РОЛЬ ЛИНЕЙНЫХ ПАРАМЕТРОВ В СИСТЕМНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОМ ИЗМЕРЕНИИ ФОРМ ВЫВОДНОГО ЗНАНИЯ

Анотація

Статья представляет исследование различных форм выводного знания в категориях параметрической общей теории систем и двойственного системного моделирования. Изложены основания параметрической общей теории систем и возможности применения ее идей к исследованию основных логических форм: суждения и операций с ним (обращению, превращению, контрапозиции), логического квадрата, а также различных типов умозаключения (силлогистического, индуктивного, условного, условно-категорического, разделительного, разделительно-условного, умозаключения отношений). Логические формы исследованы в качестве системно-параметрических моделей, для каждой из которых определены значения линейного системного параметра «простота/сложность», имеющего как количественное выражение (модель Н. Гудмена), так и качественное (идея А.И. Уемова). Полученные значения сложности системных моделей логических форм представлены наглядно в виде таблицы и соотнесены с качествами новизны и достоверности знания, получаемого в различных типах логических выводов. Количественные значения сложности подтверждены с помощью качественных характеристик. Полученные результаты дают основание для системно-параметрической классификации выводного знания, а также позволяют исследовать различные логические формы совместно, в их соотнесенности между собой.

The article represents different logical forms investigation in categories of the General Parametric Systems Theory and dual system modeling. The author states the General Parametric Systems Theory foundations and possibilities of its ideas application to the investigation of basic logical forms: proposition and operations with it (conversion, reversion and contraposition), the logical square and various forms of conclusions (syllogistic, inductive, conditional, conditionally categorical, disjunctive, disjunctively conditional, and relational). Logical forms are examined as system-parametric models and for each model the values of linear system parameter “simplicity/complexity” are determined. This parameter has both quantitative (N. Goodman’s model) and qualitative (A. Uyomov) forms. Complexity meanings of logical conclusions system models are represented visually in tabular form and correlated with qualities of novelty and trustworthiness of knowledge which we get in various types of logical conclusions. Quantitative values of complexity are proved with the help of qualitative characteristics. Our results give grounds for a system-parametric classification of logical conclusions and allow investigation of various logical forms simultaneously, in their interrelationship.