Вычислительная эпистемология

Субдисциплина формальной эпистемологии

Вычислительная эпистемология — это подраздел формальной эпистемологии , изучающий внутреннюю сложность индуктивных проблем для идеальных и вычислительно ограниченных агентов. Короче говоря, вычислительная эпистемология относится к индукции так же, как теория рекурсии относится к дедукции . Она применялась к проблемам философии науки .

Темы

Некоторые темы вычислительной эпистемологии включают в себя:

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

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

• понятие логической надежности для индуктивных задач

Цитаты

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, огрубление вопроса или увеличение набора потенциальных стратегий — все это, как правило, облегчает решение проблемы» (Келли, 2000а)

О расхождении вычислительной эпистемологии с байесовской теорией подтверждения и т.п.:

«Всякий раз, когда вы склонны объяснять какую-либо особенность науки с точки зрения вероятности и подтверждения, уделите минутку, чтобы посмотреть, как эта проблема будет выглядеть с точки зрения сложности и успешности» (Келли, 2000а)

Вычислительная эпистемология в двух словах:

Формальная теория обучения очень проста в общих чертах. Индуктивная проблема определяет диапазон эпистемически возможных миров, в которых необходимо добиться успеха, и определяет, какой вид вывода будет правильным, где правильность может воплощать как содержание, так и истину (или некоторую аналогичную добродетель, такую ​​как эмпирическая адекватность). Каждый возможный мир создает входной поток, который индуктивный метод обрабатывает последовательно, генерируя свой собственный выходной поток, который может завершиться (заканчиваясь отметкой, указывающей на этот факт) или продолжаться вечно. Понятие успеха определяет, как метод должен сходиться к правильному выводу 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, указанных в проблеме. Мы говорим, что такой метод надежен, поскольку он успешен во всех эпистемически возможных мирах. Из двух нерешений одно так же надежно, как и другое, только в том случае, если оно успешно во всех мирах, в которых успешно другое. Вот и все! (Келли и др., 1997 г.)

О надлежащей роли методологии :

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

Смотрите также

• Теория алгоритмического обучения
• Эпистемология Android
• Теория подтверждения Байеса
• Пересмотр убеждений
• Теория вычислительного обучения
• Эпистемология
• Языковая идентификация в пределе
• Машинное обучение
• Проблема индукции

Ссылки

• Блюм, М. и Блюм, Л. (1975). «К математической теории индуктивного вывода», Информация и управление, 28.
• Фельдман, Ричард, Натурализованная эпистемология, Стэнфордская энциклопедия философии (издание осень 2001 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
• Глимур, К. и Келли, К. (1992). «Совершенно современный Менон», в: Вывод, объяснение и другие разочарования, под ред. Джона Эрмана, Издательство Калифорнийского университета.
• Голд, Э.М. (1965) «Ограничительная рекурсия», Журнал символической логики 30: 27-48.
• Голд, Э. Марк (1967), Языковая идентификация в пределе (PDF) , т. 10, Информация и управление , стр. 447–474[1]
• Гаек, Алан, Интерпретации вероятности, Стэнфордская энциклопедия философии (лето 2003 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
• Харрелл, М. (2000). Хаос и надежное знание, докторская диссертация, Калифорнийский университет в Сан-Диего.
• Харрелл, М. и Глимур, К. (2002). «Подтверждение и хаос», Философия науки, том 69 (2002), 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: Cambridge University Press.
• Хендрикс, Винсент Ф., Джон Саймонс Эпистемическая логика, Стэнфордская энциклопедия философии (издание весны 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: Oxford University Press.
• Келли, Кевин (2000a). «Логика успеха», Британский журнал философии науки 51:4, 639-660.
• Келли, Кевин (2000b). «Логизированный натурализм», в книге «После Поппера, Куна и Фейерабенда: текущие вопросы научного метода», редакторы Р. Нола и Х. Санки, 34 Дордрехт: Kluwer, 2000, стр. 177–210.
• Келли, Кевин (2002). «Эффективная сходимость подразумевает бритву Оккама», Труды Международного семинара 2002 года по вычислительным моделям научного обоснования и приложений, Лас-Вегас, США, 24–27 июня 2002 г.
• Келли, Кевин (2004a). «Невычислимость: проблема внутренней индукции», Теоретическая информатика, стр. 317: 2004, 227-249.
• Келли, Кевин (2004b). "Теория обучения и эпистемология", в Handbook of Epistemology, I. Niiniluoto, M. Sintonen, and J. Smolenski, eds. Дордрехт: Kluwer, 2004
• Келли, Кевин (2004c). «Оправдание как эффективность поиска истины: как работает бритва Оккама», Minds and Machines 14: 2004, стр. 485–505.
• Келли, Кевин (2005a). «Простота, истина и бесконечная игра науки» рукопись
• Келли, Кевин (2005b). «Обучение, простота, правда и дезинформация» рукопись
• Келли, К. и Глимур, К. (2004). «Почему вероятность не охватывает логику научного обоснования», в книге Кристофера Хичкока, ред., Современные дебаты в философии науки, Лондон: Blackwell, 2004. Келли, К. и Шульте, О. (1995) «Вычислимая проверяемость теорий, делающих невычислимые предсказания», Erkenntnis 43, стр. 29–66.
• Келли, К., Шульте, О. и Юль, К. (1997). «Теория обучения и философия науки», Философия науки 64, 245-67. Келли, К., Шульте, О. и Хендрикс, В. (1995) «Пересмотр надежного убеждения». Труды 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», под ред. Па Шилппа, 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, У. В. (1992) В поисках истины, Кембридж: Издательство Гарвардского университета.
• Райхенбах, Ганс (1949). «Прагматическое обоснование индукции», в книге «Чтения по философскому анализу», под ред. Х. Фейгля и В. Селларса (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, У. (1967) Логика научного вывода, Питтсбург: Издательство Питтсбургского университета.
• Салмон, В. (1991). «Оправдание индукции Ганса Райхенбаха», Erkenntnis 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: исследование проблемы индукции», Британский журнал философии науки, 51: 771-806.
• Шульте, О. (2003). Формальная теория обучения, Стэнфордская энциклопедия философии (издание осень 2003 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
• Шульте, О. и Юль, К. (1996). «Топология как эпистемология», The Monist 79, 1:141-147.
• Зиг, Вильфрид (2002a). «Вычисления человека и машины: математическое представление» в: Труды Краковского международного конгресса логики, методологии и философии науки, серия «Синтез», Kluwer Academic Publishers, 2002, 245-260.
• Sieg, Wilfried (2002b). «Вычисления человеком и машиной: концептуальный анализ» в: Reflections on the Foundations of Mathematics, (редакторы Sieg, Sommer и Talcott), 2002, 396-415
• Стьюп, Маттиас, Эпистемология, Стэнфордская энциклопедия философии (зимнее издание 2005 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
• Тэлботт, Уильям, Байесовская эпистемология, Стэнфордская энциклопедия философии (издание осень 2001 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).

Внешние ссылки

• Научные направления: вычислительная эпистемология, Кевин Келли