인간적 편견 (책)
Anthropic Bias (book)![]() | |
작가. | 닉 보스트롬 |
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언어 | 영어 |
주제 | 인류 원리 |
출판인 | 루트리지 |
발행일자 | 2002 |
미디어 타입 | 인쇄 |
페이지 | 240 |
ISBN | 978-0415883948 |
이어서 | 인적 기능 강화 |
인류학적 편견: 과학과 철학에서의 관찰 선택 효과(2002)는 철학자 닉 보스롬의 책이다.Bostrom은 증거가 "관찰 선택 효과"에 의해 편향된 것으로 의심될 때, 즉 제시된 증거가 증거를 받기 위해 적절하게 배치된 관찰자가 있다는 조건으로 사전 필터링되었을 때 추론하는 방법을 조사한다.이 난제는 때때로 "인류 원리", "자기 위치 결정적 믿음" 또는 "색인 정보"[1][2]라고 불립니다.논의된 개념에는 자기 표본 추출 가정과 자기 표시 가정이 포함된다.
2020년 2월 현재 Bostrom의 개인 웹 페이지에서 텍스트의 디지털 복사본을 무료로 얻을 수 있습니다.
자기 샘플링의 전제
자기표본가정(SSA)은 인류 확률의[2] 두 가지 주요 학교 중 하나이며, 다른 하나는 자기표본가정(SIA)이다.
- 다른 모든 것이 같다면, 관찰자는 참조 클래스에 실제로 존재하는 모든 관찰자(과거, 현재 및 미래)의 집합에서 무작위로 선택된 것처럼 추론해야 한다.
예를 들어 동전 던지기가 앞면에서는 하나의 관찰자를 만드는 반면 뒷면에서는 두 개의 관찰자를 만드는 경우 첫 번째 관찰자는 한 명이고 두 번째 관찰자는 두 개의 가능한 세계가 있습니다.이 세계들은 동등하게 개연성이 있기 때문에, 머리 세계에서 첫 번째(그리고 유일한) 관찰자가 될 SSA 확률은 1/2, 꼬리 세계에서 첫 번째 관찰자가 될 확률은 1/2 × 1/2 = 1/4이며, 꼬리 세계에서 두 번째 관찰자가 될 확률도 1/4이다.
이것이 SSA가 잠자는 숲속의 공주 문제에 대해 1/2 확률의 답을 주는 이유입니다.
SIA와 달리 SSA는 참조 클래스의 선택에 의존합니다.위의 예에서 에이전트가 1조 개의 다른 관찰자와 같은 레퍼런스클래스에 있는 경우, 에이전트가 수면 미녀 문제에 있다고 들었을 때 헤드월드에 있을 확률은 1/3로 SIA와 비슷합니다.
SSA는 참조 클래스의 선택에 따라 doomsday 인수를 암시할 수 있습니다.그것은 종종 인간적인 추론에 사용된다.
Bostrom은 그의 저서 "인류적 편견: 과학과 철학에서의 관찰 선택 효과"에서 SSA를 강력한 자기 표본 추출 가정(SSSA)으로 개선할 것을 제안했습니다. SSA는 SSA 정의에서 "관찰자"를 "관찰자"로 대체하는 것입니다.이것은 더 오래 사는 관찰자가 자신의 존재를 경험할 수 있는 더 많은 기회를 가지고 있다는 직관과 일치하며,[2] 역설적인 결론을 피하기 위해 특정 사고 실험에서 기준 클래스를 정교하게 하는 유연성을 제공한다.
자기표시의 전제
자기표시 가정(SIA)[note 1]은 닉 보스롬이 그의 저서 "인류적 편견: 과학과 철학에서의 관찰 선택 효과"에서 정의한 철학 원리이다.다음과 같이 기술되어 있습니다.
- 다른 모든 것이 같다면, 관찰자는 가능한 모든 관찰자의 집합에서 무작위로 선택된 것처럼 추론해야 한다.
