Причинно-следственная теория

Оглавление:

Причинно-следственная теория
Причинно-следственная теория
Anonim

Входная навигация

  • Содержание входа
  • Библиография
  • Академические инструменты
  • Friends PDF Preview
  • Информация об авторе и цитировании
  • Вернуться к началу

Причинно-следственная теория

Впервые опубликовано 25 октября 2008 г.; существенная редакция вт 15 ноября 2016 г.

Причинно-следственная теория принимает принципы рационального выбора, которые учитывают последствия действия. Он утверждает, что для объяснения рационального выбора необходимо использовать причинно-следственную связь, чтобы определить соображения, делающие выбор рациональным.

Учитывая набор опций, составляющих решение проблемы, теория принятия решений рекомендует опцию, которая максимизирует полезность, то есть опцию, полезность которой равна или превышает полезность любой другой опции. Он оценивает полезность опции, вычисляя ожидаемую полезность опции. Он использует вероятности и полезности возможных результатов опции, чтобы определить ожидаемую полезность опции. Вероятности зависят от варианта. Причинно-следственная теория принимает зависимость как причинную, а не просто доказательную силу.

Это эссе объясняет теорию причинных решений, рассматривает ее историю, описывает текущие исследования в теории причинных решений и рассматривает философские основы теории. Литература по теории причинных решений обширна, и это эссе охватывает только ее часть.

  • 1. Ожидаемая полезность
  • 2. История

    • 2.1 Проблема Ньюкомба
    • 2.2 Решение Стальнакера
    • 2.3 Варианты
    • 2.4. Теоремы о представлении
    • 2.5 Возражения
  • 3. Актуальные проблемы

    • 3.1 Вероятность и полезность
    • 3.2 Инвариантность разделов
    • 3.3 Результаты
    • 3.4 Акты
    • 3.5 Обобщение ожидаемой полезности
    • 3.6 Ратификация
  • 4. Смежные темы и заключительные замечания
  • Библиография
  • Академические инструменты
  • Другие интернет-ресурсы
  • Связанные Записи

1. Ожидаемая полезность

Предположим, что студент решает, стоит ли готовиться к экзамену. Он полагает, что если он сдаст экзамен, то обучение - это напрасная трата сил. Также, если он не сдаст экзамен, то обучение - это напрасная трата сил. Он приходит к выводу, что поскольку что бы ни случилось, учеба - это напрасная трата усилий, лучше не учиться. Это рассуждение ошибочно, потому что обучение повышает вероятность сдачи экзамена. Обсуждения должны учитывать влияние акта на вероятность его возможных результатов.

Ожидаемая полезность действия - это средневзвешенная по вероятности полезность его возможных результатов. Возможные состояния мира, которые являются взаимоисключающими и совместно исчерпывающими и, таким образом, образуют разделение, порождают возможные результаты действия. Пара акт-состояние определяет результат. В данном примере акт обучения и состояние прохождения формируют результат, включающий усилия по обучению и пользу от прохождения. Ожидаемая полезность обучения - это вероятность прохождения, если человек изучает полезность обучения и прохождения плюс вероятность не прохождения, если он изучает раз полезность изучения и не прохождения. В компактной записи, (textit {EU} (S) = P (P / mbox {if} S) util (S / amp P) + P ({ sim} P / mbox {if} S) util (S / amp { сим} Р).)

Каждый продукт определяет вероятность и полезность возможного результата. Сумма является средневзвешенной вероятностью полезностей возможных результатов.

Как теория принятия решений должна интерпретировать вероятность состояния (S), если совершается действие (A), то есть (P (S / mbox {if} A))? Теория вероятностей предлагает удобное предложение. У этого есть счет условных вероятностей, которые может принять теория решения. Теория принятия решений может принять (P (S / mbox {if} A)) в качестве вероятности состояния, обусловленного действием. Тогда (P (S / mbox {if} A)) равно (P (S / mid A)), теория вероятностей которого определяется как (P (S / amp A) / P (A)), когда (P (A) ne 0). Некоторые теоретики называют ожидаемую полезность вычисленной с использованием условных вероятностей условной ожидаемой полезности. Я называю это ожидаемой полезностью для суда, потому что формула, использующая условные вероятности, обобщает более простую формулу ожидаемой полезности, которая использует безусловные вероятности состояний. Также,некоторые теоретики называют ожидаемую полезность действия своей полезностью, потому что ожидаемая полезность действия оценивает действие и дает полезность действия в идеальных случаях. Я называю это ожидаемой полезностью, потому что человек по ошибке может придать ставке большую или меньшую полезность, чем ее ожидаемая полезность. Равенство полезности акта и его ожидаемой полезности скорее нормативное, чем определяющее.

Ожидаемые полезности, полученные из условных вероятностей, направляют обсуждения студента в правильном направлении.

(textit {EU} (S) = P (P / mid S) util (S / amp P) + P ({ sim} P / mid S) util (S / amp { sim} P),)

и

(textit {EU} ({ sim} S) = P (P / mid { sim} S) util ({ sim} S / amp P) + P ({ sim} P / mid { sim} S) util ({ sim} S / amp { sim} P).)

Из-за изучения влияния на вероятность прохождения (P (P / mid S) gt P (P / mid { sim} S)) и (P ({ sim} P / mid S) lt P ({ sim} P / mid { sim} S)). Итак, (textit {EU} (S) gt / textit {EU} ({ sim} S)), предполагая, что увеличение вероятности прохождения обучения компенсирует усилия по обучению. Максимизация ожидаемой полезности рекомендует изучение.

Однако удобная интерпретация вероятности состояния при совершении действия не является полностью удовлетворительной. Предположим, что бросают монету с неизвестным уклоном и получают головы. Этот результат является доказательством того, что следующий бросок принесет головы, хотя он не влияет на результат следующего броска. Вероятность события, обусловленная другим событием, указывает на то, что второе событие относится к первому. Если два события коррелируют, второе может предоставить доказательства первого, не причиняя на него никакого влияния. Причинность влечет за собой корреляцию, но корреляция не влечет за собой причинность. Обсуждение должно быть направлено на причинно-следственное влияние какого-либо действия на государство, а не на доказательство действия этого государства. Хорошее решение направлено на получение хорошего результата, а не доказательство хорошего результата. Он нацелен на благо, а не только на признаки добра. Часто эффективность и благоприятность идут рука об руку. Когда они распадаются, агент должен выполнять действенное действие, а не благоприятное действие.

Рассмотрим дилемму заключенного, пример теории игр. Два изолированных друг от друга человека могут действовать либо совместно, либо без сотрудничества. Каждый из них добивается большего успеха, если каждый из них действует совместно, чем если бы каждый из них действовал не в сотрудничестве. Однако каждый добивается большего успеха, если действует не в сотрудничестве, независимо от того, что делает другой. Действовать не в сотрудничестве доминирует, действуя совместно. Предположим, кроме того, что эти два игрока являются психологическими близнецами. Каждый думает так, как думает другой. Более того, они знают этот факт о себе. Затем, если один игрок действует совместно, он приходит к выводу, что его коллега также действует совместно. Его совместная деятельность является хорошим доказательством того, что его коллега делает то же самое. Тем не менее, его совместная деятельность не заставляет его коллегу действовать совместно. У него нет контакта со своим коллегой. Поскольку ему лучше не действовать сообща независимо от того, что делает его коллега, лучше не действовать сообща. Действовать совместно - это благоприятно, но не эффективно.

Чтобы сделать ожидаемую полезность отслеживания эффективности, а не благоприятной, теория причинного решения интерпретирует вероятность состояния, если человек совершает действие, как тип причинной вероятности, а не как стандартную условную вероятность. В «Дилемме узника с близнецами» рассмотрите вероятность того, что один игрок будет действовать совместно, учитывая, что другой игрок делает это. Эта условная вероятность высока. Затем рассмотрим причинную вероятность того, что один игрок будет действовать совместно, если другой игрок это сделает. Поскольку игроки изолированы, эта вероятность равна вероятности того, что первый игрок будет действовать совместно. Низко, если этот игрок следует за доминированием. Используя условные вероятности, ожидаемая полезность совместных действий превышает ожидаемую полезность неэффективных действий. Однако, используя причинные вероятности,ожидаемая польза от совместных действий превышает ожидаемую пользу от совместных действий. Переход от условной к причинной вероятности приводит к тому, что доходность максимизации ожидаемой полезности действует неэффективно.

2. История

В этом разделе рассказывается об истории теории причинных решений и представлены различные формулировки теории.

2.1 Проблема Ньюкомба

Роберт Нозик (1969) представил дилемму для теории принятия решений. Он построил пример, в котором стандартный принцип доминирования противоречит стандартному принципу максимизации ожидаемой полезности. Нозик назвал пример «Проблема Ньюкомба» в честь физика Уильяма Ньюкомба, который первым сформулировал проблему.

В задаче Ньюкомба агент может выбрать либо взять непрозрачную коробку, либо взять непрозрачную коробку и прозрачную коробку. Прозрачная коробка содержит тысячу долларов, которые агент явно видит. Непрозрачная коробка не содержит ничего или миллион долларов, в зависимости от уже сделанного прогноза. Прогноз был о выборе агента. Если предполагалось, что агент возьмет оба поля, непрозрачное поле будет пустым. С другой стороны, если прогноз был, что агент возьмет только непрозрачную коробку, то непрозрачная коробка содержит миллион долларов. Прогноз достоверен. Агент знает все эти особенности своего решения проблемы.

На рисунке 1 показаны параметры агента и их результаты. Строка представляет опцию, столбец - состояние мира, а ячейка - результат опциона в состоянии мира.

Прогнозирование

одного бокса

Прогноз

двукратный

Возьми одну коробку ($ M) ($ 0)
Возьми две коробки ($ M + / $ T) ($ T)

Рисунок 1. Проблема Ньюкомба

Поскольку результат двух боксов лучше на ($ T), чем результат одного бокса с учетом каждого прогноза, два бокса доминируют над одним боксом. Два бокса - это рациональный выбор по принципу доминирования. Поскольку прогноз является надежным, прогнозирование для одного бокса имеет высокую вероятность для данного бокса. Точно так же прогнозирование двух боксов имеет высокую вероятность, учитывая два бокса. Следовательно, используя условные вероятности для вычисления ожидаемых полезностей, ожидаемая полезность одного бокса превышает ожидаемую полезность двух боксов. Один бокс - это рациональный выбор в соответствии с принципом максимизации ожидаемой полезности.

