Генри Э. Кибург мл.

Генри Э. Кибург-младший (1928–2007) был профессором моральной философии Гидеона Бербанка и профессором компьютерных наук в Рочестерском университете , штат Нью-Йорк, и выдающимся ученым Пейса в Институте человеческого и машинного познания , Пенсакола, Флорида. Его первые преподавательские должности были в Институте Рокфеллера , Денверском университете , Уэслианском колледже и Государственном университете Уэйна .

Кибург работал в области вероятности и логики и известен своим «Лотерейным парадоксом» (1961). Кибург также редактировал « Исследования субъективной вероятности» (1964) вместе с Говардом Смоклером. Из-за связи этой коллекции с байесовской вероятностью Кибурга часто ошибочно принимают за байесовца. Его собственная теория вероятностей изложена в книге «Логические основы статистического вывода» (1974), теории, которая впервые обрела форму в его книге 1961 года « Вероятность и логика рационального убеждения» (в свою очередь, работе, тесно связанной с его докторской диссертацией). Кибург описывает свою теорию как кейнсианскую и фишерианскую (см. Джона Мейнарда Кейнса и Рональда Фишера ), реализацию обещаний Рудольфа Карнапа и Ганса Райхенбаха о логической вероятности, основанной на эталонных классах, реакцию на статистику Неймана-Пирсона (см. Ежи Неймана , Карла Пирсона и леммы Неймана–Пирсона ), и нейтральны по отношению к байесовской конфирмационной кондиционализации. По последнему вопросу Кибург провел обширную дискуссию в литературе со своим другом и коллегой на всю жизнь. Исаак Леви .

Более поздние основные работы Кибурга включают «Эпистемология и умозаключение» сборник эссе (1983); Теория и измерение (1984), ответ на «Основы измерения » Кранца-Люса-Суппеса-Тверски ; и «Наука и разум» (1990), целью которого является развеять опасения Карла Поппера и Бруно де Финетти по поводу того, что эмпирические данные не могут подтвердить универсальную количественную научную аксиому (например, F = ma ).

Кибург был членом Американской ассоциации развития науки (1982 г.), членом Американской академии искусств и наук (1995 г.), членом Американской ассоциации искусственного интеллекта (2002 г.) и лауреатом медали Батлера за философию в области философии. Сильвер из Колумбийского университета , где он получил докторскую степень Эрнеста Нагеля под руководством . Кибург также был выпускником Йельского университета и стипендиатом Гуггенхайма 1980 года .

Кибург владел фермой в Лионе, штат Нью-Йорк , где он вместе со своей женой Сарой разводил крупный рогатый скот породы Ангус и продвигал системы ветряных турбин для энергонезависимых фермеров.

Философские

Несколько профессоров философии сегодня когда-то были студентами Генри Кибурга, в том числе Дэниел Деннетт , Роберт Сталнакер , Рич Томасон, Тедди Зайденфельд и Уильям Л. Харпер.

Его студентами, защитившими диссертацию по искусственному интеллекту, были Рональд Луи , Бюлент Муртезаоглу и Чох Ман Тенг, а также постдокторант Фахим Бахус. Среди его студентов-философов были дочь Алиса Кибург, Мариам Талос, Грегори Уиллер , Уильям Харпер, Абхая Наяк, Прашанта Бандиопадхайя, помимо перечисленных выше.

Теория вероятностей

Кибурга Несколько идей отличают кибургианскую или эпистемологическую интерпретацию вероятности :

