WikiDer > Ричард Джеффри

Richard Jeffrey

Ричард С. Джеффри
Родившийся5 августа 1926 г.
Умер9 ноября 2002 г.
Альма-матерУниверситет Принстона
ЭраФилософия 20 века
Область, крайЗападная философия
ШколаАналитическая философия
Основные интересы
Теория принятия решений, эпистемология
Известные идеи
Радикальный вероятности, Джеффри кондиционирование, дерево истины метод для силлогизм тестирование[1]

Ричард Карл Джеффри (5 августа 1926 г. - 9 ноября 2002 г.) Американец философ, логик, и теоретик вероятностей. Он наиболее известен тем, что развивает и отстаивает философию радикальный вероятностный подход и связанная с ним эвристика вероятностная кинематика, также известный как Джеффри кондиционирование.

Жизнь и карьера

Рожден в Бостон, МассачусетсДжеффри служил в ВМС США в течение Вторая Мировая Война. В аспирантуре учился в Рудольф Карнап и Карл Хемпель.[2] Он получил свой М.А. от Чикагский университет в 1952 г. и его Кандидат наук. из Принстон в 1957 г. После академических должностей в Массачусетский технологический институт, Городской колледж Нью-Йорка, Стэндфордский Университет, а Пенсильванский университет, он поступил на факультет Принстона в 1974 году и стал профессором заслуженный там в 1999 году. Он также был приглашенным профессором в Калифорнийский университет в Ирвине.[3]

Джеффри, который умер от рак легких В 76 лет он был известен своим чувством юмора, которое часто проявлялось в его беззаботном стиле письма. В предисловии к его посмертно опубликованной Субъективная вероятность, он называет себя "любящим глупым старым пердуном, умирающим от переизбытка Pall Malls".[4]

Философская работа

Как философ Джеффри специализировался на эпистемология и теория принятия решений. Он, возможно, наиболее известен защитой и развитием Байесовский подход к вероятности.

Джеффри также написал или в соавторстве с двумя широко используемыми и влиятельными логика учебники: Формальная логика: ее масштабы и пределы, базовое введение в логику и Вычислимость и логика, более продвинутый текст, посвященный, среди прочего, известным негативным результатам логики двадцатого века, таким как Теоремы Гёделя о неполноте и Теорема Тарского о неопределимости.

Радикальный вероятности

В частотная статистика, Теорема Байеса предоставляет полезное правило для обновления вероятности, когда становятся доступными новые данные о частоте. В байесовской статистике сама теорема играет более ограниченную роль. Теорема Байеса связывает вероятности, которые выполняются одновременно. Он не сообщает учащемуся, как обновлять вероятности, когда со временем становятся доступными новые доказательства. На эту тонкость впервые указал Ян Хакинг в 1967 г.[5]

Однако адаптировать теорему Байеса и принять ее как правило обновления - это искушение. Предположим, что обучающийся формирует вероятности пСтарый(А&B)=п и пСтарый(B)=q.Если учащийся впоследствии узнает, что B Верно, что ничто в аксиомах вероятности или полученных из них результатах не говорит ему, как вести себя. У него может возникнуть соблазн принять теорему Байеса по аналогии и поставить пновый(А) = пСтарый(А | B) = п/q.

Фактически, этот шаг, правило обновления Байеса, может быть оправдан, как необходимый и достаточный, с помощью динамичный Голландская книга аргумент, который является дополнительным к аргументам, используемым для обоснования аксиом. Этот аргумент был впервые выдвинут Дэвид Льюис в 1970-х, правда, он ее не опубликовал.[6]

Это работает, когда новые данные достоверны. К. И. Льюис утверждал, что «если что-то должно быть вероятным, то что-то должно быть определенным».[7] По мнению Льюиса, должны быть определенные факты, на основании которых вероятности были обусловленный. Однако принцип, известный как Правило Кромвеля заявляет, что ничто, кроме логического закона, никогда не может быть достоверным, если это так. Джеффри классно отверг Льюиса изречение и язвительно заметил: «Вероятности все снижаются». Он назвал эту должность радикальный вероятностный подход.

В этом случае правило Байеса не может зафиксировать простое субъективное изменение вероятности некоторого критического факта. Новые доказательства, возможно, не ожидались или даже не могли быть сформулированы после события. Представляется разумным в качестве исходной позиции принять закон полной вероятности и распространить его на обновление во многом так же, как это было в теореме Байеса.[8]

пновый(А) = пСтарый(А | B)пновый(B) + пСтарый(А | нет-B)пновый(нет-B)

Принятие такого правила достаточно, чтобы не читать голландскую книгу, но не обязательно.[9] Джеффри отстаивал это как правило обновления при радикальном вероятности и назвал это вероятностной кинематикой. Другие назвали это Джеффри кондиционирование.

Это не единственное достаточное правило обновления для радикального вероятности. Другие были поддержаны, в том числе Э. Т. Джейнс' принцип максимальной энтропии и Брайан Скирмс' принцип отражения.

Условие Джеффри можно обобщить от разделов до произвольных событий условий, придав ему частотную семантику.[10]

Избранная библиография

  • Формальная логика: ее масштабы и пределы. 1-е изд. Макгроу Хилл, 1967. ISBN 0-07-032316-X
  • Логика решения. 2-е изд. Издательство Чикагского университета, 1990. ISBN 0-226-39582-0
  • Вероятность и искусство суждения. Издательство Кембриджского университета, 1992. ISBN 0-521-39770-7
  • Вычислимость и логикаДжордж Булос и Джон П. Берджесс). 4-е изд. Издательство Кембриджского университета, 2002. ISBN 0-521-00758-5
  • Субъективная вероятность: реальная вещь. Издательство Кембриджского университета, 2004. ISBN 0-521-53668-5

Рекомендации

  1. ^ Ричард Джеффри, Джон П. Берджесс (редактор), Формальная логика: ее масштабы и пределы (4-е изд.), Hackett Publishing, 2006, стр. 21; ср. Уэйн Греннан, Неформальная логика: проблемы и методы, McGill-Queen's University Press, 1997, стр. 108.
  2. ^ Джеффри, Ричард. "Предложение Национальному научному фонду о поддержке исследований индуктивной логики Карнапа" (PDF). Документы Ричарда Джеффри. Отдел специальных коллекций Питтсбургского университета. Получено 17 сентября, 2013.
  3. ^ Философский факультет Принстонского университета. "Ричард С. Джеффри". Получено 11 июля, 2017.
  4. ^ пxii
  5. ^ Взлом, Ян (1967). «Чуть более реалистичная личная вероятность». Философия науки. 34 (4): 311–325. Дои:10.1086/288169.
  6. ^ Скирмс, Брайан (1987). «Динамическая когерентность и вероятностная кинематика». Философия науки. 54: 1–20. CiteSeerX 10.1.1.395.5723. Дои:10.1086/289350.
  7. ^ Льюис, К. И. (1946). Анализ знаний и оценки. Ла Саль, Иллинойс: Открытый суд. п. 186.
  8. ^ Джеффри, Ричард (1987). «Псевдоним Смит и Джонс: свидетельство чувств». Erkenntnis. 26 (3): 391–399. Дои:10.1007 / bf00167725.
  9. ^ Skyrms (1987)
  10. ^ Драхейм, Дирк (2017). «Обобщенная условность Джеффри (частичная семантика частичной условности)». Springer. Получено 19 декабря, 2017.

внешняя ссылка