Теория принятия решений должна решать все возможные проблемы, а не только проблемы реалистичного решения. Однако, если проблема Ньюкомба кажется непреодолимой, потому что нереальные, реалистичные версии проблемы многочисленны. Существенной особенностью проблемы Ньюкомба является взаимосвязь низшего акта с хорошим состоянием, которое он не способствует причинно. В реалистических медицинских проблемах Ньюкомба, медицинское состояние и поведенческий симптом имеют общую причину и взаимосвязаны, хотя ни одна из них не вызывает другую. Если поведение является привлекательным, доминирование рекомендует его, хотя ожидаемая максимальная полезность запрещает его. Кроме того, Аллан Гиббард и Уильям Харпер (1978: раздел 12) и Дэвид Льюис (1979) отмечают, что дилемма заключенного с психологическими близнецами создает проблему Ньюкомба для каждого игрока. Для каждого игрокапоступок другого игрока - это состояние, влияющее на результат. Совместная деятельность является признаком, но не причиной того, что другой игрок действует совместно. Доминирование рекомендует действовать не в кооперативе, в то время как ожидаемая полезность, рассчитанная с условными вероятностями, рекомендует действовать совместно. В некоторых реальных случаях Дилеммы Заключенного ожидаемое сходство мышления игроков создает конфликт между принципом доминирования и принципом максимизации ожидаемой полезности.ожидаемое сходство мышления игроков создает конфликт между принципом доминирования и принципом максимизации ожидаемой полезности.ожидаемое сходство мышления игроков создает конфликт между принципом доминирования и принципом максимизации ожидаемой полезности.

2.2 Решение Стальнакера

Роберт Стальнакер (1968) представил условия истинности для сослагательных условных выражений. Субъюнктивное условие истинно тогда и только тогда, когда в ближайшем предшествующем мире его следствие верно. (Этот анализ понимается так, что условное сослагательное условие истинно, если его предшественник истинен ни в одном мире.) Стальнакер использовал анализ условных сослагательных наклонений, чтобы обосновать их роль в теории принятия решений и в решении проблемы Ньюкомба.

В письме к Льюису Сталнакер (1972) предложил способ согласования принципов принятия решений в проблеме Ньюкомба. Он предложил рассчитать ожидаемую полезность действия, используя вероятности условных замен вместо условных вероятностей. Соответственно, (textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt S_i) util (A / amp S_i),)

где (A / gt S_i) обозначает условие, что если бы (A) были выполнены, то получилось бы (S_i). Таким образом, вместо того, чтобы использовать вероятность предсказания одного бокса для данного одного бокса, следует использовать вероятность того, что если агент выберет только один ящик, то прогноз будет одним боксом. Поскольку действие агента не вызывает прогнозирования, вероятность условного перехода равна вероятности того, что прогноз является однобоксовым. Кроме того, примите во внимание условие, что если агент выберет оба поля, то прогноз будет одним боксом. Его вероятность аналогично равна вероятности того, что прогноз является однобоксовым. Действие, которое выполняет агент, не влияет на вероятность какого-либо предсказания, потому что предсказание происходит перед действием. Следовательно,Используя вероятности условных вычислений для вычисления ожидаемой полезности, ожидаемая полезность двух боксов превышает ожидаемую полезность одного бокса. Следовательно, принцип максимизации ожидаемой полезности дает те же рекомендации, что и принцип доминирования.

Гиббард и Харпер (1978) разработали и обнародовали решение Сталнакера по проблеме Ньюкомба. Они отличали теорию причинных решений, которая использует вероятности сослагательных условных выражений, от доказательной теории решений, которая использует условные вероятности. Поскольку в задачах решения вероятности сослагательных условных выражений отслеживают причинно-следственные связи, их использование для расчета ожидаемой полезности варианта делает теорию принятия решений причинно-следственной.

Гиббард и Харпер различают два типа ожидаемой полезности. Один тип они назвали значением и представили с помощью (V). Это указывает на ценность новостей или благоприятность. Другой тип они называли утилитой и обозначали (U). Это указывает на эффективность в достижении целей. Расчет ожидаемой стоимости действия использует условные вероятности, а расчет ожидаемой полезности использует вероятности условных. Они утверждали, что ожидаемая полезность, рассчитанная с вероятностями условных выражений, дает подлинную ожидаемую полезность.

Поскольку Гиббард и Харпер вводят (V) и (U), оба опираются на оценку (D) (для желательности) максимально конкретных результатов. Вместо принятия формулы ожидаемой полезности, в которой используется оценка результатов, нейтральная по отношению к теории принятия доказательств и причинно-следственных связей, этот очерк следует за Stalnaker (1972) при принятии формулы, которая использует полезность для оценки результатов.

2.3 Варианты

Рассмотрим условное утверждение, что если бы вариант был принят, то получилось бы определенное состояние. Гиббард и Харпер предполагают, чтобы проиллюстрировать основные идеи теории причинных решений, что условное имеет истинностное значение и что, учитывая его ложность, если вариант будет принят, то государство не получит. Это предположение может быть неоправданным, если опция подбрасывает монету, и соответствующее состояние получает головы. Может быть неверным (или неопределенным), что если агент перевернет монету, он получит головы. Аналогично, соответствующее условие получения хвостов может быть ложным (или неопределенным). Тогда вероятности условных выражений не подходят для расчета ожидаемой полезности опции. Соответствующие вероятности не равны единице (или даже не существуют). Чтобы обойти такие тупики,некоторые теоретики рассчитывают причинно-чувствительные ожидаемые полезности без вероятностей сослагательных условных выражений. Причинно-следственная теория имеет много формулировок.

Брайан Скирмс (1980: Sec IIC; 1982) представил версию теории причинных решений, которая обходится без вероятностей сослагательных условных выражений. Его теория отделяет факторы, на которые может повлиять действие агента, от факторов, на которые действие агента может не повлиять. Это позволяет (K_i) обозначать возможную полную спецификацию факторов, на которые агент не может влиять, и позволяет (C_j) обозначать возможную (но не обязательно полную) спецификацию факторов, на которые агент может влиять. Множество (K_i) образует раздел, а множество (C_j) образует раздел. Формула ожидаемой полезности действия сначала рассчитывает его ожидаемую полезность, используя факторы, на которые агент может влиять, в отношении каждой возможной комбинации факторов вне влияния агента. Затем он вычисляет средневзвешенное значение вероятности этих условных ожидаемых коммунальных услуг. Ожидаемая полезность действия, рассчитанная таким образом, - это (K) - ожидание действия (textit {EU} _k (A)). Согласно определению Скирма,

(textit {EU} _k (A) = / sum_i P (K_i) sum_j P (C_j / mid K_i / amp A) util (C_j / amp K_i / amp A). )

Скирмс считает, что агент должен выбрать действие, которое максимизирует (K) - ожидание.

Льюис (1981) представил версию теории причинных решений, которая вычисляет ожидаемую полезность, используя вероятности гипотез зависимости вместо вероятностей сослагательных условных выражений. Гипотеза зависимости для агента за один раз является максимально конкретным суждением о том, как вещи, о которых заботится агент, делают и не зависят причинно от его нынешних действий. Ожидаемая полезность опции - это ее средневзвешенная по вероятности полезность по отношению к разделу гипотез зависимости (K_i). Льюис определяет ожидаемую полезность опции (A) как

(textit {EU} (A) = / sum_i P (K_i) util (K_i / amp A))

и считает, что действовать рационально - значит реализовать вариант, который максимизирует ожидаемую полезность. Его формула для ожидаемой полезности опциона такая же, как предположение Скайрма о том, что (U (K_i / amp A)) может быть расширена относительно группы факторов, на которые агент может влиять, используя формулу

[U (K_i / amp A) = / sum_j P (C_j / mid K_i / amp A) util (C_j / amp K_i / amp A).)

Расчеты ожидаемой полезности Скирмс и Льюис обойтись без причинно-следственных вероятностей. Они встраивают причинность в состояния мира, поэтому причинные вероятности не нужны. В таких случаях, как проблема Ньюкомба, их вычисления дают те же рекомендации, что и расчеты ожидаемой полезности с использованием вероятностей сослагательных условных выражений. Различные версии теории причинных решений дают эквивалентные рекомендации, когда случаи соответствуют их исходным предположениям.

2.4. Теоремы о представлении

Теория принятия решений часто вводит вероятность и полезность с помощью теорем о представлении. Эти теоремы показывают, что если предпочтения среди действий встречают определенные ограничения, такие как транзитивность, то существуют функция вероятности и функция полезности (с учетом выбора масштаба), которые генерируют ожидаемые полезности, согласующиеся с предпочтениями. David Krantz, R. Duncan Luce, Patrick Suppes и Amos Tversky (1971) предлагают хорошее общее введение в цели и методы построения теорем о представлениях. В разделе 3.1 я обсуждаю функцию теорем в теории решений.

Ричард Джеффри ([1965] 1983) представил теорему представления для доказательной теории принятия решений, используя ее формулу для ожидаемой полезности. Брэд Армендт (1986, 1988a) представил теорему о представлении для теории причинных решений, используя ее формулу для ожидаемой полезности. Джеймс Джойс (1999) построил очень общую теорему о представлении, которая дает либо причинную, либо доказательную теорию принятия решений в зависимости от интерпретации вероятности, которую принимает формула ожидаемой полезности.

2.5 Возражения

Наиболее распространенное возражение против теории причинных решений заключается в том, что она дает неправильный выбор в проблеме Ньюкомба. Это дает два бокса, тогда как один бокс является правильным. Терри Хорган (1981 [1985]) и Пол Хорвич (1987: глава 11), например, пропагандируют один бокс. Основное обоснование для одного боксера заключается в том, что один боксер живет лучше, чем два боксера. Теоретики причинных решений отвечают, что проблема Ньюкомба - это необычный случай, который поощряет иррациональность. Один бокс нерациональный, даже если один процветает.

