Bacon on induction  อุปนัยของเบเขิน
ผู้แต่ง : เมธา หริมเทพาธิป
ผู้ปรับแก้: ศ.กีรติ บุญเจือ
เบเขินเห็นว่าการศึกษาที่แล้วมา ขึ้นกับการพิสูจน์ตามแบบแผนรูปนิรนัย ตามหนังสือ Organom ของแอเริสทาเทิลมากเกินไป แต่ทว่ารูปนิรนัย ประกอบด้วยประโยค ประโยคประกอบด้วยคำ คำเป็นการแสดงออกของมโนภาพ ถ้ามโนภาพไม่มีหลักฐานความจริงแน่นอนแล้วจะหวังอะไรจากรูปนิรนัยเล่า ท่านเห็นวิธีการนิรนัยแบบเก่าหละหลวมและรีบร้อนเกินไป ดีสำหรับใช้เป็นเทคนิคในการโต้วาทีเท่านั้น ไม่เหมาะสำหรับหาความจริง จึงคิดว่าต้องใช้วิธีหาความรู้ใหม่เพื่อได้วิทยาการใหม่ วิธีใหม่ซึ่งความจริงมิได้ใหม่จริง เพราะแอเริสทาเทิลก็ได้กล่าวไว้และได้ใช้อยู่อย่างไม่สมบูรณ์แบบ คือวิธีถอดสิ่งสากล (abtraction) เพื่อได้ความรู้สากลจากประสบการณ์เฉพาะหน่วยหลาย ๆ หน่วย วิธีอุปนัยของแอเริสทาเทิลขาดแต่การทดสอบสมมุติฐานที่ตั้งขึ้นเพื่อความแน่ใจมากขึ้นเท่านั้น อันเป็นส่วนที่เบเขินคิดว่าจะต้องเสริม เพื่อให้ได้วิธีการที่มีประสิทธิภาพสำหรับค้ำประกันความจริงของระบบเครือข่าย

