Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 3 olvasói szavazat alapján történt.
Hume's Problem Solved: The Optimality of Meta-Induction
Hume indukciós problémájának új megközelítése, amely a meta-indukció szintjén igazolja az indukció optimumát.
Hume indukció igazolásának problémája évszázadok óta az episztemológia legnagyobb kihívásai közé tartozik. Ebben a könyvben Gerhard Schurz új megközelítést javasol Hume problémájához. Elismerve Hume érveinek erejét az indukció megbízhatóságának nem körkörös igazolásának lehetősége ellen, Schurz ehelyett az indukció, pontosabban a meta-indukció (az indukció alkalmazása konkurens előrejelzési modellekre) optimális voltának nem körkörös igazolásának lehetőségét mutatja be. A számítógépes tanuláselmélet felfedezéseire támaszkodva Schurz bemutatja, hogy egy regret-alapú tanulási stratégia, az attrakcióval súlyozott meta-indukció minden lehetséges világban optimális az előrejelzési módszerek közül, amelyek az episztemikus ágens számára elérhetőek. Sőt, a meta-indukció a priori igazolása a tárgyindukció nem körkörös a posteriori igazolását generálja. E két eredmény együttesen nem körkörös megoldást nyújt Hume problémájára.
Schurz tárgyalja az indukció problémájáról szóló filozófiai vitát, kitérve a Hume-probléma megoldására tett összes fontosabb kísérletre, és ismerteti azok hiányosságait; tételek sorát mutatja be, amelyekhez e tételek tartalmát szemléltető számítógépes szimulációk leírása társul (a bizonyítások matematikai függelékben szerepelnek); valamint megvédi, finomítja és alkalmazza a meta-indukció optimális voltára vonatkozó alapvető felismeréseket, és elmagyarázza az alkalmazásokat a szomszédos tudományágakban, beleértve az előrejelző tudományokat, a kognitív tudományokat, a társadalmi episztemológiát és az általánosított evolúcióelméletet. Végül Schurz általánosítja az optimalitáson alapuló igazolás módszerét egy új igazolási stratégiára az ismeretelméletben, azzal érvelve, hogy az optimalitáson alapuló igazolással elkerülhetők az igazoló körkörösség és a regresszió problémái.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)