પ્રેરક તર્કની તાર્કિક મર્યાદાઓ અને વાજબીતા સમસ્યાઓ વૈજ્ઞાનિક પદ્ધતિની માન્યતાને કેવી રીતે અસર કરે છે?

ઇન્ડક્શન એ એક જ્ઞાન-વિસ્તરણ પ્રક્રિયા છે જે હાલની માહિતી અને અવલોકનાત્મક પુરાવાઓના આધારે નવા તથ્યો ઉમેરે છે, પરંતુ તે તાર્કિક મર્યાદાઓ અને વાજબીતા સમસ્યાઓનો પણ સામનો કરે છે. આ કોર્સ હ્યુમ અને રીચેનબેક વચ્ચેની ચર્ચાઓ અને અનિશ્ચિતતા અને સંભાવના સિદ્ધાંતની સમસ્યાઓ દ્વારા ઇન્ડક્શનની મર્યાદાઓને દૂર કરવાના આધુનિક ફિલસૂફોના પ્રયાસોને આવરી લેશે.

 

ઇન્ડક્શન એ આધુનિક તર્કશાસ્ત્રમાં કોઈ પણ તર્ક માટે વપરાતો શબ્દ છે જે અનુમાનિત નથી, એટલે કે, કોઈપણ તર્ક કે જેમાં પરિસર સ્પષ્ટપણે નિષ્કર્ષને સમર્થન આપે છે. ઇન્ડક્શન એ જ્ઞાન-વિસ્તરણ છે, જે હાલની માહિતી અથવા અવલોકનાત્મક પુરાવાના આધારે નવી હકીકતો ઉમેરે છે. આ લાક્ષણિકતાએ આધુનિક વિજ્ઞાનના વિકાસ માટે ઇન્ડક્શનને પદ્ધતિસરનો પાયો બનાવ્યો છે, પરંતુ તે સમસ્યાઓ તરફ દોરી જાય છે જે તેની પોતાની તાર્કિક મર્યાદાઓ તરફ નિર્દેશ કરે છે.
જ્યારે ઇન્ડક્શન એરિસ્ટોટલના સમયથી ફિલોસોફિકલ ચર્ચાઓના કેન્દ્રમાં રહ્યું છે, ત્યારે 17મી સદીની વૈજ્ઞાનિક ક્રાંતિ સુધી તે આધુનિક વિજ્ઞાનની પદ્ધતિ બની ન હતી. ફ્રાન્સિસ બેકને વ્યવસ્થિત રીતે ઇન્ડક્શન વિકસાવ્યું અને તેને વૈજ્ઞાનિક તપાસનો પાયો બનાવ્યો. તેમની કાર્યપદ્ધતિ, પ્રયોગમૂલક અવલોકનોમાંથી સામાન્ય કાયદાઓ મેળવવાની પ્રક્રિયા, વૈજ્ઞાનિકો માટે કુદરતી ઘટનાઓને સમજવા અને સમજાવવા માટે એક મહત્વપૂર્ણ સાધન બની ગઈ છે. જો કે, બેકોનની ઇન્ડક્શન પદ્ધતિએ હજુ પણ તાર્કિક સમસ્યાઓ ઊભી કરી હતી કારણ કે તે પ્રયોગમૂલક પુરાવા પર આધાર રાખે છે.
પ્રથમ, હ્યુમે જોયું કે ઇન્ડક્શન માટે, જે ભૂતકાળના અનુભવના આધારે ભવિષ્યની આગાહી કરે છે, એક વાજબી અનુમાન બનવા માટે, તેણે પ્રકૃતિની એકતા ધારણ કરવી જોઈએ, એટલે કે, ભવિષ્યની દુનિયા એ જ છે જે આપણે ભૂતકાળમાં અનુભવી છે. . જો કે, પ્રકૃતિની એકતાને પ્રાથમિકતાથી જાણી શકાતી નથી, પરંતુ માત્ર અનુભવ પર આધાર રાખીને. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, દાવો છે કે "ઇન્ડક્શન એ એક વાજબી અનુમાન છે" અન્ય જ્ઞાનની ધારણા કરે છે, "પ્રકૃતિ એકાત્મક છે," જે બદલામાં એક પ્રયોગમૂલક જ્ઞાન છે જે ઇન્ડક્શન દ્વારા વાજબી હોવું આવશ્યક છે, તેથી ઇન્ડક્શનનું સમર્થન વર્તુળાકાર તર્કમાં આવે છે. આ ઇન્ડક્શન દ્વારા ન્યાયીકરણની સમસ્યા છે. હ્યુમની ટીકાને કારણે વૈજ્ઞાનિક પદ્ધતિના પાયા અંગે ઊંડી શંકા પેદા થઈ હતી અને ત્યારથી તે તત્વજ્ઞાનીઓ અને વૈજ્ઞાનિકો માટે ચર્ચાનો મહત્વનો વિષય રહ્યો છે.
