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Kaplan
Mark Kaplan: Decision Theory as Philosophy
Cambridge, New York, Melbourne: Cambridge UP, 2006. Taschenbuch, 227 Seiten – Kaplan LinksKaplan Literatur
Ausführlicher als üblich setze ich mich hier zunächst mit dem Inhalt und Thesen von Decision Theory as Philosophy auseinander.
Eilige können sich daran orientieren: Kaplan ZusammenfassungKaplan Inhaltsverzeichnis
Der Bayesianismus in der Erkenntnistheorie sucht die Regeln für rationaleÜberzeugungen in einer Theorie der rationalen Präferenz, das ist in der Entscheidungstheorie (S. ix).
"At first blush, this looks like a preposterous undertaking. After all, one would think that (if anything) it is epistemology that would place constraints on what we are rational to prefer, not the other way round. But there is methode in the Bayesian madness" (S. ix).
Das Primat liegt also nach Kaplan bei der Entscheidungstheorie, nicht bei der Erkenntnistheorie. Kaplan stellt seine "modest Bayesian decision theory" – in vielen Punkten abweichend von der orthodoxen Bayesianischen Entscheidungstheorie – zur Diskussion. Insbesondere meint er, sein "modest" Bayesianismus kann eine umfassende Darstellung der rationalen Überzeugung geben, die auch das Lotterieparadox und Vorwortparadox auflöst (S. xi-xii).
Kaplan geht von einer wohl-ausgewogenen Situation aus: von sich gegenseitig ausschliessenden und zusammen erschöpfenden Hypothesen A1, A2 ... An. Zwischen zwei Hypothesen A und B in einer solch wohl-ausgewogenen Situation gibt es vier Optionen. A wird B vorgezogen oder B wird A vorgezogen oder man ist unentschieden ("indifferent"), da beide Option gleich zu bewerten sind oder man ist unentschlossen ("undecided"), da man die Optionen nicht abwägen kann oder will (S. 5).
Mark Kaplan legt Wert darauf, dass die Transitivität der Bevorzugung (ähnlich wie Harman zur Folgerung im Überzeugungskontext) hier im Überzeugungskontext nicht gegeben ist. Es ist falsch zu sagen: "Wenn man unentschieden zwischen A und B ist und unentschieden zwischen B und C ist, dann sollte man unentschieden zwischen A und C sein". Vielmehr ist es so, wenn man unentschieden zwischen A und B ist und unentschieden zwischen B und C ist, dann kann man – zur Vermeidung berechtigter Kritik – entweder unentschieden zwischen A und C sein oder man kann eine der beiden Zustände »unentschieden zwischen A und B« und »unentschieden zwischen B und C« aufgeben.
Richtig ist es so zu formulieren: "Wenn man unentschieden zwischen A und B ist und unentschieden zwischen B und C ist, aber nicht unentschieden zwischen A und C ist, dann hat man kritikwürdige Präferenzen bezüglich A, B und C" (S. 5).
Nachdem Kaplan in die Thematik eingeführt hat, stellt er seine fünf Prinzipien als Axiome vor: »Ordering«, »Dominance«, »Confidence«, »Decomposition« und »Modest Connectedness«.
Kaplans Beispiele beziehen sich oft auf das Eingehen von Wetten. Dabei macht er drei Annahmen:
alle Beteiligten wollen Wetten eingehen; sie bewerten nur das Geld und jeder Dollar ist ihnen gleich viel wert, unabhängig von der Wettquote und ihrem Vermögen. Das sind extrem starke Annahmen und viele werden damit nicht mitgehen.
So auch Shoemaker: "the preference axioms apply only to idiotic utilitarians" (2004, Fn 3). Dass man als Milliardär irgendeine Wette für 100 Euros zu 1 Euro nicht ganz für voll nimmt und als armer Schlucker selbst auf eine unwahrscheinliche Situation keine 100.000 Euro setzen kann, ist geschenkt. Ich meine, man kann den Einwänden viel Brisanz nehmen, wenn man zu einem Wertepunktesystem übergeht.
