Henry E. Kyburg Jr.

Henry E. Kyburg Jr. (1928–2007) var Gideon Burbank professor i moralfilosofi och professor i datavetenskap vid University of Rochester , New York, och Pace Eminent Scholar vid Institute for Human and Machine Cognition, Pensacola, Florida. Hans första fakultetstjänster var vid Rockefeller Institute , University of Denver , Wesleyan College och Wayne State University .

Kyburg arbetade med sannolikhet och logik och är känd för sin Lottery Paradox (1961). Kyburg redigerade också Studies in Subjective Probability (1964) med Howard Smokler. På grund av denna samlings relation till Bayesiansk sannolikhet missförstås Kyburg ofta som en Bayesian. Hans egen teori om sannolikhet beskrivs i Logical Foundations of Statistical Inference (1974), en teori som först fann form i hans bok från 1961 Probability and the Logic of Rational Belief (i sin tur ett arbete som är nära relaterat till hans doktorsavhandling). Kyburg beskriver sin teori som keynesiansk och fiskare (se John Maynard Keynes och Ronald Fisher ), en leverans på löftena från Rudolf Carnap och Hans Reichenbach för en logisk sannolikhet baserad på referensklasser, en reaktion på Neyman–Pearsons statistik (se Jerzy Neyman , Karl Pearson och Neyman–Pearsons lemma ), och neutrala med avseende på Bayesiansk konfirmationskonditionalisering. Om det senare ämnet hade Kyburg en utökad diskussion i litteraturen med livslånga vän och kollega Isaac Levi .

Kyburgs senare stora verk inkluderar Epistemology and Inference (1983), en samling essäer; Theory and Measurement (1984), ett svar på Krantz–Luce–Suppes–Tverskys grunder för mätning ; och Science and Reason (1990), som försöker dämpa Karl Poppers och Bruno de Finettis farhågor om att empiriska data inte skulle kunna bekräfta ett universellt kvantifierat vetenskapligt axiom (t.ex. F = ma ).

Kyburg var Fellow i American Association for the Advancement of Science (1982), Fellow vid American Academy of Arts and Science (1995), Fellow i American Association for Artificial Intelligence (2002) och mottagare av Butler Medal for Philosophy i Silver från Columbia University , där han disputerade med Ernest Nagel som rådgivare. Kyburg var också en examen från Yale University och en Guggenheim Fellow 1980 .

Kyburg ägde en gård i Lyons, New York, där han födde upp Angus -boskap med sin fru Sarah och främjade vindkraftssystem för energioberoende bönder.

Filosofiska släktingar

Flera professorer i filosofi idag var en gång studenter från Henry Kyburg, inklusive Daniel Dennett , Robert Stalnaker , Rich Thomason, Teddy Seidenfeld och William L. Harper.

Hans AI-avhandlingsstudenter var Ronald Loui , Bulent Murtezaoglu och Choh Man Teng, och postdoktorn Fahiem Bacchus. Hans filosofielever inkluderade dottern Alice Kyburg, Mariam Thalos, Gregory Wheeler , William Harper, Abhaya Nayak, Prashanta Bandyopadhaya, förutom de som listas ovan.

Sannolikhetsteori

Flera idéer särskiljer Kyburgs kyburgska eller epistemologiska tolkning av sannolikhet:

• Sannolikhet mäts med ett intervall (vissa missar detta som en affinitet till Dempster-Shafer-teorin , men Kyburg avvisar bestämt deras kombinationsregel; hans arbete förblev närmare konfidensintervall och tolkades ofta av Bayesianer som ett åtagande till en uppsättning distributioner , vilket Kyburg inte förnekade)
• Alla sannolikhetspåståenden kan spåras till direkt inferens av frekvens i en referensklass (det kan finnas Bayes-regelberäkningar på direkta slutsatser, men det finns inget som en tidigare fördelning i Kyburgs teori)
• Referensklassen är den mest specifika klassen med lämplig frekvenskunskap (detta är Reichenbach-regeln, som Kyburg preciserade; hans ramverk omtolkades senare som ett försumbart resonemangssystem av John L. Pollock , men Kyburg avsåg aldrig att beräkningen av objektiva sannolikheter skulle vara genväg av begränsad rationalitet på grund av beräkningsfel)
• Alla sannolikhetsslutledningar är baserade på kunskap om frekvenser och egenskaper, inte okunskap om frekvenser; Men slumpmässighet är i huvudsak bristen på kunskap om partiskhet (Kyburg avvisar särskilt de maximala entropistiska metoderna av Harold Jeffreys , ET Jaynes och andra användningar av principen om likgiltighet här; och Kyburg håller inte med Isaac Levi som anser att slumpen måste hävdas positivt. efter kunskap om relevanta fysiska symmetrier)
• Det råder ingen oenighet om sannolikheten när det väl finns enighet om relevant kunskap; detta är en objektivism som är relativiserad till ett bevistillstånd (dvs. relativiserat till en uppsättning observerade frekvenser av egenskaper i en klass och en uppsättning påstådda egenskaper hos händelser)