"임의로 선택된" 관측자는 존재하는 관측자의 확률에 따라 가중치가 부여됩니다. SIA에서는 관측자가 많지 않은 한 관측자가 될 가능성이 거의 없습니다.그것은 인류 확률의 두 가지 주요 학교 중 하나이며, 다른 하나는 자기 표본 추출 가정(SSA)이다.
예를 들어, 코인 플립이 머리 위에 하나의 관찰자를 만드는 반면 꼬리에는 두 개의 관찰자를 만드는 경우, 세 개의 관찰자(머리에는 첫 번째 관찰자, 꼬리에는 첫 번째 관찰자, 꼬리에는 두 번째 관찰자)가 있을 수 있습니다.이들 관측자는 각각 같은 존재 확률을 가지므로 SIA는 각각 1/3 확률을 할당합니다.또는 두 개의 가능한 관찰자(머리 또는 꼬리의 첫 번째 관찰자, 꼬리의 두 번째 관찰자)가 있다고 해석할 수 있다. 첫 번째 관찰자는 확률 1이고 두 번째 관찰자는 확률 1/2이므로 SIA는 첫 번째 관찰자 2/3을 두 번째 관찰자로 할당한다. 즉 첫 번째 인터프레와 동일하다.에테이션
이것이 SIA가 잠자는 숲속의 공주 문제에서 머리가 나올 확률이 1/3이라고 대답하는 이유이다.
SSA와 달리 SIA는 기준 클래스가 주관적으로 구별할 수 없는 모든 관찰자를 포함할 수 있을 만큼 큰 경우 기준 클래스의 선택에 의존하지 않는다는 점에 유의하십시오.레퍼런스 클래스가 클 경우 SIA에 의해 가능성이 높아지지만 이는 에이전트가 더 큰 레퍼런스클래스의 특정 에이전트가 될 확률이 크게 감소함으로써 보상됩니다.
이 인류학적 원리는 원래 최후의 날 논쟁에 대한 반박으로 설계되었지만(1992년 데니스 다이크스에 의해) 그것은 인류학적 추리 철학에 일반적으로 적용되며, 켄 올럼은 양자 우주론의 분석에 중요하다고 제안했다.
켄 올럼은 [3]SIA를 옹호하는 글을 썼다.닉 보스트롬과 밀란 치르코비치는 이 [4]수비를 비판했습니다.
리뷰
버지니아 코먼웰스 대학의 리뷰에 따르면 이 책은 [5]이 주제에 관심이 있는 사람들의 "선반 위에 놓여있는" 책이라고 한다.
「 」를 참조해 주세요.
메모들
- ^ Nick Bostrom은 원래 SIA라는 용어를 약간 다른 방식으로 사용했다.여기서 SIA라고 하는 것은, 그는 복합 SSA+SIA라고 부릅니다.
레퍼런스
- ^ "Anthropic Bias anthropic-principle.com". www.anthropic-principle.com. Retrieved 2015-11-03.
- ^ a b c Nick Bostrom, 인류학적 편견: 과학과 철학에서의 관찰 선택 효과(New York: Routledge, 2002).
- ^ Olum, Ken (2002). "The Doomsday Argument and the Number of Possible Observers". Philosophical Quarterly. 52 (207): 164–184. arXiv:gr-qc/0009081. doi:10.1111/1467-9213.00260.
- ^ Nick Bostrom and Milan Cirkovic (2003). "The doomsday argument and the self-indication assumption: reply to Olum" (PDF). Philosophical Quarterly. 53 (210): 83–91. doi:10.1111/1467-9213.00298.
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: CS1 maint: 작성자 파라미터 사용(링크) - ^ Manson, Neil (2003-02-09). "Anthropic Bias: Observation Selection Effects in Science and Philosophy". University of Notre Dame. Retrieved 2015-11-21.