Problematischer scheint mir zu sein, dass alle Überzeugungen bezüglich ihrer Präferenz strukturiert sein müssen; d.h. nach einiger Überlegung muss der Agent zwei Überzeugungen ordnen und bezüglich quantifizierten Wetten bewerten können. Wie ordne ich disparate Überzeugungen: "Die Währungsreform in den drei Westzonen geschah im März 1948" – "Washington liegt am Potomac"?
Da viele Hypothesen nicht verifiziert werden können (z.B. "An Neujahr 1234 schneite es in Wasserburg am Inn") halten machen Philosophen (so Hilary Putnam 1963) die Verbindung zwischen Vertrauen (»confidence«) und Wettverhalten zumindest im wissenschaftlichen Umfeld für unangebracht.
Kaplan geht also elementar davon aus, dass sich der Wetteinsatz und das Vertrauen, dass man in eine Aussage / Hypothese hat entsprechen.
Die Axiome sind so gewählt, dass es unmöglich ist, dass die Wetteinsätze nicht zu garantierten Verlusten führen, vorausgesetzt die Wetter haben gleiche (ähnliche) Informationen und das Vertrauen in die Hypothese con(p) ist dementsprechend gerechtfertigt. Zudem sind die Axiome so gewählt, dass die Vertrauenszuordnungen zu jeden beliebigen Aussagen p und q (aus der Menge der zusammen erschöpfenden Optionen) die Kolmogorow-Axiome erfüllen (Probabilism, S.16).
con(p) >= 0; wenn p eine Tautologie ist, so con(p) = 1; wenn p und q voneinander unabhängig sind, dann con(p v q) = con(p) + con(q).
Nachdem Kaplan seine quantifizierte Vertrauensgrade-Sicht – den subjektiven Überzeugungsgrad – ein- und ausgeführt hat, stellt er die Frage: "Was bietet darüber hinaus noch die Feststellung: Ich bin von p überzeugt?"
Sein Beispiel ist treffend. Ein Kriminaler erklärt vor Gericht alle Belege, die für den Gärtner als Täter sprechen. Es gibt Spuren am Tatort, er hat ein überzeugendes Motiv, sein Alibi ist wacklig, seine Aussagen sind wirr und widersprüchlich. Dagegen war der Chauffeur, der ebenfalls ein Motiv hatte, zum Zeitpunkt der Tat weit entfernt. Die Frage des Richters: "Alles schön und gut, aber sind Sie überzeugt, dass der Gärtner der Täter ist?" weist der Kriminaler zurück. Nach Darlegung seines Expertenwissens gibt es darüber hinaus nichts mehr zu sagen. Wenn er gedrängt wird, kann er sich zwischen den Hypothesen: "Der Gärtner war der Täter" und "Der Chauffeur war der Täter" entscheiden.
Kaplans Beispiel ist auch deshalb treffend, da hier die Situation entsteht: der Richter muss sich entscheiden. Er muss aus den umfangreichen Reden und Belege ein Urteil darüber fällen, ob der Gärtner schuldig gesprochen wird oder nicht. Insofern ist das schon eine Vorentscheidung zur oben gestellten Frage: "Was bietet darüber hinaus noch die Feststellung: Ich bin von p überzeugt?"
Der Probabilismus sagt schon alles über Überzeugungen und löst die Paradoxien. Was soll da noch das Reden über und von Überzeugungen?
Während also das Vertrauen in Hypothesen graduell ist und nach Forderung des Probabilismus dem Wahrscheinlichkeitskalkül gehorchen sollte, ist »überzeugt sein« eine ja-oder-nein Angelegenheit.
Das "nein" schließt ein, dass man keine Meinung zur fraglichen Aussage hat; man glaubt dann nicht, dass p.
Ich glaube zunächst nicht p: "Reno, Nevada, liegt westlicher als Los Angeles, Kalifornien", aber da mir jemand dies zur Diskussion stellt, bin ich vorsichtig und behaupte nicht, dass beide auf demselben Längengrad liegen oder gar, dass Los Angeles (ich weiß, dass es an den Pazifik grenzt, Reno aber weit im Landesinneren liegt, Nevada ist von der Küste weit entfernt) westlicher als Reno ist. Ich wechsle von der ja-Einstellung gegenüber p zur nein-Einstellung.
