Когерентистские теории эпистемического обоснования

Оглавление:

Когерентистские теории эпистемического обоснования
Когерентистские теории эпистемического обоснования

Видео: Когерентистские теории эпистемического обоснования

Видео: Когерентистские теории эпистемического обоснования
Видео: Андрей Баумейстер Краткое введение в теорию истины | ознакомительная лекция онлайн-курса 2024, Март
Anonim

Входная навигация

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

Когерентистские теории эпистемического обоснования

Впервые опубликовано вт 11 ноября 2003 г.; основная редакция пт 3 февраля 2017

В соответствии с последовательной теорией обоснования, также известной как когерентность, убеждение или набор убеждений являются оправданными или обоснованно обоснованными, на случай, если убеждение согласуется с набором убеждений, набор образует согласованную систему или некоторые вариации на эти темы., Когерентную теорию оправдания следует отличать от когерентной теории истины. Первая представляет собой теорию того, что значит для убеждения или ряда убеждений быть оправданными, или для субъекта, который должен быть оправдан в удержании убеждения или набора убеждений. Последнее является теорией того, что значит верование или суждение. Современные теоретики когерентности, в отличие от некоторых более ранних авторов британской идеалистической традиции, обычно подписываются на когерентную теорию оправдания, не отстаивая когерентную теорию истины. Скорее,они либо предпочитают теорию истины в соответствии, либо принимают понятие истины как должное, по крайней мере, для целей своих эпистемологических исследований. Это не мешает многим авторам утверждать, что обоснование согласованности является показателем или критерием истины.

  • 1. Связность против фундаментализма
  • 2. Проблема регресса
  • 3. Традиционные счета согласованности
  • 4. Другие счета согласованности
  • 5. Обоснование когерентности с нуля
  • 6. Вероятностные меры когерентности
  • 7. Правдоподобие: анализ дебатов
  • 8. Невозможность результатов
  • 9. Выводы
  • Библиография
  • Академические инструменты
  • Другие интернет-ресурсы
  • Связанные Записи

1. Связность против фундаментализма

Центральная проблема в эпистемологии заключается в том, когда мы вправе считать предложение верным. Совсем не очевидно, что такое эпистемическое обоснование, и классические версии этого понятия оказались весьма проблематичными. Декарт считал, что человек вправе считать что-то правдивым на тот случай, если рассматриваемое суждение может быть выведено из безупречных первых принципов, характеризующихся тем, что они представляются самоочевидными для рассматриваемого субъекта. Но, как часто утверждают, мало того, что мы считаем оправданно верить, удовлетворяет этим строгим условиям: многие из наших очевидно оправданных убеждений, как принято считать, не основаны на очевидных истинах и не могут быть получены в строгом логическом смысле от других вещи, в которые мы верим. Таким образом,картезианская рационалистическая картина оправдания кажется слишком ограничительной. Подобные проблемы гонят эмпирики, пытаясь обосновать все наши знания якобы несомненными данными чувств. В зависимости от того, как они понимаются, чувственные данные либо не подлежат сомнению, либо недостаточно информативны, чтобы оправдать достаточную часть наших предполагаемых знаний. Точная характеристика фундаментализма является несколько спорным вопросом. Существует еще одна форма фундаментализма, согласно которой некоторые убеждения имеют недоксистический источник эпистемической поддержки, который не требует собственной поддержки. Эта поддержка может быть выполнимой и может потребовать дополнения, чтобы быть достаточно сильным для знаний. Такая недоксастическая поддержка положит конец регрессу оправдания. Для этого, возможно, не придется апеллировать к самоочевидности,несомненность или определенность. Такие фундаменталистские взгляды варьируются в зависимости от источника недоксистической поддержки, от того, насколько сильна поддержка сама по себе, и какую роль играет согласованность в оправдании, если таковая имеется. Некоторые критики этой позиции подвергли сомнению понятность недоксистического отношения поддержки. Таким образом, Дэвидсон (1986) жалуется, что адвокаты не смогли объяснить связь между опытом и верой, которая позволяет первому оправдывать второе. Дэвидсон (1986) жалуется, что адвокаты не смогли объяснить связь между опытом и верой, которая позволяет первому оправдывать второе. Дэвидсон (1986) жалуется, что адвокаты не смогли объяснить связь между опытом и верой, которая позволяет первому оправдывать второе.

Трудности, относящиеся как к рационализму, так и к эмпирицизму в отношении оправдания, заставили многих эпистемологов думать, что должно быть что-то принципиально неправильное в том, как устроены дебаты, что побуждает их отвергать основополагающую оправдательную структуру, лежащую в основе как рационализма, так и эмпиризма. Вместо того, чтобы представить структуру наших знаний о модели евклидовой геометрии с ее основными аксиомами и производными теоремами, эти эпистемологи предпочитают целостную картину оправдания, которая не проводит различия между основными или основополагающими и неосновными или производными убеждениями, рассматривая скорее все наши убеждения как равноправные члены «сети убеждений» (Quine и Ullian 1970, ср. Neurath 1983/1932 и Sosa 1980).

Простое неприятие основополагающего положения само по себе не является альтернативной теорией, потому что оно оставляет нас без положительного объяснения оправдания, за исключением метафоров, наводящих на мысль о сетях веры. Более существенное противоречивое предложение состоит в том, что в конечном итоге наши убеждения оправдываются тем, как они держатся вместе или соответствуют друг другу, чтобы создать согласованный набор. По словам Дэвидсона, «то, что отличает теорию согласованности, - это просто утверждение, что ничто не может считаться причиной веры, кроме другой веры» (Davidson, 1986). Тот факт, что наши убеждения связаны друг с другом, может установить их истину, даже если каждое отдельное убеждение может полностью не иметь оправдания, если рассматривать его в великолепной изоляции, или так оно и есть. Вслед за К. И. Льюисом (1946)некоторые сторонники считают эту ситуацию аналогичной тому, как согласование показаний в суде может привести к вынесению вердикта, хотя каждое из этих показаний само по себе будет недостаточно для этой цели.

Существует очевидное возражение, что любая когерентная теория обоснования или знания должна немедленно столкнуться. Это называется возражением на изоляцию: как простой факт, что система является связной, если последняя понимается как чисто системный вопрос, может служить руководством к истине и реальности? Поскольку теория не отводит какой-либо существенной роли опыту, нет оснований полагать, что целостная система убеждений будет точно отражать внешний мир. Вариация на эту тему представлена столь же пресловутым возражением против альтернативных систем. Для каждой согласованной системы убеждений существуют, по-видимому, другие системы, которые одинаково согласованы, но несовместимы с первой системой. Если для обоснования достаточно согласованности, то все эти несовместимые системы будут оправданы. Но это наблюдение,конечно, полностью подрывает любое утверждение, предполагающее, что согласованность свидетельствует об истине.

Как мы увидим, большинство, если не все, влиятельные теоретики когерентности пытаются избежать этих традиционных возражений, назначая некоторые убеждения, которые близки к тому, чтобы испытывать особую роль, независимо от того, называются ли они «предполагаемыми фактами, утвержденными» (Lewis, 1946), «истиной». -кандидаты »(Rescher, 1973),« когнитивно-спонтанные убеждения »(BonJour, 1985) или что-то еще. В зависимости от того, как истолковывается эта особая роль, эти теории могут быть более плодотворно классифицированы как версии слабого фундаментализма, чем как теории чистой когерентности. Сторонник слабого фундаментализма обычно считает, что, хотя согласованность неспособна оправдать убеждения с нуля, она может служить обоснованием для убеждений, которые уже имеют некоторую начальную, возможно, незначительную степень обоснованности, например, для наблюдательных убеждений.

Значительное число выдающихся современных философов заявили, что они защищают согласованную теорию оправдания. Помимо этого поверхностного факта, эти теории часто затрагивают некоторые довольно разнообразные проблемы, слабо объединенные тем фактом, что они так или иначе используют целостный подход к обоснованию убеждений. Вот некоторые из проблем и вопросов, которые привлекли внимание теоретиков когерентности (ср. Бендер, 1989):

  • Как избежать регресса оправдания?
  • Как мы можем получить знания, учитывая, что наши источники информации (чувства, свидетельства и т. Д.) Не являются надежными?
  • Как мы можем вообще что-либо знать, если не знаем, верны ли наши собственные убеждения или воспоминания?
  • Учитывая ряд убеждений и новую информацию (как правило, наблюдение), когда человек оправдан в принятии этой информации?
  • Во что должен поверить человек, столкнувшись с возможно противоречивым набором данных?

Тот факт, что эти отдельные, хотя и взаимосвязанные проблемы всегда четко различаются, бросает вызов читателю соответствующей литературы.

Хотя проблема регрессии не является центральной современной проблемой, полезно объяснить теории когерентности как ответы на проблему. Это также послужит иллюстрацией некоторых проблем, с которыми сталкивается теория согласованности. Затем мы обратимся к самому понятию когерентности, поскольку это понятие традиционно задумано. К сожалению, не все известные авторы, связанные с теорией когерентности, используют термин когерентность в этом традиционном смысле, и следующий раздел посвящен таким нестандартным теориям когерентности. Возможно, наиболее систематическое и плодотворное обсуждение когерентной теории обоснования было сосредоточено на связи между когерентностью и вероятностью. Остальная часть статьи будет посвящена этому развитию, которое началось в середине 1990-х годов, вдохновленное плодотворной работой CI Lewis (1946). Развитие дало нам точные и сложные определения когерентности, а также детальные исследования взаимосвязи между когерентностью и правдой (вероятностью), кульминацией которых стали некоторые потенциально тревожные результаты невозможности, которые ставят под сомнение возможность определения когерентности таким образом, который делает ее показательной истины Более точные описания ключевых последствий этих результатов и путей решения проблем, которые они вызывают, будут обсуждаться в последующих разделах этой статьи. Более точные описания ключевых последствий этих результатов и путей решения проблем, которые они вызывают, будут обсуждаться в последующих разделах этой статьи. Более точные описания ключевых последствий этих результатов и путей решения проблем, которые они вызывают, будут обсуждаться в последующих разделах этой статьи.

