《人类的知识》第92章

个与之对应的an，反过来说也是一样。这时我们就可以用“pn”表示到an为
止所有a　属于b　的比例数。如果在n　增加时，pn趋近一个极限，我们就可以
把这个极限定义为一个a　将成为一个b　的概率①。可是我们还必须把pn。的
值围绕极限摆动的情况与pn只从一方面趋近极限的情况区别开来。如果我们
反复抛掷一块钱币，出正面的次数有时会超过总数的一半，有时又少于总数
的一半；这样pn。就围绕1/2　这个极限来摆动。但是如果我们估计到n　为止
的质数的比例数，这就是只从一方面趋近极限：对于任何有限的n　来说，pn
是一个确定的正分数，这个正分数在n　的值大的情况下接近于1/log　n。现
在当n　无限增加时V/log　n　趋近于零。这样质数的比例数趋近于零，但是我
们不能说“任何整数都不是质数”；我们可以说一个整数为质数的机会无限
小，但却不是零。显然一个整数为质数的机会比它比方说既是奇数又是偶数
的机会要大，尽管这种机会小于任何不管怎样小的有限分数。我认为当一个
a　为一个b　的机会严格说等于零时，我们就可以推论出“任何a　都不是一个
b”，但是当这种机会无限小时，我们却不能做出这种推论。
我们可以看到除非我们对于自然的进程做出某种假定，我们就不能在处
理一个用经验的方法得到定义的系列时使用趋近极限的方法。例如，如果我
们反复抛掷一块钱币，在进行过程中我们发现出正面的数不断趋近1/2　这个
①　这个极限要依靠a　的顺序，因此它是在把a　当作系列而不是当作类的情况下从属于a　的。
极限，这并不能使我们假定这就是在我们能使我们的系列变为无限系列时的
真正极限。举例说，可能有这种情况：如果n　是抛掷的次数，出正面的比例
数严格说并不接近1/2　而是接近
11　n
＋　sin2　；
24　N
其中N　是一个大数，大大超过我们在具体实验中所能得出的任何数。在这种
情况下，我们的归纳会在我们正在认为它们已经巩固建立起来的时候就开始
被经验界的证据所否定。或者可能发生这样的情况：对于任何经验界的系列
来说，经过一段时间，这个系列就变成毫无规律，在任何意义上说也不再趋
近一个极限。那么，如果上面所说的扩展到无限系列的范围可以用在经验界
的系列身上的话，我们就将要祈求某种归纳的原理。没有这个公理，我们就
没有理由期待这样一个系列的后面部分继续为前面部分所遵守的定律提供例
证。
在通常的经验界的概然性的判断中，例如天气预报中所包含的概然性的
判断，有着结合在一起需要分开的不同因素。最简单的假设——为了举例说
明已经把它过分简单化了——就是观察到某种预兆，而在这种预兆之后就以
前观察过的比方说百分之九十的实例来说都下雨。在这种情况下，如果归纳
论证和演绎论证同样确实可靠，我们就会说“下雨有百分之九十的概率”。
这就是说，现在这个时刻属于某一个类（由所说的出现预兆的时刻组成），
其中百分之九十是下雨以前的时刻。这是我们刚刚研究过的数学意义上的概
率。但是使我们不能确定是否将要下雨的因素并不只是这一点。我们对于这
种推论的正确性也还不能肯定；我们对于将来十次中有九次在出现所说的预
兆之后下雨这一点也感到没有把，握。这种怀疑可能有两种，一种是科学的，
另一种是哲学的。我们可能一方面保留对于一般科学程序的充分信赖，一方
面感到在这种情况下数据太少不能保证进行一次归纳，或者感到没有足够仔
细地消掉其它也可以出现和可能作为更为常见的雨的预兆的一些条件。或者
气象记录也可能不大可靠：记录可能让雨淋坏，或者让一个不久就被鉴定精
神失常的人弄得无法辨认。这类怀疑是在科学程序范围之内的事情，但是也
存在休漠提出的那些怀疑：归纳方法是正确的吗？或者它只是一种使我们感
到舒适的习惯？这些理由当中任何一个或全部都可能使我们对于由于我们的