Некоторые теоретики считают, что однобоксный подход является рациональным, если прогноз полностью достоверен. Они утверждают, что если прогноз точно точен, то выбор сводится к взятию ($ M) или взятию ($ T). Эта точка зрения упрощается. Если агент однобоксовый, то этот акт обязательно даст ($ M). Однако агент все равно справился бы лучше, взяв обе коробки. Доминирование по-прежнему рекомендует два бокса. Точность прогноза не меняет характер проблемы. Как утверждает Ховард Собел (1994: глава 5), эффективность по-прежнему превосходит благоприятность.

Способ примирения двух сторон дискуссии о проблеме Ньюкомба признает, что рациональный человек должен подготовиться к проблеме, взращивая склонность к единой коробке. Затем, всякий раз, когда возникает проблема, расположение подскажет прогноз одного бокса и затем акт одного бокса (все еще свободно выбранный). Теория причинных решений может признать ценность этого препарата. Можно сделать вывод, что культивирование склонности к одному ящику рационально, хотя сам по себе один иррациональный. Следовательно, если в задаче Ньюкомба агент состоит из двух блоков, теория причинно-следственных решений может признать, что агент не подготовился к проблеме рационально. Тем не менее он утверждает, что сам по себе два бокса является рациональным. Хотя два бокса не являются актом максимально рационального агента, это рационально, учитывая обстоятельства проблемы Ньюкомба.

Теория причинных решений может также объяснить, что она выдвигает утверждение об оценке действия с учетом обстоятельств агента в проблеме Ньюкомба. Это утверждает условную рациональность двух бокса. Условная и безусловная рациональность относятся к ошибкам по-разному. В отличие от условной рациональности, безусловная рациональность не допускает прошлых ошибок. Он оценивает действия с учетом влияния прошлых ошибок. Тем не менее, условная рациональность принимает существующие обстоятельства такими, какие они есть, и не дискредитирует действия, потому что они проистекают из прошлых ошибок. Теория причинных решений утверждает, что два бокса рациональны, предоставляя агенту обстоятельства и игнорируя при этом любые ошибки, ведущие к этим обстоятельствам, такие как нерациональная подготовка к проблеме Ньюкомба.

Другое возражение против теории причинных решений допускает, что два бокса - это рациональный выбор в проблеме Ньюкомба, но отвергает причинные принципы выбора, которые дают два бокса. Он ищет не причинно-следственные принципы, которые дают два бокса. Позитивизм является источником отвращения к принципам принятия решений, включающим причинность. Некоторые теоретики решений избегают причинно-следственной связи, потому что ни один позитивистский отчет не определяет его природу Без определения причинности в терминах наблюдаемых явлений они предпочитают, чтобы теория принятия решений избегала причинности. Реакция теории причинных решений на это возражение заключается как в дискредитации позитивизма, так и в разъяснении причинно-следственных связей, чтобы головоломки, касающиеся его, больше не давали теории решений никаких оснований избегать его.

Теория доказательных решений имеет более слабые метафизические допущения, чем теория причинных решений, даже если причинная связь имеет безупречные метафизические полномочия. Некоторые теоретики решений не пропускают причинно-следственную связь из-за метафизических сомнений, но для концептуальной экономики. Джеффри ([1965] 1983, 2004), ради экономии, формулирует принципы принятия решений, которые не опираются на причинно-следственные связи.

Ellery Eells (1981, 1982) утверждает, что доказательная теория решений дает рекомендации теории причинных решений, но, более экономично, без опоры на причинный аппарат. В частности, теория доказательных решений приводит к двум боксам в проблеме Ньюкомба. Размышления агента о его доказательстве заставляют условные вероятности поддерживать два бокса.

Непринужденная проработка проблемы Ньюкомба утверждает, что выбор агента и его предсказание имеют общую причину. Выбор агента является доказательством общей причины и доказательством выбора. Как только агент приобретает вероятность общей причины, он может отложить в сторону доказательства, которые он выбирает в отношении прогноза. Эти доказательства излишни. Учитывая вероятность общей причины, вероятность предсказания одного бокса является постоянной относительно его вариантов. Точно так же вероятность предсказания двух боксов постоянна по отношению к его вариантам. Поскольку вероятность прогноза одинакова для обоих вариантов, ожидаемая полезность двух боксов превышает ожидаемую полезность одного бокса в соответствии с доказательной теорией принятия решений. Хорган (1981 [1985]) и Хью Прайс (1986) высказывают аналогичные соображения.

Предположим, что событие (S) является признаком причины (C), которая производит следствие (E). Для вероятности (E) знание того, имеет ли место (C), делает излишним знание того, выполняется ли (S). Наблюдение (C) экранирует доказательства того, что (S) обеспечивает (E). То есть (P (E / mid C / amp S) = P (E / mid C)). В проблеме Ньюкомба, предполагая, что агент является рациональным, его убеждения и желания являются общей причиной его выбора и прогноза. Таким образом, его выбор является признаком содержания предсказания. Для вероятности предсказания единоборства знание своих убеждений и желаний делает излишним знание того выбора, который они дают. Знание общей причины отсеивает доказательства, которые дает выбор в отношении прогноза. Следовательно, вероятность предсказания одного бокса является постоянной по отношению к своему выбору,и максимизация доказанной ожидаемой полезности согласуется с принципом доминирования. Эта защита доказательной теории принятия решений называется защитой от щекотки, поскольку она предполагает, что самоанализ состояния экранирует корреляцию между выбором и предсказанием.

Защита Ээллса доказательной теории принятия решений предполагает, что агент выбирает в соответствии с убеждениями и желаниями и знает свои убеждения и желания. Некоторые агенты могут не выбрать этот путь и могут не обладать этими знаниями. Теория принятия решений должна предписывать рациональный выбор для таких агентов, а доказательная теория принятия решений может делать это неправильно, как утверждают Льюис (1981: 10–11) и Джон Поллок (2010). Армендт (1988b: 326–329) и Дэвид Папино (2001: 252–255) сходятся во мнении, что явление экранирования не во всех случаях приводит к тому, что доказательная теория решений дает результаты теории причинных решений.

Хорвич (1987: глава 11) отвергает аргумент Эллса, потому что, даже если агент знает, что ее выбор вытекает из ее убеждений и желаний, она может не знать о механизме, посредством которого ее убеждения и желания производят ее выбор. Агент может сомневаться в том, что она выбирает, максимизируя ожидаемую полезность. Тогда в проблеме Ньюкомба ее выбор может предложить соответствующие доказательства о предсказании. Eells (1984a) создает динамическую версию защиты от щекотки, чтобы удовлетворить это возражение. Собел (1994: глава 2) обсуждает эту версию защиты. Он утверждает, что оно не дает согласие доказательной теории принятия решений с причинно-следственной теорией принятия решений во всех проблемах принятия решений, в которых акт предоставляет доказательства, касающиеся состояния мира. Более того, не установлено, что доказательная теория рационального желания согласуется с причинной теорией рационального желания. Он приходит к выводу, что даже в тех случаях, когда теория доказательных решений дает правильную рекомендацию, она не дает ее по правильным причинам.

Прайс (2012) предлагает сочетание теории доказательных и причинных решений и мотивирует ее анализом случаев, когда агент заранее знает о событии, произошедшем случайно. Теория причинных решений сама по себе учитывает такие случаи, утверждает Адам Бейлс (2016). Ариф Ахмед (2014) отстаивает доказательную теорию принятия решений и выдвигает несколько возражений против причинной теории принятия решений. Его возражения предполагают некоторые спорные моменты относительно рационального выбора, в том числе спорный принцип для последовательностей выбора.

Общее представление отличает принципы оценки выбора от принципов оценки последовательности выбора. Принцип максимизации полезности оценивает выбор агента как решение проблемы решения, только если агент имеет непосредственный контроль над каждым вариантом в задаче решения, то есть, только если агент может по своему усмотрению немедленно принять любой вариант в задаче решения. Принцип не оценивает последовательность агентов с множественным выбором, потому что агент не имеет прямого контроля над такой последовательностью. Она осознает последовательность множественных выборов, только делая каждый выбор в последовательности в это время; она не может по собственному желанию сразу понять всю последовательность. Рациональность оценивает опцию в непосредственном контроле агента, сравнивая его с альтернативами, но оценивает последовательность в косвенном контроле агента, оценивая напрямую контролируемые опции в последовательности; последовательность выбора является рациональной, если выбор в последовательности является рациональным. Принятие этого общепринятого метода оценки последовательностей выбора устраняет возражения против теории причинных решений, предполагающей конкурирующие методы.

3. Актуальные проблемы

Теория принятия решений является активной областью исследований. Текущая работа решает ряд проблем. Подход теории причинных решений к этим проблемам вытекает из ее неположительной методологии и ее внимания к причинности. В этом разделе упоминаются некоторые темы повестки дня теории причинных решений.