Ein weiteres Beispiel für die verschiedenen Sprechweisen, bei dem sogar ein eigener Begriff besteht, ist "reich" und "Millionär". Wenn man es aufs Jahreseinkommen bezieht, kann man reich sehr gut quantifzieren. Trotzdem ist "reich" – analog zum subjektiven Vertrauensgrad – ein subjektiver Begriff. Wer für die Person A als reich gilt, ist im Urteil des Milliardärs vielleicht ein armer Schlucker. Dagegen gibt es für den Einkommensmillionär eine exakte Grenze. Ist sein Jahreseinkommen links vom Komma sieben- oder mehrstellig, ist er es, ansonsten nicht; völlig unabhängig vom beurteilenden Agenten.
Die Umsetzung des graduellen Vertrauensgrads in eine Aussage in eine Überzeugung ja-oder-nein kann auf 2 Arten erfolgen.
• Gewissheit, »Certainty View«
• Schwellensicht, »Confidence Threshold View«
Gewissheit, »Certainty View«
S ist von p überzeugt, wenn con(p) = 1
Die Probleme mit dieser Position sind zahlreich. Entweder man hätte kaum Überzeugungen oder man wäre zu recht absurden Konsequenzen gezwungen: man müßte bereit sein, auf jede Überzeugung jede beliebige Wette einzugehen. Von jedem Satz in einem Werk müßte man gewiss sein: Dieser Satz ist korrekt. Man müßte aber auch jeder Konjunktion von Überzeugungen den Wert 1 geben. Das heißt, im Vorwort müßte man behaupten: Jede Aussage in diesem Buch ist korrekt.
Auch die Konjunktion aller meiner Überzeugungen wäre korrekt. Jede Vermutung eines Irrtums könnte ich brüsk zurückweisen. Da das Vertrauen in meine Überzeugung nicht vermehrbar wäre, könnte ich alle (vermeintlichen) Gegenbelege ignorieren.
Es ist daher verständlich, dass Kaplan diese Position gründlich diskreditiert (S. 91-93).
Schwellensicht, »Confidence Threshold View«
S ist von p überzeugt, wenn das Vertrauen in p con(p) >= 1 – µ, mit µ < 0,5.
Eine Überzeugung wird interpretiert als ein Vertrauen über einer gewissen Schwellen (die normalerweise vage sein). Die Schwellensicht hat erhebliche Vorteile gegenüber dem Gewissheitsstandpunkt. Man geht auf seine Überzeugungen keine offensichtlich unsinnigen Wetten ein.
Wenn man die Gewissheit für eine Überzeugung f verlangt, muss man bereit sein, z.B. eine Wette pro f: 0 zu 1 Million einzugehen. Ebenso muss man auf Hypothesen, die mit f inkompatibel sind ähnliche Wetten eingehen.
Angenommen f ---> g; d.h. »nicht g« ist inkompatibel mit f. Man muss vom Gewissheitsstandpunkt (man ist – wie oben vorausgesetzt – von f überzeugt) aus bereit sein, z.B. eine Wette pro »nicht g«: 0 zu 1 Million einzugehen. Ebenso zeigt Kaplan, dass man vom Gewissheitsstandpunkt aus keinen Unterschied zwischen den folgenden beiden Wetten machen darf:
• eine Wette 0 zu 1 Million auf eine Tautologie, z.B. "München liegt an der Isar oder nicht"
• dieselbe Wette auf die kontingente Überzeugung, dass f.
In der Schwellensicht bieten all diese Beispiele keine Probleme. Bei einem Schwellenwert von 0,9 und einem Vertrauensgrad in h von 0,95 wird man nicht gezwungen/geneigt auf h 0 zu 1 Million zu wetten; man wird sich nicht auf »nicht g« 0 zu 1 Million einlassen und die Wette auf eine Tautologie wird man immer bevorzugen (S. 91-93).
Die Schwellensicht läuft jedoch in die bekannten Probleme mit dem Vorwortparadox und Lotterieparadox. Ich führe davon das Lotterieparadox näher aus.
Lotterieparadox
Man läuft mit der Schwellensicht auf Seiten derÜberzeugungen in das Lotterieparadox. Man hat eine inkonsistente Menge von Überzeugungen.