• Вероятность измеряется интервалом (некоторые ошибочно принимают это за близость к теории Демпстера-Шафера , но Кибург решительно отвергает их правило комбинирования; его работа оставалась ближе к доверительным интервалам и часто интерпретировалась байесовцами как приверженность набору распределений. , от чего Кибург не отрекся)
• Все утверждения о вероятности можно свести к прямому выводу частоты в эталонном классе (на основе выводов прямого вывода могут быть вычисления по правилу Байеса, но в теории Кибурга нет ничего похожего на априорное распределение)
• Эталонный класс является наиболее конкретным классом с подходящим знанием частоты (это правило Райхенбаха, которое уточнил Кибург; его структура позже была переосмыслена рассуждений как отменяемая система Джоном Л. Поллоком , но Кибург никогда не намеревался вычислить объективные вероятности, чтобы быть сокращено ограниченной рациональностью из-за несовершенства вычислений)
• Все вероятностные выводы основаны на знании частот и свойств, а не на незнании частот; однако случайность — это, по сути, отсутствие знания о предвзятости (Кибург особенно отвергает здесь методы максимальной энтропии Гарольда Джеффриса , И. Т. Джейнса и другие варианты использования Принципа безразличия ; и Кибург не согласен здесь с Исааком Леви , который считает, что случайность должна быть положительно утверждена при знании соответствующих физических симметрий)
• Нет разногласий по поводу вероятности, если есть согласие относительно соответствующих знаний; это объективизм, относящийся к состоянию доказательности (т. е. относящийся к набору наблюдаемых частот свойств в классе и набору заявленных свойств событий)

Пример: предположим, что корпус Знаний находится на уровне принятия. В этом корпусе содержатся утверждения,

 e представляет собой T1  и  e представляет собой T2  .
 

Наблюдаемое

 частота P среди T1  равна 0,9.
 

Наблюдаемое

 частота P среди T2  равна 0,4.
 

Какова вероятность того, что e является P ?

Здесь есть два конфликтующих ссылочных класса, поэтому вероятность равна либо [0, 1] , либо некоторому интервалу, объединяющему .4 и .9, который иногда равен просто [.4, .9] (но часто будет другой вывод). гарантировано). Добавление знаний

 Все Т1 являются Т2. 

теперь делает T1 наиболее подходящим ссылочным классом и доминатором всех мешающих ссылочных классов. Благодаря этому универсальному утверждению о включении классов,

 вероятность равна [.9, .9] по  прямому выводу из T1  .
 

Правила Кибурга применимы к конфликтам и подчинению в сложных частичных порядках.

принципы рациональной

Выводы Кибурга всегда соотносятся с уровнем принятия , который определяет совокупность морально определенных утверждений. Это похоже на уровень уверенности, за исключением того, что теория Неймана-Пирсона запрещена для ретроспективных расчетов и принятия пост-наблюдений, в то время как эпистемологическая интерпретация вероятности Кибурга разрешает и то, и другое. На уровне принятия любое утверждение, которое более вероятно, чем уровень принятия, может быть принято как нечто несомненное. Это может создать логическую непоследовательность, которую Кибург проиллюстрировал в своем знаменитом лотерейном парадоксе .

В приведенном выше примере вычисление того, что e представляет собой P с вероятностью 0,9, позволяет категорически принять утверждение e является P на любом уровне принятия ниже, чем 0,9 (предполагая также, что расчет был выполнен на уровне принятия выше .9). Интересное противоречие заключается в том, что очень высокий уровень признания содержит мало доказательных заявлений. Они даже не включают в себя необработанные наблюдения за чувствами , если в прошлом эти чувства часто обманывались. Аналогичным образом, если измерительное устройство сообщает в пределах интервала погрешности с коэффициентом 0,95, то никакие измеримые утверждения не будут приемлемы на уровне выше 0,95, если только интервал погрешности не расширится. Между тем, на более низких уровнях принятия приемлемо столько противоречивых утверждений, что без противоречий невозможно вывести ничего полезного.

Подход Кибурга к универсально квантифицированным предложениям заключается в добавлении их к Ур-корпусу или смысловым постулатам языка. Там утверждение типа F = ma или предпочтение транзитивно дает дополнительные выводы на всех уровнях принятия. В некоторых случаях добавление аксиомы дает предсказания, которые не опровергаются опытом. Это приемлемые теоретические постулаты (и их еще надо упорядочить по какой-то простоте). В других случаях теоретический постулат противоречит фактам и наблюдениям, основанным на измерениях, поэтому постулат должен быть отвергнут. Таким образом, Кибург предлагает вероятностно-опосредованную модель предсказательной силы , формирования научных теорий, сети убеждений и языковых вариаций. Теория принятия опосредует противоречие между лингвистическими категорическими утверждениями и эпистемологией, основанной на вероятности.

Внешние ссылки

• Официальный некролог