3.1 Вероятность и полезность

Принципы теории причинных решений используют вероятности и полезности. Интерпретация вероятностей и полезностей является предметом споров. Одна традиция определяет их в терминах функций, которые вводят теоремы о представлении, чтобы изобразить предпочтения. Теоремы о представлении показывают, что если предпочтения соответствуют определенным структурным аксиомам, то, если они также соответствуют определенным нормативным аксиомам, они, как если бы они следовали ожидаемой полезности. То есть предпочтения следуют ожидаемой полезности, рассчитанной с использованием функций вероятности и полезности, построенных так, чтобы предпочтения следовали ожидаемой полезности. Ожидаемая полезность, рассчитанная таким образом, отличается от ожидаемой полезности, рассчитанной с использованием вероятностей и назначений полезности, основанных на отношении к возможным результатам. Например,У человека, запутавшегося в ставках относительно броска монеты, могут быть предпочтения среди тех ставок, которые, как если бы он назначал вероятность 60% головам, когда, на самом деле, свидетельство прошлых бросков заставляет его назначить вероятность 40% головам. Следовательно, когда предпочтения соответствуют структурным аксиомам теоремы о представлении, нормативные аксиомы теоремы оправдывают только соответствие с ожидаемой полезностью, созданной для согласования с предпочтениями, и не оправдывают соответствие с ожидаемой полезностью в традиционном смысле. Таким образом, определение вероятности и полезности с помощью теорем о представлении ослабляет традиционный принцип ожидаемой полезности. Это становится просто принципом согласованности предпочтений.когда предпочтения соответствуют структурным аксиомам теоремы о представлении, нормативные аксиомы теоремы оправдывают только соответствие с ожидаемой полезностью, созданной для согласования с предпочтениями, и не оправдывают соответствие с ожидаемой полезностью в традиционном смысле. Таким образом, определение вероятности и полезности с помощью теорем о представлении ослабляет традиционный принцип ожидаемой полезности. Это становится просто принципом согласованности предпочтений.когда предпочтения соответствуют структурным аксиомам теоремы о представлении, нормативные аксиомы теоремы оправдывают только соответствие с ожидаемой полезностью, созданной для согласования с предпочтениями, и не оправдывают соответствие с ожидаемой полезностью в традиционном смысле. Таким образом, определение вероятности и полезности с помощью теорем о представлении ослабляет традиционный принцип ожидаемой полезности. Это становится просто принципом согласованности предпочтений. Это становится просто принципом согласованности предпочтений. Это становится просто принципом согласованности предпочтений.

Вместо использования теорем представления для определения вероятностей и полезностей, теория принятия решений может использовать их для установления измеримостей вероятностей и полезностей, когда предпочтения соответствуют структурным и нормативным аксиомам. Такое использование теорем о представлении позволяет теории решений продвигать традиционный принцип ожидаемой полезности и тем самым обогащать ее подход к рациональным решениям. Теория принятия решений может оправдать этот традиционный принцип, выведя его из общих принципов оценки, как в Weirich (2001).

Широкий учет вероятностей и полезностей берет их, чтобы указать на отношение к суждениям. Это рациональные степени веры и рациональные степени желания соответственно. Эта учетная запись вероятностей и утилит признает их существование в тех случаях, когда они не могут быть извлечены из предпочтений или их других эффектов, но вместо этого являются неизлечимыми из их причин, таких как информация агента об объективных вероятностях, или вообще не являются инфекционными (за исключением, возможно, посредством самоанализа). Рассказ основывается на аргументах о том, что степени веры и степени желания, если они рациональны, соответствуют стандартным принципам вероятности и полезности. Поддержка этих аргументов - работа для теории причинных решений.

Помимо уточнения общей интерпретации вероятности и полезности, теория причинных решений ищет конкретные вероятности и полезности, которые дают наилучшую версию ее принципа для максимизации ожидаемой полезности. Причинные вероятности в своей формуле ожидаемой полезности могут быть вероятностями сослагательных условных выражений или различных заменителей. Версии, в которых используются вероятности сослагательных условных выражений, должны основываться на анализе этих условных выражений. Льюис (1973: глава 1) модифицирует анализ Стальнакера для подсчета сослагательного условного истина тогда и только тогда, когда предшествующие миры все ближе и ближе приближаются к реальному миру, есть точка, за которой последующее истинно во всех мирах, по крайней мере, что близко. Джойс (1999: 161–180) продвигает вероятностные изображения, как их представляет Льюис (1976),в качестве замены вероятностей сослагательных условных выражений. Вероятностный образ состояния (S) при сослагательном наклонении предположения о действии (A) - это вероятность (S) в соответствии с заданием, которое сдвигает вероятность ({ sim} A) - миры в близлежащие (A) - миры. Причинно-следственные связи между действием и возможными состояниями определяют вероятность переназначения.

Общая формула ожидаемой полезности действия принимает полезность для пары акт-состояние, полезность результата действия в состоянии, как полезность соединения действия и состояния:

(textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt S_i) util (A / amp S_i).)

Нужна ли теория причинных решений альтернативной, более чувствительной к причинности полезности для пары акт-состояние? Вейрих (1980) утверждает, что это так. Человек, обдумывающий ставку на то, что столицей штата Миссури является город Джефферсон, переживает последствия, если он сделает ставку, учитывая, что Сент-Луис является столицей штата Миссури. Рациональный совещатель сослагает сослагательное наклонение к деянию, связанному с причинно-следственными связями, и ориентировочно допускает состояние, сопутствующее доказательственным отношениям, но может предполагать, что деяние и состояние объединяются только одним способом. Кроме того, использование полезности соединения действия и состояния предотвращает инвариантность ожидаемой полезности действия. Следующий подраздел развивает этот пункт.

3.2 Инвариантность разделов

Ожидаемая полезность действия является инвариантной для разделов тогда и только тогда, когда она одинакова для всех разделов состояний. Инвариантность разделов является жизненно важным свойством ожидаемой полезности действия. Если ожидаемым утилитам действий не хватает этого свойства, то теория принятия решений может использовать только ожидаемые утилиты, рассчитанные на основе выбранных разделов. Инвариантность раздела ожидаемой утилиты делает ожидаемую полезность действия независимой от выбора раздела состояний и тем самым увеличивает объяснительную силу ожидаемой утилиты.

Инвариантность разбиения гарантирует, что различные представления одной и той же задачи решения дают решения, которые согласуются. Возьмите проблему Ньюкомба с представлением рисунка 2.

Правильный прогноз Неправильный прогноз
Возьмите только одну коробку ($ M) $ 0
Возьми две коробки ($ T) ($ M + / $ T)

Рисунок 2. Новые состояния для проблемы Ньюкомба

Доминирование не распространяется на это представление. Тем не менее, оно решает решение проблемы, потому что оно применяется к проблеме решения, если оно применяется к любому точному представлению проблемы, например, к представлению проблемы на рисунке 1. Если ожидаемые утилиты чувствительны к разделу, то действия, которые максимизируют ожидаемую утилиту, могут быть чувствительны к разделу. Однако принцип ожидаемой полезности не дает решения проблемы решения, если акты максимальной ожидаемой полезности изменяются от одного раздела к другому. В этом случае акт не является решением проблемы решения просто потому, что он максимизирует ожидаемую полезность при некотором точном представлении проблемы. Слишком много актов имеют одинаковые полномочия.

Принцип ожидаемой полезности, использующий вероятности условных выражений, применим к представленной на рисунке 2 проблеме Ньюкомба. Позволяя (P1) обозначать предсказание для одного бокса, а (P2) обозначать предсказание для одного бокса, ожидаемые полезности действий:

(begin {align} textit {EU} (1) & = P (1 / gt R) util ($ M) + P (1 / gt W) 0 \& = P (P1) util ($ M) / \ textit {EU} (2) & = P (2 / gt R) util ($ T) + P (2 / gt W) util ($ M + / $ T) & = P (P2) util ($ T) + P (P1) util ($ M + / $ T) / \ end {align})

Следовательно, (textit {EU} (1) lt EU (2)). Этот результат согласуется с вердиктом теории причинных решений, учитывая другие точные представления проблемы. При условии, что теория причинных решений использует формулу, инвариантную к разбиению для ожидаемой полезности, ее рекомендации не зависят от представления задачи решения.

Льюис (1981: 12–13) отмечает, что формула

[EU (A) = / sum_i P (S_i) util (A / amp S_i))

не является инвариантом разбиения. Его результаты зависят от разделения состояний. Если состояние - это набор миров с равными полезностями, то в отношении разбиения таких состояний каждое действие имеет одинаковую ожидаемую полезность. Элемент (S_i) раздела скрывает эффекты (A), которые должна оценить полезность результата. Льюис преодолевает эту проблему, используя только разделы гипотез зависимости. Тем не менее, теория причинных решений может создать формулу, инвариантную к разбиению для ожидаемой полезности, приняв замену (U (A / amp S_i)).

Собел (1994: Глава 9) исследует инвариантность разбиения. Поместив свою работу в нотацию этого эссе, он поступает следующим образом. Во-первых, он берет каноническое вычисление ожидаемой полезности опции, чтобы использовать миры в качестве состояний. Его основная формула

(textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt W_i) util (W_i).)

Мир (W_i) поглощает действие, совершенное в нем. Только миры, в которых имеет место (A), вносят положительные вероятности и, таким образом, влияют на сумму. Затем Собел ищет другие вычисления, используя грубозернистые состояния, которые эквивалентны каноническим вычислениям. Подходящая спецификация утилит достигает неизменности разделов, учитывая его предположения. Согласно теореме, которую он доказывает (1994: 185), [U (A) = / sum_i P (S_i) util (A / mbox {данный} S_i))

для любого раздела состояний.

Джойс (2000: S11) также формулирует для теории причинных решений формулу, инвариантную для ожидаемой полезности действия. Он достигает неизменности раздела, предполагая, что

(textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt S_i) util (A / amp S_i),)

при условии, что (U (A / amp S_i)) равно

(sum_ {ij} P ^ A (W_j / mid S_i) util (W_j),)

где (W_j) - мир, а (P ^ A) обозначает вероятностное изображение (A). Вейрих (2001: разделы 3.2, 4.2.2), как и Собел, заменяет (U (A / mbox {данное} S_i)) на (U (A / amp S_i)) в формуле ожидаемой полезности и интерпретирует (U (A / mbox {данное} S_i)) как полезность результата, который реализация (A) произведет, если (S) получит. Соответственно, (U (A / mbox {данное} S_i)) отвечает на причинные последствия (A) в мирах, где (S_i) имеет место. Тогда формула

(textit {EU} (A) = / sum_i P (S_i) util (A / mbox {данный} S_i))

инвариантен относительно разделов, в которых состояния вероятностно независимы от действия. Более сложная формула, (textit {EU} (A) = / sum_i P (S_i / mbox {if} A) util (A / mbox {данный} (S_i / mbox {if} A)),)

предполагая причинную интерпретацию его вероятностей, ослабляет все ограничения на разбиения. (U (A / mbox {данное} (S_i / mbox {если} A))) - это полезность результата, если (A) были реализованы, учитывая, что (S_i) получить, если (A) были реализованы.

