝達の概念がどのように機能するか、詳しく説明する。
K(pres)は推論者の知識ベースの一部で、次のように2つの法則の結合と論理的に等価であるとする。
K(pres)は(BならばA)と(BならばD)である。
K(pres)は現在の知識ベース（※presは現在の事）であり、現在の言説の宇宙に対する論理的制約の形で表現される。
すべての論理的記述を、その論理モデルの観点から、つまり、それらが真を保持する原始的な状況や経験の要素の観点から表現するオプションがあると便利である。
E(past)を選択された経験の集合、つまり「過去の経験」に言及するときに念頭に置いている状況だとする。
E(poss)を経験の集合の総体、つまり可能な状況の投影的総体であるとする。
E(pres)を現在の経験、つまり現在の瞬間に推論者に存在する状況であるとする。
知識ベースK(pres)を、それが有効である「経験の領域」を指すと考えれば、これらのモデルのセットはすべて、集合の包含や論理的含意の単純な関係によって比較することができる。
図5は、このような「経験の類推」の捉え方を図式化したものである。
つまり、「経験の類推」は、現在の知識ベースの妥当性に関するRuleを誘導し、現在の経験への適用可能性というFactを演繹することで、次のような順序で進行するのである：
帰納的段階：
与えられた事例：E(past)ならばE(poss)、選ばれた出来事は集合的な出来事を公平にサンプルする
与えられた事実：E(past)ならばK(pres)、選ばれた出来事は知識レジームを支持する
ゆえに
法則を帰納する： E(poss)ならばK(pres)、集合的な出来事は知識レジームを支持する
演繹的段階：
与えられた事例：E(pres)ならばE(poss)、現在の出来事は集合的な出来事を公正にサンプルする
与えられた法則： E(poss)ならばK(pres)、集合的な出来事は知識レジームを支持する
ゆえに
事実を演繹する：E(pres)ならばK(pres)、現在の出来事は知識レジームを支持する
テスト
もし、観測者が上を見上げても暗雲が見えない、あるいは避難しても雨が降らないのであれば、その知識ベースの有用性や妥当性を疑うべき新たな機会がある。しかし、私たちは、この悪天候の友のことはひとまず置いておいて、このテスト段階の論理的分析はまた別の機会にすることにしよう。
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最後に
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