인간적 편견 (책)

Anthropic Bias (book)
인류학적 편견: 과학과 철학에서의 관찰 선택 효과
Anthropic Bias (book).jpg
작가.닉 보스트롬
언어영어
주제인류 원리
출판인루트리지
발행일자
2002
미디어 타입인쇄
페이지240
ISBN978-0415883948
이어서인적 기능 강화

인류학적 편견: 과학과 철학에서의 관찰 선택 효과(2002)철학자보스롬의 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]닉 보스롬의 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.

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. 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

  1. ^ Nick Bostrom은 원래 SIA라는 용어를 약간 다른 방식으로 사용했다.여기서 SIA라고 하는 것은, 그는 복합 SSA+SIA라고 부릅니다.

레퍼런스

  1. ^ "Anthropic Bias anthropic-principle.com". www.anthropic-principle.com. Retrieved 2015-11-03.
  2. ^ a b c Nick Bostrom, 인류학적 편견: 과학과 철학에서의 관찰 선택 효과(New York: Routledge, 2002).
  3. ^ 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.
  4. ^ 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.{{cite journal}}: CS1 maint: 작성자 파라미터 사용(링크)
  5. ^ Manson, Neil (2003-02-09). "Anthropic Bias: Observation Selection Effects in Science and Philosophy". University of Notre Dame. Retrieved 2015-11-21.

외부 링크