3.3 Результаты

Одним из вопросов, касающихся результатов, является их полнота. Возможны ли последствия акта, миры, временные последствия или причинные последствия? Гиббард и Харпер ([1978] 1981: 166–168) упоминают о возможности сужения результатов до причинно-следственных связей как сторонники практической применимости. Однако сужение должно быть разумным, поскольку принцип ожидаемой полезности требует, чтобы в результатах учитывались все соответствующие соображения. Например, если агент не склонен к риску, то каждый из возможных результатов рискованного действия должен включать в себя риск, который оно создает. Его включение имеет тенденцию снижать полезность каждого возможного результата.

В канонической формуле Собела для ожидаемой полезности, (textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt W_i) util (W_i).)

Формула, с одной точки зрения, не учитывает состояния мира, потому что сами результаты образуют разделение. Различие между состояниями и результатами исчезает, потому что миры играют роль как состояний, так и результатов. Государства являются необходимыми средствами достижения результатов, которые являются исключительными и исчерпывающими. Согласно основному принципу ожидаемая полезность действия - это взвешенное по вероятности среднее из возможных результатов, которые являются исключительными и исчерпывающими, например, миры, к которым может привести действие.

Предположим, что мировая полезность исходит от реализации основных внутренних желаний и отвращений. Учитывая, что полезности их реализаций аддитивны, полезность мира является суммой полезностей их реализаций. Затем, помимо того, что является средневзвешенной вероятностью полезностей миров, к которым он может привести, ожидаемая полезность опциона также является средневзвешенной вероятностью реализации основных внутренних желаний и отвращений. В этой формуле для ожидаемой полезности состояния не играют явной роли:

(textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt B_i) util (B_i),)

где (B_i) охватывает возможные реализации основных внутренних желаний и отвращений. Формула учитывает для каждого основного желания и отвращения перспективу его реализации, если действие было совершено. Он принимает ожидаемую полезность акта в качестве суммы полезности потенциальных клиентов. Формула обеспечивает экономичное представление ожидаемой полезности акта. Он устраняет состояния и получает ожидаемую полезность непосредственно из результатов, взятых как реализации основных желаний и отвращений.

Чтобы проиллюстрировать расчет ожидаемой полезности действия с использованием основных внутренних желаний и отвращений, предположим, что у агента нет основных внутренних отвращений и только два основных внутренних желания: одно для здоровья, а другое для мудрости. Полезность здоровья равна 4, а полезность мудрости - 8. В формуле ожидаемой полезности мир охватывает только вопросы, о которых заботится агент. В этом примере мир - это предложение, определяющее, есть ли у агента здоровье и есть ли у него мудрость. Соответственно, существует четыре мира: (begin {align} H / amp W, \\ H / amp { sim} W, \{ sim} H / amp W, \{ sim} H / amp { sim} W. \\ / end {align}) Предположим, что (A) одинаково вероятно сгенерирует любой мир. Используя миры, (begin {align} textit {EU} (A) & = P (A / gt (H / amp W)) util (H / amp W) & / qquad + P (A / gt (H / amp { sim} W)) util (H / amp { sim} W) &\ qquad + P (A / gt ({ sim} H / amp W)) util ({ sim} H / amp W) & / qquad + P (A / gt ({ sim} H / amp) { sim} W)) util ({ sim} H / amp { sim} W) & = (0,25) (12) + (0,25) (4) + (0,25) (8) + (0,25) (0) & = 6. \\ / end {align}) Используя основные внутренние установки, (begin {align} textit {EU} (A) & = P (A / gt H) util (H) + P (A / gt W) util (W) & = (0.5) (4) + (0.5) (8) & = 6. / end {align}) Два метода Вычисление полезности опциона эквивалентно, учитывая, что в предположении реализации действия вероятность реализации основного внутреннего желания или отвращения является суммой вероятностей миров, которые его реализуют.\\ / end {align}) Используя основные внутренние установки, (begin {align} textit {EU} (A) & = P (A / gt H) util (H) + P (A / gt W) util (W) & = (0.5) (4) + (0.5) (8) & = 6. / end {align}) Два метода вычисления полезности опции эквивалентны, если в Предположение о реализации акта, вероятности реализации основного внутреннего желания или отвращения является суммой вероятностей миров, которые его реализуют.\\ / end {align}) Используя основные внутренние установки, (begin {align} textit {EU} (A) & = P (A / gt H) util (H) + P (A / gt W) util (W) & = (0.5) (4) + (0.5) (8) & = 6. / end {align}) Два метода вычисления полезности опции эквивалентны, если в Предположение о реализации акта, вероятности реализации основного внутреннего желания или отвращения является суммой вероятностей миров, которые его реализуют.вероятность реализации основного внутреннего желания или отвращения является суммой вероятностей миров, которые его реализуют.вероятность реализации основного внутреннего желания или отвращения является суммой вероятностей миров, которые его реализуют.

3.4 Акты

В ходе обсуждений предложение действия от первого лица представляет собой действие. Предложение имеет субъект-предикатную структуру и относится непосредственно к агенту, его субъекту, без посредничества концепции агента. Центрированный мир представляет собой предложение. Такой мир не только определяет индивидов, их свойства и отношения, но и определяет, какой индивид является агентом и где и когда возникает его решение проблемы. Реализация действия - это реализация мира, в центре которого находится агент во время и в месте решения проблемы.

Исаак Леви (2000) возражает против любой теории принятия решений, которая придает вероятности действиям. Он считает, что обдумывание вытесняет предсказание. Обдумывая, агент не имеет убеждений или степеней убеждения относительно действия, которое он будет выполнять. Леви считает, что проблема Ньюкомба, а также доказательные и причинно-следственные теории решений, которые ее решают, связаны с ошибочными назначениями вероятностей действий агента. Он отвергает как теорию доказательственных решений Джеффри ([1965] 1983), так и теорию причинных решений Джойс (1999), потому что они позволяют агенту назначать вероятности ее действиям во время обсуждения.

В противовес взглядам Леви, Джойс (2002) утверждает, что (1) теория причинно-следственных решений не должна приспосабливаться к тому, чтобы агент назначал вероятности своим действиям, но (2) намеренный агент может законно назначать вероятности своим действиям. Теория доказательных решений вычисляет ожидаемую полезность действия, используя вероятность состояния с учетом действия, (P (S / mid A)), определяемого как (P (S / amp A) / P (A)). Знаменатель дроби присваивает вероятность действию. Теория причинных решений заменяет (P (S / mid A)) на (P (A / gt S)) или аналогичную причинную вероятность. Это не должно назначать вероятность для действия.

Может ли агент, обдумывая, назначать вероятности своим возможным действиям? Да, совещатель может разумно назначать вероятности любым событиям, включая ее действия. Теория причинных решений может учесть такие вероятности, отказавшись от их измерения с коэффициентами ставок. Согласно этому методу измерения, готовность делать ставки указывает на вероятность. Предположим, что человек готов принять любую сторону ставки, в которой ставка на событие равна (x), а ставка на событие - (y). Тогда вероятность, которую человек назначает событию, является коэффициентом ставки (x / (x + y)). Этот метод измерения может потерпеть неудачу, когда событие является собственным будущим действием агента. Ставка на реализацию действия может повлиять на вероятность действия, так как температура термометра может влиять на температуру измеряемой жидкости.

Джойс (2007: 552–561) рассматривает, являются ли проблемы Ньюкомба подлинными проблемами решения, несмотря на сильную корреляцию между состояниями и действиями. Он приходит к выводу, что, да, несмотря на эти корреляции, агент может рассматривать ее решение как вызывающее ее действие. Решение агента поддерживает убеждение о ее поступке независимо от предыдущих взаимосвязей между состояниями и ее поступком. Согласно принципу доказательной автономии (2007: 557),

Размышляющий агент, который считает себя свободным, не должен соразмерять свои убеждения о своих собственных действиях с предшествующим доказательством того, что она думает, что выполнит их.

Она должна соразмерять свои убеждения с ее полными доказательствами, включая ее самостоятельные убеждения относительно ее собственных действий. Эти убеждения предоставляют новые соответствующие доказательства ее действий.

Как агент, обдумывая какое-либо действие, должен понимать подоплеку своего действия? Она не должна принимать отступление от своего поступка. Стоя на краю обрыва, она не должна полагать, что, если она прыгнет, у нее будет парашют, чтобы остановить падение. Кроме того, она не должна представлять себе необоснованные изменения в своих основных желаниях. Она не должна думать, что если бы она выбрала шоколад вместо ванили, несмотря на то, что в настоящее время предпочитает ваниль, то она бы тогда предпочла шоколад. Она должна представить, что ее основные желания постоянны, поскольку она представляет различные действия, которые она может совершать, и, кроме того, должна принимать во время обсуждений предлог, что ее воля порождает ее действие независимо от ее основных желаний и отвращений.

Кристофер Хичкок (1996) считает, что агент должен притворяться, что его поступок свободен от причинного влияния. Выполнение этого приводит к тому, что разбиения состояний, дающие вероятности принятия решения, согласуются с разбиениями состояний, дающими вероятности, определяющие причинную значимость. В результате вероятности в теории причинных решений могут стать основой вероятностей в вероятностной теории причинности. Теория причинных решений, в частности, версия, использующая гипотезы зависимостей, обосновывает теории вероятностных причин.

3.5 Обобщение ожидаемой полезности

Такие проблемы, как пари Паскаля и парадокс Санкт-Петербурга, предполагают, что теория принятия решений нуждается в средствах управления бесконечными утилитами и ожидаемыми утилитами. Предположим, что все возможные варианты выбора имеют конечные утилиты. Тем не менее, если этих утилит бесконечно много и они не ограничены, то ожидаемая полезность опции может быть бесконечной. Alan Hájek и Harris Nover (2006) также показывают, что опция может не иметь ожидаемой полезности. Порядок возможных результатов, который является произвольным, может влиять на сходимость взвешенного по вероятности среднего значения их утилит и значения, к которому сходится среднее значение, если оно сходится. Теория причинных решений должна обобщать свой принцип максимизации ожидаемой полезности для обработки таких случаев.

