Вычислительная эпистемология

Вычислительная эпистемология — это раздел формальной эпистемологии , который изучает внутреннюю сложность индуктивных задач для идеальных и ограниченных в вычислительном отношении агентов. Короче говоря, вычислительная эпистемология для индукции является тем же, чем теория рекурсии для дедукции . Это было применено к проблемам философии науки .

Темы

Некоторые из тем вычислительной эпистемологии включают:

существенное сходство индукции и дедукции (что иллюстрируется систематическими аналогиями между соответствующими классами сложности )
трактовка методов открытия, прогнозирования и оценки как эффективных процедур ( алгоритмов ) берет свое начало в теории алгоритмического обучения .
характеристика задач индуктивного вывода как состоящих из:

набор соответствующих возможностей ( возможных миров ), каждая из которых определяет некоторую потенциально бесконечную последовательность входных данных для научного метода ,
вопрос, потенциальные ответы на который разделяют соответствующие возможности (в теоретико-множественном смысле),
конвергентный критерий успеха и
набор допустимых методов

понятие логической надежности для индуктивных задач

Котировки

Определение вычислительной эпистемологии:

«Вычислительная эпистемология — это междисциплинарная область, которая занимается отношениями и ограничениями между реальностью, мерой, данными, информацией, знаниями и мудростью» (Ругай, 2013).

Об упрощении решения индуктивных задач:

«Устранение соответствующих возможностей, ослабление критерия сходимости, усложнение вопроса или увеличение набора потенциальных стратегий — все это, как правило, облегчает решение проблемы» (Kelly, 2000a).

Об отличии вычислительной эпистемологии от байесовской теории подтверждения и тому подобного:

«Всякий раз, когда вы склонны объяснять какую-либо особенность науки с точки зрения вероятности и подтверждения, найдите время и посмотрите, как будет выглядеть проблема с точки зрения сложности и успеха» (Kelly, 2000a).

Вычислительная эпистемология в двух словах:

Теория формального обучения очень проста в общих чертах. Индуктивная проблема определяет диапазон эпистемически возможных миров, в которых можно добиться успеха, и определяет, какой тип вывода будет правильным, где правильность может включать в себя как содержание, так и истину (или какое-то аналогичное достоинство, такое как эмпирическая адекватность). Каждый возможный мир порождает входной поток, который индуктивный метод последовательно обрабатывает, генерируя собственный выходной поток, который может завершаться (заканчиваться отметкой, указывающей на этот факт) или продолжаться вечно. Понятие успеха определяет, как метод должен сходиться к правильному результату в каждом возможном мире. Метод решает проблему (в заданном смысле) только в том случае, если метод успешен (в соответствующем смысле) в каждом из возможных миров, заданных проблемой. Мы говорим, что такой метод надежен, поскольку он эффективен во всех эпистемически возможных мирах. Из двух нерешений одно так же надежно, как и другое, на случай, если оно преуспеет во всех мирах, в которых преуспеет другое. Вот и все, что нужно! (Келли и др., 1997 г.)

О надлежащей роли методологии :

«Эмпирическая наука должна исследовать детали механизмов, с помощью которых мы отслеживаем, а методологи должны разрабатывать и совершенствовать еще лучшие (инференциальные) механизмы и методы» (Нозик, 1981).