证据才使得我们相信的百分之九十的下雨机会感到没有把握。
我们在这类实例中遇到了等级不同的概率。第一级是：天大概会下雨。
第二级是：我看到的预兆是大概会下雨的信号。第三级是：大概某些种类的
事件使得某些将来的事件具有概然性。在这三个等级中，第一级是常识所说
的概然性，第二级是科学中的概然性，第三级是哲学上的概然性。
在第一阶段中，我们已经观察到迄今为止十次中有九次B　跟随A　而发生；
所以在过去A　使得B　具有有限频率意义下的概然性。在这个阶段我们不加思
索就假定我们可以预料将来也会发生同样的事情。
在第二阶段中，即使不怀疑从过去推论出将来的一般可能性，　360　我
们也认识到这类推论应该受到某些保障，比方说穆勒的四种方法。我们还认
识到即使按照最好的规则行事，归纳也不是总能证实的。但是我认为我们的
方法仍然可以纳入有限频率说的范围之内。我们在过去已经做过一些归纳，
有些做得比较仔细，有些则较差。在那些按照某种方法做出的归纳当中，到
现在为止已经有一部分p　得到了证实；所以到现在为止这种方法已经对于它
所许可的那些归纳赋予概率p。科学方法大部分是由一些法则组成，通过这
些法则我们可以使p（由过去归纳的过去结果所证明的）更加接近于1。所有
这些仍然未出有限频率的范围，但是现在归纳却是我们估量频率的单独项
目。
这就是说，我们有A　和B　两个类，其中A　由按照某些规则完成的归纳组
成，B　由为迄今为止的经验所证实的归纳组成。如果n　是A　的分子数，m　是A
和B　的共同分子数，那么m/n　就是按照上面的规则进行的一次归纳将具有的
产生迄今所得到的那些在可以证实的情况下为真的结果的机会。
在这样说的时候，我们并没有使用归纳法；我们只是描述自然进程的一
个已经被观察到的特点。可是我们已经发现任何关于科学程序所提出的规则
的优越性（直到现在为止）的标准，并且我们已经发现这个标准就在有限频
率说的范围之内。唯一新鲜的地方就是我们现在所用的单位是归纳，而不是
单独的事件。我们把归纳当作发生的事件，而且只有那些实际发生的事件才
可以当作A　类的分子。
但是一旦我们主张一个迄今已被证实的归纳将要、或者大概将要被证
实，或者主张迄今已经提供大量迄今已被证实的归纳的那些程序法则将来也
很可能提供大量已被证实的归纳，我们就越过了有限频率说的范围，因为我
们是在处理数目未知的类。数学的概率论，和一切纯粹数学一样，尽管给我
们知识，却不能（至少就一种重要的意义来说）给我们任何新的知识；另一
方面，归纳则确能给我们某种新的东西，唯一的怀疑是它所给的东西是否是
知识。
到现在我还不想批判地去考察归纳；我只想说清楚归纳不能纳入有限频
率说的范围，即使通过把一个特殊归纳看成一类归纳中的一个这种办法也做
不到这一点，因为检验过的归纳只能为一个迄今尚未检验过的归纳提供有利
的归纳证据。那么，如果我们说那种归纳正确有效的原理具有“概然性”，
我们所说的“概然性”这个词的意思就不同于有限频率说中所说的“概然性”
的意思；我认为我们所说的“概然性”的意思一定就是我们说过的“可信的
程度”。（奇*书*网。整*理*提*供）
我总认为如果我们假定了归纳，或者任何我们认为可以代替归纳的公
设，那么所有精确的和可以度量的概率就都可以解释为有限频率。举例说，
假如我说“很可能有过佐罗亚斯特这个人”。为了证实这个陈述，我将首先
考虑在他这个事例上大家公认的证据，然后找出已知真实或虚妄的类似的证
据。这种概然性所依靠的类不是存在的或不存在的先知的类，因为把不存在
的先知包括在内就使得这个类变得内容有些含糊不清；这种概然性也不能只
依靠存在的先知这一类，因为有关宏旨的问题乃是佐罗亚斯特是否属于这一
类。我们将要采取的步骤如下：就佐罗亚斯特这个事例来说，有属于某一类
A　的证据；在所有属于这一类并且可以检验的证据当中，我