2. Проблема регресса

С точки зрения традиционного обоснованного истинного убеждения знания нельзя сказать, что человек знает, что суждение (p) истинно, не имея веских оснований полагать, что (p) верно. Если Люси знает, что она сдаст завтрашний экзамен, у нее должны быть веские основания полагать, что это так. Теперь рассмотрим причины Люси. Предположительно, они будут состоять из других ее убеждений, например, убеждений о том, как хорошо она делала ранее, о том, насколько хорошо она подготовилась и так далее. Чтобы Люси знала, что она сдаст экзамен, эти другие убеждения, на которых основано первое убеждение, также должны быть вещами, которые знает Люси. Знание, в конце концов, не может быть основано на чем-то меньшем, чем знание, т. Е. На невежестве (ср. Rescher 1979, 76). Поскольку сами причины - это то, что Люси знает, эти причины должны, в свою очередь, основываться на причинах и так далее. Таким образом,любое требование знания требует бесконечной цепочки или «регресса» причин по причинам. Это кажется странным или даже невозможным, поскольку включает в себя ссылку на бесконечное число убеждений. Но большинство из нас считает, что знание возможно.

Каков ответ связного на регресс? Когерентист может быть понят как предложение, что ничто не мешает регрессу идти по кругу. Таким образом, (A) может быть причиной (B), которая является причиной (C), которая является причиной (A). Если это приемлемо, то у нас есть цепочка причин, которая никогда не заканчивается, но не включает в себя бесконечное число убеждений. Оно никогда не заканчивается в том смысле, что для каждой веры в цепочке есть причина для этой веры и в цепочке. И все же существует непосредственная проблема с этим ответом из-за того, что оправдательные круги обычно считаются порочными. Если кто-то заявляет (C) и спрашивает, почему она в это верит, он может ответить, что ее причина (B). Если спросить, почему она верит (B), она может утверждать (A). Но если будет предложено оправдать ее веру в (А),ей не разрешено ссылаться на (C), что в настоящем оправдательном контексте все еще вызывает сомнения. Если бы она все же оправдывала (A) с точки зрения (C), ее ходу не хватало бы никакой оправдательной силы вообще.

Связист может ответить, отрицая, что когда-либо намеревалась предположить, что круговые рассуждения являются законной диалектической стратегией. Она возражает против предположения о том, что оправдание должно происходить линейным образом, при этом причины приводятся по причинам и т. Д. Это предположение о линейности предполагает, что в первоначальном смысле оправданы индивидуальные убеждения. Это, по словам связного, просто неправильно: в первую очередь оправданы не отдельные убеждения, а целые системы убеждений. Отдельные убеждения также могут быть оправданы, но только во вторичном или производном смысле, если они являются частью оправданной системы убеждений. Это согласованный подход, поскольку с этой точки зрения оправданным является система убеждений, а именно ее согласованность. Система убеждений оправдана, если она в достаточной степени последовательна. Это, по сути, и есть решение Лоуренса БонЖура 1985 года о проблеме регресса.

Это выглядит гораздо более многообещающе, чем теория округлости. Если эпистемическое оправдание в этом смысле целостное, тогда центральное предположение, лежащее в основе регресса, действительно ложно, и поэтому регресс никогда не начинается. Несмотря на это, этот целостный подход поднимает много новых вопросов, на которые когерентник должен будет ответить. Прежде всего, нам необходимо уточнить, что включает в себя понятие согласованности, поскольку это понятие применяется к системе убеждений. Это тема следующего раздела. Во-вторых, предложение о том, что единичное убеждение является оправданным лишь в силу того, что он является членом обоснованной совокупности, может быть поставлено под сомнение, поскольку, по-видимому, убеждение может быть членом достаточно последовательной системы, никоим образом не добавляя последовательности этой системы. например,если вера является единственным членом, который не совсем вписывается в поразительно последовательную систему. Конечно, вера должна будет способствовать согласованности системы, чтобы оправдаться этой системой. Другими словами, конкретное убеждение должно соответствовать системе, членом которой оно является, для того, чтобы это убеждение считалось оправданным. Мы вернемся к этому вопросу в разделе 4 в связи с эпистемологической работой Кейта Лерера. Наконец, мы видели, что большинство теорий когерентности отводят особую роль некоторым убеждениям, близким к опыту, чтобы избежать возражений об изоляции и альтернативных системах. Этот факт поднимает вопрос о том, какой статус имеют эти особые убеждения. Должны ли они иметь некоторый авторитет в себе, или они могут полностью отсутствовать в этом? Особенно ясной дискуссией по этой теме является спор между Льюисом и Бонжуром по поводу возможности оправдания с помощью последовательности с нуля, который мы рассмотрим более подробно в разделе 5.

3. Традиционные счета согласованности

Под традиционным отчетом о согласованности мы будем понимать тот, который рассматривает согласованность как отношение взаимной поддержки или согласия между данными данными (суждения, убеждения, воспоминания, свидетельства и т. Д.). Ранние характеристики были даны, в частности, Брандом Бланшардом (1939) и А. С. Юингом (1934). Согласно Юингу, связный набор характеризуется отчасти последовательностью и отчасти тем свойством, что каждое убеждение в наборе логически вытекает из других, взятых вместе. Таким образом, такой набор, как ({A_1, A_2, A_1 / amp A_2 }), если он согласован, очень согласован в этом представлении, потому что каждый элемент следует логическим выводом из остальных согласованно.

Хотя определение Юинга является чрезвычайно точным, оно определяет слишком узко согласованность. Немногие убеждения, возникающие естественным образом в повседневной жизни, удовлетворяют строгой второй части его определения: требованию, чтобы каждый элемент логически следовал из остальных при объединении. Рассмотрим, например, множество, состоящее из предложений (A, B) и (C), где

(A =) «Джон был на месте преступления во время ограбления»
(B =) «Джон владеет пистолетом типа, используемого грабителем»
(C =) «Джон положил большую сумму денег на свой банковский счет на следующий день»

Этот набор интуитивно связан, и все же он не удовлетворяет второму условию Юинга. Предложение (A), например, логически не следует из (B) и (C), взятых вместе: что Джон владеет пистолетом соответствующего типа и внес деньги в свой банк на следующий день, не логично подразумевать, что он находился на месте преступления во время преступления. Аналогично, ни (B), ни (C) не следует из остатков предложений в множестве только с помощью логики.

Определение когерентности, или «конгруэнтности», использованное К. И. Льюисом для использования его термина, может рассматриваться как уточнение и улучшение основной идеи Юинга. Поскольку Льюис определяет термин, набор «предполагаемых утвержденных фактов» является когерентным (конгруэнтным) на тот случай, если каждый элемент в наборе поддерживается всеми другими элементами, взятыми вместе, при этом «поддержка» понимается не в логических терминах, а в вероятностный смысл. Другими словами, (P) поддерживает (Q) тогда и только тогда, когда вероятность (Q) возрастает в предположении, что (P) истинно. Как легко понять, определение Льюиса является менее ограничительным, чем определение Юинга: больше наборов окажется согласованным с первым, чем с последним. (Есть некоторые неинтересные ограничивающие случаи, для которых это не так. Например, набор тавтологий будет согласован с Юингом, но не в смысле Льюиса. Там случаи не интересны, потому что они не являются существенными частями чьих-либо фактических убеждений.)

Вернемся к примеру с Джоном. Предложение (A), хотя логически не связано с (B) и (C), тем не менее, при нормальных обстоятельствах поддерживается этими предложениями, взятыми вместе. Если мы предположим, что Джон владеет соответствующим типом оружия и депонировал большую сумму на следующий день, то это должно повысить вероятность того, что Джон это сделал, и тем самым также повысить вероятность того, что он находился на месте преступления во время ограбления. Точно так же можно считать, что каждый из (B) и (C) поддерживается, в вероятностном смысле, другими элементами множества. Если это так, то это множество не только связно в интуитивном смысле, но и связно в соответствии с определением Льюиса. Против предложения Льюиса можно утверждать, что кажется произвольным сосредоточиться только на поддержке отдельных элементов набора, получаемых от остальной части набора (ср. Bovens and Olsson 2000). Почему бы не рассмотреть поддержку, которую получает любое подмножество, а не только синглтоны, от остальных?

Другое влиятельное предложение, касающееся определения когерентности, исходит от Laurence BonJour (1985), чье описание значительно сложнее, чем предыдущие предложения. В то время как Юинг и Льюис предложили определить когерентность в терминах одного концептуально-логического следствия и вероятности, соответственно, BonJour считает, что когерентность - это концепция с множеством различных аспектов, соответствующих следующим «критериям когерентности» (97–99):

  1. Система убеждений является последовательной, только если она логически последовательна.
  2. Система убеждений согласована пропорционально степени ее вероятностной последовательности.
  3. Связность системы убеждений увеличивается благодаря наличию выводных связей между ее составляющими убеждениями и увеличивается пропорционально количеству и силе таких связей.
  4. Связность системы убеждений уменьшается в той мере, в которой она разделяется на подсистемы убеждений, которые относительно не связаны друг с другом посредством логических выводов.
  5. Связность системы убеждений уменьшается пропорционально наличию необъяснимых аномалий в предполагаемом содержании системы.

Трудность, относящаяся к теориям когерентности, которые рассматривают когерентность как многомерную концепцию, заключается в том, чтобы определить, как различные измерения должны быть объединены, чтобы получить общее суждение о когерентности. Вполне может случиться, что одна система (S) является более связной, чем другая система (T) в одном отношении, тогда как (T) является более связной, чем (S) в другом. Возможно, (S) содержит больше выводных связей, чем (T), но (T) менее аномально, чем (S). Если да, то какая система является более последовательной в общем смысле? Теория Бонжура в основном молчит по этому вопросу.

Счет BonJour также поднимает еще одну общую проблему. Третий критерий предусматривает, что степень когерентности возрастает с увеличением числа логических связей между различными частями системы. Теперь, когда система становится больше, вероятность того, что будет относительно много косвенно связанных убеждений, увеличивается просто потому, что существует больше возможных связей, которые необходимо установить. Следовательно, можно ожидать положительной корреляции между размером системы и количеством выводных связей между убеждениями, содержащимися в системе. Третий критерий BonJour, взятый за чистую монету, подразумевает, следовательно, что большая система, как правило, будет иметь более высокую степень согласованности из-за ее огромного размера. Но это, по крайней мере, не совсем правильно. Возможный модифицированный критерий когерентности может утверждать, что корреляция с более высокой когерентностью связана не с числом выводных связей, а с точки зрения плотности выводимой системы, где последняя получается путем деления числа выводных связей на число убеждений в системе.,

4. Другие счета согласованности

В разделе 6 мы вернемся к проблеме определения традиционной концепции согласованности при рассмотрении некоторых вопросов, которые мы подняли, например, относительно взаимосвязи между согласованностью и размером системы. Однако отправной точкой для настоящей дискуссии является наблюдение того, что несколько видных самопровозглашенных связных толкуют истолкование центральной концепции и, в некоторой степени, ее роль в философских исследованиях способами, которые несколько отклоняются от традиционного взгляда. Среди них мы находим Николаса Решера, Кита Лерера и Пола Тагарда.