Кроме того, общие принципы теории причинных решений продвигают стандарты рациональности, которые слишком требовательны для применения к людям. Они являются стандартами для идеальных агентов в идеальных условиях (точная формулировка идеализаций может варьироваться от теоретика к теоретику). Реализация теории причинно-следственных связей требует реалистичных идеализаций, которые предполагают ее принципы. Например, обобщение принципа максимизации ожидаемой полезности может ослабить идеализации, чтобы приспособить ограниченные когнитивные способности. Вейрих (2004) и Поллок (2006) предпринимают шаги в этом направлении. Соответствующие обобщения позволяют отличить принятие максимизации ожидаемой полезности от процедуры принятия решения и принятие ее в качестве стандарта для оценки решения даже после его принятия.

3.6 Ратификация

Гиббард и Харпер (1978: раздел 11) представляют проблему для теории причинных решений, используя пример из литературы. Человек в Дамаске знает, что у него назначена встреча со Смертью в полночь. Он избежит смерти, если ему удастся в полночь не быть на месте своего назначения. Он может быть в Дамаске или Алеппо в полночь. Как человек знает, Смерть - хороший предсказатель его местонахождения. Если он останется в Дамаске, у него есть доказательства того, что Смерть будет искать его в Дамаске. Однако, если он едет в Алеппо, у него есть доказательства того, что Смерть будет искать его в Алеппо. Везде, где он решает быть в полночь, у него есть доказательства того, что ему будет лучше в другом месте. Ни одно решение не является стабильным. Нестабильность решения возникает в тех случаях, когда выбор обеспечивает доказательства его результата,и каждый выбор свидетельствует о том, что другой выбор был бы лучше. Рид Рихтер (1984, 1986) использует случаи нестабильности решений, чтобы аргументировать теорию причинных решений. Теория нуждается в решении проблемы нестабильности решения.

Общий анализ проблемы классифицирует варианты как саморазвитие или не саморазвитие. Джеффри ([1965] 1983) ввел ратификацию как компонент теории доказательных решений. Его версия теории оценивает решение в соответствии с ожидаемой полезностью акта, который он выбирает. Различие между актом и решением о совершении акта основывает его определение самоутверждения опциона и его принцип принятия самоуверяющихся или ратифицируемых решений. Согласно его определению ([1965] 1983: 16),

Подлежащим утверждению решением является решение о совершении акта максимальной предполагаемой желательности относительно матрицы вероятностей, которую, как думает агент, он имел бы, если бы наконец решил выполнить это действие.

Предполагаемая полезность - ожидаемая полезность. Матрица вероятности агента - это массив строк и столбцов для действий и состояний соответственно, причем каждая ячейка образована пересечением строки действия и столбца состояния, содержащего вероятность состояния, учитывая, что агент собирается выполнить действие. Перед выполнением действия агент может оценить действие в свете решения о его выполнении. Информация, которую несет решение, может повлиять на ожидаемую полезность действия и его рейтинг по отношению к другим действиям.

Джеффри использовал ратификацию как способ заставить теорию принятия доказательств дать те же рекомендации, что и теория причинного решения. Например, в проблеме Ньюкомба, два бокса - единственная возможность самоуничтожения. Однако Джеффри (2004: 113n) признает, что доказательная зависимость теории принятия решений от ратификации не позволяет ей согласиться с теорией причинных решений во всех случаях. Кроме того, Джойс (2007) утверждает, что мотивация для ратификации апеллирует к причинно-следственным связям, так что даже если она дает правильные рекомендации, используя формулу Джеффри для ожидаемой полезности, она все равно не дает чисто доказательной теории принятия решений.

Теория причинно-следственной теории самоуничтожения может отложить в сторону метод оценки решения Джеффри путем оценки действия, которое оно выбирает. Поскольку решение и акт отличаются, они могут иметь разные последствия. Например, решение может не сгенерировать действие, которое оно выбирает. Следовательно, ожидаемая полезность решения может отличаться от ожидаемой полезности акта. Проезд через затопленный участок автомагистрали может иметь большую ожидаемую полезность, поскольку он минимизирует время в пути до пункта назначения. Однако решение проехать через затопленный участок может иметь низкую ожидаемую полезность, потому что всем известно, что вода может быть достаточно глубокой, чтобы заболочить машину. Использование ожидаемой полезности акта для оценки решения о совершении акта приводит к ошибочной оценке решений. Лучше оценить решение, сравнивая его ожидаемую полезность с ожидаемыми полезностями конкурирующих решений. Ожидаемая полезность решения зависит от вероятности его исполнения, а также от ожидаемых последствий действия, которое оно выберет.

Weirich (1985) и Harper (1986) определяют ратификацию в терминах ожидаемой полезности опциона, учитывая его реализацию, а не решение о его реализации. Опция саморазвития тогда и только тогда, когда она максимизирует ожидаемую полезность с учетом ее реализации. Этот отчет о ратификации учитывает случаи, в которых вариант и решение реализовать его имеют разные ожидаемые полезности. Вейрих и Харпер также принимают формулу теории причинных решений для ожидаемой полезности. В случае Смерти в Дамаске теория причинно-следственной связи приходит к выводу, что находящемуся под угрозой человеку не хватает варианта самоуничтожения. Однако появляется вариант самоуничтожения, если человек может подбросить монетку, чтобы принять решение. Принятие распределения вероятностей для местоположений называется смешанной стратегией, тогда как выбор местоположения называется чистыми стратегиями. Предполагая, что Смерть не может предсказать исход броска монеты, смешанная стратегия саморазвития.

Во время обсуждения решения проблемы решения агент может пересмотреть вероятности, которые он назначает чистым стратегиям, в свете вычислений их ожидаемых полезностей с использованием более ранних вероятностных назначений. Процесс пересмотра может завершиться стабильным присвоением вероятности, представляющим смешанную стратегию. Skyrms (1982, 1990) и Eells (1984b) исследуют эту динамику обсуждения. Некоторые открытые вопросы заключаются в том, решает ли принятие смешанной стратегии проблему решения и является ли рациональной чистая стратегия, возникающая из смешанной стратегии, которая составляет равновесие обсуждений, если сама чистая стратегия не является саморазвитой.

Энди Иган (2007) утверждает, что теория причинно-следственных решений дает неправильную рекомендацию при решении проблем с опцией, которая предоставляет доказательства относительно ее результатов. Он развлекает случай убийцы, который размышляет о нажатии на спусковой крючок, зная, что реализация опциона свидетельствует о поражении мозга, которое разрушает его цель. Иган утверждает, что теория причинно-следственной связи по ошибке игнорирует доказательства, предоставляемые этим вариантом. Однако версии теории причинных решений, включающие ратификацию, невиновны в обвинениях. Ратификация принимает во внимание доказательства, предоставляемые опцией относительно ее результатов.

Любая версия принципа ожидаемой полезности, использует ли она условные вероятности или условные вероятности, должна указывать информацию, которая управляет назначением вероятностей и полезностей. Принципы безусловного максимизации ожидаемой полезности используют одну и ту же информацию для всех опций и, следовательно, исключают информацию о реализации опциона. Принцип ратификации использует для каждого варианта информацию, которая включает в себя реализацию этого варианта. Это принцип условного максимизации ожидаемой полезности. Случаи Игана считаются против безусловной максимизации ожидаемой полезности, а не против теории причинных решений. Условное максимизация ожидаемой полезности с использованием формулы теории причинных решений для ожидаемой полезности рассматривает случаи, которые он представляет.

Примеры Игана не опровергают теорию причинных решений, но ставят перед ней задачу. Предположим, что в решении проблемы не существует саморазвития или существует несколько саморазвития. Как должен действовать рациональный агент, предоставляя, чтобы принцип принятия решений учитывал информацию, предоставляемую опцией? Это открытая проблема в теории причинных решений (и в любой теории принятия решений, признающей, что реализация опциона может представлять собой доказательство относительно его результата). Ратификация анализирует нестабильность решения, но не является полным ответом на нее.

В ответ на Egan, Frank Arntzenius (2008) и Joyce (2012) утверждают, что в некоторых проблемах с решением рациональные обсуждения агента с использованием свободно доступной информации не основываются на одном варианте, а вместо этого основываются на распределении вероятностей по вариантам. Они признают, что агент может сожалеть о варианте, полученном в результате этих обсуждений, но расходятся во мнении о значении сожаления. Арнтениус считает, что сожаление считается против рациональности опциона, в то время как Джойс отрицает это. Ахмед (2012) и Ральф Веджвуд (2013) отвергают ответы Арнтениуса и Джойса Игану, потому что они считают, что обсуждение должно основываться на выборе. Веджвуд вводит новый принцип принятия решений, чтобы приспособиться к решению проблем Игана. Ахмед утверждает, что анализ Иганом этих проблем с решением имеет недостаток, потому что, когда он распространяется на некоторые другие проблемы с решением, он объявляет каждый вариант нерациональным.

Пункты о ратификации в задачах решения проясняют пункты о равновесии в теории игр, потому что в стратегических играх выбор игрока часто предоставляет доказательства выбора других игроков. Теория решений лежит в основе теории игр, потому что решение игры определяет рациональный выбор в решении задач, которые игра создает для игроков. Решения для игр различают корреляцию и причинность, как и принципы принятия решений. Поскольку в играх с одновременным ходом стратегии двух агентов могут быть связаны, но не связаны как причина и следствие, решения для таких игр не обладают такими же свойствами, как решения для последовательных игр. Теория причинных решений связана с различиями, от которых зависят решения игр. Он поддерживает теорию игр с учетом интерактивных решений.

