证实与归纳

证实与归纳关注观察证据如何以及是否能够合理地支持普遍科学假设。

Definition

证实是证据提高假说可信度的关系；归纳是从已观察到的案例推断未观察到的案例或普遍规律。核心哲学任务是阐明并论证支配此类推理的原则。

Scope

该领域涵盖休谟的归纳问题、证实理论的定性与概率方法、主要悖论（乌鸦悖论和归纳新谜题）、证据支持的贝叶斯方法，以及理论被数据低度决定的问题。它涉及证据的逻辑、“证实”的含义以及归纳推理的合理性。

Sub-topics

• bayesian confirmation theory
• paradoxes of confirmation
• problem of induction
• underdetermination of theory

Core questions

• 归纳推理能否在不循环论证的情况下得到合理证明？
• 证据证实一个假说意味着什么？
• 乌鸦悖论和古德曼的“绿蓝”挑战句法证实理论的原因是什么？
• 贝叶斯概率能否提供一个充分的证据支持理论？
• 理论选择是否被所有可能的证据低度决定？

Key concepts

• 归纳
• 证实
• 信念度
• 条件化
• 绿蓝
• 乌鸦悖论
• 低度决定

Key theories

假设-演绎证实与实例证实

亨普尔发展了一种证实逻辑，根据该逻辑，一个假说通过其肯定实例和可从其推导出的证据得到证实。

逻辑（归纳）概率

卡尔纳普试图将证实建立在一种逻辑概率度量之上，该度量量化了证据支持假说的程度。

贝叶斯证实

根据贝叶斯观点，当证据提高假说的条件概率时，它就证实了该假说，信念通过条件化进行修正。

证伪主义

波普尔否认理论曾被证实，反而认为科学通过试图证伪大胆的猜想而进步。

History

休谟在十八世纪对归纳的批判设定了议程。二十世纪的逻辑经验主义者（亨普尔、卡尔纳普）寻求一种形式化的证实逻辑；古德曼1955年的“新谜题”和亨普尔的乌鸦悖论揭示了其局限性，而波普尔则提出了证伪主义作为替代。从1960年代起，贝叶斯证实理论成为主导的概率框架。

Debates

归纳是否合理？

休谟认为任何对归纳的证明都是循环论证或乞题；回应从波普尔对归纳的拒绝到贝叶斯和实用主义的辩护不等。

逻辑概率与主观概率

卡尔纳普的方案将证实视为客观的逻辑概率，而贝叶斯主义者通常将概率解释为信念的合理程度。

Key figures

• David Hume
• Carl Hempel
• Nelson Goodman
• Rudolf Carnap
• Karl Popper
• Thomas Bayes

Seminal works

• hume1748
• hempel1945
• goodman1955
• carnap1950

Frequently asked questions

用一句话概括归纳问题是什么？

它是一个关于我们如何能够合理地推断未观察到的案例将与已观察到的案例相似的问题，因为任何此类推断似乎都预设了它试图建立的自然统一性本身。