Центральное место в отчете Rescher, как изложено в Rescher (1973), его наиболее влиятельной книге по этому вопросу, является понятие кандидата в правду. Предложение является кандидатом в правду, если есть что-то, что говорит в его пользу. Истинные кандидаты Решера связаны с «предполагаемыми фактами Льюиса». В обоих случаях представляющие интерес положения являются prima facie, а не истинными истинами. Хотя книга Рашера 1973 года называется «Теория когерентности истины», цель исследования Рашера состоит не в том, чтобы исследовать возможность определения истины в терминах когерентности, а в том, чтобы найти критерий истины, который, как он понимает, является систематической процедурой выбора из набора. противоречивых и даже противоречивых кандидатов в правду - те элементы, которые разумно принять за истинные истины. Его решение сводится к тому, чтобы сначала идентифицировать максимально согласованные подмножества исходного набора, т. Е. Подмножества, которые являются согласованными, но стали бы несовместимыми, если бы они были расширены дополнительными элементами исходного набора, а затем выбрать наиболее «правдоподобный» среди этих подмножеств. Правдоподобие характеризуется таким образом, что не обнаруживает очевидного отношения к традиционной концепции согласованности. Хотя традиционная концепция когерентности играет роль в философском обосновании теории Решера, она, по существу, не фигурирует в конечном продукте. В более поздней книге Rescher развивает более традиционный «теоретико-системный» взгляд на когерентность (Rescher 1979).а затем выбрать наиболее «правдоподобный» среди этих подмножеств. Правдоподобие характеризуется таким образом, что не обнаруживает очевидного отношения к традиционной концепции согласованности. Хотя традиционная концепция когерентности играет роль в философском обосновании теории Решера, она, по существу, не фигурирует в конечном продукте. В более поздней книге Rescher развивает более традиционный «теоретико-системный» взгляд на когерентность (Rescher 1979).а затем выбрать наиболее «правдоподобный» среди этих подмножеств. Правдоподобие характеризуется таким образом, что не обнаруживает очевидного отношения к традиционной концепции согласованности. Хотя традиционная концепция когерентности играет роль в философском обосновании теории Решера, она, по существу, не фигурирует в конечном продукте. В более поздней книге Rescher развивает более традиционный «теоретико-системный» взгляд на когерентность (Rescher 1979).

Кит Лерер использует концепцию согласованности в своем определении оправдания, которое, в свою очередь, является главным компонентом в его сложном определении знания. Согласно Лереру, человек имеет право принимать предложение на тот случай, если это предложение согласуется с соответствующей частью его когнитивной системы. Это реляционная концепция когерентности, упомянутая ранее. В Lehrer (1990) соответствующей частью является «система принятия» человека, состоящая из предложений о том, что субъект принимает то и это. Таким образом, «(S) признает, что (A)» изначально будет в системе принятия (S), но не в самой (A). В более поздних работах Лерер подчеркивал важность согласованности с более сложной когнитивной сущностью, которую он называет «системой оценки» (например, Lehrer 2000 и 2003).

Отправной точкой в рассказе Лерера о согласованности является тот факт, что мы можем думать о всевозможных возражениях, которые может выдвинуть творческий критик в отношении того, что принимает человек. Эти возражения могут быть прямо несовместимы с тем, что принимает это лицо, или могут угрожать подорвать ее надежность в оценке того или иного вида. Например, критик может возразить против ее утверждения, что она видит дерево, предполагая, что она просто галлюцинирует. Это было бы примером первого рода возражений. Примером второго рода может быть случай, когда критик отвечает, что человек не может сказать, галлюцинирует ли он или нет. Согласованность и (личное) обоснование, результаты, когда все возражения были выполнены.

Концепция согласованности Лерера, похоже, не имеет ничего общего с традиционной концепцией взаимной поддержки. Если считать необходимым, чтобы такая теория использовала концепцию систематической или глобальной когерентности, то теория Лерера не является теорией когерентности в традиционном смысле, поскольку, по мнению Лерера, «[c] когерентность… не является глобальной особенностью системы »(1997, 31) и не зависит от глобальных особенностей системы (31). Критик может задаться вопросом, каковы причины для того, чтобы называть отношение удовлетворения возражений к данному требованию относительно системы оценки отношением согласованности. Кажется, что ответ Лерера заключается в том, что это отношение «подгонка вместе», а не, скажем, отношение «быть извлекаемым из»:«[I] если для меня более разумно принять одну из [нескольких] противоречивых претензий, чем другую, на основе моей системы принятия, тогда это требование лучше соответствует или лучше согласуется с моей системой принятия» (116), и поэтому «Вера может быть полностью оправдана для человека из-за некоторого отношения веры к системе, к которой она принадлежит, как она взаимодействует с системой, так же, как нос может быть красивым из-за некоторого отношения носа к лицо, как оно сочетается с лицом »(88). Олссон (1999) возразил против этой точки зрения, указав, что трудно понять, что означает вера вписываться в систему, если первая не делает это в силу усиления глобальной согласованности последних.и поэтому «вера может быть полностью оправдана для человека из-за некоторого отношения веры к системе, к которой она принадлежит, как она взаимодействует с системой, так же, как нос может быть красивым из-за некоторого отношения нос к лицу, как он сочетается с лицом »(88). Олссон (1999) возразил против этой точки зрения, указав, что трудно понять, что означает вера вписываться в систему, если первая не делает это в силу усиления глобальной согласованности последних.и поэтому «вера может быть полностью оправдана для человека из-за некоторого отношения веры к системе, к которой она принадлежит, как она взаимодействует с системой, так же, как нос может быть красивым из-за некоторого отношения нос к лицу, как он сочетается с лицом »(88). Олссон (1999) возразил против этой точки зрения, указав, что трудно понять, что означает вера вписываться в систему, если первая не делает это в силу усиления глобальной согласованности последних. Олссон (1999) возразил против этой точки зрения, указав, что трудно понять, что означает вера вписываться в систему, если первая не делает это в силу усиления глобальной согласованности последних. Олссон (1999) возразил против этой точки зрения, указав, что трудно понять, что означает вера вписываться в систему, если первая не делает это в силу усиления глобальной согласованности последних.

На теорию Пола Тагарда явно повлияла традиционная концепция согласованности, но конкретный способ ее развития придает ей несколько нетрадиционный характер, в частности, учитывая ее сильный акцент на объяснительных отношениях между убеждениями. Подобно Решеру, Тагард принимает фундаментальную проблему за то, какие элементы данного набора типично конфликтующих утверждений, которые имеют статус истинных истин, выделять как приемлемые. Однако, когда Решер предлагает обосновать выбор приемлемых истин на соображениях правдоподобия, Тагард предлагает использовать для этой цели объяснительную согласованность.

Согласно Тагарду, истины prima facie могут быть согласованы (совмещены) или «неуместны» (противодействовать совмещению). Первый тип отношений включает в себя отношения объяснения и дедукции, тогда как второй тип включает в себя различные типы несовместимости, такие как логическая несогласованность. Если два предложения согласованы, это приводит к положительному ограничению. Если они не соблюдаются, результатом является отрицательное ограничение. Положительное ограничение между двумя предложениями может быть удовлетворено либо принятием обоих, либо отклонением обоих. Напротив, удовлетворение отрицательного ограничения означает принятие одного предложения при отклонении другого. «Проблема согласованности», по мнению Тагарда, состоит в том, чтобы разделить первоначальный набор предложений на те, которые принимаются и те, которые отклоняются таким образом, что большинство ограничений выполняются. Тагард представляет несколько различных вычислительных моделей для решения задач когерентности, включая модель, основанную на нейронных сетях.

То, как приемлемость зависит от согласованности, точнее, кодифицировано в «принципах объяснительной согласованности» Тагарда (Thagard, 2000):

Принцип E1 (Симметрия)
Пояснительная согласованность является симметричным отношением. То есть два предложения (A) и (B) в равной степени связаны друг с другом.
Принцип Е2 (Пояснение)
  1. Гипотеза согласуется с тем, что она объясняет, что может быть либо доказательством, либо другой гипотезой.
  2. Гипотезы, которые вместе объясняют какое-то другое предложение, согласуются друг с другом.
  3. Чем больше гипотез требуется для объяснения чего-либо, тем ниже степень согласованности.
Принцип E3 (аналогия)
Подобные гипотезы, которые объясняют подобные доказательства, согласуются.
Принцип E4 (приоритет данных)
Предложения, которые описывают результаты наблюдения, имеют определенную степень приемлемости сами по себе.
Принцип Е5 (Противоречие)
Противоречивые предложения несовместимы друг с другом.
Принцип Е6 (Конкуренция)
Если (A) и (B) оба объясняют суждение, и если (A) и (B) не связаны объяснительно, то (A) и (B) несовместимы с друг с другом ((A) и (B) объяснительно связаны, если один объясняет другой или если они вместе что-то объясняют).
Принцип Е7 (Принятие)
Приемлемость предложения в системе предложений зависит от его согласованности с ними.

Принцип E4 (Приоритет данных) показывает, что теория Тагарда не является теорией чистой когерентности, поскольку она придает некоторый эпистемологический приоритет наблюдательным убеждениям, делая ее скорее формой слабого фундаментализма, т. Е. Представления о том, что некоторые предложения имеют некоторую первоначальную эпистемическую поддержку помимо когерентность. Более того, теория Тагарда основана на бинарных отношениях когерентности / некогерентности, т. Е. Отношениях между двумя суждениями. Его базовая теория не рассматривает несовместимости, которые существенно затрагивают более двух положений. Но такого рода несовместимости могут возникнуть очень хорошо, о чем свидетельствуют три утверждения: «Джейн выше Марты», «Марта выше Карен» и «Карен выше Джейн». тем не менее,Тагард сообщает о существовании вычислительных методов для преобразования задач удовлетворения ограничений, чьи ограничения включают более двух элементов, в задачи, включающие только двоичные ограничения, и приходит к выводу, что его характеристика когерентности «в принципе достаточна для решения более сложных задач когерентности с недвоичными ограничениями» (Тагард 2000, 19). Тагард (2009) утверждает, что существует связь между объяснительной связностью и (приблизительной) истиной, где объяснение состоит в описании причинных механизмов. Несколько других авторов отстаивали теории когерентности, которые подчеркивают важность объяснительных отношений. См., Например, Lycan (1988, 2012) и, в защиту книги объяснительной согласованности, Poston (2014).делая вывод, что его характеристика когерентности «в принципе достаточна для решения более сложных проблем когерентности с недвоичными ограничениями» (Thagard 2000, 19). Тагард (2009) утверждает, что существует связь между объяснительной связностью и (приблизительной) истиной, где объяснение состоит в описании причинных механизмов. Несколько других авторов отстаивали теории когерентности, которые подчеркивают важность объяснительных отношений. См., Например, Lycan (1988, 2012) и, в защиту книги объяснительной согласованности, Poston (2014).делая вывод, что его характеристика когерентности «в принципе достаточна для решения более сложных проблем когерентности с недвоичными ограничениями» (Thagard 2000, 19). Тагард (2009) утверждает, что существует связь между объяснительной связностью и (приблизительной) истиной, где объяснение состоит в описании причинных механизмов. Несколько других авторов отстаивали теории когерентности, которые подчеркивают важность объяснительных отношений. См., Например, Lycan (1988, 2012) и, в защиту книги объяснительной согласованности, Poston (2014).где объяснение состоит в описании причинных механизмов. Несколько других авторов отстаивали теории когерентности, которые подчеркивают важность объяснительных отношений. См., Например, Lycan (1988, 2012) и, в защиту книги объяснительной согласованности, Poston (2014).где объяснение состоит в описании причинных механизмов. Несколько других авторов отстаивали теории когерентности, которые подчеркивают важность объяснительных отношений. См., Например, Lycan (1988, 2012) и, в защиту книги объяснительной согласованности, Poston (2014).

