Resumo Rosenberg

8/18/2019 Resumo Rosenberg

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Capítulo 2 Why Is Philosophy of Science Important?

Visão geral

Há razões urgentes práticos para tentar descobrir as diferenças entre

o conhecimento cientíco e outros tipos de conhecimento, se houver.

uestões de ordem p!blica e do bem"estar individual depender de ser

capaz de dizer a ci#ncia da pseudoci#ncia. $o entanto, isso não % tão fácil

como muitos poderia esperar. &l%m de chamar sobre a losoa para a'udar

a distingui"lo de outros empreendimentos humanos, a ci#ncia continua a ter

um impacto profundo sobre a agenda da losoa. ( seu impacto sobre o

resto da cultura % igualmente signicativa, e seu impacto entre culturas

parece e)clusivamente universal. * se isso % verdade, e)ige e)plicação.

+esumo

( lugar especial da ci#ncia como fonte de conhecimento ob'etivo

levanta uestões sobre como ele protege esse conhecimento e se e)istem

alternativas fontes ou meios de o )ar. -orue ele sempre proporcionou um

inuente descrição da realidade, a ci#ncia tem sido historicamente a maior

força na a forma de pressionar problemas los/cos. 0e fato, algumas

los/cas problemas de acompanhar as mudanças na ci#ncia natural. 1omo

os l/sofos pensam sobre a mente e seu lugar na natureza, livre arbítrioversus determinismo, o signicado da vida, todos são profundamente

afectados por desenvolvimentos cientícos. 1omo descrições da ci#ncia da

realidade ter mudado ao longo dos s%culos, os problemas los/cos

mudaram tamb%m.

0esde ue a ci#ncia % sem d!vida a !nica característica distintiva da

civilização ocidental ue todo o resto do mundo assumiu, ci#ncia

entendimento % uma parte importante de se confrontar com a inu#ncia"se

bom ou bad"ue o (cidente tem tido sobre outras culturas. +esponder aesta pergunta e)ige ue n/s entendemos o ue % ci#ncia. & losoa tem

uma reivindicação melhor do ue outras disciplinas a serem autorizados a

dar uma primeira resposta 2 pergunta do ue a ci#ncia consiste em.

-erguntas de estudo

3. 0ada a uantidade de mudança na concepção cientíca do mundo

ao longo dos s%culos, não losoa prestar muita atenção as suas conclusões

e teorias em lidar com los/ca problemas4


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5. 0efender ou criticar6 7& losoa % muito mais difícil do ue a

ci#ncia, mesmo ue não ha'a nenhuma matemática e nenhum laborat/rio 7.

8. 0efender ou criticar6 79e não houver nenhuma prova de fogo ue

vai dizer a ci#ncia de pseudo, não e)iste ualuer diferença entre eles em

tudo 7.

:. 71omo um inu%rito de mente aberta e ob'etiva sobre a natureza

do mundo, a ci#ncia deve acolher o tipo de pesuisa pouco ortodo)a ue

uma ag#ncia como o *scrit/rio de ;edicina &lternativa % destinado a

incentivar. 7Há boas razões para esta armação4


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para cientíca observação e e)perimentação nunca mostram como as

coisas t#m de ser, !nica como são as coisas.

:& insatisfação com as respostas dos positivistas l/gicos a esta

pergunta mudou o foco de alguns l/sofos da ci#ncia longe de leis como

e)plicativo. *sta abordagem leva a uma teoria de e)plicações, ue se

concentra em como e)plicações responder a perguntas das pessoas, em vez

de uais os ingredientes ue eles devem ter para ser cientíco. dando bons

motivos ue os seus fen@menos e)planandum eram de se esperar. 9e se

pode deduzir a ocorr#ncia do evento ou processo a ser e)plicada de uma ou

mais leis e condições de contorno, vamos ter satisfeito este reuerimento.

&ssim, os reuisitos para a e)plicação cientíca sobre este ponto de

vista são

3. (s e)planans implica logicamente o e)planandum"armação.

5. (s e)planans cont%m, pelo menos, uma lei geral ue % necessário

para o validade da dedução.

8. (s e)planans deve ser testável.

:. (s e)planans deve ser verdade.

1ada uma destas condições levanta s%rios problemas los/cos.

?m problema particularmente importante % o de e)atamente por isso

ue as leis e)plicar. >eis são realizadas para e)plicar ou porue eles relatamdepend#ncias causais ou alternativamente, porue e)pressam algum tipo

de necessidade na natureza. Asto % o assunto do 1apítulo :.

;uitas e)plicações da ci#ncia física ea maioria e)plicações em geral

falha e)plicitamente para satisfazer este modelo. *)poentes da 0"$

e)plicação argumentam ue e)plicações pode, em princípio, o fazer, e

devem, se eles são para fornecer verdadeira e)plicações. B claro ue muitas

e)plicações apro)imadas para o modelo 0"$ e para muitas nalidades tais

7esboços de e)plicação7 são bons o suciente.(utros l/sofos re'eitam tanto o modelo 0"$ e sua motivação. &o

inv%s de uma busca por um padrão ob'etivo para a medição e)plicações

para a adeuação cientíca, eles se concentram em tentar descobrir a

l/gica do e)plicações cientistas, físicos, biol/gicos, sociais e

comportamentais, na verdade, dar. ?ma razão para encontrar essa

estrat%gia alternativa atraente surge uando considerarmos a conta do

positivismo l/gico de e)plicações estatísticos, o indutivo"estatística, os A"9,

modelo. -ara saber se uma generalização estatística % e)plicativo parece


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ser uma uestão do ue se sabe sobre a população a forma de informações

de fundo por aueles pedindo a e)plicação e aueles ue oferecem isso.

;as a abordagem alternativa 7pragmática7 a e)plicação não faz

sucesso identicar o ue distingue as e)plicações cientícas de não"

cientíca ueridos. Asto leva a problemas sobre as leis e teorias ue

conferem e)plicação ue e)plorar nos pr/)imos capítulos.

-erguntas de estudo

3. defender ou criticar6 7& 0"$ ou cobrindo lei não acende a natureza

da e)plicação. 9e algu%m uer saber por ue aconteceu ) sob condições de

C, não % esclarecedor para ser dito ue ) % o tipo de coisa ue acontece

sempre em condições C 7.

5. 0efender ou criticar6 7( modelo 0"$ representa uma adeuada

aspiração de e)plicação cientíca. 1omo tal, o fato de ue % não atingível %

nenhuma ob'eção a sua relevDncia para a compreensão 1i#ncia.7

8. -ode o modelo 0"$ acomodar o e)emplo bandeira"p/lo4

:. *)atamente onde fazer o pragmática e as contas 0"$ de e)plicação

conito4 ambos podem estar certo4


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Capítulo 4 - Why o !a"s Explain?

Visão geral

Andependentemente de ual abordagem ue adotamos para a

natureza do conhecimento cientíco e)plicação, ainda precisamos de

abordar a uestão de por ue as leis e)plicar. 9em d!vida, algumas

e)plicações cientícas pode fazer sem e)plicitamente citando leis, e 2s

vezes regularidades ue não são realmente leis da natureza são o suciente

para fornecer alguma compreensão cientíca. ;as mesmo uando não

estiver indicado, as leis parecem estar sempre em algum lugar no fundo

fazer as cone)ões e)plicativas. *ntão, n/s ainda precisamos entender por

ue as leis t#m um lugar particularmente central na ci#ncia. 9obre o ue %

isso leis da natureza ue os torna e)plicativo4 -or ue cientíca

compreender centralmente envolvem a busca de leis da natureza4 $este

capítulo, localizar o ue tem sido amplamente aceito para ser o fonte dos

poderes 7leis de e)plicar6 a sua necessidade. (s introduz capítulo as formas

vários l/sofos tentaram lidar com a sepultura problema metafísico sobre a

ci#ncia ea realidade ue % gerado pela poder de leis para e)plicar. *ste

problema metafísico surge repetidamente na losoa da ci#ncia, apenas por

causa da centralidade de leis para o empreendimento da ci#ncia.

+esumo

B difícil negar ue cientistas procuram leis da natureza, e ue essas

leis são diferentes das regularidades acidentais ue det#m apenas

temporariamente e coincidentemente na hist/ria do universo. >eis de fato

são realizadas para ser diferente a partir de, e at% mesmo do ue as

regularidades acidentais 7mais fortes7 ue pode, por todos n/s sabemos

mantenha ao longo da hist/ria do universo. *ste fato sobre leis, ue elesparecem se ligar o seu antecedente 2s suas conseuentes necessariamente,

precisa ser e)plicado. B /bvio ue a tarefa % uma ci#ncia não endereço, mas

ue precisa ser descarregada se uisermos entender por ue as leis

e)plicar.

& diferença entre as leis e regularidades acidentais reecte"se no fato

de ue as leis são indispensáveis para decidir ual condicional contrafactual

declarações ue aceitar como verdade e agir de acordo e ue re'eitamos

como falsa. ;as esse papel não pode e)plicar a diferença entre leis e


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regularidades acidentais. 9uporte para counterfactuals % um sintoma da

losoa diferença da ci#ncia procura e)plicar. 9uporte para counterfactuals

% tamb%m uma marca de armações causais, se'a na ci#ncia ou na vida

cotidiana. Asto sugere uma cone)ão entre leis e causalidade ue empiricsts

t#m reclamado desde Hume. B claro ue esta cone)ão apenas amplia a

gravidade do problema de onde a necessidade física ou causal vem. $este

capítulo temos sondada várias dessas e)plicações, bem como algumas

tentativas de e)plicar a diferença e at% mesmo para e)plicar )ação dos

cientistas para leis como meros dispositivos heurísticos. ;as o problema de

como entender necessidade física ou natural não pode ser evitado mesmo

por abordagens ue parecem negar e)istem leis.

$a verdade, todo o debate sobre a natureza das leis revela

claramente o uanto os problemas da losoa da ci#ncia recapitular os

problemas fundamentais ue absorveram l/sofos desde -latão6 o realismo

sobre as leis vai de volta para os diálogos de -latão, e sua negação a

famosa obra de &rist/teles, ;etafísica, ue começou a busca do sub"

disciplina da losoa chamado para ele. & busca por necessidade nos

ob'etos, entre os assuntos locais de particular verdade, tem sido uma

preocupação de l/sofos como >ocKe e >eibniz, enuanto outros, como

erKeleC e Hume t#m argumentado ue há não poderia ser ualuer colametafísica nos ob'etos. $os capítulos posteriores, voltará a ver como a

compreensão da ci#ncia nos obriga a assistir a estes uestões perenes na

losoa ocidental.