Существование самоуничтожающихся смешанных стратегий в решении проблем, таких как «Смерть в Дамаске», предполагает, что ратификация, как объясняет теория причинных решений, поддерживает участие в равновесии по Нэшу в игре. Такое равновесие назначает стратегию каждому игроку, так что каждая стратегия в задании является лучшим ответом для других. Предположим, что два человека играют в соответствующие пенни. Одновременно каждый отображает копейки. Один игрок пытается совместить стороны, а другой пытается предотвратить совпадение. Если первый игрок преуспевает, он получает обе копейки. В противном случае второй игрок получает обе копейки. Предположим, что каждый игрок хорошо предсказывает другого игрока, и каждый игрок знает это. Затем, если первый игрок показывает головы, у него есть основания полагать, что второй игрок показывает хвосты. Также,если первый игрок показывает хвосты, у него есть основания полагать, что второй игрок показывает головы. Поскольку Matching Pennies - игра с одновременным ходом, стратегия ни одного из игроков не влияет на стратегию другого игрока, но стратегия каждого игрока является свидетельством стратегии другого игрока. Смешанные стратегии помогают решить нестабильность решения в этом случае. Если первый игрок переворачивает свою копейку, чтобы установить сторону для отображения, то его смешанная стратегия саморазвития. Ситуация со вторым игроком аналогична, и она также достигает самоуничтожающейся стратегии, подбрасывая свою копейку. Комбинация самоуничтожающихся стратегий - это равновесие по Нэшу в игре. Джойс и Гиббард (1998) описывают роль ратификации в теории игр. Стратегия ни одного из игроков не влияет на стратегию другого игрока, но стратегия каждого игрока свидетельствует о стратегии другого игрока. Смешанные стратегии помогают решить нестабильность решения в этом случае. Если первый игрок переворачивает свою копейку, чтобы установить сторону для отображения, то его смешанная стратегия саморазвития. Ситуация со вторым игроком аналогична, и она также достигает самоуничтожающейся стратегии, подбрасывая свою копейку. Комбинация самоуничтожающихся стратегий - это равновесие по Нэшу в игре. Джойс и Гиббард (1998) описывают роль ратификации в теории игр. Стратегия ни одного из игроков не влияет на стратегию другого игрока, но стратегия каждого игрока свидетельствует о стратегии другого игрока. Смешанные стратегии помогают решить нестабильность решения в этом случае. Если первый игрок переворачивает свою копейку, чтобы установить сторону для отображения, то его смешанная стратегия саморазвития. Ситуация со вторым игроком аналогична, и она также достигает самоуничтожающейся стратегии, подбрасывая свою копейку. Комбинация самоуничтожающихся стратегий - это равновесие по Нэшу в игре. Джойс и Гиббард (1998) описывают роль ратификации в теории игр.тогда его смешанная стратегия саморазвития. Ситуация со вторым игроком аналогична, и она также достигает самоуничтожающейся стратегии, подбрасывая свою копейку. Комбинация самоуничтожающихся стратегий - это равновесие по Нэшу в игре. Джойс и Гиббард (1998) описывают роль ратификации в теории игр.тогда его смешанная стратегия саморазвития. Ситуация со вторым игроком аналогична, и она также достигает самоуничтожающейся стратегии, подбрасывая свою копейку. Комбинация самоуничтожающихся стратегий - это равновесие по Нэшу в игре. Джойс и Гиббард (1998) описывают роль ратификации в теории игр.

Вейрих (2004: глава 9) представляет метод выбора из множества самораспространяющихся стратегий и, следовательно, метод, с помощью которого группа игроков может координировать свои действия для реализации конкретного равновесия Нэша, когда их несколько. Хотя нестабильность решения является открытой проблемой, теория причинно-следственных решений имеет ресурсы для ее решения. Теоретическое решение проблемы предложит теории игр обоснование участия в равновесии по Нэшу в игре.

4. Смежные темы и заключительные замечания

Причинно-следственная теория имеет основания в различных областях философии. Например, он опирается на метафизику для объяснения причин. Он также опирается на индуктивную логику для учета выводов, касающихся причинно-следственной связи. Всеобъемлющая теория причинных решений рассматривает не только причинно-следственные вероятности генерации ожидаемых полезностей вариантов, но и фактические доказательства причинно-следственных вероятностей.

Исследования причинно-следственной связи вносят вклад в метафизические основы теории причинных решений. Нэнси Картрайт (1979), например, опирается на идеи о причинно-следственной связи, чтобы конкретизировать детали теории причинных решений. Также в некоторых отчетах о причинно-следственной связи различают типы причин. И кислород, и пламя являются метафизическими причинами сгорания трута. Однако только пламя является причиной и, следовательно, нормативной причиной сгорания. Причинная ответственность за событие накапливается только в метафизических причинах этого события. Причинно-следственная теория заинтересована не только в событиях, за которые ответственность несет действие, но и в других событиях, для которых действие является метафизической причиной. Ожидаемые утилиты, которые определяют решения, являются всеобъемлющими.

Judea Pearl (2000), а также Peter Spirtes, Clark Glymour и Richard Scheines (2000) представляют методы определения причинно-следственных связей на основе статистических данных. Они используют направленные ациклические графы и соответствующие распределения вероятностей для построения причинных моделей. В решении проблемы причинно-следственная модель дает способ расчета эффекта действия. Причинный граф и его распределение вероятностей выражают гипотезу зависимости и дают причинное влияние каждого акта, учитывая эту гипотезу. Они указывают на причинную вероятность государства при предположении действия. Ожидаемая полезность действия - это взвешенное по вероятности среднее значение его ожидаемой полезности в соответствии с гипотезами зависимости, которые представляют вероятные причинные модели, как объясняет Вейрих (2015: 225–236).

Направленный граф причинно-следственной модели и распределение вероятностей указывают на причинно-следственные связи между типами событий. As Pearl (2000: 30) и Sprites et al. (2000: 11) объясняют, что причинная модель удовлетворяет причинному марковскому условию тогда и только тогда, когда по отношению к ее распределению вероятностей каждый тип события в его ориентированном графе не зависит от всех потомков типа события, учитывая его родителей. Учитывая модель, удовлетворяющую условию, знание всех прямых причин события делает другую информацию статистически не относящейся к возникновению события, за исключением информации о событии и его последствиях. Знание прямых причин события отсекает доказательства от косвенных причин и независимых последствий его причин. Учитывая типичную причинную модель для проблемы Ньюкомба,Знание общей причины решения и прогноза отсеивает корреляцию между решением и прогнозом.

Направленные ациклические графы четко представляют причинную структуру и, таким образом, проясняют моменты теории принятия решений, которые зависят от причинной структуры. Например, Eells (2000) отмечает, что выбор не является подлинным, если решение не экранирует корреляцию действия с состояниями. Джойс (2007: 546) использует причинный график, чтобы изобразить, как это может произойти в проблеме Ньюкомба, которая возникает в дилемме заключенного с психологическим близнецом. Он показывает, что проблема Ньюкомба является подлинным выбором, несмотря на корреляцию действий и состояний, потому что решение скрывает эту корреляцию. Вольфганг Спон (2012) строит для проблемы Ньюкомба причинно-следственную модель, которая различает решение и его исполнение, и утверждает, что, учитывая модель, теория причинно-следственных решений рекомендует один бокс. Акт в решении проблемы может представлять собой вмешательство в причинную модель для решения проблемы,как объясняют Мик и Гламур (1994). Хичкок (2016) утверждает, что трактовка действия как вмешательства обогащает теорию причинных решений.

Тимоти Уильямсон (2007: глава 5) изучает эпистемологию нереальных или сослагательных условных выражений. Он указывает на их роль в планировании действий в чрезвычайных ситуациях и принятии решений. Согласно его рассказу, каждый учится условному сослагательному условию, если твердо получает его следствие, воображая своего предшественника. Опыт дисциплинирует воображение. Опыт, приводящий к суждению, которое имеет сослагательное условное условие, не может быть ни строго разрешающим, ни строго доказательным, так что знание условного не является ни чисто априорным, ни чисто апостериорным. Уильямсон утверждает, что знание сослагательных условных выражений является основополагающим, поэтому теория принятия решений надлежащим образом обосновывает знание о возможности выбора акта в знании таких условных обозначений.

Большинство текстов по теории решений соответствуют теории причинных решений. Многие не относятся к особым случаям, таким как проблема Ньюкомба, которые мотивируют различие между причинной и доказательной теорией принятия решений. Например, Леонард Сэвидж (1954) анализирует только проблемы решения, в которых варианты не влияют на вероятности состояний, как ясно показывает его оценка полезности (1954: 73). Причинно-следственные и доказательные решения принимают одинаковые рекомендации по этим проблемам. Причинно-следственная теория принятия решений является преобладающей формой теории принятия решений среди тех, кто различает причинно-следственную и доказательную теорию принятия решений.

