Сложнее будет обнаружить аксиому, ну, скажем, в определении радиуса кривизны линии.
Попробуйте по образцу определения термометра.
Но самое главное: пусть даже определение состоит из аксиом. Это мало что меняет. Аксиомы не бывают истинными или ложными. Они могут быть лишь совместными или несовместными. Однако, «физический закон» может быть справедлив или несправедлив. Ещё раз: «закон» — это утверждение, а не название. Каким образом он может входить в определение?
Ещё раз: входить он может ровно таким же образом, как входят аксиомы. Относительно справедливости или несправедливости: Если некая аксиоматика (как целое) не подходит под Вашу предметную область, то Вы её к этой предметной области не применяете. Т. е. можете считать «несправедливой» для данной предметной области. Само определяемое аксиоматикой понятие от этого не становится противоречивым, оно просто становится бесполезным: Как понятие теплорода в современной термодинамике.
Следует ли понимать Вас так: мы должны отвлечься от того факта, что справедливость закона сохранения энергии установлена эмпирически, положить этот закон «справедливым по определению» и включить в определение энергии? Мне кажется, польза от такого манипулирования весьма сомнительна.
Отвлекаться ни от чего не надо, ибо одно другому не противоречит: Понятие полной энергии умышленно определяется таким образом, чтобы для него выполнялся закон сохранения. Но при этом его выполнение, разумеется, проверяется на практике. Если вдруг окажется, что он не выполняется, значит определение придётся скорректировать. Только и всего.
То есть, если я скажу: «Назовём объектом
то, что обладает набором свойств
», то Вы замените мою формулировку «аксиомой о равенстве объекта
объекту со свойствами
». Я Вас правильно понял? Может быть, подобное манипулирование понятиями и служит какой-то цели. Но пока оно мне кажется бессмысленным.
Это не манипулирование, а единственный известный способ формализации определений.
Ни одна из существующих ныне машин мыслить не способна. Всё, что умеют делать самые «умные» машины (компьютеры), — выполнять алгоритмы. Всё, что умеет «мозг» компьютера — процессор — складывать двоичные числа. Поправьте меня, если я ошибаюсь.
Поправляю, Вы ошибаетесь. Если отвлечься от ограниченности ресурсов времени и памяти, то «выполнять алгоритмы» — это самый общий из известных на сегодня способов решения любых задач. Т. е. никаких оракулов, способных решать задачи посредством «гениального озарения» или «всплеска интуиции» доселе не открыто. И человек таковым оракулом не является. Термин «мыслить» с моей точки зрения эквивалентен решению задач (разного рода). А отсюда следует, что никаких особых мыслительных способностей, недоступных компьютерам, у человека пока не открыто. Так что все проблемы искусственного интеллекта — сугубо технические.
Вероятно, речь о том, что эксперименты, призванные подтвердить (или опровергнуть) гипотезу, должны ставиться не при случайных значениях параметров, а при наборе параметров, выбранном по некоторым правилам (или даже по определённой системе)? Это не так уж принципиально.
Не только. Требования могут быть достаточно сложными и трудно формализуемыми. Но, если кратко резюмировать, способы проверки теории должны быть адекватны её предполагаемому применению. И не следует забывать, что результатом проверки является не «заключение об истинности», а всего лишь заключение о предположительной применимости к соответствующей предметной области.
Во всяком случае, это не отменяет того факта, что «подтверждение экспериментом» имеет в своей основе именно неполную индукцию.
Вы можете назвать это неполной индукцией, однако
как метод она осуждаема. Ибо такой метод был бы чреват слишком многими злоупотреблениями.