Prinzip der Deduktiven Geschlossenheit (Levi 1973, S. 26)
Die Überzeugungsmenge / ein rationales Überzeugungssystem
(1) enthält alle Konsequenzen / Implikationen dieser Überzeugungen
(2) enthält keinen Widerspruch
Beispiel
Die Lose einer Lotterie mit tausend Losen und einem und nur einem garantierten Gewinn L1, L2, ... L1000 haben alle dieselbe Wahrscheinlichkeit von 1:1000 zu gewinnen. Man kommt für jedes der Lose i zur Überzeugung: pi: "Dieses Los gewinnt nicht".
P(p1) = 0,999; P(p2) = 0,999; ... P(p1000) = 0,999
Die Schwellensicht
– Schwelle für Überzeugungen dieser Art sei 0,99 – führt zur Überzeugungsmenge p1, p2, ... p1000. Nach Lotterievoraussetzung gewinnt genau 1 Los, also gilt nicht (p1 & p2 & ... & p1000).
Damit ergibt sich eine Inkonsistenz, da nicht alle 1001 Überzeugungen zugleich wahr sein können.
Nach dem Geschlossenheitsprinzip gilt insbesondere: sind p und q zwei Überzeugungen dann ist auch p & q eine Überzeugung die zu diesem Überzeugungssystem gehört. Damit gilt p1 & p2 & ... & p1000 (nach (1) des Prinzips der Deduktiven Geschlossenheit). Dann ergibt sich ein Widerspruch, der (2) des Prinzips der Deduktiven Geschlossenheit verletzt.
Lösungsmöglichkeiten
• (A) Die Schwellensicht wird verworfen. Man spricht nicht über Überzeugungen, Akzeptanz geradeaus (glatt), sondern bleibt bei den en.
• (B1) Geschlossenheitsprinzip Teil (1) wird verworfen; das Verbot des Widerspruchs wird also beibehalten. Damit erkärt man die Inkonsistenz der Überzeugungen p1, p2, ... p1000; nicht (p1 & p2 & ... & p1000) für annehmbar, da kein Widerspruch entsteht.
• (B2) Das Geschlossenheitsprinzip Teil (2) wird verworfen; auch ein Widerspruch innerhalb des Überzeugungssystem ist (unter gewissen Umständen) zulässig. Akzeptabel ist daher: p1, p2, ... p1000, nicht (p1 & p2 & ... & p1000), p1 & p2 & ... & p1000.
Die Frage ist zu diskutieren, ob zur Argumentation für die Aufgabe eines Teils des Geschlossenheitsprinzips nicht schon eben dieses verwendet wird. Vielleicht ist es in diesem Fall (Argument gegen das Geschlossenheitsprinzip) zulässig? Mark Kaplan diskutiert dies S. 96-98. Dabei überzieht er aber meines Erachtens. Er geht davon aus: "it is wrong to think you should want your set of beliefs to be consistent". Soweit muss man bei der Ablehnung des Geschlossenheitsprinzips nicht gehen: man lehnt es ja nicht grundsätzlich ab, so dass konsistente und inkonsistente Überzeugungsmengen gleichwertig wären. Vielmehr geht man davon aus: "it is wrong to think inconsistent beliefs are always wrong".
• (C) Anforderungen an die Schwellensicht
• a) Gewissheit: Die Akzeptanzschwelle wird auf 1 gesetzt. Dies wurde schon als unbrauchbar zurückgewiesen.
• b) Bei P < 1 enthält man sich der Überzeugung. Dies kommt entweder auf die gerade genannte Gewissheitssicht hinaus oder es widerspricht den Erfordernissen der Schwellensicht, also eine Ablehnung dieser und damit ist diese Lösung gleich mit (A).
Die Lösung A führt zur (D) Bayesianischen Herausforderung (Bayesian Challenge): Es gibt keine Brücke zwischen Vertrauensgraden und Überzeugung, Akzeptanz, Wissen; siehe bayes Bayesian Challenge – Die probabilistische Herausforderung. Es handelt sich um zwei getrennte Diskursbereiche.
Man kann den Schluss ziehen: weder die Gewissheitsforderung, »Certainty View«, noch die Schwellensicht, »Confidence Threshold View«, ist zulässig.
"Talk of belief cannot be defined in terms of talk of confidence. For facts about how you invest confidence in hypotheses do not translate into facts about beliefs. Belief is not a state of confidence", Kaplan S. 98-99.