-erguntas de estudo

3. & maioria dos e)emplos de leis da natureza v#m de física e

uímica. *)plicar por ue isso % assim.

5. 0e acordo com o te)to, apoiando condicionais contrafactuais % umsintoma de necessidade econ/mica, ue não faz parte da e)plicação da

mesma. um argumento pode ser feito ue o apoio contrafactual % apenas o

ue necessidade econ/mica consiste em4

8. -odemos observar diretamente causalidade cada vez ue vemos

um par de tesoura cortar ou uma libra martelo4 9e pudermos, o ue

los/ca problemas ue isso pode resolver4


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:. ue conta a natureza da e)plicação cientíca, a cobertura

abordagem lei ou a abordagem pragmática, pode dispensar o armam ue

as leis t#m necessidade econ/mica4


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e)plicar. 1ontudo, um primeiro problema da ci#ncia % distinguir entre

seu#ncias causais Gcausa e efeitoI e uma mera coincid#ncia de fatos ue

ocasionam leis e generalizações acidentais. & saída % reconsiderar a

natureza da causalidade, dissociando das leis da natureza, como tem sido

feito por cientistas sociais e comportamentais ue oferecem muitas

e)plicações causais, embora tenham descoberto poucas leis ue comparam

com os da física e da uímica em termos de poder e)plicativo e

conabilidade preditiva. ( segundo problema % distinguir a causa de um

evento de uma simples condição necessária. -or vezes, o ue cientistas

consideram a causa de um evento, na verdade não passa de uma condição

necessária, dentre outras tantas ue possam e)istir.

*m respostas a esses problemas da causalidade como e)plicação

cientíca +osemberg adiciona a ideia de e)perimento6 & provoca , se

ocorrido uma intervenção &, houve uma alteração em . Antervenções

permitem identicar causas e 'usticar as e)plicações ue prov%m delas, ou

se'a, por meio de e)perimentos controlados % possível compreender uais

manipulações de & podem efetivamente mudar sem buscar ualuer lei

sobre esses dois estados. *ntretanto, essa e)plicação causal apenas pela

noção de intervenção e sem o estabelecimento de leis apresenta %

acompanhada de alguns problemas. -rimeiro, a diculdade em identicarintervenções não manipuladas pelo homem, ou se'a, identicar uando um

evento ocorrido por outros meios pode ser considerado uma intervenção ou

não. 9egundo, o problema de circularidade nas e)plicações causais G&

e)plica ou e)plica &I. Qerceiro, a presença de regularidades ue são

invariantes.

-ara e)plicar um fato o fen@meno % preciso conhecer as condições

ue, 'untas com a causa, permitem gerar o efeito. *ntretanto, se o n!mero

de condições for muito grande, a e)plicação pode não ser possível, ou se'a,na ideia de e)perimento, não % possível manipular ou intervir em todas as

condições. Asto implica ue para a e)plicação causais % necessário incluir

para todas as condições, e)ceto a ue se dese'a e)plicar, o estado de

permanecer constante como uma condição necessária, denominado, ceteris

paribus. -ara as ci#ncias al%m da física essa % condição sempre incluída

implícita ou e)plicitamente nas e)plicações causais. 1ontudo, essa condição

ocasiona uma diculdade na demarcação da ci#ncia. uanto maior o

n!mero de condições ue precisam ser mantidas constantes, menor % grau


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de vericação da e)plicação, o ue torna difícil a distinção entre ci#ncia,

pseudoci#ncias e não ci#ncias. *)emplicando, encontrar uma condição

contrária a uma e)plicação, não permite refutá"la.

&s e)plicações nas ci#ncias não físicas tamb%m recorrem ao uso de

probabilidades e regularidades estatísticas. 1ontudo, a diculdade está nas

condições ue podem ser entendidas como relações causais, pois a simples

correlação estatística entre dois estados, por si s/, não reete uma cone)ão

causal. -or e)emplo, dizer ue uando & ocorre a probabilidade de ocorrer

% de


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;as, al%m da unicação, as pessoas t#m procurado ainda mais a

partir cientíca e)plicações6 prop/sito +,./ e inteligibilidade. Qanto a

e)plicação de ação humana e de processos biol/gicos prosseguir citando

seus prop/sitos ou metas para e)plicar o comportamento Gpessoas

trabalham para ganhar dinheiro, o coração bate, a m de fazer circular o

sangueI. -or um lado, estas e)plicações não parecem ser causalF depois de

todo o e)planans"os ns ou metas de obter ap/s o e)planandum"os meios

para atingir a meta"nesses casos. -or outro lado, propositada e)plicações

em biologia e especialmente nas ci#ncias humanas interpretativas parece

mais satisfat/rio do ue e)plicações em física. &l%m disso, ci#ncia física

descartou a possibilidade de futura causalidade, mesmo ue o senso

comum nunca permitiu a sua possibilidade. *ntão, se e como estes

7teleol/gica7 " goal"directed"e)plicações pode ser conciliada com ualuer

coisa como e)plicação causal % um problema a ser resolvido.

( apelo de e)plicações teleol/gicas e interpretativos por contraste

para aueles causais nos coloca face a face com um desao alegadamente

ci#ncia rosto em geral6 ele s/ e)plica o como das coisas, e nunca realmente

dá uma conta satisfat/ria de por ue eles acontecem. este tradicional

den!ncia de ue e)plicação cientíca realmente não nos dizem por ue as

coisas acontecem a maneira ue fazem vem com uma e)pectativa de ue acompleta e e)plicação nal de coisas, de alguma forma revelam a

inteligibilidade do universo ou mostrar ue a forma como as coisas estão

nele % a !nica maneira ue eles poderia ser. tentativas historicamente

famosos para mostrar essa necessidade reectir uma visão

fundamentalmente diferente da natureza do conhecimento cientíco da ue

anima a losoa contemporDnea da ci#ncia.

+esumoe)plicação cientíca tem sido tradicionalmente reuniu"se com

insatisfação por aueles ue e)igem tanto ue tal e)plicação mostrar o

prop/sito, design ou signicado dos processos naturais, e não apenas

mostrar como eles chegaram a acontecer. *ste demanda por causa nal ou

e)plicação teleol/gica remonta a &rist/teles. relatos contemporDneos de

e)plicação teleol/gica em biologia e)plorar descoberta de como a variação

e seleção natural cega pode dar origem de 0arTin ao aparecimento de


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prop/sito. & teoria de 0arTin nos a'uda a ver ue teleol/gica e)plicação %

apenas uma forma comple)a e disfarçada de e)plicação causal.

(nde e)plicações funcionais nas ci#ncias da vida não são tão para ser

entendido, isso % porue eles desempenham um papel totalmente diferente,

elucidando comple)o processos, identicando as contribuições"as causais

funções de ue as peças de um sistema maior 'ogar em entregar o

comportamento comple)o. 9e podemos lidar com e)plicações

aparentemente teleol/gicos no ci#ncias humanas nas mesmas maneiras

gira em torno de se e como cognitiva das pessoas e atitudes emocionais

e)plicar o seu comportamento, causalmente, ou em alguma outra forma

ue isenta as ci#ncias humanas a partir dos m%todos de os naturais

cientistas sociais e alguns l/sofos t#m procurado por muito tempo tal

isenção porue a interpretação da ação humana parece transmitir uma

inteligibilidade ue a e)plicação causal nas ci#ncias naturais carece.

*)iste alguma base para esperar ou e)igir algo mais de cientíco

e)plicação do ue a identicação de causas contingentes, algo ue faria

suas e)plicações realmente atraente4 Há uma tradição, ue remonta pelo

menos ao l/sofos do s%culo UVAAA >eibniz e ant, de argumentar ue

e)plicação cientíca tem ue mostrar em !ltima análise, ue a ci#ncia da

descrição da realidade não % apenas verdade, mas necessariamente,logicamente verdadeiro. ue revelaria ue a forma como o mundo %, % a

!nica maneira ue poderia ser. $/s temos boas razões para pensar ue

ualuer tentativa de estabelecer uma tal conclusão % ligado falhar. $a

verdade, se fosse para ter sucesso, ue seria duramente pressionado para

e)plicar muito do caráter falível e de auto"correção do conhecimento

cientíco.

-erguntas de estudo3. defender ou criticar6 7( fato de ue a e)plicação cientíca não

pode prever a inteligibilidade ou necessidade de coisas, % um bom razão

para procurar outro lugar. 7

5. 9erá ue a teoria darTinista da seleção natural mostram ue há

e)iste tal coisa como prop/sito na natureza ou ele mostra ue e)istem

prop/sitos e eles são perfeitamente processos naturais, causal4


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8. *)iste alguma maneira de combinar a seleção natural darTiniana

abordagem para a função biol/gica com a abordagem papel causal devido a

1ummins4

:. *)istem diferenças importantes entre os modelos e ceteris ine)atas

leis paribus nas ci#ncias especiais4

( 1apítulo = discute ( relato de uhn de escolha teoria e uine

signicando holismo e do naturalismo.

1apítulo M, em seguida, retorna 2 uestão levantada no primeiro

capítulo6 o ue fazemos com a alegação da ci#ncia para o ob'etivo

conhecimento4

( estilo do livro % inspirado pela crença na má)ima 7dizer"lhes o ue

voc# vai dizer, diga"lhes, e, em seguida, dizer"lhes o ue voc# disse 7, com

uma apropriada al%m de l/sofos67 e, em seguida, pedir"lhes para

argumentar ue voc# estava errado 7. 1ada capítulo cont%m uma visão

geral e resumo, e termina com uma s%rie de uestões de estudo. Asso

funciona bem para destacar uestões centrais, e muitos dos perguntas são

e)celentes guias para obter os alunos a pensar sobre os temas abordadosem cada capítulo.

( glossário de termos t%cnicos, todos introduzidos em negrito no

te)to, tamb%m % !til. $o entanto, algumas uestões importantes não são

claramente e)plicadas. ?m e)emplo % a discussão do pragmática da

e)plicação. 0epois de mencionar ue as perguntas com a mesma

formulação pode conter diferentes pedidos e)plicativas, por e)emplo, uma.

7-or ue o mordomo matar a condessa47 * b. 7-or ue o utler matar a

condessa4 7, +osenberg Gp. :RI introduz o conceito de Van Lraassen de um7contraste classe Eassim6 7chamar a todas estas perguntas diferentes

e)pressible pela mesma frase o7 contraste classe 7.7 ;as a classe de

contraste não % o con'unto de diferentes uestões Gcomo a. e b.I e)primível

por a sentença sintática e semanticamente id#nticos. *m vez disso, a classe

de contraste % o con'unto de proposições alternativas de ue um

determinado interlocutor está pedindo, na verdade, por ue eles não

ocorreu, ao contrário do ue fez. &ssim, no caso de um. acima, a classe de

contraste pode ser W Eo 'ardineiro morto a condessa E,E a contagem de


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mortos a condessa E, etc.X, e no caso b. W E( mordomo bateu o condessas,

E( mordomo ignorou a condessas, etc.X. *sta denição euivocada torna a

discussão subseuente difícil de seguir.

