Giải thích khoa học
Giải thích khoa học nghiên cứu bản chất của việc khoa học giải thích một hiện tượng thay vì chỉ mô tả hoặc dự đoán nó, và những mô hình nào nắm bắt tốt nhất sự khác biệt này.
Definition
Một giải thích khoa học là một trình bày cho thấy tại sao hoặc bằng cách nào một hiện tượng xảy ra bằng cách liên hệ nó với các quy luật, nguyên nhân, cơ chế, quy luật thống kê, hoặc một khuôn khổ lý thuyết thống nhất, theo cách mang lại sự hiểu biết vượt xa mô tả chính xác đơn thuần.
Scope
Lĩnh vực này bao gồm các quan điểm triết học chính về giải thích trong khoa học tự nhiên và xã hội: truyền thống luật bao trùm, các quan điểm nhân quả và cơ chế, giải thích thống kê và xác suất, và các phương pháp thống nhất. Nó đề cập đến mối quan hệ giữa giải thích và dự đoán, vai trò của các quy luật, tính bất đối xứng của giải thích, và các khía cạnh thực dụng và ngữ cảnh của các câu hỏi 'tại sao'.
Sub-topics
Core questions
- Điều gì phân biệt một lời giải thích với một mô tả đơn thuần hoặc một dự đoán thành công?
- Các lời giải thích có cần phải viện dẫn các quy luật tự nhiên, nguyên nhân, hay cơ chế không?
- Tại sao giải thích dường như bất đối xứng trong khi dự đoán lại đối xứng?
- Có thể có những giải thích thực sự mang tính thống kê cho các sự kiện đơn lẻ không?
- Sức mạnh giải thích có phải là vấn đề của sự thống nhất, thông tin nhân quả, hay sự liên quan thực dụng không?
Key concepts
- cái được giải thích và cái giải thích
- luật bao trùm
- tính bất đối xứng của giải thích
- sự liên quan nhân quả
- sự thống nhất giải thích
- tính thực dụng của giải thích
Key theories
- Mô hình luật bao trùm (suy diễn-luật)
- Hempel và Oppenheim cho rằng giải thích một sự kiện là đặt nó dưới các quy luật chung, suy ra một phát biểu về cái được giải thích từ các quy luật cộng với các điều kiện ban đầu.
- Quan điểm nhân quả-cơ học
- Salmon lập luận rằng giải thích bao gồm việc trình bày các quá trình và tương tác nhân quả tạo ra hiện tượng, định vị nó trong cấu trúc nhân quả của thế giới.
- Quan điểm nhân quả can thiệp
- Woodward phân tích giải thích theo các mối quan hệ sẽ ổn định dưới các can thiệp giả định, trả lời các câu hỏi 'điều gì sẽ xảy ra nếu mọi thứ khác đi'.
- Quan điểm thống nhất
- Kitcher cho rằng giải thích thúc đẩy sự hiểu biết bằng cách giảm số lượng các mô hình lập luận độc lập cần thiết để suy ra các hiện tượng tự nhiên.
History
Nghiên cứu có hệ thống về giải thích bắt đầu với mô hình suy diễn-luật (deductive-nomological model) của Hempel và Oppenheim năm 1948, vốn thống trị triết học khoa học giữa thế kỷ. Các phản ví dụ liên quan đến tính bất đối xứng và sự không liên quan của giải thích đã thúc đẩy các quan điểm nhân quả vào những năm 1970–80 (Salmon), các quan điểm thực dụng (van Fraassen 1980), các quan điểm thống nhất (Kitcher 1989), và các phương pháp mô hình hóa nhân quả can thiệp (Woodward 2003).
Debates
- Các quy luật có cần thiết cho giải thích không?
- Các nhà lý thuyết luật bao trùm yêu cầu sự bao hàm dưới các quy luật, trong khi các nhà lý thuyết nhân quả và cơ chế lập luận rằng thông tin nhân quả cục bộ có thể giải thích mà không cần viện dẫn các quy luật không có ngoại lệ.
- Giải thích là khách quan hay thực dụng?
- van Fraassen coi giải thích là một câu trả lời phụ thuộc ngữ cảnh cho một câu hỏi 'tại sao', đối lập với các quan điểm cho rằng các mối quan hệ giải thích là những đặc điểm hoàn toàn khách quan của thế giới.
Key figures
- Carl Hempel
- Paul Oppenheim
- Wesley Salmon
- James Woodward
- Philip Kitcher
- Bas van Fraassen
Related topics
Seminal works
- hempeloppenheim1948
- hempel1965
- salmon1984
- kitcher1989
Frequently asked questions
- Sự khác biệt giữa giải thích và dự đoán là gì?
- Theo quan điểm luật bao trùm, chúng có cùng cấu trúc logic, nhưng giải thích dường như bất đối xứng: chiều cao của cột cờ giải thích chiều dài bóng của nó nhưng không ngược lại, mặc dù cả hai đều có thể được dự đoán từ cái kia. Giải thích sự bất đối xứng này là một vấn đề trung tâm thúc đẩy các quan điểm nhân quả.
- Liệu thống kê đơn thuần có thể giải thích bất cứ điều gì không?
- Các mô hình xác suất như quan điểm thống kê-quy nạp của Hempel và phương pháp liên quan thống kê của Salmon cho rằng việc viện dẫn các mối quan hệ liên quan xác suất đúng có thể giải thích, mặc dù các nhà phê bình tranh cãi liệu các sự kiện có xác suất thấp có được giải thích bằng cách đó hay không.