5. Обоснование когерентности с нуля

Возможно, наиболее значительным развитием теории когерентности в последние годы стало возрождение работы К. И. Льюиса и исследовательской программы, которую он вдохновил на перевод частей теории когерентности на язык вероятности. Вид рассматриваемой когерентности следует отличать от функции вероятности, являющейся когерентной в смысле соответствия аксиомам исчисления вероятностей. Теория когерентности, о которой мы здесь говорим, представляет собой применение таких когерентных функций вероятности для моделирования когерентности, как взаимная поддержка, согласие и т. Д. Таким образом, «вероятностная когерентность» означает нечто иное, чем в стандартных байесовских теориях. Вероятностные переводы теории когерентности позволили определить понятия и доказать результаты с математической точностью. Это также привело к повышению переносимости концепций и результатов в различных областях, например, между теорией когерентности и теорией подтверждения, как это изучается в философии науки. В результате изучение когерентности превратилось в междисциплинарную исследовательскую программу, связанную с философией науки, когнитивной психологией, искусственным интеллектом и философией права. Остальная часть этой статьи будет посвящена этой недавней трансформации предмета. Остальная часть этой статьи будет посвящена этой недавней трансформации предмета. Остальная часть этой статьи будет посвящена этой недавней трансформации предмета.

Чтобы представить взгляд Льюиса на роль согласованности, рассмотрим следующий известный отрывок о «относительно ненадежных свидетелях, которые независимо рассказывают одну и ту же историю» из своей книги 1946 года:

Для любого из этих отчетов, взятых по отдельности, степень, в которой они подтверждают то, что сообщается, может быть незначительной. И до этого вероятность того, что сообщается, также может быть небольшой. Но соответствие отчетов устанавливает высокую вероятность того, с чем они согласны, по принципам определения вероятности, которые знакомы: по любой другой гипотезе, кроме гипотезы правды, это соглашение крайне маловероятно; история, которую любой лжесвидетель мог бы рассказать, будучи одним из очень большого числа одинаково возможных вариантов. (Это сравнимо с невероятностью того, что последовательные рисунки одного мрамора из очень большого количества каждого из них приведут к одному белому мрамору в партии.) И одна гипотеза, которая сама согласуется с этим соглашением, становится, таким образом, соизмеримо хорошо обоснованной. (346)

В то время как Льюис допускает, что отдельные отчеты не обязательно должны быть заслуживающими доверия, они должны рассматриваться изолированно, чтобы слаженность имела положительный эффект, но он твердо убежден в том, что их достоверность не должна быть нулевой. В своем обсуждении сообщений из памяти он пишет, что « f… не было первоначального предположения, связанного с мнемонически представленным… тогда никакая степень согласованности с другими такими предметами не вызывала бы никакого возможного доверия» (357). Другими словами, если убеждения в наборе не имеют первоначального правдоподобия, тогда не будет оснований для наблюдения за последовательностью этого набора. Таким образом, Льюис выступает за слабый фундаментализм, а не за чисто когерентную теорию.

В явном согласии с Льюисом Лоуренс БонДжур (1985, 148) пишет: «Если мы уверены, что сообщения различных свидетелей действительно независимы друг от друга, достаточно высокая степень согласованности между ними в конечном итоге будет диктовать гипотеза правды как единственное доступное объяснение их согласия ». Тем не менее, BonJour продолжает отвергать точку зрения Льюиса о необходимости положительного доверия со стороны предшественников: «Однако, что Льюис не видит, так это то, что его собственный пример [свидетеля] вполне убедительно показывает, что никакой предшествующей степени ордера или достоверности не требуется» (148). BonJour здесь, по-видимому, осуждает утверждение Льюиса о том, что слаженность не будет иметь никакой силы, способствующей повышению уверенности, если источники изначально не вызывают некоторого доверия. BonJour предлагает, чтобы слаженность могла играть эту роль, даже если нет предшествующего уровня ордера, если свидетели предоставляют свои отчеты независимо друг от друга.

Несколько авторов возражали против этого требования BonJour's, утверждая, что согласованность не влияет на вероятность содержания отчета, если независимые отчеты не имеют индивидуальной достоверности. Первый аргумент в этом отношении был дан Майклом Хьюмером (1997). Более общее доказательство в том же духе представлено в Olsson (2002). Далее следует набросок последнего аргумента для частного случая двух свидетельств, сформулированных по существу в терминологии Huemer (2011). Далее предполагается, что все вероятности лежат строго между 0 и 1.

Пусть (E_1) будет утверждением, что первый свидетель сообщает, что (A), и пусть (E_2) будет утверждением, что второй свидетель сообщает, что (A). Рассмотрим следующие условия:

Условная независимость

(P (E_2 / mid E_1, A) = P (E_2 / mid A))

(P (E_2 / mid E_1, / neg A) = P (E_2 / mid / neg A))

Нефундационализм

(P (A / mid E_1) = P (A))

(P (A / mid E_2) = P (A))

Обоснование когерентности

(P (A / mid E_1, E_2) gt P (A))

Условная независимость призвана отразить идею о том, что свидетельства являются независимыми в том смысле, что между свидетельствами нет прямого влияния. На вероятность свидетельских показаний влияет только тот факт, о котором оно сообщает, а это означает, что после того, как этот факт приведен, это «экранирует» любое вероятностное влияние между отдельными свидетельствами, делая их неуместными друг для друга. Нефундационализм утверждает, что ни одно свидетельство не дает никакого оправдания для (A) само по себе: если предположить, что только один свидетель подтвердил, что (A) не влияет на вероятность (A). Наконец, Coherence Justification заявляет, что свидетельства в совокупности дают обоснование для (A).

Дискуссия между Льюисом и BonJour может быть реконструирована как дискуссия о совместном соблюдении этих трех условий. BonJour утверждает, что условия совместно согласованы, и что обоснование когерентности вытекает из условной независимости даже в контексте нефункционализма, в то время как Льюис отвергает эти утверждения. Олссон (2002) установил, что если спор сформулирован в этих терминах, то Льюис был доказуемо прав. Из условной независимости и нефундационализма из теоремы Байеса следует, что

[P (A / mid E_1, E_2) = P (A))

так что объединение коллективно независимых, но индивидуально бесполезных свидетельств, пусть и последовательных, не может дать ничего полезного. (Как отмечалось в Olsson, 2005, раздел 3.5, вопрос несколько усложняется тем, что Льюис принял понятие независимости, более слабое, чем Условная независимость. По иронии судьбы, более слабое понятие Льюиса оказывается совместимым с сочетанием нефундационализма и когерентности. Обоснование.)

Нефундационализм следует противопоставлять следующему условию:

Слабый фундаментализм

(P (A / mid E_1) gt P (A))

(P (A / mid E_2) gt P (A))

Слабый фундаментализм сам по себе не влечет за собой обоснование когерентности: общеизвестно, что в теории вероятностей даже если два доказательства подтверждают данное заключение, эта поддержка может исчезнуть или даже превратиться в опровержение, если они будут объединены. Однако в контексте условной независимости слабый фундаментализм подразумевает обоснованность когерентности. Действительно, объединенные свидетельства в этом случае придадут больше поддержки заключению, чем свидетельства по отдельности. Как подтвердил James Van Cleve (2011), выводы, подкрепленные этими соображениями, заключаются в том, что согласованность может повысить обоснованность или доверие, которые уже существуют, не имея возможности создать такое обоснование или достоверность с нуля.

Существуют различные способы спасти теорию когерентности от этой вероятностной атаки. Наиболее радикальной стратегией было бы отклонение вероятностных рамок как совершенно непригодных для согласованности. Независимые причины такого ответа можно найти в работе Тагарда (например, Thagard 2000 и 2005). Менее радикальный подход состоял бы в том, чтобы воздерживаться от полного отклонения теории вероятностей в этом контексте, но отвергать одну из предпосылок вызывающего беспокойство доказательства. Это стратегия, недавно принятая Хьюмером, который теперь считает свое вероятностное опровержение когерентности в 1997 году ошибочным (Huemer 2011, 39, сноска 6). Хотя он считает, что обоснование когерентности правильно отражает минимальное чувство согласованности,он сообщает о неудовлетворенности как условной независимостью, так и нефундационализмом (его термин для последнего - «сильный нефундационализм»). Теперь Хьюмер считает, что независимость в интуитивном смысле лучше отражается условием (P (E_2 / mid E_1, A) gt P (E_2 / mid E_1, / neg A)). Более того, он принимает условие (P (A / mid E_1, / neg E_2) = P (A)) или «слабый нефундационализм» в своей терминологии как более подходящее объяснение нефундационалистских интуиций, чем условие (P (A / mid E_1) = P (A)). Далее он показывает, что они совместимы с обоснованием когерентности: существуют вероятностные распределения, удовлетворяющие всем трем условиям. Таким образом, непосредственная угроза согласованности, представленная наблюдаемой несогласованностью трех исходных условий, была нейтрализована,даже если критик может указать, что защита слабая, поскольку не было показано, что обоснование когерентности следует из двух новых условий.