&inda assim, at% o capítulo nal, a discussão % em geral informativo e

bem euilibrada, e a cobertura de temas % bom. *stas virtudes desaparecer,

no entanto, uando voltamos para a uestão da armação de ci#ncia para o

conhecimento ob'etivo. +osenberg enuadra o debate como um entre os

ue tomam os escritos de de uhn e uine como levando a epist#mica

relativismo, e os defensores de ob'etividade cientíca. *mbora ha'a alguma

discussão sobre o trabalho de estudiosos como loor e LeCerabend, para

efeitos do capítulo 7relativistas epist#micas7 incluem todos, desde

soci/logos da ci#ncia para humanistas 7anti"cienticistas7 e simpatizantes

da astrologia. 1omo tal agrupamento torna /bvio, os opositores da

ob'etividade cientíca não são levadas a s%rio. +osenberg descreve o

relativismo como líder inevitavelmente 2 conclusão de ue as mudanças nas

teorias cientícas são tão irracional uanto as mudanças na moda, e para a

visão de ue a ci#ncia % 7apenas uma outra religião7 Gp. 3=atour, 9hapin, loor e 9mith argumentam ue os padrões surgem


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em sociedade como um todo e dentro de comunidades cientícas para

servir vários ns. >onge de reclamar ue 7vale tudo7 na medida em ue o

conhecimento está em causa, eles e)plicam como normas emergindo e

permitindo ue os processos comuns de valor, do com%rcio e da medicina

com a linguagem. Qalvez isso % tudo a 7ob'etividade7 podemos

razoavelmente perguntar ci#ncia de ter. ( livro de +osenberg, no entanto,

vai dei)ar os alunos com a impressão de ue essa relativização dos padrões

de conhecimento para os interesses humanos signica abrir a porta 2

acusação de ue a ci#ncia moderna não % senão uma 7cega, narroTminded,

patriarcal, capitalista e paradigma provavelmente racialista 7Gp. 3M8I. *m

suma, +osenberg faz estudantes um desserviço ao retratar a escolha de um

entre acordo status epist#mico igual a ci#ncia e charlatanismo e ci#ncia

adorando como o provedor da verdade ob'etiva. Lazendo assim, ele não

consegue atingir prop/sito declarado do livro6 fornecer uma visão geral dos

melhores argumentos atual no campo e para permitir ue os alunos a

avaliar de forma inteligente o estado do conhecimento cientíco.

M & *strutura das teorias cientícas

Visão geral

uantas vezes voc# 'á ouviu a opinião de algu%m bai)ado com o

declaração6 7Asso % apenas uma teoria74 0e alguma forma em Angl#s

ordinário

termo 7teoria7 passou a signicar um pedaço de classicação especulação

ou, no má)imo

uma hip/tese ainda em aberto a d!vida s%ria, ou para as uais não e)iste

aindaprovas sucientes. *sse uso % estranhamente em desacordo com o

signicado

do termo como cientistas usá"lo. *ntre os cientistas, por isso, longe de

sugerir

tentativeness ou incerteza, o termo % freuentemente usado para descrever

uma sub"disciplina estabelecida em ue há leis amplamente aceitas,

m%todos, aplicações e fundações. &ssim, os economistas falam de

7Qeoria dos 'ogos7 e físicos da 7teoria uDntica7, bi/logos usam o


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termo 7teoria da evolução7 uase como sin@nimo de evolução

biologia, e 7teoria da aprendizagem7 entre os psic/logos comporta muitos

diferentes hip/teses sobre uma variedade de fen@menos muito bem

estabelecidas.

&l%m de seu uso para citar toda uma área de investigação, na ci#ncia

7teoria7

signica tamb%m um corpo de hip/teses e)plicativas para os uais não %

forte

suporte empírico.

;as como e)atamente uma teoria fornece tais sistematização e)plicativa

de fen@menos díspares % uma pergunta ue precisamos responder.

(s l/sofos da ci#ncia prendido por muito tempo ue as teorias e)plicam

porue, como

geometria ou neTtoniana mecDnica de *uclides, são deductivelC

sistemas organizados. $ão deve ser nenhuma surpresa ue um e)poente da

modelo 0"$ de e)plicação deve ser atraídos por este ponto de vista. &nal,

no modelo 0"$, a e)plicação % a dedução, e as teorias são mais

e)plicações fundamentais dos processos gerais. ;as, ao contrário dedutiva

sistemas em matemática, teorias cientícas são con'untos de hip/teses,

ue são testados por logicamente decorrente conseu#ncias observáveis deeles. 9e essas conseZ#ncias são observadas, no e)perimento ou outros

dados

coleção, então as hip/teses, ue as observações do ensaio, são

provisoriamente

aceitaram. *ste ponto de vista da relação entre a teoria cientíca

e testes cientícos % conhecido como 7hipot%tico"dedutivismo.7 B

intimamente associado com o tratamento de teorias como sistemas

dedutivos,como veremos.

$osso tratamento da natureza das teorias e como eles funcionam

rendimentos

pelo estudo de uma teoria particular importDncia, mecDnica de $eTton.

$/s empregamos essa teoria para iluminar uestões sobre teoria

geral. ;as tamb%m mostram por ue, em muitos aspectos, efetuou uma

completa

mudança radical na concepção da civilização ocidental do universo e nossa


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lugar dentro dele.

+esumo

&s teorias são con'untos de leis ue trabalham em con'unto para e)plicar

regularidades empíricas

por derivação das referidas regularidades e muitas vezes tamb%m por

e)plicar as e)cepções

e contra essas regularidades empíricas enfrentar. ;as fazer precisas

como as leis ue compõem uma teoria fazer isso não % fácil e uase

certamente

obriga"nos a vir a enfrentar uestões de causalidade e com a necessidade

de

armações sobre fen@menos não observáveis. *stes t/picos são auelas

inevitáveis

difícil para os empiristas de lidar. 0esde o empirismo % o 7default7 ou

epistemologia ocial das ci#ncias, a natureza das teorias e seu papel central

em toda a ci#ncia levanta uma s%rie de diculdades para a losoa da

ci#ncia

com o ual teremos de lidar.

*nuanto isso, independente dos problemas epistemol/gicos ue a naturezadas teorias levanta para a losoa, % importante ressaltar a mais ampla

importDncia conceitual e hist/rica de algumas teorias cientícas,

especialmente

mecDnica neTtoniana. 9uas realizações na e)plicação e sistematização

dos conhecimentos em toda a física ao longo de muitos s%culos

revolucionou o

paisagem do pensamento ocidental. Asso fez com ue vale a pena trabalhar

atrav%s dolevando id%ias da mecDnica neTtoniana e esboçar como eles derrubaram

uma

Visão de mundo ue tinha governado ci#ncia e civilização por pelo menos

5.RRR anos.

N epist#mica e uestões metafísicas

9obre teorias cientícas


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Visão geral

Qeorias são indispensáveis para a compreensão cientíca, 2 unicação

do conhecimento cientíco, para aprofundar as suas e)plicações, a

aumentar a precisão de suas previsões, e de promover a sua evolução

tecnol/gica

aplicações. &l%m disso, como vimos no !ltimo capítulo, alguns

teorias são tão grandes em suas implicações ue eles efeito revoluções

na ci#ncia e na cultura de forma mais ampla.

;as, ao mesmo tempo, e)istem características de teorias cientícas ue

levantar uestões profundas sobre a natureza, e)tensão e 'usticativa

as reivindicações de conhecimento sobre o mundo com base nelas. -ara a

e)tensão

estas uestões epistemol/gicas estão sem solução ou sem resposta, por

todas as teorias de impacto t#m, seus fundamentos e, portanto, as suas

implicações

pode ser contestada. $a realidade, % em parte devido aos problemas

para o conhecimento humano ue as teorias cientícas levantar ue

permaneçam

controverso mesmo entre os cientistas, alguns l/sofos e muitos

pessoas comuns.$este capítulo e no seguinte, começamos a e)ploração destes epist#mica

problemas. *les irão surgir de novo em todo o resto deste livro.

-rimeiro vamos considerar a natureza do progresso cientíco, ue %

tradicionalmente

retratado como revelando como a natureza % unicado atrav%s da

unicação

das teorias cientícas. ;as a maneira em ue as teorias foram unicadas

na ci#ncia física, especialmente levanta diculdades para o empirismo emaceitar as teorias cientícas de todo. 9e o empirismo % incompatível com

teorizando, então, presumivelmente, o problema está com o primeiro.

&lguns l/sofos da ci#ncia são preparados para re'eitar as teorias cientícas

para

teoria epistemol/gica. -or outro lado, os cientistas insistem em decidir

entre teorias empiricamente. *stas abordagens do problema de

aterramento teoria em evid#ncia nos levar da epistemologia para a

inevitável


18/63

perguntas sobre a metafísica da ci#ncia"se devemos tratá

sua e)ist#ncia arma como verdadeiro ou mesmo apro)imadamente

verdadeira.

+esumo

& conta a)iomática das teorias cientícas e)plica como o te/rico

leis de uma teoria trabalham 'untos para fornecer uma e)plicação de um

grande n!mero

de regularidades empíricas ou observáveis por tratamento de teorias como

deductivelC

sistemas organizados, nos uais as hip/teses são hip/teses conrmadas

pela

as observações conrmam ue a generalização derivadas a partir delas.

este

concepção de leis como hip/teses testadas pelas conseu#ncias deduzidas

deles % conhecido como 7hipot%tico"dedutivismo,7 uma conta bem

estabelecido de

como as teorias e e)peri#ncias são reunidas.

Qeorias e)plicam freuentemente, identicando os processos não

observadas sub'acentesou mecanismos ue provocam a fen@menos observáveis ue o teste

as teorias. +educionismo etiuetas uma visão de longa data sobre a relação

das teorias cientícas para o outro. 0e acordo com o reducionismo, como

uma ci#ncia

aprofunda a sua compreensão do mundo, mais estreito, menos preciso e

mais

teorias especiais são revelados a ser casos especiais de ou e)plicáveis por

derivaçãodas teorias mais amplas, mais completos e mais precisos e mais gerais.