Exempel: Antag att en kunskapskorpus på en nivå av acceptans. I denna korpus finns uttalanden,

  e är en T1  och  e är en T2  . 

Den observerade

  frekvensen av P bland T1  är 0,9. 

Den observerade

  frekvensen av P bland T2  är 0,4. 

Vad är sannolikheten att e är ett P ?

Här finns det två motstridiga referensklasser, så sannolikheten är antingen [0, 1] , eller något intervall som kombinerar .4 och .9, vilket ibland bara är [.4, .9] (men ofta blir en annan slutsats motiverat). Att lägga till kunskapen

 Alla T1 är T2

gör nu T1 till den mest specifika relevanta referensklassen och en dominator av alla störande referensklasser. Med detta universella uttalande om klassinkludering,

 sannolikheten är [.9, .9], genom  direkt slutledning från T1  . 

Kyburgs regler gäller för konflikt och subsumtion i komplicerade delordningar.

Acceptans och principer för rationell tro

Kyburgs slutsatser relativiseras alltid till en nivå av acceptans som definierar en korpus av moraliskt säkra påståenden. Detta är som en nivå av förtroende, förutom att Neyman-Pearson-teorin är förbjuden från retrospektiv beräkning och post-observationell acceptans, medan Kyburgs epistemologiska tolkning av sannolikhet tillåter båda. På en acceptansnivå kan varje påstående som är mer sannolikt än acceptansnivån antas som om det vore en säkerhet. Detta kan skapa logisk inkonsekvens, vilket Kyburg illustrerade i sin berömda lotteriparadox .

I exemplet ovan tillåter beräkningen att e är ett P med sannolikhet 0,9 att påståendet e är ett P kategoriskt, vid vilken acceptansnivå som helst som är lägre än 0,9 (förutsatt att beräkningen också utfördes på en acceptansnivå över .9 ) .9). Den intressanta spänningen är att mycket höga acceptansnivåer innehåller få bevisuppgifter. De inkluderar inte ens råa observationer av sinnena om dessa sinnen ofta har lurats tidigare. På liknande sätt, om en mätanordning rapporterar inom ett felintervall med en hastighet av 0,95, är inga mätbara uttalanden acceptabla på en nivå över 0,95, om inte felintervallet utökas. Under tiden, på lägre nivåer av acceptans, är så många motsägelsefulla påståenden acceptabla att inget användbart kan härledas utan inkonsekvens.

Kyburgs behandling av universellt kvantifierade meningar är att lägga till dem i språkets Ur-korpus eller betydelsepostulat . Där ger ett påstående som F = ma eller preferens är transitiv ytterligare slutsatser på alla acceptansnivåer. I vissa fall ger tillägget av ett axiom förutsägelser som inte vederläggs av erfarenhet. Dessa är de antagbara teoretiska postulaten (och de måste fortfarande ordnas av någon form av enkelhet). I andra fall står det teoretiska postulatet i konflikt med bevisen och mätningsbaserade observationer, varför postulatet måste förkastas. På detta sätt tillhandahåller Kyburg en sannolikhetsmedierad modell av prediktiv kraft , vetenskaplig teoribildning, trosnätet och språklig variation. Teorin om acceptans förmedlar spänningen mellan språkliga kategoriska påståenden och sannolikhetsbaserad epistemologi.

externa länkar

• Officiell dödsruna