Какими бы ни были достоинства новых условий Хьюмера, их положение в литературе вряд ли сравнимо с положением оригинальных условий. Например, условная независимость является чрезвычайно мощной и интуитивно понятной концепцией, которая была плодотворно использована во многих областях философии и информатики, и наиболее ярким примером является теория байесовских сетей (Pearl, 1985). Точно так же условие Нефундационалистов по-прежнему является наиболее широко используемым, и многие скажут наиболее естественным образом заявить на языке теории вероятностей, что свидетельство не поддерживает того, что подтверждается. Таким образом, может показаться, что когерентность сохраняется за счет отключения его от того, как теория вероятностей применяется стандартным образом. Рош (2010) критикует нефундационализм с другой точки зрения. По его мнению,внимательное прочтение BonJour показывает, что последнее требует только того, чтобы свидетельские показания не имели индивидуальной достоверности в том смысле, что (P (A / mid E_i) = 0,5), а не в смысле (P (A / mid E_i) = P (A)), это условие мы назвали нефундационализмом. Поскольку первое не влечет за собой второго, связистам в той степени, в которой они следуют BonJour, не нужно беспокоиться о совместном несоответствии условной независимости, нефундационализма и обоснованности согласованности. Тем не менее, этот отчет о том, что означает отсутствие первоначального правдоподобия, является нестандартным, если рассматривать его как общую характеристику, и в конечном итоге может оказаться более милосердным интерпретировать BonJour как не подписавшегося на него. Для уточнения этого пункта читатель отсылается к Olsson (2005, 65), сноска 4. В более поздних работахBonJour постепенно отказался от своей первоначальной согласованной позиции (например, BonJour 1989 и 1999).

6. Вероятностные меры когерентности

Мы помним, что определенная Льюисом когерентность или конгруэнтность не для какого-либо старого набора предложений, а скорее для набора предполагаемых фактов. Одним из способов уловить эту идею является понятие системы свидетельств, введенное в работе Olsson (2005). Система свидетельств (S) - это набор ({ langle E_1, A_1 / rangle, / ldots, / langle E_n, A_n / rangle }) где (E_i) - отчет о том, что (A_i) это правда. Скажем, что (A_i) - это содержание отчета (E_i). Содержимое системы свидетельств (S = { langle E_1, A_1 / rangle, / ldots, / langle E_n, A_n / rangle }) - это упорядоченный набор содержимого отчета (langle A_1, / ldots, A_n / rangle). Под степенью согласованности (C (S)) такой системы свидетельств мы будем понимать степень согласованности ее содержания. Bovens и Hartmann (2003) предложили аналогичное представление предполагаемых фактов, утвержденных в терминах упорядоченных множеств.

Чтобы проиллюстрировать эти концепции, рассмотрим случай, когда все свидетели сообщают одно и то же, например, что Джон был на месте преступления. Это было бы примером парадигмы (очень) связного набора отчетов. Теперь сопоставьте эту ситуацию с ситуацией, когда об этом сообщает только один свидетель. Это будет ситуация, которая интуитивно не будет квалифицироваться как связная. В самом деле, даже не представляется целесообразным применять концепцию согласованности в случае только одного доклада (кроме как в тривиальном смысле, в котором все согласуется с самим собой). Позволяя (A) быть суждением «Джон был на месте преступления», а (E_1, / ldots, E_n) соответствующими отчетами, эта интуитивная разница может быть представлена как разница между двумя системами свидетельств: (S = { langle E_1, A / rangle, / ldots, / langle E_n, A / rangle }) и (S '= { langle E_1, A / rangle }). Если,Напротив, сущности, к которым применяется когерентность, представлены в виде простых неструктурированных наборов, а рассматриваемые наборы свидетельств будут иметь такое же формальное представление в терминах набора, в котором (A) является единственным членом.

Под (вероятностной) мерой когерентности, определенной для упорядоченных наборов предложений, мы будем понимать любую числовую меру (C (A_1, / ldots, A_n)), определенную исключительно в терминах вероятности (A_1, / ldots, A_n) (и их булевы комбинации) и стандартные арифметические операции (Olsson, 2002). Это определение делает степень согласованности набора отчетов-свидетелей функцией вероятности содержания отчета (и их логических комбинаций). Хьюмер (2011, 45) называет это следствие тезисом определения содержания. Мы вернемся к статусу этого тезиса в разделе 8, в связи с недавними невозможными результатами для согласованности. Разумное ограничение на любую меру когерентности заключается в том, что степень когерентности упорядоченного набора должна быть независимой от конкретного способа, в котором перечислены предложения контента. Таким образом,(C (langle A_1, A_2, / ldots, A_n / rangle) = C (langle B_1, B_2, / ldots, B_n / rangle)) всякий раз, когда (langle B_1, B_2, / ldots, B_n / rangle) является перестановкой (langle A_1, A_2, / ldots, A_n / rangle). Это формальный способ заявить, что все предложения в соответствующем наборе должны рассматриваться как эпистемические равные. Все меры, которые будут обсуждаться ниже, удовлетворяют этому условию.

Нашей отправной точкой будет попытка определить степень согласованности набора с его совместной вероятностью:

[C_0 (A, B) = P (A / клин B))

Тем не менее, легко увидеть, что это не правдоподобное предложение. Рассмотрим следующие два случая. Случай 1: Два свидетеля указывают на того же человека, что и преступник, скажем, Джон. Случай 2: Один свидетель заявляет, что это сделали Джон или Иаков, а другой - что это сделал Джон или Мэри. Поскольку совместная вероятность в обоих случаях одинакова и равна вероятности того, что это сделал Джон, они дают одинаковую степень когерентности, измеряемую (C_0). И все же, отчеты по первому делу более последовательны с точки зрения пресистемы, поскольку свидетели полностью согласны.

Одним из способов обработки этого примера было бы определение когерентности следующим образом (Glass 2002, Olsson 2002):

[C_1 (A, B) = / frac {P (A / клин B)} {P (A / vee B)})

(C_1 (A, B)), которая также принимает значения от 0 до 1, измеряет, сколько общей массы вероятности, присвоенной либо (A), либо (B), попадает в их пересечение. Степень когерентности равна 0 тогда и только тогда, когда (P (A / wedge B) = 0), т. Е. На всякий случай (A) и (B) вообще не перекрываются, и это 1 тогда и только тогда, когда (P (A / клин B) = P (A / vee B)), т. е. на всякий случай (A) и (B) совпадают. Мера прямо обобщается:

[C_1 (A_1, / ldots A_n) = / frac {P (A_1 / wedge / ldots / wedge A_n)} {P (A_1 / vee / ldots / vee A_n)})

Эта мера присваивает одинаковое значение когерентности, а именно 1, всем случаям полного согласия, независимо от числа вовлеченных свидетелей. Против этого можно возразить, что согласие между многими является более последовательным, чем согласие между немногими, интуиция, которая может быть объяснена следующей альтернативной мерой, введенной Shogenji (1999):

[C_2 (A, B) = / frac {P (A / mid B)} {P (A)} = / frac {P (A / клин B)} {P (A) times P (B)})

или, как Сёгендзи предлагает обобщить, [C_2 (A_1, / ldots, A_n) = / frac {P (A_1 / wedge / ldots / wedge A_n)} {P (A_1) times / ldots / times P (A_n)})

Легко видеть, что эта мера чувствительна, как мы предложили, к количеству отчетов в случаях полного согласия: (n) согласованные отчеты соответствуют значению когерентности (bfrac {1} {P (A) ^ {n-1}}), что означает, что по мере приближения (n) к бесконечности возрастает и степень когерентности. Как и другие меры, (C_2 (A, B)) равно 0 тогда и только тогда, когда (A) и (B) не перекрываются. Альтернативное обобщение меры Shogenji представлено в Shupbach (2011). Однако, какими бы ни были его философские достоинства, предложение Шупбаха значительно сложнее, чем первоначальное предложение Шогенджи. Акиба (2000) и Моретти и Акиба (2007) поднимают ряд проблем, связанных с мерой Шогендзи и вероятностными мерами согласованности в целом, но, похоже, они основаны на предположении, что концепция когерентности интересно применима к неупорядоченным наборам предложений, предположение, что мы нашли причину вопроса выше.

(C_1) и (C_2) также можно сопоставить с точки зрения их чувствительности к специфике задействованных предложений. Рассмотрим два случая. В первом случае два свидетеля утверждают, что Джон совершил преступление. Во втором случае участвуют два свидетеля, оба из которых выступают с более слабым дизъюнктивным утверждением, что Джон, Пол или Мэри совершили преступление Какая пара свидетелей предоставляет более связный набор? Один из способов рассуждения заключается в следующем. Поскольку в обоих случаях речь идет о полностью согласованных показаниях, степень согласованности должна быть одинаковой. Это также результат, который мы получаем, если применить (C_1). Но вместо этого можно утверждать, что, поскольку первые два свидетеля согласны с чем-то более конкретным - вина конкретного человека, - степень согласованности должна быть выше. Это то, что мы получаем, если применяем (C_2). В попытке примирения,Olsson (2002) предположил, что (C_1) и (C_2) могут охватывать два разных понятия когерентности. В то время как (C_1) измеряет степень согласия множества, (C_2) более правдоподобно как мера того, насколько поразительно соглашение.

Еще одна широко обсуждаемая мера - предложенная в Fitelson (2003). Это основано на интуиции, что степень когерентности множества (E) должна быть «количественным, вероятностным обобщением (дедуктивной) логической когерентности (E)» (там же, 194). Фительсон считает следствием этой идеи, что максимальная (постоянная) степень когерентности достигается, если все предложения в (E) все логически эквивалентны (и непротиворечивы). Это согласуется с (C_1), но не с (C_2), который, как мы видели, чувствителен к специфичности (предшествующей вероятности) задействованных суждений. Фительсон, который подошел к предмету с точки зрения теории подтверждения, предложил комплексную меру когерентности, основанную на фактической поддержке Кемени и Оппенгейма (1952). Еще одна новаторская идея заключается в том, что Фительсон расширяет эту меру, чтобы учесть поддерживающие отношения между всеми подмножествами в наборе (E), тогда как Льюис, как мы помним, рассматривал только поддерживающее отношение между одним элементом и остальными. Степень когерентности множества, наконец, определяется как средняя поддержка среди подмножеств (E). Предполагаемый контрпример к этой мере можно найти в Siebel (2004) и критические замечания и предлагаемые поправки в Meijs (2006). Читатель, возможно, пожелает проконсультироваться с Bovens and Hartmann (2003), Douven and Meijs (2007), Roche (2013a) и Shippers (2014a) для дальнейших мер согласованности и того, как они справляются с тестовыми примерами в литературе, а также с Кошольке и Джекелем. (готовится к публикации) для эмпирического исследования оценок когерентности, опираясь на аналогичные примеры. Последнее исследование показывает, что меры Дувена и Мейса и Роша в большей степени соответствуют интуитивному суждению, чем другие установленные меры. Некоторые недавние работы были сосредоточены на применении мер когерентности к несовместимым наборам, например, Schippers (2014b) и Schippers and Siebel (2015).