0erivação reuer a dedução l/gica dos a)iomas da teoria mais estreito da

teoria mais ampla, e muitas vezes a correção do estreito

teoria antes da dedução % efectuada. +educionistas procuram e)plicar o

progresso da ci#ncia ao longo do período desde a revolução neTtoniana por

apelar para essas relações intertheoretical. & redução das teorias cientícas

s%culos mais, o ue parece para preservar seus sucessos ao e)plicar sua


19/63

falhas Gpor meio da correçãoI, % fácil de entender do ponto de vista

a)iomático

sobre a estrutura das teorias cientícas.

$o entanto, o hipot%tico"dedutivismo da conta a)iomático da

teorias, e de fato a perspectiva epistemol/gica geral da ci#ncia como

baseada na observação e e)peri#ncia, enfrenta graves diculdades uando

se tenta

para e)plicar a indispensabilidade de termos em teorias ue identicam

te/rica,

entidades não observáveis, como os n!cleos celulares, genes, mol%culas,

átomos e

uarKs. -ara, por um lado, não há ualuer prova directa da e)ist#ncia

das entidades te/ricas estes termos nome, e, por outro lado, a teoria

não pode cumprir a sua função e)plicativa sem eles. alguns te/ricos

entidades, tais como a gravidade, são verdadeiramente problemático e, ao

mesmo tempo, n/s

precisa e)cluir as forças e coisas ci#ncia misterioso e oculto para

ue nenhuma evid#ncia empírica pode ser fornecida. & noção de ue

signicativa

palavras devem, eventualmente, ter os seus signicados dada pelae)peri#ncia % um atrativo

um. $o entanto, encontrar um caminho para a linguagem te/rica para

passar este teste, enuanto

e)cluindo os termos de especulação descontrolada como sem sentido, % um

desao

ue uma conta de teorias cientícas devem enfrentar.

( uebra"cabeça ue hCpothesizing entidades te/ricas % indispensável para

e)plicação e não regulamentada pela e)peri#ncia 2s vezes % resolvido pornegar

ue as teorias cientícas procuram descrever as realidades sub'acentes ue

sistematizar e e)plicar generalizações observacionais. *ste ponto de vista,

conhecida como

instrumentalismo ou anti"realismo, trata teoria como um dispositivo

heurístico, um cálculo

instrumento de previsões sozinho. -or outro lado, o realismo, a visão de ue


20/63

devemos tratar teoria cientíca como um con'unto de literalmente

verdadeiras ou falsas descrições

de fen@menos observáveis, insiste em ue s/ a conclusão de ue

teoria % apro)imadamente verdadeira pode e)plicar seu sucesso preditivo

de longo prazo.

Anstrumentistas contradizer essa e)plicação.

Y Qeoria 1onstrução vs. ;odelo

-r%dio

Visão geral

*m muitas disciplinas, os cientistas descrevem cada vez mais o produto de

a sua investigação não como teorias, mas como modelos. *m algumas

disciplinas, %

evidente ue a construção de uma seu#ncia de modelos % um processo

ue se espera

culminar em uma grande ou pelo menos uma teoria mais geral. *m outras

disciplinas,

( ob'ectivo da investigação % um modelo e uma teoria % na verdade um

con'unto de

modelos. &l%m disso, enuanto as teorias da ci#ncia são pensados comogeral

hip/teses cientícas ue o cientista considera bons candidatos para

sendo leis da natureza com e)plicativa e importação de previsão, nenhum

dos

essas coisas podem, em geral, ser dito de modelos. *les não são

necessariamente

oferecido como melhores suposições dos cientistas sobre as leis, nem

mesmo necessariamente coma intenção de e)plicar ou prever ualuer real ou e)perimental

outros processos observáveis.

Qudo isso sugere ue o positivismo l/gico e p/s"positivista

absorção com as teorias sistemas como a)iomáticas compostas de leis e

regularidades ue e)plicam pode não caber ou como uma descrição ou um

racional

reconstrução das actividades te/ricas de cientistas. -ode ainda

signica ue alguns ou todos os problemas decorrentes da losoa do


21/63

natureza das teorias cientícas pode ser contornada por uma abordagem

ue

concentra"se em modelos como as unidades de investigação cientíca.

$este capítulo,

e)plorar algumas destas uestões.

iologia % uma disciplina em ue parece haver no má)imo uma

& teoria de teoria do 0arTin da seleção natural, e muitos modelos sobre

fen@menos em todos os níveis da organização biol/gica de

enzimas para populações. Asto faz com ue se'a conveniente para e)plorar o

relacionamento

entre teorias e modelos, uma vez ue se desenrola em biologia com

alguns e)emplos detalhados.

+esumo

& abordagem a)iomática a teorias tem diculdade para acomodar o papel

de modelos em ci#ncia. Anstrumentalismo não, e como modelos se tornam

mais

centrais para o caráter de teorização cientíca, problemas para a

a)iomática

abordagem e para o realismo de montagem. & uestão aui, em !ltima

análise depende de saber seci#ncia mostra um padrão de sucessos e)plicativos e predicativos ue pode

s/ pode ser e)plicada pelo realismo ea verdade das teorias ue organizar e

e)plicam o sucesso dos modelos cientistas a desenvolver.

a teoria da seleção natural de 0arTin fornece um 7banco de ensaio7 !til

para

aplicar e avaliar a adeuação de algumas das concepções concorrentes

da teoria cientíca articulada neste capítulo. Há várias razões para

pensar ue a teoria de 0arTin % completamente ao contrário de $eTton,apesar da sua muito

pap%is similares na organização uase todas as suas disciplinas. -or um

lado, ele

B difícil armar ualuer lei da seleção natural darTiniana, ou mesmo

ualuer estrita

leis da biologia em todos. -or outro lado, uase todas as aplicações

e)plicativas

da teoria da seleção natural prosseguir com a construção de modelos.


22/63

* a maioria desses modelos não são, obviamente, 'ulgado em seu sucesso

preditivo,

0evido 2 comple)idade dos sistemas biol/gicos.

Qanto na biologia e nas ci#ncias especiais, o papel de modelos em avanço

compreensão cientíca parece muito mais nuances e diversicada do ue a

maneira

os l/sofos da ci#ncia tradicionalmente retratado teorias ue operam na

física.

Asso abriu espaço para uma ampla área de pesuisa em losoa da ci#ncia.


23/63

Visão geral

9uponha ue resolver o diferendo entre o realismo eo instrumentalismo.

( problema continua a ser de como e)atamente observação e provas,

a recolha de dados, etc., na verdade, nos permitirá escolher entre cientíca

teorias. -or um lado, ue o façam foi tomada para

concedido atrav%s de vários s%culos de ci#ncia e sua losoa. $o

-or outro lado, ningu%m está totalmente e)plicou como eles fazem isso, e

neste

s%culo, os desaos ue se colocam a e)plicação de como e)atamente

provas

teoria controles aumentaram.

?ma breve revisão da hist/ria do empirismo britDnico dene a agenda

para uma conta de como a ci#ncia produz conhecimento 'usticado pela

e)peri#ncia,

e introduz o problema da indução levantada por 0avid Hume

no s%culo UVAAA. 9e não podemos resolver o problema da indução,

poderemos ser capazes de mostrar ue % um pseudo"problema. ;esmo se

não pudermosfazer isso, os cientistas não estão prestes a bai)o ferramentas e esperar por

uma resolução

desta mat%ria. ( ue % mais, eles podem insistir ue eles sabem como

proceder indutivamente sem ualuer a'uda de l/sofos. Qodos n/s

realmente precisa, muitos cientistas insistem, % um teorema da

probabilidade

cálculo derivado no s%culo UVAAA por Qhomas aCes,

um contemporDneo de 0avid Hume. &lguns l/sofos irá concordarcom este 'ulgamento. *ntão, precisamos entender este teorema eo

uestões de interpretação suscitadas pelo seu uso em e)perimental e

raciocínio observacional.

, pro&lema %a in%u01o

1omo observamos no 1apítulo M, a revolução cientíca começou na *uropa

central


24/63

com 1op%rnico, rahe e epler, deslocou"se para a Atália de [alileu, mudou"

se para

0escartes Lrança e veio para $eTton em 1ambridge, Anglaterra. o cientíca

revolução foi tamb%m uma revolução los/ca, e por razões ue observou.

$o s%culo UVAA, a ci#ncia era 7losoa natural7, e guras ue

hist/ria iria entregar e)clusivamente a uma ou a outra destas duas Lields

losoa ou ci#ncia contribuiu para ambos. &ssim, $eTton escreveu um bom

neg/cio

da losoa da ci#ncia, e 0escartes fez contribuições 2 física. ;as

foram os empiristas britDnicos ue zeram uma tentativa de auto"

consciente para e)aminar

se a teoria do conhecimento defendida por estes cientistas vindicaria

os m%todos ue $eTton, oCle, HarveC, e outros e)perimental

cientistas empregados para e)pandir as fronteiras do conhecimento

humano tão amplamente em

seu tempo.

&o longo de um período compreendido entre o nal do s%culo UVAA at% o nal

do s%culo UVAAA

s%culo, \ohn >ocKe, [eorge erKeleC e 0avid Hume procurou especicara natureza, e)tensão e 'usticação do conhecimento como fundada na

e)peri#ncia sensorial

e ponderar se certicar as descobertas cientícas de

seu tempo como conhecimento e isolá"los contra o ceticismo. (s seus

resultados

foram misturados, como ant estava ansioso para apontar. ;as nada

abalaria sua

conança ou a da maioria dos cientistas, no empirismo como aepistemologia direita.