વાજબીતાની સમસ્યા સામે વિજ્ઞાનની પદ્ધતિ તરીકે ઇન્ડક્શનનો બચાવ કરવા માટે, રીચેનબેક સમસ્યાનો વ્યવહારિક ઉકેલ આપે છે. રીચેનબેક ધારે છે કે પ્રકૃતિ કાં તો માત્રાત્મક અથવા બિન-માત્રાત્મક હોઈ શકે છે. પ્રથમ, જો પ્રકૃતિ માત્રાત્મક હોય, તો તે આપણા અત્યાર સુધીના અનુભવના આધારે જ્યોતિષ અથવા ભવિષ્યવાણી જેવી અન્ય પદ્ધતિઓ કરતાં ઇન્ડક્શનને વધુ સફળ ગણે છે. જો પ્રકૃતિ જથ્થાત્મક નથી, તો પછી તાર્કિક નિષ્કર્ષ કે કોઈ પણ પદ્ધતિ ભવિષ્યની આગાહી કરવામાં વ્યવસ્થિત અને સતત સફળ થઈ શકતી નથી તે ખાતરી આપે છે કે ઇન્ડક્શન અન્ય પદ્ધતિઓ કરતાં ઓછામાં ઓછું ખરાબ નથી. રીચેનબેકની દલીલ કે ઇન્ડક્શન એ એવી પરિસ્થિતિઓમાં યોગ્ય પસંદગી છે જ્યાં આપણે જાણતા નથી કે પ્રકૃતિ માત્રાત્મક છે કે નહીં તે વ્યવહારિક સ્તરે ઇન્ડક્શનને વાજબી ઠેરવવાની સમસ્યાને ઉકેલવાના પ્રયાસ તરીકે જોઈ શકાય છે. રીચેનબેકનો અભિગમ દાર્શનિક સંશયવાદથી આગળ વધે છે અને વ્યાવહારિક પસંદગીઓ પર ભાર મૂકે છે, જે વૈજ્ઞાનિક તપાસની વ્યવહારિક ઉપયોગિતાની માન્યતામાં ફાળો આપે છે.
ઇન્ડક્શનની બીજી તાર્કિક મર્યાદા તરીકે, કેટલાક આધુનિક ફિલસૂફો અનિશ્ચિતતાની સમસ્યા તરફ નિર્દેશ કરે છે. આ સમસ્યા એ છે કે એકલા અવલોકનાત્મક પુરાવાના આધારે આપણે નક્કી કરી શકતા નથી કે ઘણી પૂર્વધારણાઓમાંથી કઈ વધુ સારી છે. ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે કેટલાક બિંદુઓ જોવા મળે છે, ત્યારે તે બધામાંથી પસાર થતો વળાંક અનિશ્ચિત છે કારણ કે ત્યાં બહુવિધ વણાંકો છે. આગાહીઓ માટે પણ આ જ સાચું છે. આગલો પોઈન્ટ ક્યાં જોવા મળશે તેની આગાહી કરતી વખતે, તમે પહેલાથી મળી ગયેલા પોઈન્ટના આધારે આગળનો પોઈન્ટ ક્યાં દેખાશે તે નક્કી કરી શકતા નથી. અવલોકનાત્મક પુરાવા તરીકે આપણે કેટલા બિંદુઓ ઉમેરીએ છીએ તે મહત્વનું નથી, તે નક્કી કરવું હજુ પણ અશક્ય છે કે એક આગાહી બીજા કરતાં વધુ સારી છે. અનિશ્ચિતતાની આ સમસ્યા વૈજ્ઞાનિક આગાહીઓની અનિશ્ચિતતા પર ભાર મૂકે છે, અને તે વૈજ્ઞાનિક મોડેલો અને સિદ્ધાંતોના કામચલાઉ સ્વભાવને સમજાવે છે.