Справедливо сказать, что теоретики когерентности еще не достигли ничего подобного консенсусу о том, как лучше определить когерентность в вероятностных терминах. Тем не менее, дискуссия до сих пор привела к гораздо более детальному пониманию того, какие есть варианты и каковы их последствия. Более того, некоторые весьма удивительные выводы могут быть сделаны даже при том, что этот вопрос в значительной степени не решен: все, что нам нужно предположить, чтобы доказать, что никакая мера когерентности не может быть благоприятной для истины, в некотором смысле, чтобы быть объясненным, заключается в том, что эти меры уважают Содержание Определение диссертации.

7. Правдоподобие: анализ дебатов

Статья Питера Кляйна и Теда Уорфилда, опубликованная в 1994 году в журнале «Анализ», положила начало оживленной и поучительной дискуссии о взаимосвязи между когерентностью и вероятностью (например, Кляйн и Уорфилд, 1994 и 1996, Меррикс, 1995, Сёгендзи, 1999, Кросс, 1999, Акиба, 2000, Олссон, 2001, Фительсон, 2003 и др.). Siebel 2004). Согласно Кляйну и Варфилду, просто потому, что один набор убеждений является более связным, чем другой набор, это не означает, что первый набор с большей вероятностью будет правдой. Напротив, более высокая степень согласованности, как они утверждали, может быть связана с меньшей вероятностью всего набора. Идея, лежащая в основе их рассуждений, проста: мы часто можем повысить согласованность информационного набора, добавляя больше информации, объясняющей информацию, уже имеющуюся в наборе. Но по мере добавления действительно новой информации,вероятность того, что все элементы множества истинны, соответственно уменьшается. Это, как писали Кляйн и Уорфилд, следует из хорошо известной обратной зависимости между вероятностью и информационным содержанием. Они пришли к выводу, что согласованность не способствует истине.

Во многом в духе К. И. Льюиса, Кляйн и Варфилд проиллюстрировали свои аргументы, ссылаясь на детективную историю (так называемый «пример Даннита»). Оказывается, что этот пример неоправданно сложен и что основной момент может быть проиллюстрирован ссылкой на более простой случай (заимствованный из информатики, где он используется для иллюстрации концепции немонотонного вывода). Предположим, что один из источников, Джейн, говорит вам, что Твити - птица, а другой - Карл, что Твити не может летать. Результирующий набор информации (S = / langle) «Твити - это птица», «Твити не может летать» (rangle) не является особенно последовательным с интуитивной точки зрения. Это также не является последовательным с точки зрения определения Льюиса: допущение, что один из пунктов истинен, уменьшает вероятность другого. С этой точки зрения,было бы разумно предположить, что Джейн или Карл не говорят правду. Однако после консультации с другим источником, Риком, мы получаем информацию о том, что Твити - это пингвин. Новый набор (S '= / langle) «Твити - это птица», «Твити не может летать», «Твити - это пингвин» (rangle), безусловно, более последовательный, чем (S). Объясняя предыдущую аномалию, информация, предоставленная Риком, способствует объяснительной последовательности набора.

Новый расширенный набор (S ') является более связным, чем исходный меньший набор (S). И все же (S), будучи менее информативным, более вероятен, чем (S '): соединение всех предложений в (S) более вероятно, чем соединение всех предложений в (S'). Следовательно, большая согласованность не обязательно подразумевает более высокую вероятность истины в смысле более высокой общей вероятности. Кляйн и Варфилд, похоже, правы: согласованность не способствует установлению истины.

Но, как скоро станет ясно, этот вывод преждевременен. В качестве предварительного, давайте сформулируем аргумент Кляйна и Уорфилда более формально, используя следующие сокращения:

(A_1 =) «Твити - это птица».
(A_2 =) «Твити не может летать».
(A_3 =) «Твити - это пингвин»

Первый информационный набор (S) состоит из (A_1) и (A_2). Второе, более связное множество (S ') содержит, кроме того, (A_3). Обозначим через (С) степень когерентности, понятную интуитивно. То, что мы имеем тогда:

[C (A_1, A_2) lt C (A_1, A_2, A_3).)

Как мы видели, из-за большей информативности большего множества его вероятность ниже, чем у меньшего множества:

[P (A_1, A_2, A_3) lt P (A_1, A_2).)

И все же за этим, казалось бы, безупречным рассуждением скрывается серьезная трудность. Как мы увидели, это часть примера, который мы должны знать также, что Джейн сообщает, что Твити - птица, что Карл сообщает, что Твити не может летать, и что Рик сообщает, что Твити - пингвин. Позволять:

(E_1 =) «Джейн сообщает, что Твити - птица»
(E_2 =) «Карл сообщает, что Твити не может летать»
(E_3 =) «Рик сообщает, что Твити - это пингвин»

Хорошо известный принцип полного доказательства в настоящее время диктует, что все соответствующие доказательства должны быть приняты во внимание при вычислении вероятностей. Поскольку с самого начала нельзя исключать, что свидетельство, представленное (E_1) - (E_3), может иметь отношение к вероятности информационных множеств (S) и (S '), вероятность меньший набор не (P (A_1, A_2)), а скорее (P (A_1, A_2 / mid E_1, E_2)). Аналогично, вероятность большего набора не (P (A_1, A_2, A_3)), а скорее (P (A_1, A_2, A_3 / mid E_1, E_2, E_3)).

Бовенс и Олссон (2002) подняли вопрос о том, будет ли, учитывая это пересмотренное понимание вероятности набора сообщенных предложений, расширяться наборы не более вероятно, чем наборы, которые они расширяют. Ссылаясь на наш пример Tweety, будет ли он по-прежнему

[P (A_1, A_2, A_3 / mid E_1, E_2, E_3) lt P (A_1, A_2 / mid E_1, E_2)?)

Бовенс и Олссон продемонстрировали, что ответ на общий вопрос отрицательный, приведя пример более связного расширенного набора, который также более вероятен при пересмотренном понимании того, что это значит, чем исходный меньший набор. Рассуждения Кляйна и Варфилда основаны на проблемном понимании совместной вероятности ряда заявленных предложений. В конце концов, они не показали, что согласованность не способствует установлению истины.

Допустим, что мера (C) когерентности пропозиционально способствует истинности в том и только в том случае, если выполняется следующее:

если (C (A_1, / ldots, A_n) gt C (B_1, / ldots, B_m)), то

(P (A_1 / wedge / ldots / wedge A_n) gt P (B_1 / wedge / ldots) клин б_м)).

Один урок, извлеченный из дебатов Анализа, состоит в том, что этот способ конструирования правдоподобности должен быть заменен понятием правдоподобности, когда соответствующие вероятности принимают во внимание все соответствующие доказательства, какими бы ни были эти доказательства (убеждения, свидетельства и т. Д.). Например, мера когерентности (C) доксастически способствует истинности (для субъекта (S)) тогда и только тогда, когда:

если (C (A_1, / ldots, A_n) gt C (B_1, / ldots, B_m)), то

(P (A_1 / wedge / ldots / wedge A_n / mid / mathrm {Bel} _S A_1, / ldots, / mathrm {Bel} _ {S} A_n) gt) (P (B_1 / wedge / ldots / wedge B_m / mid / mathrm {Bel} _S B_1, / ldots, / mathrm {Bel} _ {S } B_m)), где (mathrm {Bel} _S A) сокращает «(S) считает, что (A)». Другими словами, мера когерентности является доксастически благоприятной для истины на тот случай, если более согласованный набор предполагаемых суждений в совокупности более вероятен, чем менее последовательный набор предполагаемых высказываний. Вот как мы будем понимать вероятность (вероятность правдивости) множества в следующем.

8. Невозможность результатов

Недавние результаты невозможности для согласованности опираются на все три дискуссии, кратко изложенные выше: спор Льюиса-Бонжура, дискуссия о вероятностных мерах согласованности, а также спор в Анализе относительно правдоподобности. Прежде чем мы сможем обсудить результаты, нам нужно сделать еще одно наблюдение. Учитывая завершение спора между Льюисом и Бонжуром, вполне разумно ожидать, что никакая мера когерентности не будет способствовать установлению истины в соответствующем условном смысле, если только рассматриваемые сообщения (убеждения, воспоминания и т. Д.) Не заслуживают отдельного доверия и коллективно независимы. Но предположить, что этого недостаточно для согласованности, чтобы иметь разумный шанс быть правдой. Мы также должны требовать, чтобы при сравнении двух разных наборов отчетов мы делали это, сохраняя степень индивидуальной достоверности. В противном случае мы могли бы столкнуться с ситуацией, когда один набор содержимого отчета является более связным, чем другой набор, но все же не может привести к более высокой вероятности истины просто потому, что репортеры, представляющие предложения в менее согласованном наборе, индивидуально более надежны. Таким образом, правдоподобность должна пониматься при прочих равных условиях. В связи с этим возникает интересный вопрос: подразумевает ли большая согласованность более высокую вероятность (учитывая независимость и индивидуальную достоверность), при прочих равных условиях? Теперь мы наконец можем сформулировать теоремы невозможности. Они показывают, что никакая мера согласованности не способствует истине даже в слабом, при прочих равных, смысле, в благоприятных условиях (условной) независимости и индивидуального доверия.