>ocKe procurou desenvolver empirismo sobre o conhecimento, famosa

segurando

contra racionalistas como 0escartes, ue não e)istem id%ias inatas. 7$ada %

na mente ue não foi o primeiro nos sentidos. 7;as >ocKe era

decididamente um cientíca

realista sobre as entidades te/ricas ue a ci#ncia do s%culo UVAA


25/63

foi descoberta. 1omo observado no 1apítulo 5, ele abraçou a visão de ue a

mat%ria

foi composta de átomos indiscerníveis, ou 7corp!sculos7, e distinto

entre substDncia material e suas propriedades G 7ualidades primárias7I no

um lado, e as ualidades sensoriais de cor, te)tura, cheiro ou sabor Go assim

chamado

ualidades secundáriasI, substDncias ue causam em n/s. &s propriedades

reais

da mat%ria, de acordo com >ocKe, são apenas os ue a mecDnica

neTtoniana

diz"nos ue tem em massa, e)tensão no espaço, velocidade, etc. &s

ualidades sensoriais

de coisas são id%ias em nossas cabeças ue as coisas causam. B

raciocinando volta

de efeitos sensoriais para causas físicas ue aduirimos conhecimento do

mundo, ue ca sistematizadas pela ci#ncia.

ue o realismo de >ocKe e seu empirismo inevitavelmente dá origem ao

ceticismo,

não % algo >ocKe reconhecido. *le era um l/sofo do pr/)imogeração, [eorge erKeleC, ue apreciava ue o empirismo torna duvidosa

nossas crenças sobre coisas ue não observar diretamente. 1omo poderia

>ocKe leigos

armam o certo conhecimento da e)ist#ncia de mat%ria ou suas

características, se

ele s/ poderia estar ciente das ualidades sensoriais, ue pela sua pr/pria

natureza, e)istem

apenas na mente4 $ão podemos comparar as características sensoriais,como cor ou te)tura

2s suas causas para ver se essas causas são incolores ou não, pois não

temos

acesso a essas coisas, por isso não podemos compará"los. * ao argumento

de ue podemos imaginar algo para ser incolor, mas não podemos imaginar

um material

ob'eto a e)tensão falta ou massa, erKeleC replicou ue as propriedades

sensoriais


26/63

e os não"sensoriais estão em p% de igualdade a este respeito6 tente

imaginar algo

sem cor. 9e voc# pensar nisso como transparente, então voc# está

adicionando na

cor de fundo e ue está enganando. 0a mesma forma para a outra

alegadamente sub'etiva

ualidades ue as coisas nos levam a e)perimentar.

$a opinião de erKeleC, sem o empirismo não podemos fazer sentido do

signicado

da linguagem. erKeleC praticamente adotou a teoria da linguagem

como nomear ualidades sensoriais ue foi esboçado no 1apítulo N. 0ada a

tese

ue as palavras citar id%ias sensoriais, realismo"a tese de ue descobre

ci#ncia

verdades sobre coisas ue não podemos ter e)peri#ncia sensorial de, torna"

se falsa, por

as palavras ue nomeiam estas coisas devem ser sem sentido. $o lugar de

realismo

erKeleC defendia uma forte forma de instrumentalismo e fez um grandeesforço para

construir uma interpretação da ci#ncia dos s%culos UVAA e UVAAA,

incluindo mecDnica neTtoniana, como um corpo de dispositivos heurísticos,

calculando

regras, e cções convenientes ue n/s empregamos para organizar nossas

e)peri#ncias.

Lazendo isso, erKeleC pensou, salva a ci#ncia do ceticismo. $ão ocorreu

a erKeleC ue outra alternativa para a combinação do empirismo e doinstrumentalismo % racionalismo e realismo. * a razão % ue, at% o

s%culo UVAAA, o papel do e)perimento na ci#ncia tinha sido tão rmemente

estabelecido ue não há alternativa ao empirismo parecia remotamente

plausível como um

epistemologia da ci#ncia. ;esmo racionalismo, como observamos no

1apítulo 3, argumenta

s/ isso algum conhecimento cientíco tem uma 'usticação não"empírica.


27/63

*ra intenção de 0avid Hume para aplicar o ue ele considerava ser o

empírico

m%todos de investigação cientíca para a losoa. 1omo >ocKe e erKeleC

ele

procurou mostrar como o conhecimento, eo conhecimento cientíco,

especialmente, honras

as restrições do empirismo. Ancapaz de adotar instrumentalismo radical de

erKeleC,

Hume procurou e)plicar por ue adotar uma interpretação realista

de crenças cientícas e normais, sem tomar partido entre realismo e

instrumentalismo. ;as prossecução do programa do empirismo de Hume

levou

para enfrentar um problema diferente dauele levantada pelo conito de

realismo e

empirismo. *ste % o problema da indução6 0ada a nossa sensorial atual

e)peri#ncia, como podemos 'usticar infer#ncias a partir deles e de nossos

registros de

o passado, o futuro e os tipos de leis e teorias cientícas ue procuramos4

( argumento de Hume % muitas vezes construída como segue6 há dois e s/duas maneiras de 'usticar uma conclusão6 argumento dedutivo, em ue a

conclusão

segue logicamente das premissas e argumento indutivo, em ue

as premissas suportam a conclusão, mas não garantem isso. & dedutiva

argumento % colouialmente descrito como uma em ue as instalações

7cont#m7

a conclusão, enuanto um argumento indutivo % freuentemente descrito

como um uemove a partir do particular para o geral, como uando se inferir a partir da

observação

de 3RR cisnes brancos 2 conclusão de ue todos os cisnes são brancos.

&gora, se n/s somos

desaados a 'usticar a armação de ue indutivos argumentos de

argumentos de

do particular para o geral, ou do passado para o futuro, será conável


28/63

no futuro, podemos faz#"lo apenas atrav%s do emprego de um argumento

dedutivo ou um argumento indutivo. ( problema com ualuer argumento

dedutivo para esta conclusão

% ue, pelo menos, uma das instalações em si e)igirá a abilidade de

indução. -or e)emplo, considere o argumento dedutivo abai)o6

3. 9e uma prática tem sido ável no passado, será ável no futuro.

5. $o passado, argumentos indutivos ter sido ável.

-ortanto,

8. &rgumentos indutivos será conável no futuro.

*ste argumento % dedutivamente válido, mas a sua primeira premissa

reuer 'usticação

e a !nica 'usticação satisfat/ria para a premissa seria a abilidade

de indução, ue % o ue o argumento % suposto estabelecer. ualuer

dedutivo argumento para a abilidade da indução incluirá, pelo menos, uma

pergunta"implorando premissa.

Asso dei)a apenas os argumentos indutivos para 'usticar a indução. ;as,

claramente, não

argumento indutivo para a indução apoiará sua conabilidade, por tais

argumentostamb%m são petição de princípio. 1omo 'á teve ocasião de observar antes,

1omo todos os argumentos da petição de princípio, um argumento indutivo

para a conabilidade

da indução % como subscrição de sua promessa de pagar um empr%stimo de

prometendo ue voc# vai manter suas promessas. 9e a sua conabilidade

como uma promessa

guardião % o ue está em uestão, oferecendo uma segunda promessa para

garantir o primeiro% in!til. ( argumento de Hume tem por 5


29/63

não apenas infer#ncias a partir do especíco para o geral ou do passado

para o

futuro. Há outras formas de argumento, ue são claramente indutivo sem

tomar ualuer uma destas formas, incluindo argumentos por analogia e

infer#ncias

para a melhor e)plicação como empregada para inferir a e)ist#ncia de não

observável

entidades ao longo das ci#ncias. Qodas as formas ampliativas de

argumentação, em ue

as conclusões destinam"se a fazer reivindicações ue transcendem os da

instalações, será indutiva e aberto ao desao de Hume. muitos ampliativos

infer#ncias empregar ou e)plorar dedução. ;as eles são indutivos entanto.

-or e)emplo, o raciocínio hipot%tico"dedutivo envolve a dedução de

conseu#ncias observacionais de uma hip/tese e sua pesuisa direta %

ainda

indutivo. 9e conrmado, essas conseu#ncias dedutivas são disse para

conrmar a

hip/tese de ue eles são deduzidos. Qoda a infer#ncia % claramente

indutiva6

a conclusão, ue a credibilidade da hip/tese geral % reforçadapela evid#ncia observacional mais estreito, vai al%m da evid#ncia.

( desao de Hume % te/rico. *le observou ue, como uma pessoa ue atua

no

mundo, ele estava convencido de ue os argumentos indutivos eram

razoáveisF o ue ele

pensei ue os shoTs argumento % ue n/s ainda não encontrou a

'usticação direita

para a indução, não ue não há 'usticativa para isso.

problema da indução de Hume foi surpreendentemente invisível para o

primeiro 3


30/63

m%todo de n!cleo da ci#ncia. 0e acordo com ;ill, infer#ncias a partir de

uma parte relativamente peuena

n!mero de casos de leis gerais eram como a ci#ncia avança. moinho famosa

articulados várias regras de delineamento e)perimental ue ainda orientar

cientistas

ho'e em fazer tais infer#ncias. 1ontemporarC duplo"cego controlado

e)perimentos agora comuns na ci#ncia m%dica devem muito ao

regras ;oinho estabelecido e os argumentos ue ele deu para eles.

;as ue a prática da infer#ncia indutiva e)ige uma 'usticação

independente

como um todo foi algo ;ill não gostou. ;oinho acreditava com

alguma 'usticação ue infer#ncias indutivas foram fundamentadas no

compromisso

a uniformidade da natureza6 a de ue o futuro será como o passado. 9e

pudermos

ser 'usticado em acreditar ue este princípio, em seguida, pelo menos,

algumas infer#ncias indutivas

será garantido. ;as ue tipo de argumento pode ser avançado para a

uniformidade

da natureza4 ?m argumento dedutivo com uma conclusão factual ue ofuturo será como o passado terá de incluir entre suas premissas uma factual

reivindicação, pelo menos, tão forte, e em seguida, este irá ser 'usticada, e

assim por diante em

uma regressão innita. ?m argumento indutivo para a uniformidade da

natureza vai

prossiga com as seguintes linhas6 $o passado recente, o seu futuro pr/)imo

era como

passado mais distante, no passado mais distante, o seu futuro pr/)imo eracomo o

ainda mais distante passado, e assim por diante. -ortanto, daui em diante

será o futuro

como o passado recente, o passado mais distante e passado muito distante.

;as isso

forma de argumento % em si indutiva e assim levanta a uestão. -artimos

para estabelecer a conabilidade da infer#ncia indutiva e faz#"lo por um

indutiva


31/63

infer#ncia. Asto tem toda a conabilidade de uma tentativa de assegurar

algu%m ue eu

mantenho minhas promessas, prometendo"lhe ue eu faz#"lo]

0urante o período em ue positivistas l/gicos estavam conantes de ue o

princípios da l/gica matemática e simb/lica foram denições e

conseu#ncias

deles, foram feitas tentativas para resolver o problema de Hume em um

semelhante

caminho. Lil/sofos como +udolph 1arnap e 1arl [. Hempel procurou

enuadrar

regras de infer#ncia indutiva ue poderiam ser 'usticadas, como as leis da

matemática

l/gica, em conformidade com as denições e suas implicações. 1omo o

modelo dedutivo"nomol/gica ue foi proposto para reconstruir

racionalmente

o conceito de e)plicação cientíca, o seu ob'ectivo era fornecer uma

7conrmação

teoria 7ue iria formalizar e e)plicitar a noção de infer#ncia indutiva

e resolver o problema de Hume tamb%m. & estrat%gia foi mostrar ue

indutivaargumento acaba por ser argumento dedutivo ue emprega regras

especiais ue

conferir 'usticação em suas conclusões sem garantir a sua verdade

G&o contrário das leis da l/gica dedutiva ue o zeramI. *stas regras

reetiria

os a)iomas e teoremas da teoria da probabilidade, um con'unto de verdades

l/gicas ou

denições. -ara ue estas regras para sistematizar as infer#ncias indutivas,os

0emonstrações os cientistas usam para descrever os dados ou elementos

de prova a ue as regras

teve são aplicadas a ser dada uma estrutura l/gica rígida e um vocabulário

inteiramente observacional. Asso não poderia acomodar razoavelmente os

padrões reais de

infer#ncia cientíca. ;as, al%m disso, toda a empresa de desenvolver um


32/63

teoria puramente formal ou l/gica de probabilidade s/ revelou o problema a

ser

ainda mais grave do ue Hume tinha reconhecido, como veremos no

capítulo 33.