Es stellt sich die Frage, wenn es so ist, über was reden wir dann, wenn wir über Überzeugungen reden?
Bayesian challenge – Die probabilistische Herausforderung
"... why is it necessary to believe any statement or proposition? Why not simply assign probabilities to each and every statement without definitely believing any one and, in choice situations, act upon these probabilities by (perhaps) maximizing expected utility? Such is the position of radical Bayesianism, and it has some appeal", Nozick 1993, S. 94.
Man könnte sich die komplizierten Regeln für Schwellen, Akzeptanz von Überzeugungen usw. sparen. Wenn neue Belege nach einer Modifikation von Überzeugungen verlangen, dann ändert man die Vertrauensgrade oder die zugeordneten Wahrscheinlichkeiten. Das ist es. Was bleibt also von den ja-oder-nein Überzeugungen?
Vielleicht ist das ja-oder-nein Überzeugungsgerede so überholt, wie der Wal als Fisch, nachdem die Biologen erkannt haben, dass es ein Säugetier ist ("belief is an outmoded notion", Kaplan, S. 100). Wenn der Kriminaler alle Belege für und gegen Gärtner und Chauffeur dargestellt hat: was gibt es dann noch zu sagen?
"... our ordinary notion of belief is only vestigially present in the notion of degree of belief. I am inclined to think that Ramsey sucked the marrow out of the ordinary notion, and used it to nourish a more adequate view", Jeffrey 1970, S. 171-172.
"The notions of belief and disbelief are familiar enough but, I find, unclear. In contrast, I find the notion of subjective probability, for all its (decreasing) unfamilarity, to be a model of clarity – a clarity that it derives from its association with the concepts of utility and preference within the framework of Bayesian decision theory" ... "I continue to avoid talk about knowledge and acceptance of hypotheses, trying to make do with graded belief" Jeffrey 1970, S. 183; Hervorhebung des "I" im Original)
Hat Jeffrey recht? Wir nehmen die Verständlichkeit und Nützlichkeit des Redens über Überzeugungen und Wissen als gegeben hin (S. 101). Aber ist es das? Die Antwort kann nicht so einfach sein, dass wir uns Erkenntnistheorie ohne Rede über ja-oder-nein Überzeugungen und vielleicht in der Folge um Wissen nicht vorstellen können. Mark Kaplan: "...one has to meet the Bayesian Challenge" (S. 100). "... can an adequate epistemology dispense with the familiar notions of belief, acceptance and theory-choice without deficit?" (S. 102)
Der orthodoxe Bayesianer (das sind die Bayesianer vor Kaplan) antwortet: ja. Kaplan bringt als Antwort auf die Herausforderung den
»The Assertion View«:
You count as believing P just if, were your sole aim to assert the truth (as it pertains to P), and your only options were to assert that P, assert that ¬P or make neither assertion, you would prefer to assert that P" (Kaplan 1996, S. 109).
Dazu muss man im Auge haben: Kaplans »Assertion View« trennt "believing that P" radikal von den Vertrauensgraden: "On the Assertion View, belief is no state of confidence" (S. 111).
Kaplan meint nun, dass in dieser Sicht der »Assertion View« weder das Geschlossenheitsprinzip verletzt sei, noch dass ein Widerspruch entsteht. Nur weil wir die Gewohnheit haben ... "Only because we are in the habit of thinking of belief as a state of confidence are we even tempted to think otherwise" (S. 117). Das gipfelt im Fazit:
"Deductive Cogency places no constraints whatsoever on the author's confidence rankings. It is entirely compatible with her [the author of a historical book; HH] satisfying Deductive Cogency (and, as I indicated earlier, entirely appropriate) that she be extremely confident that she has made some false assertion in her book. Deductive Cogency demands only that our author not assert flatly in the context of inquire that she das made some error" (S. 117).
"... she has no call to feel any discomfort in being willing to assert that everything she asserts in her book is true when she is extremely confident that it is not. Ambitious theories – contentful historical accounts among them – are not available at any lower price" (S. 118).
Wenn ich Kaplan und die probabilistische Herausforderung richtig lese, so lauten seine Antworten:
• Auf die Sichtweise der flat-out Überzeugungen kann nicht verzichtet werden, daher der »Assertion View«.
