Попытки применить математическую теорию вероятностей
для оценки доказательств предпринимались и раньше. Такого рода идеи
высказывались как математиками и философами (Лейбниц, Лаплас, Пуассон), так
и юристами (Бентам, Уильз и др. ). Для правильного отношения к этим
исследованиям нужно иметь в виду следующие соображени Как было показано
выше, очень часто выводы из доказательств действительно опираются не на
однозначные закономерности, а на приблизительные обобщени (фактические
презумпции), имеющие статистическую природу. Надежность этих выводов зависит
от того, насколько часто в действительности наблюдается связь между
доказательством и доказываемым обстоятельством. В этом нетрудно усмотреть
явную аналогию с вероятностно-статистической оценкой существования любых
событий (как прошлого, так и будущего). Еще более определенно эта аналогия
выступает при индуктивном накоплении многих предметных доказательств. Ранее
было показано, что "случайное" истолкование совпадения многих доказательств
одного и того же обстоятельства тем больше противоречит здравому смыслу, чем
больше собрано этих доказательств и чем "сильнее" каждое из них. Но вместо
ссылки на опыт и здравый смысл, для подтверждения того же вывода о
неприемлемости случайного объяснения такого совпадения можно обратиться к
умножению вероятностей Если известно, что какое-либо событие (например,
выпадение герба при подбрасывании монеты) имеет вероятность 0,5 (т. е. при
многократном повторении происходит в 50% опытов), то одновременная
реализация нескольких таких событий будет происходить значительно реже (так
вероятность одновременного выпадения десяти монет гербом вверх равна
произведению вероятностей этих десяти событий, т. е. около 0,001). Так как
вероятность рассматриваемых событий всегда меньше единицы, то произведение
вероятностей (т. е. произведение правильных дробей) представляет убывающую
величину, тем быстрее стремящуюся к нулю, чем меньше вероятность отдельных
событий и чем больше число перемножаемых величин. Как видим, и здесь
усматривается явная аналогия с рассуждением, с помощью которого оценивается
совокупность многозначных доказательств. Аналогия между точкой зрения
здравого смысла на оценку многозначных доказательств и их систем и
математическими операциями умножения вероятностей отражает не только их
внешнее сходство, но и более глубокое единообразие методов познани Именно
это обстоятельство и наталкивало многих исследователей на поиски способов
математической интерпретации процедуры доказывани Однако все попытки
непосредственного, прямого использования математических методов в оценке
доказательств оказывались безрезультатными либо подменялись
научно-несостоятельными упрощениями, произвольными шкалами оценки
доказательств в баллах и т. п. суррогатами Объясняется это тем, что для
применения точных математических методов необходимы точные количественные
характеристики исходных данных, выраженные определенными числами
вероятностей всех доказательств, а этих характеристик в распоряжении
исследователей не было и нет. Можно ли получить эти данные, в частности, с
учетом современного состояния науки и вычислительной техники? Получение
таких количественных оценок предполагает статистическое исследование самых
разнообразных явлений, действий, поступков, которые могут служить
доказательствами. Перечень таких фактов чрезвычайно велик, если не
бесконечен. Как было показано выше (стр. 461), определенность доказательства
растет с его конкретизацией. Поэтому речь идет не о явлениях, событиях и т.
д. "вообще", а по возможности о более конкретных, узких группах событий,
явлений.
Для установления статистических закономерностей необходимо изучить не
одно или несколько явлений данного рода (например, как часто угроза
сопровождается убийством), а большое их число. Из сказанного следует, что
объем статистических исследований для получения количественных характеристик
ценности доказательств очень велик. Не приходится рассчитывать на его
практическое осуществление ни в настоящее время, ни в близком будущем.
Следовательно, количественный пример, который приводился выше, может служить
не более чем иллюстрацией логического механизма, который используется при
оценке отдельных доказательств и их комплексов. Количественные оценки
событиям и явлениям человек дает не только с помощью точных измерений и
цифр, но и с помощью "полуколичественных" понятий: много, мало, больше,
рано, достаточно и т. п. Таким же образом на основе "несчитанной статистики"
он сопоставляет вероятность событий, оценивает меру их возможности,
невозможности, правдоподоби Эти извлеченные из опыта и наблюдений отдельные
"полуколичественные" статистические оценки улик служат исходным материалом
для столь же быстрого и эффективного "полуколичественного вычисления" их
комплексов при накоплении Ни психология, ни физиологи высшей нервной
деятельности пока еще не в состоянии подробно и точно описать механизм этой
оценочной деятельности. Но нет оснований сомневаться в том, что он весьма
близок по своей структуре с той количественной моделью, которая приведена
выше. Он протекает чрезвычайно быстро, какими-то путями сокращая длинные
рассуждения и вычисления, и тем не менее достаточно точен и эффективен.
Следует отметить, что доказывание в уголовном процессе далеко не
единственная область, в которой действует описанный путь решения логических
задач на основе оперирования правдоподобными умозаключениями и оценочными
"полуколичественными" понятиями.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275