(utros l/sofos procurou"se mostrar ue o problema da indução foi um

pseudo"problema, um e)emplo clássico de feitiço do nosso entendimento

pelos

língua. &ssim tem sido repetidamente argumentou ue a empregar os

princípios indutivos

para enuadrar as e)pectativas sobre o futuro % apenas o ue o senso

comum

ea maioria das pessoas entende por ser razoável. 9e empregando infer#ncia

indutiva

%, por denição, uma condição necessária para agir de uma forma razoável,

em seguida,

não faz sentido e)igir uma 'usticação para isso. (u pelo menos não mais

faz

sentido pedir ue a indução ser mostrado para ser razoável do ue ele faz

para pedir uesendo razoável ser mostrado para ser razoável. &ssim, uma compreensão

adeuada da

o ue signica ser razoável uando enuadrar crenças sobre o unobserved

resolve o problema da indução, ou melhor, mostra ue ela % um pseudo"

problema,

um ree)o erros sobre a linguagem. ue erro4 ?m candidato % o

tend#ncia erroneamente a aplicar os padrões dedutivos da indução e depois

parareclamam uando eles não podem ser cumpridas. Validade % uma

característica da dedutivo adeuada

argumentos6 estes argumentos são sempre verdade preservação. desde

indutiva

argumentos são, pela sua natureza, não verdade ue preserva Gnão

pretende nem se espera

serIF % fácil, mas euivocada para descrev#"los como inválidos e, em

seguida, e)igir um


33/63

'usticação para eles. ( erro % ainda aplicar a distinção válida ^ inválida

a tais argumentos e, em seguida, para e)igir um substituto para a validade.

&lguns l/sofos da ci#ncia poderia levar a s%rio esta forma de despedir

( problema de Hume. Ansistiram em ue o erro 1alloT identicado por

aueles

ue procuram dissolver o problema da indução não % um ue eles fazem. o

problema da indução % muito claramente ue de mostrar infer#ncias

indutivas para

ser geralmente de conança, não % universalmente válida. * este problema

pode ser moldada

de tal forma a honrar o pensamento de ue ser indutiva está sendo

razoável.

-ara perguntar se ser razoável, isto %, utilizando m%todos indutivos, % um

m%todo conável de obter atrav%s da vida % perfeitamente inteligível. &

uestão

do facto de ser razoável % de conança % auela ue todos n/s ueremos

responder armativamente.

Hume de fato nos convida a faz#"lo de uma forma não"implorando"pergunta.

?ma maneira de responder a Hume ue reconhece esta maneira de colocar

o seuproblema foi devido ao l/sofo positivista l/gico, Hans +eichenbach

G*le preferia o r/tulo de 7empirista l/gico7I. *le procurou mostrar ue, se

ualuer

m%todo de prever o futuro obras, então a indução deve trabalhar. supor

dese'amos estabelecer se o (ráculo de 0elfos % uma previsão e)ata

dispositivo. & !nica maneira de fazer isso % su'eitar o (racle para um

con'unto de testes6 pedir

uma s%rie de previsões e determinar se eles são vericados. 9e eles são,a (racle pode ser aceito como um indicador preciso. 9e não, então o futuro

precisão do (racle não está a ser invocado. ;as observe ue a forma de

este argumento % indutivo6 se ualuer m%todo funciona Gno passadoI,

apenas indução

pode dizer"nos ue ele faz Gno futuroI. 0e onde n/s garantir a 'usticação de

indução. *ste argumento enfrenta duas diculdades. *m primeiro lugar, no

má)imo, isso prova ue, se ualuer m%todo funciona, a indução funciona.

;as isso está muito longe da conclusão


34/63

ue ueremos6 ue não há ualuer m%todo ue faz no trabalho de fato. *m

segundo lugar, o argumento

não vai inuenciar o devoto da (racle. (racle"crentes não terá

razão para aceitar nosso argumento. *les vão pedir o (ráculo se a indução

funciona, e aceitará seu pronunciamento. $enhuma tentativa para

convencer (raclebelievers

ue a indução suporta tanto o seu m%todo de prever o futuro ou

ualuer outro pode transportar ualuer peso com eles. ( argumento de

ue, se ualuer m%todo

obras, obras de indução, % demasiado implorando pergunta.

Estatística e Pro&a&ili%a%e para o es(ate?

*m algum ponto os problemas da indução levará alguns cientistas e

l/sofos

a perder a paci#ncia com o l/sofo da ci#ncia. -or ue se preocupar

'usticar a indução4 -or ue não começar com o grave, mas talvez mais

problema sol!vel de conrmação empírica4 -odemos conceder a falibilidade

da

ci#ncia, a impossibilidade de estabelecer a verdade ou falsidade das leiscientícas

de uma vez por todas. $o entanto, ainda pode e)plicar como observação,

recolha de dados

e e)perimentar teoria cientíca teste, rodando a teoria estatística ea

noção de probabilidade.

&contece ue isso não % tão simples um assunto como parece. 1omeçar

com as noções de probabilidade e de evid#ncias empíricas ou indutiva não

realmente se alinham 'untos tão bem como gostaríamos.-ara começar, há o problema de se o facto de alguns dados levantam

a probabilidade de uma hip/tese faz com ue a evid#ncia de dados para ele

em tudo. Asso pode

soar como uma pergunta tão fácil de responder, mas não %.

0ene p Gh, bI as the probabilitC of hCpothesis h, given bacKground

information b, and p Gh, e and bI as the probabilitC of h given the

bacKground information b, and some e)perimental observations e.


35/63

&ssim, uando os dados aumenta a probabilidade de uma hip/tese,

constitui favorável

evid#ncia para ela.

&ssim, neste caso, * % 7novo7 de dados, ue % considerado como evid#ncia

para h se levanta a

probabilidade de h Gdada a informação de base necessária para testar hI.

-ara

e)emplo, a probabilidade de ue o utler z, H, dado ue a arma

encontrada

em ue o corpo não era dele, b e as novas provas de ue a arma carregava

seu

impressões digitais, % maior do ue a hip/tese de ue o utler fez isso, dada

a arma

encontrada no corpo, e nenhuma evid#ncia sobre impressões digitais. B as

impressões digitais

ue aumentam a probabilidade de h. B por isso ue as impressões são

provas de ue o

utler fez isso.

B fácil de construir contra"e)emplos a esta denição de evid#ncia positiva

ue mostram ue o aumento da probabilidade % por si s/ necessário nemsuciente para alguma declaração sobre observações para conrmar a

hip/tese.

&ui estão dois6

publicação deste livro aumenta a probabilidade de ue ele será

transformado em

um lme de sucesso estrelado por eira nightleC. &nal de contas foram

nunca tersido publicado as chances de seu ser feitas em um lme seria ainda menor

do ue são. ;as, certamente, a publicação real deste livro não % positiva

evid#ncias para a hip/tese de ue este livro vai ser transformado em um

sucesso de p!blico

lme estrelado por eira nightleC. 1ertamente não % claro ue algum fato

ue apenas

aumenta a probabilidade de uma hip/tese constitui, assim, a evid#ncia

positiva para


36/63

isto. ?ma conclusão semelhante pode ser derivado a partir do seguinte

e)emplo contrário,

ue invoca lotarias, uma noção !til ao e)plorar uestões sobre

probabilidade.

1onsidere uma loteria feira com 3.RRR bilhetes, 3R dos uais são comprados

por &ndC e um dos uais % comprada por ettC. h % a hip/tese de ue ettC

ganha na loteria. e % a observação de ue todos os bilhetes, e)ceto os de

&ndC e

ettC são destruídos antes do sorteio. e, certamente, aumenta a

probabilidade

h de R,RR3"R,3. ;as não % claro ue e % evid#ncia positiva de ue h %

verdade. $a verdade, parece mais razoável dizer ue e % uma prova positiva

de ue h

% falso, ue &ndC vai ganhar. -ara a probabilidade de ue ele ganha passou

de

R,R3"R,Y. (utro caso de loteria sugere ue o aumento de probabilidade não

% necessário

por ser evid#ncia positivaF na verdade um pedaço de evid#ncia positiva

pode diminuir

a probabilidade de a hip/tese de ue conrma. 9uponha ue na nossalotaria &ndC tem

comprado YYY passagens em 3RRR vendeu na segunda"feira. 9uponha ue

e % a evid#ncia

ue na terça"feira 3.RR3 ingressos foram vendidos, dos uais &ndC aduiriu

YYY.

*ste endereço de e reduz a probabilidade de ue &ndC vai ganhar na loteria

de R.YYY para

R,YYN ... ;as, certamente, e ainda evid#ncias de ue &ndC vai ganhardepois de tudo.

?ma maneira de lidar com estes dois contra"e)emplos % simplesmente para

e)igir

ue e % uma prova positiva para h se e torna a probabilidade de h alta,

dizem acima

R.


37/63

ettC de ganhar em ualuer lugar perto de R,< e, no primeiro caso, a

evid#ncia não faz

reduzir a probabilidade de &ndC de ganhar muito abai)o de R,YYY, estes

casos não

minar a denição de evid#ncia positiva uando assim revisto. ;as % claro,

% fácil de construir um contra essa nova denição de positiva

evid#ncia como prova de ue torna a hip/tese altamente provável. &ui

está um

famoso caso6 h % a hip/tese de ue &ndC não está grávida, enuanto ue e

% a

declaração de ue &ndC come _eetabi) peueno"almoço cereais. ?ma vez

ue o provavelmente de h

% e)tremamente elevada, - GH, *I "a probabilidade de H, dado ue tamb%m

o *"% e)tremamente

&lto. $o entanto, e %, sem d!vida nenhuma evid#ncia para h. B claro ue

temos negligenciado o

informação de base, b, construído na denição. 1ertamente, se somarmos o

informações de base ue nenhum homem 'amais engravidar, então - Gh,

* ` bI "( probabilidade de H, * e dado b"será a mesma como - GH, *I e

assim, dispor do contra"e)emplo. ;as, se b % a armação de ue nenhumhomem tem

nunca engravidar, e e % a armação de ue &ndC comeu _eetabi), e h

% a armação de ue &ndC não está grávida, então p Gh, e ` bI será muito

elevado,

na verdade, uase tão perto de 3 como uma probabilidade pode obter.