Библиография

  • Ахмед, Ариф, 2012, «Нажми кнопку», Философия науки, 79: 386–395.
  • –––, 2014, «Доказательства, решения и причинность», Кембридж: издательство Кембриджского университета.
  • Армендт, Брэд, 1986, «Основа теории причинных решений», Топой, 5 (1): 3–19. DOI: 10.1007 / BF00137825
  • –––, 1988a, «Условное предпочтение и ожидаемая причинно-следственная полезность», в книге Уильяма Харпера и Брайана Скирмса (ред.), «Причинность в принятии решений, изменение убеждений и статистика», том. II, стр. 3–24, Дордрехт: Kluwer.
  • –––, 1988b, «Теория беспристрастности и причинного принятия решений», в работах Артура Файна и Джарретта Леплина (ред.), PSA: Материалы двухгодичного собрания Ассоциации философии науки 1988, том I, стр. 326–336, Восточный Лансинг, М. И.: Ассоциация философии науки.
  • Arntzenius, Frank, 2008, «Нет сожалений, или: Эдит Пиаф обновляет теорию принятия решений», Erkenntnis, 68 (2): 277–297. DOI: 10.1007 / s10670-007-9084-8
  • Бейлс, Адам, 2016, «Проблема нищего: случайность, предвидение и теория причинного решения», Philosophical Studies, 173 (6): 1497–1516. DOI: 10.1007 / s11098-015-0560-8
  • Картрайт, Нэнси, 1979, «Причинные законы и эффективные стратегии», Noûs, 13 (4): 419–437. DOI: 10,2307 / 2215337
  • Eells, Ellery, 1981, «Причинность, полезность и решение», Synthese, 48 (2): 295–329. DOI: 10.1007 / BF01063891
  • –––, 1982, Rational Decision and Causality, Cambridge: издательство Cambridge University Press.
  • –––, 1984a, «Многие решения Ньюкомба», Theory and Decision, 16 (1): 59–105. DOI: 10.1007 / BF00141675
  • –––, 1984b, «Метатикл и динамика обсуждения», Теория и решение, 17 (1): 71–95. DOI: 10.1007 / BF00140057
  • –––, 2000, «Обзор: Основы теории причинных решений Джеймса Джойса», Британский журнал по философии науки, 51 (4): 893–900. DOI: 10,1093 / bjps / 51.4.893
  • Иган, Энди, 2007, «Некоторые контрпримеры к теории причинных решений», Philosophical Review, 116 (1): 93–114. 10,1215 / 00318108-2006-023
  • Гиббард, Аллан и Уильям Харпер, 1978 [1981], «Контрфактуальность и два вида ожидаемой полезности», в Clifford Alan Hooker, James L. Leach и Edward Francis McClennan (eds), Основы и приложения теории принятия решений (Университет Вестерн Серия Онтарио по философии науки, 13а), Дордрехт: Д. Рейдел, с. 125–162. doi: 10.1007 / 978-94-009-9789-9_5 Перепечатано в Harper, Stalnaker и Pearce 1981: 153–190. DOI: 10.1007 / 978-94-009-9117-0_8
  • Hájek, Alan и Harris Nover, 2006, «Озадаченные ожидания», Mind, 115 (459): 703–720. 10,1093 / ум / fzl703
  • Харпер, Уильям, 1986, «Смешанные стратегии и ратификации в теории причинных решений», Erkenntnis, 24 (1): 25–36. DOI: 10.1007 / BF00183199
  • Harper, William, Robert Stalnaker и Glenn Pearce (eds), 1981, Ifs: Условия, вера, решение, случайность и время (Серия статей Университета Западного Онтарио по философии науки, 15), Dordrecht: Reidel.
  • Хичкок, Кристофер Рид, 1996, «Теория причинных решений и теоретико-принятия решений», Noûs, 30 (4): 508–526. DOI: 10,2307 / 2216116
  • –––, 2016, «Обусловливание, вмешательство и решение», Synthese, 193 (4): 1157–1176. DOI: 10.1007 / s11229-015-0710-8
  • Хорган, Терри, 1981 [1985], «Противоположности и проблема Ньюкомба», The Journal of Philosophy, 78 (6): 331–356. doi: 10.2307 / 2026128 Перепечатано в Ричмонде Кэмпбелле и Ланнинге Соудене (ред.), 1985, «Парадоксы рациональности и сотрудничества: дилемма заключенного и проблема Ньюкомба», Ванкувер: издательство Университета Британской Колумбии, стр. 159–182.
  • Horwich, Paul, 1987, Asymmetries in Time, Cambridge, MA: MIT Press.
  • Джеффри, Ричард С., [1965] 1983, The Logic of Decision, второе издание, Чикаго: Университет Чикагской Прессы. [Издание в мягкой обложке 1990 года включает в себя некоторые изменения.]
  • –––, 2004, Субъективная вероятность: реальная вещь, Кембридж: издательство Кембриджского университета.
  • Джойс, Джеймс М., 1999, Основы теории причинных решений, Кембридж: издательство Кембриджского университета.
  • –––, 2000, «Почему нам все еще нужна логика решения», Philosophy of Science, 67: S1 – S13. DOI: 10,1086 / 392804
  • –––, 2002, «Леви о теории причинно-следственных решений и возможности прогнозирования собственных действий», Философские исследования, 110 (1): 69–102. DOI: 10,1023 / A: 1019839429878
  • –––, 2007, «Являются ли проблемы Ньюкомба действительно решениями?» Synthese, 156 (3): 537–562. DOI: 10.1007 / s11229-006-9137-6
  • –––, 2012, «Сожаление и неустойчивость в теории причинных решений», Synthese, 187 (1): 123–145. DOI: 10.1007 / s11229-011-0022-6
  • Джойс, Джеймс и Аллан Гиббард, 1998, «Теория причинных решений», в Сальвадоре Барбера, Питере Хаммонде и Кристиане Зейдле (ред.), Справочник по теории полезностей (Том 1: Принципы), с. 627–666, Дордрехт: Kluwer Academic Издатели.
  • Krantz, David, R., Duncan Luce, Patrick Suppes и Amos Tversky, 1971, Основы измерения (Том 1: Аддитивные и полиномиальные представления), Нью-Йорк: Academic Press.
  • Леви, Исаак, 2000, «Обзор эссе на основе теории причинных решений Джеймсом Джойсом», журнал философии, 97 (7): 387–402. DOI: 10,2307 / 2678411
  • Льюис, Дэвид, 1973, Counterfactuals, Кембридж, Массачусетс: издательство Гарвардского университета.
  • –––, 1976, «Вероятности условных и условных вероятностей», Philosophical Review, 85 (3): 297–315. DOI: 10,2307 / 2184045
  • –––, 1979, «Дилемма заключенного - новая проблема», Philosophy and Public Affairs, 8 (3): 235–240.
  • –––, 1981, «Теория причинных решений», Австралийский философский журнал, 59 (1): 5–30. DOI: 10,1080 / 00048408112340011
  • Мик, Кристофер и Кларк Глимур, 1994, «Кондиционирование и вмешательство», Британский журнал по философии науки, 45 (4): 1001–1021. DOI: 10,1093 / bjps / 45.4.1001
  • Нозик, Роберт, 1969, «Проблема Ньюкомба и два принципа выбора», в книге Николаса Решера (ред.), «Очерки в честь Карла Дж. Хемпеля», с. 114–146, Дордрехт: Рейдель.
  • Папино, Дэвид, 2001, «Пересмотр доказательств», No”s, 35 (2): 239–259.
  • Pearl, Иудея, 2000, Причинность: модели, рассуждения и умозаключения, Кембридж: издательство Кембриджского университета. [Второе издание, 2009]
  • Поллок, Джон, 2006, Думая о действии: логические основы для принятия рациональных решений, Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета.
  • –––, 2010, «Ресурс-ограниченный агент обращается к проблеме Ньюкомба», Synthese, 176 (1): 57–82. DOI: 10.1007 / s11229-009-9484-1
  • Прайс, Хью, 1986, «Против теории причинных решений», Synthese, 67 (2): 195–212. DOI: 10.1007 / BF00540068
  • –––, 2012, «Причинность, случайность и рациональное значение сверхъестественных доказательств», Philosophical Review, 121 (4): 483–538. DOI: 10,1215 / 00318108-1630912
  • Рихтер, Рид, 1984, «Возвращение к рациональности», Австралийский философский журнал, 62 (4): 392–403. DOI: 10,1080 / 00048408412341601
  • –––, 1986, «Дополнительные комментарии по нестабильности решений», Австралийский философский журнал, 64 (3): 345–349. DOI: 10,1080 / 00048408612342571
  • Сэвидж, Леонард, 1954, Основы статистики, Нью-Йорк: Wiley.
  • Скирмс, Брайан, 1980, Причинная необходимость: прагматическое исследование необходимости принятия законов, Нью-Хейвен, Коннектикут: Издательство Йельского университета.
  • –––, 1982, «Теория причинных решений», «Философский журнал», 79 (11): 695–711. DOI: 10,2307 / 2026547
  • –––, 1990, «Динамика рационального обсуждения», Кембридж, Массачусетс: издательство Гарвардского университета.
  • Собел, Джордан Ховард, 1994, «Шанс: эссе о рациональном выборе», Кембридж: издательство Кембриджского университета.
  • Spirtes, Peter, Clark Glymour и Richard Scheines, 2000, Причинно-следственная связь, прогнозирование и поиск, второе издание, Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
  • Спон, Вольфганг, 2012, «Поворот к 30 годам обсуждения: почему теоретики причинных решений должны быть едины», Synthese, 187 (1): 95–122. DOI: 10.1007 / s11229-011-0023-5
  • Стальнакер, Роберт С., 1968, «Теория условных выражений», в «Исследованиях по логической теории» (серия американских философских ежеквартальных монографий, 2), Оксфорд: Блэквелл, 98–112. Перепечатано в Harper, Stalnaker и Pearce 1981: 41–56. DOI: 10.1007 / 978-94-009-9117-0_2
  • –––, 1972 [1981], «Письмо Дэвиду Льюису», 21 мая. Отпечатано в Harper, Stalnaker and Pearce 1981: 151–152. DOI: 10.1007 / 978-94-009-9117-0_7
  • Веджвуд, Ральф, 2013, «Решение Гэндальфа проблемы Ньюкомба», Synthese, 190 (14): 2643–2675. DOI: 10.1007 / s11229-011-9900-1
  • Weirich, Paul, 1980, «Условная полезность и ее место в теории принятия решений», Journal of Philosophy, 77 (11): 702–715.
  • –––, 1985, «Нестабильность принятия решений», Австралийский философский журнал, 63 (4): 465–472. DOI: 10,1080 / 00048408512342061
  • –––, 2001, пространство решений: многомерный анализ полезности, Кембридж: издательство Кембриджского университета.
  • –––, 2004, Теория реалистичных решений: правила для неидеальных агентов в неидеальных обстоятельствах, Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета.
  • –––, 2015, Модели принятия решений: упрощение выбора, Кембридж: издательство Кембриджского университета.
  • Уильямсон, Тимоти, 2007, Философия философии, Малден, Массачусетс: Блэквелл.

Академические инструменты

значок сеп человек
значок сеп человек
Как процитировать эту запись.
значок сеп человек
значок сеп человек
Предварительный просмотр PDF-версию этой записи в обществе друзей SEP.
значок Inpho
значок Inpho
Посмотрите эту тему в Проекте интернет-философии онтологии (InPhO).
Фил документы
Фил документы
Расширенная библиография для этой записи в PhilPapers со ссылками на ее базу данных.

Другие интернет-ресурсы

  • MIT Курс по теории принятия решений, предложенный Робертом Стальнакером.
  • Теория принятия решений. На момент написания этой статьи (3 октября 2016 г.) сайт Википедии имеет хорошее общее введение в теорию принятия решений и список ссылок.

Рекомендуем: