先验概率问题及其解决

由于主观贝叶斯主义主张，只要不违反一致性规范，一个理性的认知主体对一个假说的先验概率的赋值不再受其它限制。其批评者认为科学的客观性会因此被遗失。这就是主观贝叶斯主义面临的最大问题——先验概率问题。回应此批评的方案可分为两种：（1）先验概率的确不体现科学的客观性，但是随着经验证据的累积，不同认知主体后验概率的收敛则体现了科学的客观性。（2）用主体间概率代替主观概率。科学共同体的主体间概率是客观性的体现。在分析上述回应方案面临的困难后，尝试提出共同体概率，用共同体概率代替主观概率，以期解决先验概率问题。     

休谟难题的融贯论解决方案

归纳推理的基石“将来和过去相似”,可以从贝叶斯决策论找到一个理论的基础:尽管不同的主体对同一个事件的评估(即主观概率赋值)很可能是不同的,但是,为了避免陷入必输无疑的荷兰赌困境,就同一个主体而言,他/她在进行概率赋值时应当保持融贯,即有必要假定将来和过去是相似的。这个方案强调的是形式的分析,因此可能被批评缺乏对经验事实的关注。所以,我们提出了一个形式和内容并重的休谟难题的解决方案,并且进一步提出了一种新的归纳推理研究方法:基于证据的贝叶斯主义进路。     

论豪森对无奇迹论证的反驳与推进

作为实在论辩护的核心策略之一,无奇迹论证试图从科学的经验性成功推论其"近似真理性",并以"无奇迹"作为置信度指标。豪森分析了无奇迹论证的基本逻辑,批评了其在"近似真理"概念上的问题与逻辑困境,并通过揭示论证过程中的基础概率谬误否定了其逻辑有效性。随后,通过引入主观概率解释以及"休谟不等式",豪森提出了一个逻辑上有效的无奇迹论证形式。在贝叶斯主义的框架下,该论证保证了一定的客观性,且与实在论辩护的"局域化"策略殊途同归,从而为实在论提供了较为合理的辩护。     

关于归纳逻辑的若干问题——对现代归纳逻辑的回顾与展望

本通过从现代归纳逻辑的诸多问题中选出休谟问题、经验主义概率归纳逻辑、逻辑主义概率归纳逻辑、主观主义概率归纳逻辑、贝叶斯定理、无差别原则、相关变项法、非帕斯卡概率归纳逻辑、局部归纳逻辑与整体归纳逻辑等九个问题加以讨论,展示出现代归纳逻辑的发展脉络及其前景。笔认为,局部归纳逻辑在很大程度上是绕过谟问题以及其他一些疑难问题的,因而尽管它对于现代归纳逻辑的发展起了相当大的促进作用,但是过于宽泛的局部化     

老证据问题的成因与解决对策探析

老证据问题起源于美国当代哲学家格莱莫尔针对贝叶斯主义所提出的责难,该问题所展示的困境是,贝叶斯认证理论似乎不能解释此前已知的证据如何给受检假说提供新的支持。本文从分析格莱莫尔论证的前提着手,指出他没有恰当区分已知事实与背景知识以及没有留意贝叶斯检验模型对于多理论竞争框架的承诺是导致老证据问题的关键,并在此基础上探讨贝叶斯认证理论处理老证据问题的思路与机制。     

科学解释的贝叶斯网络模型探析

解释项和被解释项之间的逻辑相关、统计相关以及因果相关等语义学模型都不能揭示科学解释的内在机制。解释必须涉及语境,必须关注解释主体。范·弗拉森和阿欣斯坦等人把解释拓展为理论、事实和语境的三元关系,但因为不是基于解释者的模型,也不能摆脱解释困境。基于贝叶斯网络的解释模型介于解释模型的语义学进路和语用学进路之间,它立足于把解释的因果关系和解释者的信念相结合,把定性解释和定量解释考虑在内从而避免科学解释陷入困境。     

最佳解释推理是一种独立的推理模式吗?——试论最佳解释推理、贝叶斯推理和决策推理之关系

最佳解释推理(IBE)在其表述上存在很大的歧义性,这使它与归纳推理特别是贝叶斯推理之间的关系及其独立性问题成为争论的热点之一。本文将IBE作了狭义、中义和广义的区分,并引入决策推理加以比较,从而得出如下结论:狭义的IBE相当于贝叶斯认证的似然推理;中义的IBE相当于贝叶斯条件化推理及其初始概率的确定;广义的IBE相当于决策推理,其接受规则(可爱性原则)相当于最大期望效用原则。总之,IBE一旦被给予严格的表述,要么相当于贝叶斯推理,要么相当于决策推理,因而失去自己的独立性。     

假说的经验支持与理论支持之间的张力——从范式理论和贝叶斯方法的角度看

一个科学假说的确立受到两方面的支持,即经验支持和理论支持。在检验假说的过程中既会出现经验和理论同时支持的情况,也会出现二者作用相反的情况。库恩范式理论和贝叶斯方法可用于说明这两种支持之间的张力关系。根据范式理论,在常规科学时期,理论支持对于假说的确立起着决定性的作用;在科学革命时期,经验支持对于假说的确立起着决定性的作用。贝叶斯方法则通过假说的验前概率和验后概率提供了一种将经验支持和理论支持综合起来的检验模式。     

量子认知的研究回溯、核心应用领域与未来展望

量子认知是当代认知科学哲学体系中的一个新型的边缘分支学科,借助量子力学理论的数学方法对认知科学哲学领域中的现象构建模型,从而研究与描述人类认知,最为核心的应用领域是决策行为。近年来,一种基于量子理论的量子决策模型为解决传统决策模型难以解决的问题提供了新的思路。该模型打破了传统决策模型中经典概率理论的禁锢,为决策理论的发展指明了新的方向。然而,相较于其他较为成熟的认知科学哲学分支,量子认知的研究仍处于起步和发展阶段,还需要深入开展量子认知的基础理论研究、积极探索量子认知的神经生理基础、构建类量子贝叶斯网络以优化决策、发展量子博弈以拓宽量子认知疆域等。     

萨维奇确定性原则的逻辑与认知分析

萨维奇将确定性原则作为其决策理论体系的一条重要公理,以确保决策者的偏好具有一致性。然而,确定性原则遭到了阿莱悖论等诸多难题的挑战,致使期望效用理论的合理性遭到质疑。从认知的角度看,确定性难题可以由框架错觉、不恰当的问题情境、非结果主义推理方式等非理性因素所导致。从逻辑的角度看,确定性难题源于人们错误地将确定性原则当作了一个逻辑原则。因而,在运用确定性原则时,必须注意它的应用条件和适用范围,或者引入非线性的决策权重以建构起更加具有解释力的权重效用理论,从而实现对确定性难题的消解。