См. также

Ссылки

Блюм М. и Блюм Л. (1975). « К математической теории индуктивного вывода », Информация и управление, 28.
Фельдман, Ричард, Натурализованная эпистемология , Стэнфордская энциклопедия философии (выпуск осенью 2001 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
Глимур К. и Келли К. (1992). «Совершенно современный Мено», в: Выводы, объяснения и другие разочарования, под ред. Джон Эрман, издательство Калифорнийского университета.
Голд, Э.М. (1965) «Ограничивающая рекурсия», Журнал символической логики 30: 27–48.
Голд, Э. Марк (1967), Предельная языковая идентификация (PDF) , том. 10, Информация и управление , стр. 447–474 [1]
Хайек, Алан, Интерпретации вероятности , Стэнфордская энциклопедия философии (выпуск лета 2003 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
Харрелл, М. (2000). Хаос и достоверные знания, к.т.н. Диссертация, Калифорнийский университет в Сан-Диего.
Харрелл М. и Глимур К. (2002). «Подтверждение и хаос», Философия науки, том 69 (2002 г.), страницы 256–265.
Хоторн, Джеймс, Индуктивная логика , Стэнфордская энциклопедия философии (зимнее издание 2005 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
Хендрикс, Винсент Ф. (2001). Конвергенция научных знаний, Дордрехт: Springer.
Хендрикс, Винсент Ф. (2006). Основная и формальная эпистемология, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.
Хендрикс, Винсент Ф., Джона Саймонса Эпистемическая логика , Стэнфордская энциклопедия философии (выпуск весной 2006 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
Ходжес, Уилфрид, Логика и игры , Стэнфордская энциклопедия философии (зимнее издание 2004 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
Келли, Кевин (1996). Логика надежного расследования, Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.
Келли, Кевин (2000a). «Логика успеха», Британский журнал философии науки 51:4, 639–660.
Келли, Кевин (2000b). «Логизация натурализма», в книге «Поппер, Кун и Фейерабенд: текущие проблемы научного метода», Р. Нола и Х. Сэнки, ред., 34 Dordrecht: Kluwer, 2000, стр. 177–210.
Келли, Кевин (2002). «Эффективная конвергенция подразумевает бритву Оккама», материалы Международного семинара 2002 г. по вычислительным моделям научных рассуждений и приложений, Лас-Вегас, США, 24–27 июня 2002 г.
Келли, Кевин (2004a). «Невычислимость: интернализованная проблема индукции», Theoretical Computer Science, стр. 317: 2004, 227–249.
Келли, Кевин (2004b). «Теория обучения и эпистемология», в «Справочнике по эпистемологии», И. Нинилуото, М. Синтонен и Дж. Смоленски, ред. Дордрехт: Клювер, 2004 г.
Келли, Кевин (2004c). «Оправдание как эффективность установления истины: как работает бритва Оккама», Minds and Machines 14: 2004, стр. 485–505.
Келли, Кевин (2005a). Рукопись «Простота, истина и бесконечная игра науки»
Келли, Кевин (2005b). Рукопись «Обучение, простота, истина и дезинформация».
Келли К. и Глимур К. (2004). «Почему вероятность не отражает логику научного обоснования», в издании Кристофера Хичкока, «Современные дебаты в философии науки», Лондон: Блэквелл, 2004. Келли, К., и Шульте, О. (1995) «Вычислимое Тестируемость теорий, делающих невычислимые предсказания», Erkenntnis 43, стр. 29–66.
Келли К., Шульте О. и Юл К. (1997). «Теория обучения и философия науки», Philosophy of Science 64, 245–67. Келли К., Шульте О. и Хендрикс В. (1995) «Пересмотр надежных убеждений». Материалы XII Объединенного международного конгресса по логике, методологии и философии науки.
Нозик, Р. (1981) Философские объяснения, Кембридж: Издательство Гарвардского университета.
Ошерсон Д., Стоб М. и Вайнштейн С. (1985). Системы, которые обучаются, 1-е изд., Кембридж: MIT Press.
Патнэм, Х. (1963). «Степень подтверждения» и «индуктивная логика»», в «Философии Рудольфа Карнапа», изд. Па Шилпп, Ла Саль, Иллинойс: Открытый суд.
Патнэм, Х. (1965). «Предикаты проб и ошибок и решение проблемы Мостовского», Журнал символической логики, 30 (1): 49-57, 1965.
Куайн, Западная Вирджиния (1992) В поисках истины, Кембридж: Издательство Гарвардского университета.
Райхенбах, Ганс (1949). «Прагматическое обоснование индукции», в «Чтениях по философскому анализу», под ред. Х. Фейгл и В. Селларс (Нью-Йорк: Appleton-Century-Crofts, 1949), стр. 305–327.
Ругай, Н. (2013) «Вычислительная эпистемология: от реальности к мудрости», второе издание, книга, Lulu Press, ISBN 978-1-300-47723-5 .
Салмон, В. (1967) Логика научных выводов, Питтсбург: University of Pittsburgh Press.
Салмон, В. (1991). «Оправдание индукции Гансом Райхенбахом», Insight 35:99–122.
Шульте, О. (1999a). «Эпистемология средств и целей», Британский журнал философии науки, 50, 1–31.
Шульте, О. (1999b). «Логика надежного и эффективного исследования», Журнал философской логики 28, 399–438.
Шульте, О. (2000). «Вывод принципов сохранения в физике элементарных частиц: тематическое исследование проблемы индукции», Британский журнал философии науки, 51: 771-806.
Шульте, О. (2003). Теория формального обучения , Стэнфордская энциклопедия философии (выпуск осенью 2003 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
Шульте О. и Юл К. (1996). «Топология как эпистемология», The Monist 79, 1:141–147.
Зиг, Вильфрид (2002a). « Расчеты человека и машины: математическое представление » в: Труды Краковского международного конгресса по логике, методологии и философии науки, серия Synthese, Kluwer Academic Publishers, 2002, 245–260.
Зиг, Вильфрид (2002b). «Расчеты человека и машины: концептуальный анализ» в: Размышления об основах математики (Зиг, Зоммер и Талкотт, ред.), 2002, 396–415.
Штойп, Матиас, Эпистемология , Стэнфордская энциклопедия философии (зимнее издание 2005 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
Тэлботт, Уильям, Байесианская эпистемология , Стэнфордская энциклопедия философии (выпуск осенью 2001 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).

Внешние ссылки

Области исследований: Вычислительная эпистемология , Кевин Келли