• Die probabilistische Sicht und die der flat-out Überzeugungen können aber nicht ineinander übersetzt werden: "... the assumption that belief is a state of confidence is entirely untenable" (S. 119).
Und er erklärt es nochmals (IMO anders). Der Text (ohne Vorwort) ist eine Konjunktion von vielen Zusicherungen und ist eine (ehrgeizige) Theorie.
"The rational thing is for her to assert that everything she has asserted in her book is true" (S. 121) ... "... the preface of her book, ... is an entirely appropriate place for her to admit that she is very confident that her book is not error-free" (S. 121) ... "It only forbids her to take back in her preface what she asserts in the rest of the book: it only forbids her flatly to assert that her book is in error". (S. 121).
IMO weicht Kaplan hier aus. Er selbst zieht im Vorwort das abgestufte Vertrauen ("very confident") heran und verbietet die flat-out Sprechweise.
Über Decision Theory as Philosophy
"Introducing a new variant on Bayesian decision theory the author offers a compelling case that, while no panacea, decision theory does in fact have the most profound consequences for the way in which philosophers think about inquiry, criticism and rational belief. The new variant on Bayesian theory is presented in such a way that a nonspecialist will be able to understand it. The book also offers new solutions to some classic paradoxes. It focuses on the intuitive motivations of the Bayesian approach to epistemology and addresses the philosophical worries to which it has given rise."
Douven, Igor (2006): "Assertion, Knowledge, and Rational Credibility". The Philosophical Review 115, S. 449-485. S. 458, Fn 12 – panacea [päne'sie] Allheilmittel
Ein paar Zitate
"The question of what constitutes a legitimate criticism of an opinion is central to the enterprise of rational inquiry" (S. 38).
"... the central idea of the Bayesian approach to epistemology: that, insofar as we heed the demands of reason, questions about hte propriety of investments of confidence in hypotheses are equivalent to questions about preferences among bets – that any progress we can make in understanding how reason constrains the latter [the bets] will be progress in the battle to understand how reason constrains the former [the confidence]" (S. 46).
"Bayesianism has famously been claimed to provide a theory about how one is to change one's confidence assignments in the light of evidence, and to provide a quantitative theory of evidential support. In these respects Bayesianism has, in my view, been oversold" (S. 62).
Inhaltsverzeichnis
1 Confidence
A Decision Problem – The Five Principles – Decision Problem Solved – Modest Probabilism – The Sin of False Precision – Countable Additivity – Philosophical Objections
2 Evidence
A Puzzle about Evidence – Evidence and Confidence – Puzzle Solved – "Popperian Animadversions" – Evidence and Conditionaliation – An Argument for Conditionalization – The Argument Disarmed – Reflection – Evidence: Quality vs Quantity – Subjectivism
3 The Bayesian Challenge
What about Belief? – The Certainty View – The Confidence Threshold View The Bayesian Challenge
4 Rational Belief
The Bayesian Challenge Revisited – Acting on Beliefs – The Assertion View – Deductive Cogency: A Puzzle – Structural Soundness – Adjudicating between Theories – Global Interests – Puzzle Solved – Believing the Improbable – The Assertion View: Objections
5 The Bayesian Canon
The Dutch Book Argument – Ramseys Utility Theory – Degrees of Belief Constrained – Three Objections – Savage and Jeffrey
6 Decision Theory as Epistemology
Staking the Claim – The Naturalists Object – A Methodological Moral
Appendix I: Principles and Definitions
Appendix II: Proofs
Appendix III: Probabilism – Some Elementary Theorems
Bibliography
Index
Zusammenfassung
Mark Kaplan unternimmt einiges in diesem gut zugänglichen Werk. Manche Teile übersteigen die übliche Schwierigkeit; dazu hat Kaplan instruktive Anhänge in die er auch einige Beweise verlegt hat. Eine schwierige Absätze kann man auch getrost überspringen. Kaplans Botschaft erschließt sich trotzdem. Er verteidigt den Bayesianismus als angemessenes Vorgehen bei der Auswahl von Hypothesen und Theorien. Andrerseits widerlegt er einige "Auswüchse" des Bayesianismus oder wirft sie über Bord; so die Forderung, dass jede zu bewertende Hypothese eine exakte Wahrscheinlichkeit als Grad der Überzeugung ("degree of belief") haben muss.