&ssim, mesmo ue e não %

por si s/ evid#ncia positiva para h, e mais b %, s/ porue b % uma prova

positivapara h. $ão podemos e)cluir e como prova positiva, uando e mais b % uma

evid#ncia,

simplesmente porue % um con'unto ue, por si s/ não tem impacto sobre a

probabilidade

de h, porue a evid#ncia, por vezes, positiva s/ faz aumentar a

probabilidade de

uma hip/tese uando combinada com outros dados. 1laro ue ueremos

dizer


38/63

ue, neste caso, e pode ser eliminado sem reduzir a probabilidade de H,

e % probabilisticamente irrelevante e % por isso ue não % evid#ncia positiva.

;as

fornecendo um teste decisivo para a irrelevDncia probabilística não % tarefa

fácil. -ode ser

tão difícil como a denição de e)emplo positivo. *m ualuer caso, temos

uma introdução

aui para as diculdades de e)por a noção de prova em termos de

conceito de probabilidade.

(s l/sofos da ci#ncia ue insistem ue a teoria da probabilidade %

suciente para

nos permitem compreender como testar hip/teses de dados irá responder a

esses problemas

ue reetem as mis"t entre probabilidade e nosso senso comum

noções de provas. $ossos conceitos comuns são ualitativos, imprecisa, e

não o resultado de um estudo cuidadoso das suas implicações.

-robabilidade % uma uantitativa

noção matemática com fundamentos l/gicos seguros. Asso permite

"nos a fazer distinções noções comuns não podem desenhar e e)plicar estes

distinções. +ecordar os empiristas l/gicos ue procuraram reconstruçõesracionais

ou e)plicações de conceitos como e)plicação ue fornecem necessário e

condições sucientes em lugar da imprecisão e indenição do comum

língua. 0a mesma forma, muitos estudantes contemporDneos do problema

da conrmação

procurar um substituto mais preciso para a noção comum de provas

na noção uanticável de probabilidadeF para eles contra"e)emplos, tais

comoos apresentados acima simplesmente reetir o fato de ue os dois conceitos

não são

id#ntico. *les são nenhuma razão para não substituir 7probabilidade7 para a

7evid#ncia7

na nossa investigação sobre como a teoria de teste de dados. &lguns desses

l/sofos ir

mais longe e argumentam ue não e)iste tal coisa como evid#ncia

conrmar ou não


39/63

uma hip/tese, por si s/. teste de hip/teses em ci#ncia % sempre

um caso comparativa6 ela s/ faz sentido dizer hip/tese h3 % mais ou

menos bem conrmado pela evid#ncia do ue % hip/tese H5, não ue h3 %

conrmada por e em ualuer sentido absoluto.

*stes l/sofos sustentam ue a teoria matemática das probabilidades

det%m

a chave para entender a conrmação da teoria cientíca. * isto

teoria % e)tremamente simples. *le encarna apenas tr#s hip/teses muito

/bvias6

3. &s probabilidades são medidas em n!meros de R a 3.

5. & probabilidade de uma verdade necessária Gcomo 7: % um n!mero par7I

% uma.

8. 9e a hip/tese H e \ são incompatíveis, então p Gh ou 'I D X D X p GhI D

X D X p G'I.

B fácil para ilustrar esses a)iomas com um baralho de cartas normais. o

probabilidade de ualuer um cartão ue está sendo elaborado a partir de

uma plataforma completa está entre R

e 3. $a verdade, % 3^


40/63

& probabilidade condicional de uma hip/tese, h, em uma descrição de

dados, e,

p escrita GH ^ eI % denido como a razão da probabilidade de a verdade de

ambos H

e e 2 probabilidade de a verdade sozinho e6

pGh^eI df pGh and eIpGeI

&pro)imadamente 7a probabilidade condicional de h on e7 mede a

proporção de

e a probabilidade de ue se'a verdade ue 7cont%m7 a probabilidade de ue

h % igualmente

verdade. &daptar uma id%ia e)positiva de ;artin 1urd e \an 1over, n/spodemos

iluminar esta denição com alguns diagramas. 9uponha ue estamos

atirando dardos

numa placa sobre a ual dois círculos sobrepostos são desenhados na forma

de um diagrama de Venn

diagrama GLigura 3R.3I6

9e um dardo terras dentro do círculo e, o ue % a probabilidade de ue ele

tamb%m vai pousar

dentro do círculo h, ou se'a, a probabilidade de desembarue no h, com a

condição de ue

terras e, a probabilidade condicional, p Gh ^ eI4 Asso depende de duas coisas6

a área de sobreposição entre círculo e e círculo h Ga intersecção e ` hI,

relativa

para a área de *, e o tamanho do e em relação ao tamanho de h. -ara ver

isto,

comparar os dois esuemas a seguir. $a Ligura 3R.5, e % muito grande

uando comparada

para o tamanho de H, de modo ue a possibilidade de ue um dardo 'ogado

dentro de e tamb%m terras em h % bai)o. ;as seria maior se mais de h

estavam dentro e. -or outro lado, o

chance de ue um dardo ue pousa no h tamb%m terras no e % muito maior,

e aumentos

como a proporção de h dentro e cresce.


41/63

-or outro lado, considere a Ligura 3R.8. &ui, ele % peueno e h % grande.

$isso

caso, a chance de um dardo ue terras no e tamb%m o desembarue em h %

maior do ue em

no caso anterior, e torna"se ainda maior a mais do e está dentro h. ;ais

uma vez,

a probabilidade condicional de e em h %, naturalmente, muito mais bai)a,

menor % a

h círculo % e uanto menos se sobrepõe.


42/63

& denição de probabilidade condicional incorpora esses dois fatores

sobre a ual depende da probabilidade condicional. ( numerador reecte o

tamanho

da sobreposição de * e H em relação aos tamanhos de * e H, e o

denominador

medidas ue o tamanho em unidades de tamanho de e.

&gora, se h % uma hip/tese e e % um relat/rio de dados, o teorema de aCes

permite

"nos calcular a probabilidade condicional de h no e, p Gh ^ eI. *m outras

palavras,

teorema de aCes dá"nos uma f/rmula matemática para calcular uanto

mais ou menos provável um pouco de provas, e, faz ualuer hip/tese, h. &

f/rmula

% como se segue6

pGh^eI pGe^hI pGhIpGeI

teorema de aCes nos diz ue uma vez ue aduirir alguns dados, e,

podemos calcular

como os dados e alterar a probabilidade de h, elevando"a ou bai)ando,

desde ue

'á tem tr#s outros n!meros6

- G* ^ HI "a probabilidade de ue % verdadeira e assumindo ue h %

verdadeira Gcomo observado

, supra, não devem ser confundidos com - GH ^ *I, a probabilidade de ue h

% verdadeira, dado

e, ue % o ue estamos a calcularI. *ste n!mero reecte o grau de

ue nossa hip/tese nos leva a esperar os dados ue recolheu. * se

os dados % apenas o ue a hip/tese prediz então % claro ue p Ge ^ hI %

muito

&lto. 9e os dados não % nada parecido com o ue a hip/tese prev# p Ge ^ hI

%

bai)o.

- GhI "( probabilidade do independente hip/tese de o teste para o ual


43/63

(s dados descritos por e fornece. 9e e relata novos dados e)perimentais,

em seguida

- GhI % a probabilidade do cientista atribuído a h antes do e)perimento

foi conduzido.

p GeI "& probabilidade de ue a declaração descrevendo os dados %

verdadeiro independente

de saber se h % verdade ou não. *m ue * % um resultado surpreendente

ue

teoria cientíca anterior e provas Gindependente hI não leva

"nos a esperar, p GeI será bai)o.

-ara ver a facilidade com ue o teorema de aCes segue dos a)iomas de

probabilidade

e nossa denição de probabilidade condicional, voltar a ualuer um dos

dart"board

diagramas acima. 9e podemos calcular - G* ^ HI, comparando os tamanhos

relativos

dos círculos e a proporção de suas intersecções com seus tamanhos,

podemos tamb%m

calcular - GH ^ eI da mesma maneira. B claro ue os valores relativos a cadacondicional

probabilidade serão diferentes Gcomo cada um dos diagramas mostraI.

teorema de aCes nos diz ue uma vez ue aduirir alguns dados, e,

podemos calcular

como os dados e alterar a probabilidade de h, elevando"a ou bai)ando,

desde ue

'á tem tr#s outros n!meros6- G* ^ HI "a probabilidade de ue % verdadeira e assumindo ue h %

verdadeira Gcomo observado

, supra, não devem ser confundidos com - GH ^ *I, a probabilidade de ue h

% verdadeira, dado

e, ue % o ue estamos a calcularI. *ste n!mero reecte o grau de

ue nossas hip/teses nos leva a esperar os dados ue recolheu. * se

os dados % apenas o ue a hip/tese prediz então % claro ue p Ge ^ hI %

muito


44/63

&lto. 9e os dados não % nada parecido com o ue a hip/tese prev# p Ge ^ hI

%

bai)o.

- GhI "( probabilidade do independente hip/tese de o teste para o ual

(s dados descritos por e fornece. 9e e relata novos dados e)perimentais,

em seguida

- GhI % a probabilidade do cientista atribuído a h antes do e)perimento

foi conduzido.

p GeI "& probabilidade de ue a declaração descrevendo os dados %

verdadeiro independente

de saber se h % verdade ou não. *m ue * % um resultado surpreendente

ue

teoria cientíca anterior e provas Gindependente hI não leva

"nos a esperar, p GeI será bai)o.

-ara ver a facilidade com ue o teorema de aCes segue dos a)iomas de

probabilidade

e nossa denição de probabilidade condicional, voltar a ualuer um dos

dart"board

diagramas acima. 9e podemos calcular - G* ^ HI, comparando os tamanhos

relativosdos círculos e a proporção de suas intersecções com seus tamanhos,

podemos tamb%m

calcular - GH ^ eI da mesma maneira. B claro ue os valores relativos a cada

condicional

probabilidade serão diferentes Gcomo cada um dos diagramas mostraI.

