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真実を求めるには、論理が重要である。
論理は、大きく三つの構造からなる。
一つは、「演算の論理」である。
部分の和は全体となる。
一つは、「集合の論理」である。
これは物事の所属、定義に用いられる。
一つは、「確率の論理」である。
これは、複雑な要因が引き起こす結果を
全体的な傾向で表わしたものである。
ある事象に対して、論理が組み立てられる。
その方法には二つある。
演繹法と帰納法である。
演繹法は、過去の事例（論理）を参考にして、次の論理（仮説）を組み立てる。
たとえば、サイコロを振って１の目の出る確率が１／６であれば、
２の目の出る確率も１／６である、というものである。
三段論法も、これに含まれる。
「風が吹けば桶屋が儲かる」のように、論理の飛躍が含まれる恐れがある。
帰納法は、現状の複数の事例を総括して、次の論理（仮説）を組み立てる。
たとえば何回もサイコロを振って、２の目の出る確率が１／６と求めることである。
事例の採取の仕方によって、論理が偏向する恐れがある。
たとえば、少数回の実験で結論づけるなどである。
演繹法、帰納法どちらにしろ、そこで立てられた論理(仮説）が正か偽かを判定し、
正であれば普遍化するのが、科学である。
まず正偽の判定の手段は、その論理が成り立つデータ、
または、その論理が成り立たないデータの集積である。
そのデータは、多ければ多いほど良い。
そして集積には、偏向や意識が含まれてはいけない。
厳密に、不必要な影響を受けない状態、ランダム、または自然な状態で行われなければならない。
数学では、全く影響を受けない純粋な条件で考察されるので、その結果、その仮説は「正」となりうるが、
現実の状態を扱う科学は、ほとんどの場合、その仮説は完全な「正」とはなりにくい。
科学では、その論理が成立する集積が多くなるほど、より「正」に近づいていくが、
仮説は仮説のままである。
われわれが真実を求めるのは、起こった問題を解決したいからである。
そのために、解に導く論理を求める。
そしてそのために、科学が過去に証明してきた、
より近似する「正」としての論理(仮説）を利用するのである。
しかし仮説は仮説である。
「偽」である可能性が高いものでも、近似「正」としてされているものもある。
それは科学と言えど、人の関わるものであるから、
そこに錯誤、偏向、作為が入り込むことがあるからである。
ゆえにわれわれは、科学の結論を利用するには、
その論理の整合性をたえず問わなければならない。
その論理に矛盾するものはないか？
その論理に反するものはないか？
これを問うのが、「知性の整合性」である。
世の中には、多くの情報が流れる。
それらはそれぞれの論理を持っている。
その論理は、科学的検証を受けたもの、
その検証が十分でないもの、検証されていないものがある。
そして検証されていながら、実は「偽」であるもの、
検証されていなくても、「正」であるものも存在する。
また、検証出来ないものもある。
われわれは、それらの論理を「たぶん正」として利用する。
すべての知識を得ることなど出来ないから、当然である。
問題解決のために、その論理を利用するのであるから、
問題が解決すれば、その論理が正でも偽でもかまわない。
論理は、その手段であるからである。
しかし問題をふたたび解くためには、その論理が正しい方が良い。
それが正しいかを見極めるのが「知性の整合性」である。
いわゆる納得である。
自分の知識、経験、感覚から、納得出来るのが、「知性の整合性」である。
それは個人の知性に由来する、だからそれらこそ、錯誤、偏向、作為になりやすい。
当然、科学的追求よりは劣るものである。
しかし、その意識を持ってこそ、
科学の結論を正しく扱えるのである。
多くの先人、学者が多くの説を述べてきた。
巷には、書物が溢れている。
われわれは、それらの中から納得出来るものを選んできた。
納得だけを根拠にするのは、誤りも多い。
科学的検証を受けたものを納得するのが、科学的態度である。
しかしそれらの完璧を求めていては、ようとして問題解決が進まない。
それで、「納得」に頼るのである。
「納得」も知性が豊かになれば、「知性の整合性」としてより有効となる。
科学的態度を意識して、「知性の整合性」を使うのが理想である。
(2023.1)
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