Die Bayesianische Herausforderung (Bayesianism Challenge) versteht Kaplan so:
Der radikale Bayesianismus behauptet, dass er alles bietet, was man zu Auswahl und Bewertung von Hypothesen sagen kann. Kaplan dagegen hält darüber hinaus die orthodoxe Rede von Überzeugungen, Akzeptanz und Wissen durchaus für sinnvoll und notwendig.
Mit seinem »Assertion View« legt er fest, wann wir in diesem Diskursbereich davon reden können, dass wir von einer Hypothese überzeugt sind.
Insgesamt ist Kaplans Position gut ausgearbeitet, er nennt sie »Modest Probabilism«.
Allerdings legt er keine Brücke zwischen dem Bayesianischen Vertrauensintervall, dessen Wahrscheinlichkeiten den Kolmogorov-Axiomen genügen müssen und dem orthodoxen Diskursbereich. Die Übersetzung zwischen den Überzeugungsgraden und der Sprechweise über rationale Überzeugungen und deren Akzeptanz fehlt.
Decision Theory as Philosophy ist ein äußerst lohnendes Buch für jeden, der an Rationalität von Überzeugungen oder allgemein an Entscheidungs- oder Erkenntnistheorie interessiert ist.
Links
KaplanMark Kaplan, Department of Philosophy, Indiana University, Bloomington
Kaplan Bibliografien, Diskussion und Links zur Erkenntnistheorie
Kaplan Rezensionen zur Erkenntnistheorie
JeffreyRichard Jeffrey
JeffreyMiscellany of Works on Probabilistic Thinking
Reviews
Andrews, A. D. (1997): "Kaplan, M.: Decision theory as philosophy". Irish Astronomical Journal, 24.1, S. 83
Carroll, John W. (1998): "Review: Decision Theory as Philosophy by Mark Kaplan". Philosophy of Science 65:4, S. 727-728.
Morton, Adam (1999): "Review. Decision theory as philosophy. Mark Kaplan". British Journal for the Philosophy of Science 50.3, S. 505-507.
Rawling, Piers (1998): "Review: Decision Theory as Philosophy by Mark Kaplan". The Philosophical Quarterly 48.192, S. 406-408.
KaplanShoemaker, John (2004): "A Critical Look at Mark Kaplan's Decision Theory as Philosophy".
Weintraub, Ruth (1997): "Review: Decision Theory as Philosophy by Mark Kaplan". Mind 106.424, S. 787-791
Weirich, Paul (1996): "Review of Mark Kaplan: Decision Theory as Philosophy". Canadian Philosophical Reviews, 16, S.179-180.
(1999) "Decision Theory. Book reviewed: M. Kaplan, Decision Theory as Philosophy". Philosophical Books, 40.1, S. 62-65.
Literatur
Jeffrey, Richard C. (1956): "Valuation and Acceptance of Scientific Hypotheses". Philosophy of Science 23.3, S. 237-246.
Jeffrey, Richard C. (1970): "Dracula meets Wolfman: Acceptance vs. Partial Belief". In: Marshall Swain, Hg.: Induction, Acceptance, and Rational Belief. Dordrecht: Reidel, S. 157-185.
Levi, Isaac (1973): Gambling with Truth: An Essay on Induction and the Aims of Science. The MIT Press. [1967]
Nozick, Robert (1993): The Nature of Rationality. Princeton, N.J.: Princeton University Press.
Putnam, Hilary (1963): "Probability and Confirmation". The Voice of America, Forum Philosophy of Science 10, U.S. Information Agency. Reprinted in: Hilary Putnam (1979), Mathematics, Matter and Method. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 293-304.
Stalnaker, Robert C. (1984): Inquiry. Cambridge, Mass.: The MIT Press.
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kaplan KaplanMark Kaplan: Decision Theory as Philosophy. Cambridge, New York, Melbourne: Cambridge UP, 1998. Taschenbuch, 227 Seiten kaplan
Mark Kaplan: Decision Theory as Philosophy. Cambridge, New York, Melbourne: Cambridge UP, 1995. Gebunden, 227 Seiten Kaplan
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