Первый результат такого рода был представлен Bovens и Hartmann (2003). Их определение истинной проводимости немного отличается от стандартного описания, приведенного выше. Как они это определяют, мера (C) является истинно способствующей в том и только в том случае, если для всех множеств (S) и (S '), если (S), по крайней мере, столь же согласованно, как (S ') в соответствии с (C), тогда (S), по крайней мере, так же вероятно, как и (S') при прочих равных условиях, учитывая независимость и индивидуальный авторитет. Грубо говоря, их доказательство имеет следующую структуру: они показывают, что существуют множества (S) и (S '), каждый из которых содержит три предложения, так что этот набор, скорее всего, будет истинным, будет зависеть от уровня в который индивидуальный авторитет (надежность) считается фиксированным. Таким образом, для более низких степеней надежности один набор, скажем, (S), будет более вероятным, чем другой набор, (S '); для более высоких степеней надежности ситуация будет обратной. Теперь можно найти контрпример к правдоподобности любой меры (C) путем стратегического выбора уровня, на котором поддерживается надежность. Предположим, например, что согласно (C) множество (S) является более связным, чем множество (S '). Чтобы построить контрпример к истинной проводимости (C), мы устанавливаем надежность равной значению, для которого (S ') будет более вероятным, чем (S). Если, с другой стороны, (C) делает (S ') более связным, чем (S), мы фиксируем надежность на уровне, при котором (S) будет более вероятным множеством. Подробнее см. Бовенс и Хартманн (2003, раздел 1.4). Теперь можно найти контрпример к правдоподобности любой меры (C) путем стратегического выбора уровня, на котором поддерживается надежность. Предположим, например, что согласно (C) множество (S) является более связным, чем множество (S '). Чтобы построить контрпример к истинной проводимости (C), мы устанавливаем надежность равной значению, для которого (S ') будет более вероятным, чем (S). Если, с другой стороны, (C) делает (S ') более связным, чем (S), мы фиксируем надежность на уровне, при котором (S) будет более вероятным множеством. Подробнее см. Бовенс и Хартманн (2003, раздел 1.4). Теперь можно найти контрпример к правдоподобности любой меры (C) путем стратегического выбора уровня, на котором поддерживается надежность. Предположим, например, что согласно (C) множество (S) является более связным, чем множество (S '). Чтобы построить контрпример к истинной проводимости (C), мы устанавливаем надежность равной значению, для которого (S ') будет более вероятным, чем (S). Если, с другой стороны, (C) делает (S ') более связным, чем (S), мы фиксируем надежность на уровне, при котором (S) будет более вероятным множеством. Подробнее см. Бовенс и Хартманн (2003, раздел 1.4). Чтобы построить контрпример к истинной проводимости (C), мы устанавливаем надежность равной значению, для которого (S ') будет более вероятным, чем (S). Если, с другой стороны, (C) делает (S ') более связным, чем (S), мы фиксируем надежность на уровне, при котором (S) будет более вероятным множеством. Подробнее см. Бовенс и Хартманн (2003, раздел 1.4). Чтобы построить контрпример к истинной проводимости (C), мы устанавливаем надежность равной значению, для которого (S ') будет более вероятным, чем (S). Если, с другой стороны, (C) делает (S ') более связным, чем (S), мы фиксируем надежность на уровне, при котором (S) будет более вероятным множеством. Подробнее см. Бовенс и Хартманн (2003, раздел 1.4).

Олссон определяет правдоподобность стандартным образом. Его теорема о невозможности основана на следующей альтернативной стратегии доказательства (Olsson 2005, приложение B): рассмотрим ситуацию, когда два свидетеля сообщили, что (A) представлены (S = / langle A, A / rangle). Примите меру (C) когерентности, которая является информативной по отношению к (S), в том смысле, что она не присваивает одинаковую степень когерентности (S) независимо от того, какое присвоение вероятности используется. Это означает, что мера нетривиальна в рассматриваемой ситуации. Возьмем два назначения (P) и (P ') вероятностей для предложений в (S), которые приводят к различным значениям когерентности. Олссон показывает, что контрпример к истинности, способствующей (C), может быть построен посредством стратегического выбора вероятности надежности. Если (P) делает (S) более связным, чем (P ') согласно (C), мы фиксируем вероятность надежности таким образом, что (S) получается как более вероятно на (P '), чем на (P). Если, с другой стороны, (P ') делает (S) более связным, то мы выбираем значение для вероятности надежности, чтобы (P) делало (S) более вероятным. Отсюда следует, что никакая мера когерентности не является одновременно правдоподобной и информативной.

Есть еще несколько тонких различий между этими двумя результатами. Во-первых, теорема Олссона доказана на фоне динамической (или, на языке Bovens и Hartmann, 2003, эндогенной) модели надежности: оценка надежности свидетеля, которая в этой модели представлена как вероятность надежности, может изменить, как мы получаем больше свидетельств. Подробное доказательство Бовенса и Хартманна предполагает нединамическую (экзогенную) модель надежности, хотя они указывают, что результат переносится на динамический (эндогенный) случай. Во-вторых, существует различие в понимании условия при прочих равных условиях. Олссон фиксирует начальную вероятность достоверности, но допускает возможность изменения предыдущей вероятности содержания отчета. Бовенс и Хартманн фиксируют не только достоверность, но и предварительную вероятность содержания отчета.

Эти невозможные результаты порождают парадокс, заставляющий задуматься. Вряд ли можно сомневаться в том, что мы доверяем и полагаемся на согласованность рассуждений при оценке правдоподобности информации в повседневной жизни и в науке (см. Harris and Hahn, 2009, для экспериментального исследования в байесовской среде). Но как это может быть, если на самом деле согласованность не способствует установлению истины? Поскольку результаты невозможности были опубликованы, ряд исследований был посвящен разрешению этого парадокса (см. Meijs and Douven, 2007, для обзора некоторых возможных шагов). Эти исследования можно разделить на два лагеря. Исследователи из первого лагеря соглашаются с тем, что результаты невозможности показывают, что согласованность не способствует установлению истины. Они добавляют, однако, что это не мешает согласованности быть ценной и важной в других отношениях. Исследователи из другого лагеря не соглашаются с выводом о том, что результаты невозможности показывают, что согласованность не способствует установлению истины, поскольку они считают, что хотя бы одна предпосылка, использованная при доказательстве результатов, сомнительна.

Давайте начнем с ответов из первого лагеря. Дитрих и Моретти (2005) показывают, что согласованность в смысле меры Олссона связана с практикой косвенного подтверждения научных гипотез. Эта мера, по терминологии Moretti (2007), оказывается «способствующей подтверждению». Glass (2007) утверждает, аналогичным образом, что согласованность может обеспечить ключ к точному описанию вывода к лучшему объяснению, основная идея заключается в использовании меры согласованности для ранжирования конкурирующих гипотез с точки зрения их согласованности с данным фрагментом доказательства. Кроме того, Олссон и Шуберт (2007) отмечают, что, хотя согласованность не обеспечивает достоверности, она все же может быть «способствующей достоверности», т. Е. Большая согласованность, согласно некоторым мерам, влечет за собой более высокую вероятность того, что источники достоверны,по крайней мере, в парадигматическом случае (ср. Schubert 2012a, 2011). Тем не менее, Шуберт недавно доказал теорему невозможности о том, что никакая мера когерентности в целом не способствует надежности (Schubert 2012b). В качестве еще одного примера, Angere (2007, 2008) утверждает, основываясь на компьютерном моделировании, что тот факт, что когерентность не способствует истине, в вышеприведенном смысле не препятствует тому, чтобы она была связана с истиной в более слабом, безнадежном смысле. Фактически, почти все меры когерентности, которые имеют независимое положение в литературе, удовлетворяют условию, что большинство случаев более высокой когерентности также являются случаями более высокой вероятности, хотя они делают это в разной степени. Совсем недавно Рош (2013b) продемонстрировал, что допущение, что набор является связным, подразумевает увеличение вероятности истинности любого из его элементов. Это слабая форма, способствующая истине, и Рош прав, указывая на то, что она не должна давать согласие большого утешения. Наконец, было отмечено, что согласованность играет важную негативную роль в нашем мышлении. Если наши убеждения показывают признаки непоследовательности, это часто является хорошей причиной для рассмотрения пересмотра. См. Главу 10 в Olsson (2005) для уточнения этого вопроса.

Что касается другого подхода к результатам невозможности (ставя под сомнение предпосылки, использованные при их выводе), мы уже видели, что Хьюмер (2007, 2011) в связи со спором Льюиса-БонЖура выразил сомнения относительно стандартного способа формализации независимости. с точки зрения условной вероятности. Неудивительно, что он возражает против результатов невозможности (там же) на тех же основаниях. В своей статье 2011 года Хьюмер даже ставит под сомнение тезис определения содержания, который играет ключевую роль в выводе результатов, по причинам, которые мы должны здесь оставить в стороне.

Все эти вещи могут постоянно подвергаться сомнению. Но вопрос в том, какой ценой? Мы уже видели, что существуют веские систематические причины для объяснения независимости в терминах условной независимости стандартным способом. Кроме того, тезис определения содержания глубоко укоренился практически во всех работах по согласованию, в которых согласие свидетелей является прототипом. Отказ от определения содержания означал бы очистку теории согласованности одной из ее самых ясных и наиболее характерных предсистемных интуиций: эта согласованность является свойством на уровне содержания отчета. Беспокойство заключается в том, что целостность сохраняется за счет того, что он теряет почти все свое значение, как сказал Юинг почти столетие назад в ответ на подобное беспокойство (Ewing 1934, 246).

Эти опасения, очевидно, не переносятся на другой диалектический ход: ставится под сомнение условия при прочих равных условиях, используемые при невозможности, приводит к тому, что условия, определяющие то, что следует фиксировать, поскольку степень когерентности варьируется. Эта критика была взята на вооружение несколькими авторами, включая Douven и Meijs (2007), Schupbach (2008) и Huemer (2011), и это вполне может быть внутренне наименее проблематичная стратегия для тех, кто склонен бросать вызов предпосылки, на которых основаны результаты невозможности. Следует помнить, однако, что тенденция предлагать еще более сильные условия при прочих равных условиях может в конечном итоге привести к саморазрушению. Чем больше вещей фиксируется, тем легче для меры согласованности быть правдой. Следовательно,исследователи, занимающиеся этой линией защиты, в конечном счете рискуют упростить дебаты, сделав правдоподобие согласованности правдоподобным по определению (см. Schubert 2012b).

Существуют некоторые попытки объяснить или прийти к выводу о результатах невозможности, которые нелегко вписываются в два указанных выше лагеря или представляют собой комбинацию идей обоих. В качестве примера последнего, Уилер (2012; см. Также Уилер и Шейнс, 2013) оба предлагают сосредоточиться на надежности, а не на истинности (лагерь 1) и ставят под сомнение предположения, в первую очередь независимость, а также тезис определения содержания, используемый в вывод результатов невозможности (лагерь 2). Shogenji (2007, 2013) и McGraw (2016) - другие сложные и проницательные попытки углубить байесовский анализ и диагностировать эти результаты.

9. Выводы

Когерентная теория обоснования представляет собой изначально наводящее на размышления решение некоторых глубоко укоренившихся проблем эпистемологии. Возможно, что наиболее важно, он предлагает способ мышления об эпистемическом оправдании как возникающем в «паутине верований». Как таковая, она конкурирует и потенциально может заменить исторически доминирующую, но все более сомнительную, фундаменталистскую картину знания, опирающуюся на надежную базу несомненного факта. Согласованность также может быть более многообещающей, чем альтернативные взгляды основателей с их опорой на недоксатическую поддержку. К сожалению, теоретики согласованности, как правило, изо всех сил пытались предоставить детали, необходимые для их теории, чтобы выйти за рамки метафорической стадии, что не осталось незамеченным их критиками. После плодотворной работы CI Льюиса,современные ученые взяли этот вызов со значительным успехом с точки зрения ясности и установленных результатов, хотя значительная часть последних находится в невыгодном положении связного. Некоторые результаты подтверждают слабую фундаменталистскую теорию, согласно которой согласованность может повысить доверие, которое уже существует, не создавая его с нуля. Однако, на первый взгляд, результаты невозможности отрицательно влияют и на эту менее радикальную форму теории когерентности. Часто отмечается, что хотя относительно легко выдвинуть убедительную теорию в общих чертах, окончательный тест для любого философского начинания заключается в том, выдержит ли продукт детальную спецификацию (дьявол кроется в деталях и т. Д.). Что последние события в этой области показали, если не сказать больше,является то, что это очень верно для теории когерентности эпистемического оправдания.

