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1、哲学贝叶斯确证模型与证据效用探析□张大松(华中师范大学政法学院教授武汉430079)摘要:贝叶斯确证逻辑是关于解释科学确证模式的概率逻辑理论。该理论较合理地描述了假说确证中证据效用的量化测度问题,但对这一问题的回答存在较大局限性,因而引起了诸多论争。本文在考察贝叶斯模型及其论争基础上指出,对证据效用的准确把握,仅靠贝叶斯模型是不够的,它需要多种逻辑方法以及科学认识论与科学方法论的结合。关键词:确证逻辑;贝叶斯模型;证据效用中图分类号:B81文献标识码:A文章编号:1003-854X(2006)03-0051-04理论确证的贝叶斯模型,对证据给予假说的调查研究,它表达了陈述证据的句子与陈述
2、假说确证度进行了量化分析,并试图以确证度的刻画的句子之间的一种逻辑关系”②。来提高确证程序的逻辑可靠性。然而,贝叶斯方在卡尔纳普看来,逻辑概率乃是有点类似于法也有其内在缺陷,由此引起了不同方向的诘逻辑蕴涵的一种逻辑关系。他认为,概率可以被难。同时,贝叶斯模型也需要结合科学认识论,看作是一种部分蕴涵,如果证据很强,以至于假以利提高对证据效用测度的科学性。说能逻辑地由证据导出,那么有一极端情况,即概率为l;类似地,如果证据逻辑地蕴涵一个假一、理论确证的贝叶斯模型说的否定,则这个假说的逻辑概率为O。在此基础上,卡尔纳普构建了他的贝叶斯确证逻辑。他贝叶斯确证模式是以贝叶斯概率定理为基础指出,我们
3、可通过由符号“C(l,e)”表示的关的理论确证的模式。依美国学者格莱莫尔于证据e的实例确认,来理解一个新的在e中没(Glymour)的看法,确证的概率解释真正形成于提到的个体满足定律1的假说关于证据的确认:卡尔纳普的《概率逻辑基础》(1950年)发表“C(l,e)”可定义为“C(h,e)”。于是,卡尔之后,尽管此前已出现过概率确证观点,但占主纳普就这样建立了他的具有明确定义的、能够刻导地位的还是假说演绎法确证解释。自从卡尔纳画证据e对假说h的确证程度的C函数,即一普的著作发表之后,关于确证理论的争论主要集个二元函项:C(h,e)。这样,等式C(h,e)中于概率模式的构建以及概率解释的应用
4、上①。=r就表示e证据给假说h以程度为r的确证。换在理论确证的贝叶斯解释方面,最具代表性言之,“r”就是e对h的确证度。的是卡尔纳普的观点。卡尔纳普认为,某特定的根据以上设定的C函数公式,卡尔纳普建概率陈述存在着确证概率与频率概率之分。确证立了他的贝叶斯确证模型。他首先给出表示归纳概率是关于某一证据E与某一假说h之间的某逻辑的形式语言,然后给出状态描述和变程等基种关系的分析性陈述,它所体现的是一种逻辑关本语义概念,再对语句S的变程赋值,最后将概系;而频率概率则是关于某事件发生的相关频率率值I定义为合取语句(eΛH)的变程对于语的经验性的综合陈述。卡尔纳普指出,某人提出句e的变程的比值,即
5、C(h,e)=m(eΛh)/一个有关证据与他所研究的假说之间的逻辑关系m(e)。作了这种处理后,C函数就有了一个量的陈述,在他心中的这类概率乃是逻辑概率,这化的概率值。个概率可称之为“确证度”,“他关于这个概率对于上述确证模型的寓意及作用,卡尔纳普的值(是多少)的陈述,从前后关系看,并非是认为有三种情形:(l)如果e的变程包含于h一个综合的(经验的)陈述,而是一个分析的陈的变程中,那么e演绎地蕴涵h;(2)如果e述。它之所以是分析的,因为它并不要求经验的与h不相容,那么e与h无蕴涵关系;(3)如江汉论坛2006.351果e与h的变程部分重合(实际上这种情形是常科学真理,而不在于某一理论性
6、假说的确证度,见的),那么e部分地蕴涵h。在上述第三种情更不是纯逻辑关系意义的高确证度。况且,具有形下,C函数恰好就是e与h二者部分重合的量卡尔纳普C函数所决定的较高确证度的理论并度与证据c的整个变程量度的比值。这时,如果非是最好的理论,因为高概率的概括可能是信息C函数的值越大,则e对h的关系愈接近于演绎量极小的认知价值不大的概括。而就科学研究的地蕴涵;C函数值越小,则e对h的关系愈接近意义来说,最好的概括并不是指最可靠的概括,于互斥,于是,e与h愈相干,C函数值愈高,而是指信息量最大、最能彻底地经过经验检验的h得到e的确证度也愈高。概括。但是,波普尔又是以逻辑证伪主义的态度贝叶斯确证模
7、型思想是值得充分肯定的,它来批评卡尔纳普的,这就不可避免地走到了另一不仅从量化的角度建立了确证测度模型,而且有片面性立场上,在批评中否认了卡尔纳普确证函助于从可操作的层面考察证据系假说相干性及效数的检测功能。用度。诚然,卡尔纳普的贝叶斯确证模式仍存在其次,贝叶斯模型关于确证度与实例数量成严重缺陷。该模式本质上是一种统计概括的定量正比关系的思想,不能全面反映科学理论检验的分析模式,尽管在一定程度上反映出证据对假说实际情形。在卡尔纳普的