วิธีอุปนัย
ท่านวิจารณ์ว่าวิธีอุปนัยของแอเริสทาเทิลรีบสรุปเกินไป เพราะมั่นใจในประสิทธิภาพของการหยั่งรู้ จากประสบการณ์เพียงเล็กน้อยก็สรุปเป็นกฎทั่วไป และจากฎทั่วไปที่หละหลวมเช่นนี้ แอเริสทาเทิลทำนิรนัยหาความจริงต่อ ๆ ไปอีก เบเขินเห็นว่าวิธีการของแอเริสทาเทิลไม่เหมาะสำหรับจะเข้าถึงธรรมชาติและควบคุมใช้ให้เป็นประโยชน์ต่อมนุษย์ จึงควรต้องมาเริ่มต้นกันใหม่ ก่อนอื่นต้องเลิกบูชาเทวรูปทั้ง 4 ดังกล่าวมาข้างต้น เมื่อใจอุเบกขาเป็นกลางไร้อคติแล้วก็ให้มองดูธรรมชาติตรง ๆ สังเกตและทดลอง ปรากฏการณ์ของธรรมชาติจนจับได้แง่ใดสักแง่หนึ่งในใยข่ายของกฎธรรมชาติ แล้วก็จะสามารถคลำหาข้ออื่น ๆ ต่อไปด้วยวิธีเดียวกัน เรายิ่งพบแง่หลายแง่ขึ้นเท่าใด การคลำหาแง่ต่อไปจะยิ่งง่ายขึ้นตามลำดับ
วิธีอุปนัยของเบเขิน ต้องใช้ความเพียรอดทนด้วยคติว่า “ช้า ๆ ได้พร้า 2 เล่มงาม” คืออย่ารีบร้อน ต้องทำอย่างใจเย็น รอบคอบ ก่อนอื่นให้รวบรวมตัวอย่าง (instances) ที่เกี่ยวข้องกับปรากฏการณ์ซึ่งเราต้องการค้นคว้า พยายามรวบรวมตัวอย่างที่น่าสงสัยว่าจะเกี่ยวข้องให้มากที่สุดแล้วมาแยกดูว่าตัวอย่างไหนมีปรากฏการณ์ดังกล่าว และตัวอย่างไหนไม่มีจริง ๆ แยกไว้เป็นสองพวก พวกมีเรียกว่า ตัวอย่างปฏิฐาน (positive instance) พวกไม่มีเรียกว่า ตัวอย่างปฏิเสธ (negative instances) ข้อสำคัญที่ต้องระวังก็คือ พวกตัวอย่างปฏิเสธ ต้องให้แน่ใจว่าปฏิเสธจริง ๆ พยายามอย่าให้ตัวอย่างที่เราคิดว่าปฏิเสธนั้นวกกลับมาปฏิเสธตัวเองต่อภายหลัง
ขั้นต่อไปก็คือเอาตัวอย่างปฏิฐานมาจัดลำดับขั้นมากน้อย จะได้เป็นทางนำไปสู่การเล็งเห็นสาเหตุได้ง่ายขึ้น
สมมุติเราไปปิกนิกกันหมู่ใหญ่ เกิดมีคนปวดท้องกัน 20 คน เราต้องการหาสาเหตุว่าอะไรทำให้ปวดท้อง คนไม่ปวดท้องเราแยกไว้ประเภท ข้อมูลเชิงปฏิเสธ แต่ระวังสืบถามดูให้แน่ว่าไม่ปวดท้องจริง ไม่ใช่กินยาหายปวดไปแล้ว ส่วนพวกปวดท้องซึ่งเป็น ข้อมูลปฏิฐาน เราเอามาจัดลำดับปวดมากปวดน้อย แล้วสืบดูทั้งพวกปวดท้องและไม่ปวดท้องว่ารับประทานอาหารอะไรบ้างมากน้อยเพียงใด เพื่อสรุปว่าอาหารอะไรทำให้ปวดท้อง นี่เป็นตัวอย่างง่าย ๆ แต่ในการค้นคว้าหากฏในธรรมชาติต้องใช้ความวิริยะอุตสาหะและวิจารณญาณมากกว่านี้ อะไรที่ไม่แน่ใจจริง ๆ อย่ารีบสรุปเอาง่าย ๆ เมื่อได้ผลสรุปออกมาแล้วก็ต้องทำการทดสอบต่อไปอีกจนแน่ใจได้จริง
การเลือกตัวอย่างมาประเมินเป็นเรื่องสำคัญมาก เพราะถ้าเอาตัวอย่างมามากไปก็ทำให้ฟั่นเฝือ สรุปยาก เอาตัวอย่างมาน้อยไปก็อาจจะไม่ได้ข้อเท็จจริง เพราะอาจจะไม่เข้าเรื่องที่ต้องการเลยก็ได้ เพราะฉะนั้นการรู้จักเลือกแต่ตัวอย่างที่น่าจะเกี่ยวข้อง (prerogative instances) นับว่าเป็นความสามารถพิเศษ ของนักวิจัยค้นคว้า
วิธีอุปนัยของเบเขินเป็นรูปแบบหนึ่งของอุปนัยโดยการคัดออก (induction by elimination) เพื่อการคัดออกอย่างรอบคอบ เบเขินแนะนำให้ใช้วิจารณญาณของวิธีซาเครอทิส (Socratic method)
เบเขินค้ำประกันความน่าเชื่อต่อประสิทธิภาพของวิธีอุปนัยของตน ด้วยมูลบท 2 ข้อ คือ 1) ธรรมชาติมีพลังทำการ (generating force) อันเป็นสาเหตุที่จะต้องเกิดผลโดยไม่มีทางเลี่ยง 2)การรู้จักผลย่อมนำไปสู่ความรู้สาเหตุอย่างแม่นยำตายตัว
แม้วิธีการอุปนัยของเบเขินจะล้าสมัยไม่มีใครสนใจใช้แล้ว แต่ทว่าหลักการค้ำประกันความน่าเชื่อของเบเขินมีอิทธิพลต่อมาอย่างมาก

Leave a comment

Quote of the Course

“Establish a supportive pedagogical framework designed to foster a robust learning culture and an optimal environment for student engagement. This model incorporates informal learning pathways that facilitate philosophical research tailored to individual student interests, thereby enabling the systematic development of their critical thinking and philosophical reasoning.”

~ Kirti Bunchua, 2018