Детерминистский смысл статистических методов связан с использованием категорий, фиксирующих соотношение начальных условий и результатов изменения системы. Статистическое описание характеризует начальные условия как класс недифференцированных условий. В соответствии с этим, результаты микропроцессов отражаются при статистическом подходе в рамках некоторой общей обусловленности, что оправдывает его характеристику как способа отражения сложной детерминации интегрального типа.
В каком же отношении находится этот тип детерминации с причинностью? Ряд методологов склонялись к признанию непосредственно причинного содержания статистических закономерностей (Л. Б. Баженов, В. С. Готт и др.). Для обоснования такой позиции использовалось представление о сложном характере реального причинения, включая и снятие противоречия между определенностью и неопределенностью. При этом высказывалось также утверждение о важности учета в общей категории причинности сложного взаимодействия необходимости и случайности.
Противоположная точка зрения отрицает причинный смысл статистических закономерностей. В качестве основания для такого отрицания служил тезис об ориентированности последних на описание случайности, неопределенности. Между тем, как полагали представители этой позиции, причинная зависимость является отражением однозначной необходимости и не выражается в вероятностно-статистической форме (Н. А. Князев, А. С. Кравец и др.).
На мой взгляд, во многих литературных источниках, посвященных анализу причинного содержания статистических закономерностей, недостаточно учитывается, что диалектическое истолкование причинности обязывает признавать не только процессуальный ее характер, но и опосредованность, результативность действия причинности.
Указание на данное обстоятельство может служить дополнительным аргументом в пользу тезиса о возможности существования сложных сетей причинной определенности явлений. Вместе с тем оно дает основания для утверждения, что статистическая форма выражения закономерности, ориентированная на воспроизведение результативного момента, не порывает полностью с собственно причинным описанием. В известном смысле первое есть абстракция от абстракции, если иметь в виду, что обращение к статистическим закономерностям связано с отказом от учета процессуального момента непосредственным образом. Однако косвенным образом данный момент все же присутствует, когда используют статистическую форму описания. Дело здесь заключается в ее способности выражать неопределенность, выступающую существенной стороной любого реального процесса изменения.
Добавлю, что идея об определенном совпадении причинного и статистического способов описания имеет важное значение для критики тезиса о чисто функциональной природе статистических закономерностей, об их ориентации на фиксацию отношений лишь между состояниями объектов совокупностей.
Если полностью игнорировать причинное содержание статистических законов, то трудно отмежеваться от тезиса об их чисто эмпирической природе. Понимая под статистическим законом количественное отношение между классами наблюдаемых значений параметров совокупности объектов, легко усмотреть в них простые классификации, описывающие, например, сосуществующие классы. Но в этом случае их существенное отличие от динамических законов проводится по линии индивидуального (отдельного) и коллективного (многого). Я не ставлю задачу специального обсуждения вопроса о правомерности использования такого основания. Замечу лишь, что количественные критерии различения статистических и динамических законов не выявляют их методологической специфики.
В силу дискретности материальных образований любой индивидуальный объект может быть представлен как некоторая совокупность (как многое) и при известных дополнительных условиях исследоваться статистически. Вместе с тем динамическая закономерность, если ее понимать как тенденцию, также имеет сферой своего действия многое.
По-видимому, опора на идею классов в статистических законах имеет иной смысл, нежели чисто количественное упорядочивание совокупности объектов. Достаточно очевидной является большая информационная емкость статистической формы описания поведения некоторой материальной системы в сравнении с соответствующей динамической формой. С гносеологической точки зрения именно в этом плане следует истолковывать, например, переход к статистическим методам в теории теплоты. В ее рамках эмпирически наблюдаемые тепловые параметры получили объяснение как возникающие на более глубоком уровне беспорядочного в известном смысле молекулярного движения. Тем самым была показана субстанциальная природа тепловых явлений, трактуемых в классической теории в феноменальном плане.
Этот же пример свидетельствует, что статистические законы могут служить средством теоретического овладения различными сферами природы и общества, поскольку они используются для построения гипотетических конструкций и вывода из них эмпирически проверяемых следствий. Так, обращение к классической статистике Максвелла-Больцмана позволяет вычислить универсальную газовую постоянную, теплоемкость газов и т. д.
Сложность обсуждаемого вопроса заключается в том, что обращение к статистическим зависимостям не дает непосредственного выражения взаимодействия причинного фактора и его результата. Эти зависимости не включают в свое содержание конкретные вещи или свойства как взаимодействующие компоненты, но берут во внимание совокупность отношений, оцениваемых метрическим значением вероятности. Можно согласиться здесь с мнением А. С. Кравца, что лишь в исключительных случаях вероятностным функциям (как формальным выражениям статистического закона) может быть придан непосредственно субстанциальный смысл. Например, при умножении вероятностных функций на некоторые нормировочные множители они получают смысл потока энергии, интенсивности действия и т. д.
Однако в свете высказанных выше соображений, мне не представляется убедительным утверждение данного автора, что вероятностная зависимость в большинстве случаев имеет чисто функциональную природу. В естественнонаучной области отношение причинного и статистического описания друг к другу является более сложным, чем простое взаимоисключение либо полное совпадение. Скорее всего, следует вести речь о косвенном выражении с помощью статистических законов сложного причинения. Здесь как будто налицо тот случай, когда абстрагирование, отвлечение от ряда характеристик причинной связи является таким отступлением, которое помогает полнее охватывать соответствующий аспект действительности. Соглашаясь с А. С. Кравцом в том, что в вероятностном законе учитываются не непосредственно причинные отношения между явлениями (событиями), но структурные, хотелось бы подчеркнуть, что структурно-функциональный подход, осуществляемый в рамках статистического описания, в определенном смысле совпадает с причинным подходом. Факт такого относительного совпадения обнаруживается во взаимозаменяемости этих двух форм описания, на что А. С. Кравец также указывал неоднократно.
Правда, А. С. Кравец не ставил вопроса о степени эквивалентности данных форм описания и границах их взаимозаменяемости. Более того, он по существу склонялся к точке зрения дополнительности причинного и вероятностного описания. При этом имеется в виду, что, находясь в рамках одного, мы вынуждены отойти от другого. Задавая, скажем, вопрос о причине отдельного явления (события), надо перестать мыслить в вероятностных категориях, поскольку в каких-то других рамках можно указать строго однозначную материальную связь, ведущую именно к этому отдельному событию.
Но если принимать идею дополнительности в такой форме, то затруднительно найти какие-то рациональные основания отмеченной выше взаимозаменяемости причинного и вероятностного описания. Заметим также, что А. С. Кравец рассматривал вероятностное описание в качестве структурного, тогда как причинное описание он соотносил с индивидуальными событиями. Он исходил, по существу, из предположения о возможности выделения индивидуальных причинных рядов. Однако для сложного случая причинения как раз такое выделение и становится если не невозможным, то, по крайней мере, весьма затруднительным.