Библиография

  • Акиба, К., 2000, «Вероятностная мера когерентности Сёгендзи некогерентна», Анализ, 60: 356–359.
  • Angere, S., 2007, «Возможная природа когерентного оправдания», Synthese, 157 (3): 321–335.
  • –––, 2008, «Когерентность как эвристика», Mind, 117 (465): 1–26.
  • Бендер, JW, 1989, «Введение» в «Современном состоянии теории когерентности: критические очерки по эпистемическим теориям Кейта Лерера и Лоуренса Бонжура» с «Ответами» Дж. У. Бендера (ред.), Дордрехт: Спрингер.
  • Бланшард, Б., 1939, Природа мысли, Лондон: Аллен и Анвин.
  • BonJour, L., 1985, Структура эмпирического знания. Кембридж, Массачусетс: издательство Гарвардского университета.
  • –––, 1989, «Ответы и разъяснения», в «Современном состоянии теории когерентности: критические очерки эпистемических теорий Кейта Лерера и Лоуренса БонЖура» с «Ответами» Дж. У. Бендера (ред.), Дордрехт: Клувер.
  • –––, 1999, «Диалектика фундаментализма и когерентности», в «Блэквеллском руководстве по эпистемологии», Дж. Греко и Э. Соса (ред.), Малден, Массачусетс: Блэквелл.
  • Bovens, L, и Hartmann, S., 2003, Байесовская эпистемология, Оксфорд: Clarendon Press.
  • Бовенс Л., Олссон, Э. Дж., 2000, «Когерентность, надежность и байесовские сети», Mind, 109: 685–719.
  • –––, 2002, «Верить больше, меньше рисковать: о согласованности, истине и нетривиальных расширениях», Erkenntnis, 57: 137–150.
  • Cleve, JV, 2011, Может ли согласованность генерировать ордер Ex Nihilo? Вероятность и логика совпадающих свидетелей, Философия и феноменологические исследования, 82 (2): 337–380.
  • Кросс, CB, 1999, «Согласованность и правдоподобное оправдание», Анализ, 59: 186–93.
  • Дэвидсон, Д., 1986, «Когерентная теория знания и истины», «Правда и интерпретация», Э. Лепор (ред.), Оксфорд: Блэквелл, с. 307–319.
  • Дитрих Ф. и Моретти Л., 2005 г. «О связных наборах и передаче подтверждения», Philosophy of Science, 72 (3): 403–424.
  • Douven, I., и Meijs, W., 2007, «Измерение когерентности», Synthese 156 (3): 405–425.
  • Юинг, AC, 1934, Идеализм: критический обзор, Лондон: Метуэн.
  • Фительсон, Б., 2003, «Вероятностная мера когерентности», Анализ, 63: 194–199.
  • Glass, DH, 2002, «Связность, объяснение и байесовские сети», в Искусственном интеллекте и когнитивной науке, M. O'Neill и RFE Sutcliffe и др. (Ред.) (Конспект лекций по искусственному интеллекту, том 2464), Берлин: Springer-Verlag, стр. 177-182.
  • –––, 2007, «Меры когерентности и вывод к лучшему объяснению», Synthese, 157 (3): 257–296.
  • Harris, AJL and Hahn, U., 2009, «Байесовская рациональность в оценке множественных свидетельств: учет роли когерентности», журнал «Экспериментальная психология: обучение, память и познание», 35: 1366–1372.
  • Хьюмер, М., 1997, «Обоснование вероятности и согласованности», Южный философский журнал, 35: 463–472.
  • –––, 2007, «Слабая байесовская когерентность», Synthese, 157 (3): 337–346.
  • Хьюмер, М., 2011, «Опровергает ли теория вероятностей когерентность?», «Философский журнал», 108 (1): 35–54.
  • Kemeny, J. and Oppenheim, 1952, «Степени фактической поддержки, Философия науки, 19: 307–24.
  • Кляйн П. и Уорфилд Т. А., 1994, «Какая ценовая когерентность?», Анализ, 54: 129–132.
  • –––, 1996, «Нет помощи для связного», Анализ, 56: 118–121.
  • Кошольке, Дж. И Джекель, М., готовится к публикации, «Вероятностные меры когерентности: психологическое исследование оценки когерентности», Synthese, опубликовано в Интернете 11 января 2016 г., doi: 10.1007 / s11229-015-0996-6.
  • Лерер, К., 1990, Теория познания, первое издание, Боулдер: Вествью Пресс.
  • –––, 1997, «Обоснование, согласованность и знание», Erkenntnis, 50: 243–257.
  • –––, 2000, Теория знаний, второе издание, Боулдер: Вествью Пресс.
  • –––, 2003, «Согласованность, округлость и последовательность: ответы Лерера», в «Эпистемологии Кита Лерера», Э. Дж. Ольссона (ред.), Дордрехт: Kluwer, с. 309–356.
  • Льюис, CI, 1946, Анализ знаний и оценки, LaSalle: Открытый суд.
  • Lycan, WG, 1988, «Суждение и оправдание», Нью-Йорк: издательство Кембриджского университета.
  • –––, 2012, «Объяснительные опровержения (когерентность снова защищена)», Южный философский журнал, 50 (1): 5–20.
  • Meijs, W., 2006, «Когерентность как обобщенная логическая эквивалентность», Erkenntnis, 64: 231–252.
  • Meijs, W., и Douven, I., 2007, «О предполагаемой невозможности согласованности», Synthese, 157: 347–360.
  • Merricks, T., 1995, «От имени единого», Анализ, 55: 306–309.
  • Моретти, Л., 2007, «Пути, которыми когерентность способствует подтверждению», Synthese, 157 (3): 309–319.
  • Моретти Л., Акиба К., 2007. «Вероятностные меры когерентности и проблема индивидуации убеждений», Synthese, 154 (1): 73–95.
  • Neurath, O., 1983/1932, «Протоколные предложения», в Philosophical Papers 1913–1946, RS Cohen и M. Neurath (eds.), Dordrecht: Reidel.
  • Олссон, EJ, 1999, «Cohering with», Erkenntnis, 50: 273–291.
  • –––, 2001, «Почему согласованность не способствует установлению истины», Анализ, 61: 236-241.
  • –––, 2002, «В чем проблема когерентности и истины?», «Философский журнал», 99: 246–272.
  • –––, 2005, «Против когерентности: правда, вероятность и оправдание», Оксфорд: Clarendon Press.
  • Олссон, EJ, и Шуберт, S., 2007, «Меры согласованности, способствующие надежности», Synthese, 157 (3): 297–308.
  • Poston, T., 2014. Причина и объяснение: защита объяснительной когерентности, Нью-Йорк: Palgrave Macmillian.
  • Куайн, У. и Уллиан, Дж., 1970, Сеть веры, Нью-Йорк: Рэндом Хаус.
  • Rescher, N., 1973, Когерентная теория истины, Оксфорд: издательство Оксфордского университета.
  • –––, 1979, Когнитивная систематизация, Оксфорд: Блэквелл.
  • Roche, W., 2010, «Соглашение о когерентности, истине и свидетельстве», Acta Analytica, 25 (2): 243–257.
  • –––, 2013a, «Вероятностный отчет о когерентности», в Coherence: идеи из философии, юриспруденции и искусственного интеллекта, M. Araszkiewicz и J. Savelka (eds.), Dordrecht: Springer, pp. 59–91.
  • –––, 2013b, «О правдоподобности когерентности», Erkenntnis, 79 (S3): 1–19.
  • Schippers, M., 2014a, «Вероятностные меры когерентности: от ограничений адекватности к плюрализму», Synthese, 191: 3821–3845.
  • –––, 2014b, «Несогласованность и непоследовательность», Обзор символической логики, 7 (3), 511–528.
  • Schippers, M., и Siebel, M., 2015, «Несоответствие как пробный камень для мер согласованности», Theoria: Revista de Teoria, Historia y Fundamentos de la Ciencia, 30 (1): 11–41.
  • Шуберт, S., 2012a, «Обоснование и надежность когерентности: защита меры Сегендзи», Synthese, 187 (2): 305–319.
  • –––, 2012b, «Способствует ли когерентность надежности?», Synthese, 187 (2): 607–621.
  • –––, 2011, «Согласованность и надежность: случай совпадения свидетельств», Erkenntnis, 74, 263–275.
  • Schupbach, JN, 2008, «О предполагаемой невозможности байесовского когерентности», Philosophical Studies, 141 (3): 323–331.
  • –––, 2011, «Новая надежда на меру когерентности Сегендзи», Британский журнал по философии науки, 62 (1): 125–142.
  • Shogenji, T., 1999, «Является ли когерентность правдоподобной?», Анализ, 59: 338–345.
  • –––, 2007, «Почему когерентность выглядит правдоподобной», Synthese, 157 (3): 361–372.
  • –––, 2013, «Согласованность содержания и передача вероятностной поддержки», Synthese, 190: 2525–2545.
  • Зибель, М., 2004, «Об измерении согласованности по Фительсону», Анализ, 64: 189–190.
  • Соса, Е., 1980, «Плот и пирамида: согласованность и основы в теории познания», Midwest Studies in Philosophy, 5 (1): 3–26.
  • Thagard, P., 2000, Согласованность в мышлении и действии, Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
  • –––, 2005, «Свидетельство, достоверность и объяснительная согласованность», Erkenntnis, 63 (3): 295–316.
  • –––, 2007, «Согласованность, истина и развитие научного знания», Philosophy of Science, 74: 28–47.
  • Уилер, Г., 2012, «Объяснение границ результата невозможности Олссона», Южный философский журнал, 50: 136–50.
  • Уилер Г., Шейнс Р., 2013, «Согласованность и подтверждение через причинность», Mind, 142: 135–170.

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

  • Связность - Библиография - PhilPapers, на PhilPapers.org, поддерживается Дэвидом Бурже и Дэвидом Чалмерсом.
  • Связность в эпистемологии, Питер Мерфи, в Интернет-энциклопедии философии, Джеймс Физер (ред.).

Рекомендуем: