最新证据选择与归纳确证 精品Word格式.docx
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一般说来,能够称得上是证据的陈述,它是依据背景理论从理论性假说中推导出来的事实陈述,包括已知事例和未知事例的陈述。
其中的未知事例也是可经验观察的。
尽管在有的确证案例中,某些证据是依据其它经验陈述计算出来的值,但它仍是经验内容的衍生物。
理论的确证在一定意义上就是理论可行性的评价,而理论的可行性主要表现为理论能否成功地解释经验事实。
汉森在《发现的模式》一书中用了较大篇幅论述了开普勒的行星轨道椭圆定律的确证情形。
他的论证表明,只有当椭圆定律成功地解释所有观察事实包括第谷的大量观察资料时,才认为该定律得到了确证。
用开普勒自己的话说在那里,将证明除了完善的椭圆就没有任何行星轨道的图形——这是从物理学原理所引出的理由与……观察和假说的经验相一致。
[1]亨佩尔在《自然科学的哲学》一书中论述假说的检验时也多次指出对假说的确证程度取决于经验材料的情况。
他还较详细地结合例如大气压力假说的经验检验等确证事例予以说明。
其次,证据在表达形式上是一种语句。
因为确证的逻辑分析必须考察假说语句与证据语句之间的关系,其功能在于说明如何用一种观察性词汇陈述的语句去确证另一种理论词汇陈述的命题。
这种情形可用下例表述
附图
其三,证据是多元的且是竞争性的。
从经验内容上看,理论性假说一般带有普适性,它具有较宽泛的应用事例,同时,某一事例只要不是对假说的否证,就有可能被认作具有支持作用的证据。
从表达形式上看,被一理论语句集所蕴涵的相关的证据语句不是惟一的,可以是相互等价的语句[,1]、[,2]……[,],也可以是多次传递的[,1]、[,2]……[,]。
当然,正因为证据多样性,才会导致证据地位的竞争性。
2
证据的确认规则
某一语句能否选作证据,需要确证活动的操作者依据一定的原则或规则来确认。
一个人确认某一语句是相关假说的证据,一方面需要对这一语句作出主观概率评价,另一方面还需要对与该语句竞争证据地位的其它语句作出主观概率评价。
只有当某一语句有利于被检验假说时,该语句才会被选作证据。
证据的确认要涉及多种因素,如对有关语句作出何种主观概率评价、哪些语句可视为竞争语句、相竞争语句之间的语义及逻辑关系如何等。
如果仅从证据确认的分析过程来看,莱勒尔的观点不无道理。
他认为一个句子是否被选为证据,将由这一句子的主观概率以及它为了证据地位而与之竞争的那些句子的主观概率来确定。
某一句子的主观概率,以及它与哪些句子相竞争,取决于这个语言的句子之间的概念上的和语义上的关系。
当这些关系改变时,新的句子便作为证据出现,而原有句子的证据作用则随之失效。
[2]对证据的选择仅仅依赖于这些主观概率以及句子之间在逻辑上或语义上的关系。
[3]
显然,证据的确认具有逻辑与方法论的特征。
首先,证据确认取决于个人对语句的主观概率评价。
这种主观概率评价是什么呢?
用莱勒尔的话说,主观概率是一种前后一贯的方式,即与概率演算一致的方式而赋予句子的一组比率,并且这种赋值与某人某时有关。
他说主观概率的赋值可以当作某人在某时对某一句子的相信度,或是此人对这一命题为真的概率估计。
[4]
其次,选作证据的语句不能导致逻辑矛盾,而且证据语句集中不隐含逻辑矛盾。
也就是说,令"
[,]"
表示在时间[,]时被选作证据,那么,[,],当且仅当1不隐含∧~,并且2存在一证据′,使得∧′不隐含∧~。
其三,选作证据的语句只与逻辑后承之外的语句竞争证据地位。
一般说来,任一语句,如果与可选作证据的语句相冲突,那么,就是与相竞争的句子;
但是,并非任何语句都是的竞争句子,因为至少有语句′,′是的逻辑后承,使得′不与冲突,更不会推得真而′假。
对于竞争句子的特征,莱勒尔指出,当且仅当不是的逻辑后件时,与为证据地位相互竞争。
[5]因此,一个句子必与除去自己逻辑后件之外的句子竞争证据地位。
第四,选作证据语句的确证概率必大于竞争语句的确证概率。
证据的作用原本就是对假说提出支持度,这种支持度就表现为人们对证据效用的概率评价。
一般地,当且仅当一个在逻辑上一致的句子比其它与其竞争的那些句子具有更高的概率时,才会被接受为证据。
通过以上分析,我们可以看出,证据的选择尽管因人因事而异,但证据选择的过程仍有其合理性法则。
笔者认为,莱勒尔曾概括的证据法则是具有一定合理性的。
莱勒尔的证据法则是[6]
令"
表示在时间[,]时被选作证据,于是[,],当且仅当├∧~为假,并且对于任何不满足├的,[,]>[,]。
该证据法则表明,某一假说的逻辑后承语句,只要它不蕴涵逻辑矛盾,那么该语句以及该语句的逻辑后承均可选为证据。
诚然,莱勒尔法则仍隐含着不足。
由于该法则允许逻辑后承语句都可选为证据,这就会允许非相关确证的存在。
例如,对假说。
由于[,1]、[,2]、[,3]均为非矛盾式且为的逻辑后承,依据证据规则,均可选作确证的证据,但[,2]、[,3]却与非相关。
3
证据的效用比较
证据的效用是证据对假说支持程度的一种度量关系,也是不同证据效用差异的比较。
证据效用的差异既取决于常规的同类证据的数量多寡以及常规不同类证据的质,还取决于新颖性证据的严峻性程度的差别。
对证据效用度的差异,人们可找到某些合理性的测度原则与方法,以判定并选择最大正效用的证据来确证假说。
第一,常规证据的效用。
所谓常规证据,是指假说形成前后获取的支持假说的非预测性证据。
常规证据的效用可分为数量型效用与特质型效用。
数量型效用是指假说在无反例情况下得到的支持度,该支持度随相关证据数量的增减而增减。
例如,每发现一只黑乌鸦,就会使假说所有乌鸦都是黑的得到的支持有所增长。
亨佩尔称这种数量型效用为相关证据的广泛程度。
他指出当不存在不利的证据时,随着有利的检验结果数量的增加,一般认为假设之确认也随之而增加。
[7]科恩在论述可重复证据的重要性时也指出如果由报告的有利的检验结果真正是可以重复的,它就构成了牢固的作为证据的事实,它不会被其他证据所动摇,我们由此可以有把握地推论出有一定等级的可靠性。
[8]
数量型效用一般包括两种,一种是假说构建时对假说有利的即能被假说所解释的已知证据,可称为旧证据;
另一种是假说形成之后所发现的对假说有利的且与旧证据同类的新证据。
新旧证据对假说的支持强度也有所差异。
一般说来,旧证据的支持强度要小于新证据的支持强度。
但是,并不能认为旧证据几乎不能支持假说。
罗森克兰茨在批评那种认为已知事实或先前有效的数据资源不能确证理论的观点时指出,旧证据仍具有确证效用。
例如,几乎所有的对道尔顿原子论的支持证据都是已知的与
该理论有关的证据[9]。
对于旧证据的效用问题,格莱莫尔也给予了肯定。
他指出,即令在贝叶斯框架下,由于旧证据能够依据背景知识而被理论所解释,于是,∧∧├>,∧
因此,├这一条件使得旧证据能够为新理论提供一定强度的支持。
[10]
新发现证据的效用同旧证据的效用相比要大一些。
新证据是假说构建时未知的且是假说可解释的,因此就人们的期望评价来说,这对假说的支持就要强一些。
正如伽伯所指出的新证据确证,当且仅当,先前是未知的,那么的发现将提高我们对的信任度。
也就是说,确证,当且仅当且当然小于1,那么将大于。
[11]
当然,理论或假说的确证仅靠增加数量来提高确证度是不够的。
数量型证据效用在证据数量增加到一定时就会随数量的增加而减少,正如亨佩尔所指出的,当每个新的有利实例所造成的确证度的增加一般将随着已确立的有利实例数量的增大而减少,如果已经有了成千上万的确证性事例,再增加一个有利的发现只会使确证度提高很小的一点点[12]。
同时,被检验理论是一个全称命题的定律时,有限的关于个体对象的观察报告,即令为真且数量不断增加,但它与无限具体事例的比值几乎为零,它对全称命题的假说的支持强度几乎为零。
显然,提高证据的效用值,还需要其他类型特别是特质型的证据。
所谓特质型证据,我们约定为不同质的证据,包括异类证据和精确证据两类。
异类证据或称多样性证据,扩大了被检验理论的适用性程度和范围,同时增加被否证的危险性,但如果异质的有利证据越多,那么对假设否证的反例就越少,因而异质证据的效用越大。
因此,证据的效用会随异质证据的增加而增加。
亨佩尔指出新的发现则是一种不同种类的检验的结果,那么对假设的确认可以有重大的提高。
因为假设的确认不仅取决于所取得的有利证据的数量,而且还取决于该证据的多样性,种类越是多样,给予的支持就越强。
[13]
精确性证据的效用比单纯数量型证据的效用也要大一些。
因为被检验假说的真理性含量,除了该假说与被判定对象是否符合外,还取决它的符合程度。
如果一假说的断定越是符合客观事物,则该假说的真理性含量越高。
正如亨佩尔所指出的提高实验所涉及的观察和测量程序的精度能够使检验变得更为严格,其结果也就更有分量。
[14]
第二,新颖性证据的效用。
新颖性证据,是指依据被检验假说所推测而其他理论几乎不可解释的且已被发现的实证事例。
这种事例在未发现之前对假说构成严重威胁,因而最具有严峻性,故又称之为严峻性证据。
在假说检验过程中,经验证据越是新颖就越具严峻性,因而它对理论的支持强度越大。
门捷列夫元素周期的最有力证据是类铝、类硼和类硅三个预测元素的发现;
爱因斯坦广义相对论的最有力支持是其三大预言即水星近日点进动、光谱线红移、引力场使光线偏转的证实;
伽莫夫宇宙大爆炸理论的最有力证据之一是该理论所推测的3背景辐射的发现。
对于新颖型证据效用,许多学者也曾作过高度的评价。
例如,亨佩尔就明确指出被正确地预言了的‘新的’事实对假设给出的惊人的确认极大地提高了我们对假设的信任,这是没有什么值得奇怪的。
[15]罗森克兰茨在谈到新颖证据与常规证据的效用差异时也指出,一个论断是新颖的,是当它依据其他竞争理论所不可预测的,它将给假说很强的确证。
他说假说被其当时不知晓的而是预测的事例给予很强的确证。
[16]
4
证据效用度的测度
证据因其质与量的不同,其效用也不同,证据效用值的差异在归纳逻辑框架下是可以测度的。
在归纳确证理论史上,先后出现过几种各具特色的测度理论,如卡尔纳普的基于经典概率论的确证函数、莱勒尔的期望效用测度论和科恩的非帕斯卡归纳支持分级