-elo desenho electr/nico e h"círculos e os cruzamentos deles de tamanhos

diferentes,B fácil ver ue a probabilidade de um dardo ue atinge o e"círculo tamb%m

bater

o H"círculo, - GH ^ eI irá variar directamente como a razão entre a

intersecção do

dois círculos para o tamanho do e"círculo, e inversamente com a relação dos

tamanhos de

e"círculo para o tamanho do h"círculo. * isso % e)atamente o ue aCes

Qeorema


45/63

diz6 faz p Gh ^ eI igual a p Ge ^ hI "a razão entre a intersecção de * e H

para o tamanho de e"vezes a fracção - GhI ^ - G*I, ue % a razão entre o

tamanho de

h para o tamanho de e.

0ois e)emplos simples podem a'udar"nos a ver como o teorema de aCes %

suposto

trabalho6 1onsidere como dados relativos 2 posição observada do cometa

HalleC fornecem

um teste para as leis de $eTton. 9uponha ue, dadas as observações

anteriores, ue p G*I, o

probabilidade de ue o cometa HalleC será observada em um determinado

local de

o c%u noturno, % de R,N. Asso permite ue as imperfeições no telesc/pio,

atmosf%rico

irregularidades, todos os fatores ue eventualmente levou os astr@nomos a

tomar

muitas fotograas das estrelas e dos planetas e suas posições para a m%dia

fazer estimativas de suas posições esperadas no c%u. - G* ^ HI % tamb%m

elevada, o

posição esperada do cometa HalleC no c%u 2 noite % muito pr/)imo ao uea teoria prev# ue seria. Vamos denir p Ge ^ hI em R,Y


46/63

hip/teses utilizados para aplicá"losI nos levaria a esperar, de modo ue p Ge

^ hI %

bai)o, digamos R,8. 0esde as leis de $eTton não nos levam a esperar ue

esses dados, o

probabilidade pr%via do e deve ser bai)o, então vamos dei)á"p GeI ser bai)a,

digamos, R,5F e a

probabilidade pr%via de tais dados inesperado, dada as leis de $eTton al%m

de au)iliar

hip/teses, será tamb%m bastante bai)o, por e)emplo, p Ge ^ hI % de R,3. 9e p

GhI para as leis de $eTton

al%m de au)iliares % de R,Y


47/63

para determinar a probabilidade de hip/teses cientícas, uando os dados

são difíceis

para chegar, 2s vezes não conáveis, ou apenas indiretamente relevante

para a hip/tese

sob teste. -or e)emplo, eles procuram para determinar as probabilidades de

vários

hip/teses sobre eventos evolutivos como a divisão da esp%cie ancestral

a partir de um outro, aplicando"se o teorema de aCes para dados sobre as

diferenças de

as seu#ncias de polinucle/tidos dos genes de esp%cies ue vivem

actualmente.

uanto teorema po%e 'ayes realmente au%ar?

uanto compreensão da natureza dos testes empíricos faz baCesianismo

realmente fornecer4 9erá ue vai conciliar epistemologia empirista da

ci#ncia com a sua

compromisso de eventos não observáveis e processos ue e)plicam

observável

ueridos4 9erá ue vai resolver o problema da indução de Hume4 -araresponder a essas perguntas,

devemos primeiro entender o ue as probabilidades são de ue todos estes

p de

simbolizar e de onde eles v#m. -recisamos fazer o sentido de p GhI, o

probabilidade de ue uma determinada proposição % verdadeira. *)istem

pelo menos duas uestões

a ser respondida6 *m primeiro lugar, há a uestão 7metafísica7 do ue fato %

uesobre o mundo, se houver, ue faz um determinado valor de probabilidade,

- GHI para uma

hip/tese, h, o verdadeiro ou corrigir um4 *m segundo lugar, há a

epistemol/gica

uestão de 'usticar a nossa estimativa deste valor de probabilidade. &

primeira pergunta

tamb%m pode ser entendida como uma uestão sobre o signicado de

probabilidade


48/63

declarações, ea segunda sobre como eles 'usticar conclusões indutivas

sobre as teorias gerais e eventualidades futuras.

;uito antes do advento da baCesianismo na losoa da ci#ncia do

signicado das declarações de probabilidade 'á era uma uestão pol%mica.

tem

algumas interpretações tradicionais de probabilidade podemos e)cluir como

inadeuados

interpretações para o emprego do teorema de aCes. ?ma dessas % a

interpretação

de probabilidade como % suposto para descobrir em 'ogos de azar 'ustas

como uma roleta ou blacK'acK. *m um 'ogo 'usto de roleta a chance da bola

desembarue em ualuer armadilha % e)atamente 3^8M ou 3^8N, porue há

8M Gou na *uropa

8NI armadilhas em ue a bola pode pousar. &ssumindo"se uma roleta feira,

o

probabilidade de a hip/tese de ue a bola vai parar no n!mero N %

e)atamente

3^8M ou 3^8N e sabemos ue isso a priori, sem e)peri#ncia, porue n/s

sabe a priori uantas possibilidades e)istem e ue cada um % igualmente

provávelG$ovamente, assumindo ue a roleta % 'usto, um pouco de conhecimento

ue pudemos

nunca aduiriu a priori de ualuer maneira]I. &gora, uando se trata de

hip/teses

ue podem ser responsáveis por um corpo nito de dados, não há limite

para o n!mero

de possibilidades e nenhuma razão para pensar ue cada um deles tem a

mesma probabilidade.-or conseguinte, as probabilidades de uma hip/tese sobre, por e)emplo, o

n!mero de cromossomas em um n!cleo humano, não será determinável a

priori, pela

contando"se possibilidades e dividindo 3 pelo n!mero de possibilidades.

(utra interpretação das probabilidades envolve observações empíricas,

por e)emplo, coin ips. -ara estabelecer a freu#ncia com ue uma moeda

vai

chegar cabeças, um vira"lo várias vezes e divide o n!mero de vezes ue


49/63

trata"se cabeças pelo n!mero de vezes ue foi capotou. 9erá ue esta

freu#ncia

ser uma boa estimativa da probabilidade de cabeças4 9erá uando o

n!mero

de lançamentos de moeda % grande, e as freu#ncias calculamos para

n!meros nitos de

ips moeda convergir para um valor e permanecer perto esse valor não

importa uão

muitas vezes continuamos lançando. -odemos chamar este valor, se

houver, o

longo prazo freu#ncia relativa de cabeças. * tratá"lo como uma medida da

probabilidade da moeda dá cara. ;as % a freu#ncia relativa de longo prazo

de cabeças id#nticas 2 probabilidade ela vai aparecer cabeças4 Asso soa

como

uma pergunta boba, at% ue voc# perguntar ual % a relação entre a longo

prazo

estar da freu#ncia relativa, digamos, R,< e a chance de ue a pr/)ima

sorteio será

ser cabeças. (bserve ue uma freu#ncia de longo prazo relativo de R,< %

compatível com umae)ecutar, de 3R, ou 3RR, ou 3.RRR.RRR cabeças em uma leira, contanto ue

o n!mero total

de lançamentos % muito grande, tão grande ue um milhão % um n!mero

peueno em comparação

para o n!mero total de 'ogadas. 9e isto % certo, a freu#ncia relativa de

longo prazo

% compatível com ualuer prazo nito de todas as cabeças, ou todas as

caudas, e, claro,perfeitamente compatível com esbarra caudas da moeda na pr/)ima

sorteio. &gora,

suponha ue uer saber o ue a probabilidade % de ue a moeda vai vir

para cima

cabeças no pr/)imo sorteio. 9e a probabilidade de ue a moeda vai vir para

cima cabeças

no pr/)imo sorteio % uma propriedade desse lance particular, % uma coisa

diferente


50/63

da freu#ncia relativa de longo prazo de cabeças Go ue % perfeitamente

compatível

com os pr/)imos lançamentos 58:,8N5 todas as caudas 9erI. $/s

precisamos de algum princípio de ue

conecta a longo prazo para o pr/)imo sorteio. ?m desses princípios ue nos

recebe de

a freu#ncia relativa de longo prazo para a probabilidade do pr/)imo sorteio

sendo cabeças

% assumir ue as moedas fazer em ualuer prazo nita o ue eles fazem

no longo prazo. ;as

este princípio % apenas falsa. & melhor princípio para a ligação de longo

prazo em relação

freu#ncias para a probabilidade de a pr/)ima ocorr#ncia % algo como isto6

9e voc# sabe a freu#ncia relativa de longo prazo, então voc# sabe como

apostar em

se a moeda vai pousar cara ou coroa, e se voc# tomar todas as apostas

contra cabeças

em desacordo maiores do ue at% mesmo dinheiro, voc# vai ganhar. ;as

perceber isso % uma conclusão

sobre o ue voc# deve fazer como um 'ogador, não uma conclusão sobre oue a moeda

vai de fato fazer. $/s vamos voltar a esse insight.

-oderia freu#ncias relativas de longo prazo fornecem os valores de

probabilidade para uma

hip/tese, sem um hist/rico4 B difícil ver como. 1omparar um romance

hip/tese de uma nova moeda de um centavo brilhante a ponto de ser

invertida. >ongo prazo em relação

dados freu#ncias fornecer alguma razão para atribuir uma probabilidadede R,< para o

chances de cabeças na moeda nova. *)iste um hist/rico de pr%via

hip/teses relevantes para o novo4 9/ se pode compará"lo com o direito

classe de hip/teses semelhantes a maneira como podemos comparar novas

tostões para os antigos.

;as hip/teses não são como moedas de um centavo. &o contrário de

moedas de um centavo, eles diferem uns dos outros de uma forma ue não

% possível uanticar uanto teríamos ue estávamos ao grau


51/63

los para a semelhança com uma outra. ;esmo se pud%ssemos identicar o

recorde da pista

de verdade e de falsicar para hip/teses similares formulados sobre a

hist/ria passada

da ci#ncia, teríamos os problemas do GaI 'usticar a infer#ncia de

uma seu#ncia real nito a uma freu#ncia relativa de longo prazo, e GbI

'usticando

a infer#ncia a partir de uma freu#ncia relativa de longo prazo para o

pr/)imo caso, o novo

hip/tese. +ecall, ue, no caso de cara ou coroa, a !nica cone)ão

parece ser ue as freu#ncias relativas são a nossa melhor guia de como

colocar o nosso

&s apostas sobre o pr/)imo lance. Qalvez o tipo de probabilidade de ue o

teste teoria

invoca % o tipo do 'ogador, o ue veio a ser chamado de 7probabilidade

sub'etiva7.

79ub'etivo7, pois reete fatos sobre o 'ogador, eo ue o

'ogador acredita sobre o passado eo futuro, e 7probabilidade7 porue o

aposta o 'ogador marcas

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