જો કે, અનિશ્ચિતતાની સમસ્યા સાથે પણ, મોટાભાગના આધુનિક ફિલસૂફો ઇન્ડક્શનને વિજ્ઞાનની પદ્ધતિ તરીકે ઓળખે છે. ઇન્ડક્શનની સમસ્યાને સીધી રીતે ઉકેલવાનો પ્રયાસ કરવાને બદલે, તેઓ સંભવિતતા રજૂ કરીને તેની ઓપન-એન્ડેડનેસની લાક્ષણિકતા પર ભાર મૂકે છે. તેમના મતે, અવલોકનાત્મક પુરાવાઓ જે ડિગ્રીને સમર્થન આપે છે, અથવા પરિસર અને નિષ્કર્ષ વચ્ચેની બુદ્ધિગમ્યતાની ડિગ્રી, સંભાવનાના સંદર્ભમાં વ્યક્ત કરી શકાય છે. વધુમાં, સંભવિત આધારો પર તે નક્કી કરવું શક્ય છે કે એક પૂર્વધારણા બીજા કરતાં વધુ સારી છે, અથવા તે એક અનુમાન બીજી કરતાં વધુ સારી છે. આ પ્રકારના સંભવિત તર્ક આપણા રોજિંદા અંતર્જ્ઞાન સાથે સારી રીતે બંધબેસે છે. આ પ્રયાસો મૂળભૂત રીતે ઇન્ડક્શનની સમસ્યાને હલ કરતા નથી, પરંતુ તેઓ દર્શાવે છે કે ઇન્ડક્શન હજુ પણ વૈજ્ઞાનિક પદ્ધતિ તરીકે તેના સ્થાનને પાત્ર છે.
આધુનિક વિજ્ઞાનમાં, બેયસના પ્રમેયનો ઉપયોગ પ્રેરક તર્કના સંભવિત સમર્થનની ચર્ચા કરવા માટે પણ થાય છે. બેયસનું પ્રમેય વર્ણવે છે કે કેવી રીતે પ્રારંભિક પૂર્વધારણા વિશેની માન્યતાઓ નવા પુરાવા દ્વારા અપડેટ થાય છે, અને તે પ્રેરક તર્ક માટે એક મહત્વપૂર્ણ સાધન તરીકે સેવા આપે છે. બેયસનું પ્રમેય વૈજ્ઞાનિકો માટે ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવા અને પૂર્વધારણાઓનું પરીક્ષણ કરવા માટેનું એક શક્તિશાળી સાધન છે, અને તે વૈજ્ઞાનિક પદ્ધતિની પ્રેરક પ્રકૃતિનું ઉદાહરણ આપે છે. આ અભિગમને તેની મર્યાદાઓને સ્વીકારતી વખતે પ્રેરક તર્કની ઉપયોગિતાને મહત્તમ કરવાના પ્રયાસ તરીકે જોઈ શકાય છે.
નિષ્કર્ષમાં, તેની તાર્કિક મર્યાદાઓ હોવા છતાં, ઇન્ડક્શન એ આધુનિક વિજ્ઞાનમાં એક મહત્વપૂર્ણ પદ્ધતિ છે. આ એટલા માટે છે કારણ કે ઇન્ડક્શન વૈજ્ઞાનિક તપાસમાં આવશ્યક ભૂમિકા ભજવે છે, અને વૈજ્ઞાનિકોએ પ્રેરક તર્કની મર્યાદાઓને ઓળખી છે જ્યારે તેમને દૂર કરવા માટે વિવિધ પદ્ધતિસરના અભિગમોની શોધ કરી છે. સંભાવના સિદ્ધાંત અને બેયસનું પ્રમેય આ પ્રયાસનો એક ભાગ છે, અને પ્રેરક તર્કને વધુ સારી રીતે ન્યાયી ઠેરવવામાં અને વૈજ્ઞાનિક તપાસની કાર્યક્ષમતા વધારવામાં યોગદાન આપ્યું છે. જ્યારે ઇન્ડક્શનનું વાજબીપણું અને અનિર્ણાયકતાની સમસ્યા દાર્શનિક ચર્ચાના મહત્વના વિષયો છે, આધુનિક વિજ્ઞાન આ મુદ્દાઓને વ્યવહારીક રીતે ઉકેલવામાં પ્રગતિ કરી રહ્યું છે.