Все
 
 
 


Инструменты визуализации в байесовских эпистемологических исследованиях
 
Код статьиS207751800030100-9-1
DOI10.18254/S207751800030100-9
Тип публикации Статья
Статус публикации Одобрена к публикации
Авторы
Думов Александр Витальевич  
Аффилиация: Государственный академический университет гуманитарных наук (ГАУГН)
Адрес: Российская Федерация, Москва
Аннотация

Особенности применения средств визуализации в байесовской эпистемологии рассматриваются в связи с вопросом о соотношении «научной» и «философской» визуализации. Анализируются некоторые из способов классификации средств визуализации, особое внимание уделяется подходу к классификации визуализаций, предвосхищенному В.А. Канке и развитому А.В. Макулиным. На примере практик использования средств визуализации, реализованных в работе И. Дувена и В. Мейса «Измерение когерентности» («Measuring Coherence») описывается структура и целевые установки формирования визуализаций в байесовских эпистемологических исследованиях. Исходя из осуществленного рассмотрения делаются выводы относительно того, как изучение практик использования визуальных средств в байесовской эпистемологии (и иных направлениях формальной философии) способствует пересмотру существующих взглядов на особенности «философских» визуализаций.

Ключевые словабайесовская эпистемология, инструменты визуализации, диаграмма, визуализация в науке и философии, вероятность, когерентность
Получено13.04.2024
Кол-во символов30804
Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Оглавление

Введение
1. Классификация средств визуализации данных, применяемых в философских контекстах
2. Средства визуализации в байесовских эпистемологических исследованиях
Заключение
1

Введение

Термин «визуализация данных» используется для указания на совокупность методов и приемов представления данных с помощью зрительно воспринимаемых образов и систем образов. Рисунки, графики, таблицы, диаграммы, схемы — все эти общеизвестные инструменты представления содержания относятся к средствам визуализации. Такой способ понимания визуализации данных может быть рассмотрен как более «широкий», учитывающий наиболее ранние факты использования изображений как мнемонических и демонстрационных средств. Но часто встречается и другой способ понимания, адресующий к визуальным способам представления больших объемов информации [17, p. 10-18]. В настоящем рассмотрении обсуждение визуализации выстраивается исходя из первого, более широкого способа ее понимания.
2 Вопрос об использовании визуальных средств в философии в настоящее время является активно обсуждаемым. Существуют как работы, направленные на общее рассмотрение вопроса (в некоторых из них делаются утверждения о происходящем «визуальном повороте» в философии [3], предлагается периодизация развития визуальных средств в философии [7], делаются выводы о значении их использования для трансформации философии как отрасли знания), так и исследования, направленные на изучение значения и оценку возможностей использования средств визуализации в отдельных философских дисциплинах (например, логике [1], онтологии [24]).
3 Представленное в данной статье рассмотрение направлено на решение сравнительно более узкой задачи — выявления характеристик использования средств визуализации в конкретном направлении формальной эпистемологии и философии науки — байесианстве. За неимением возможности подробного рассмотрения специфики данного направления в данном исследовании мы адресуем читателя к обстоятельным работам М. Тайтельбаума [29], посвященным анализу общих оснований байесовского подхода в эпистемологии, а также работе Я. Шпренгера и С. Хартманна «Байесовская философия науки» [27]. В наиболее общих чертах специфика байесианства может быть представлена в следующих положениях:
  1. Все байесовские подходы в эпистемологии и философии науки являются вероятностными, но не все вероятностные подходы являются байесовскими (расхождения между байесовскими и иными вероятностными подходами существуют как на уровне принимаемой интерпретации вероятности, так и на уровне используемого математического инструментария). Для них характерным является использование персоналистской (субъективной) интерпретации вероятности. Это подразумевает, что вероятность как математический объект интерпретируется с помощью определенного эпистемического, когнитивного объекта — степени рациональной уверенности (credence), и аксиоматика теории вероятности рассматривается в качестве математического представления системы норм, которой удовлетворяют такие эпистемические объекты.
  2. Байесовское понимание рациональности охватывает как статические, так и динамические ее аспекты, т. е. изменение степеней уверенности под влиянием поступающих данных. Математическим описанием основного правила обновления убеждений для байесианства служит правило Байеса: P(H|E) = [P(H)P(E|H)] / P(E), P(E) ≠ 0 (один из вариантов, учет дополнительных условий повлечет введение дополнительных параметров и трансформацию математической формулировки [6, c. 82-83]). Здесь H – гипотеза или некоторое утверждение о положении дел, E – утверждение, выражающее полученное свидетельство, P(H) – априорная (доопытная) вероятность H (степень уверенности в H до получения E), P(E) – априорная вероятность E, P(E|H) – степень уверенности в E при условии истинности H (правдоподобие E). Другое известное математическое представление изменения степени уверенности — обобщение правила Байеса, осуществленное Р. Джеффри. Как отмечает Э.Ф. Караваев, его семантическое отличие заключается в «переводе» обсуждения вопроса об обновлении степеней уверенности с «языка вероятностей» на «язык шансов» (отношений вероятностей благоприятных и неблагоприятных исходов) [4, c. 14-15].
  3. Устанавливается, что те степени уверенности, которые не удовлетворяют синхроническим и диахроническим правилам, являются иррациональными (т. е. не являются когерентными). Совокупность аргументов в поддержку байесовского понимания рациональности носит название «аргументов голландской книги» (dutch book). Первоначальные варианты таких аргументов используются уже в работах родоначальников субъективной интерпретации вероятности — Б. Де Финетти [13] и Ф. Рамсея [11, c. 115-150]. Вопрос о том, в какой мере байесовские представления о когерентности степеней уверенности релевантны по отношению к функционированию систем убеждений реальных агентов, является обсуждаемым. В литературе предпринимаются многочисленные попытки «адаптировать» байесовские представления о нормах рациональности к реалиям существования человеческих убеждений: в частности, следует отметить исследование, осуществленное Л. Зинда: в нем предлагается с помощью обобщенной теории функций убеждения (belief function) установить связь между идеальной байесовской рациональностью и приближениями к ней, функции убеждения носителей которых могут быть в различной степени некогерентными [30].
 
1. Зайцева Н.В. Увидеть доказательство // Философия. Журнал Высшей школы экономики. 2023. Т. 7. № 2. С. 284-301.
2. Итэсь Г.В. Гносеологические аспекты проблемы схематизации и наглядности философского знания: дис. … канд. филос.наук: 09.00.01. Новосибирск, 1983. 159 с.
3. Ищенко Е.Н. Философский анализ «визуального поворота» // Личность и культура. 2017. № 1. С. 57-64.
4. Караваев Э.Ф. Вера и знание: наследие Канта в философии и логике сегодня // Вестник Санкт-Петербургского университета. Философия и конфликтология. 2014. № 3. С. 5-15.
5. Ладенко И.С. Интеллект и логика. Красноярск: Изд-во Красноярского ун-та, 1985. 144 с.
6. Макеева Л.Б. Субъективная вероятность, теория подтверждения и рациональность // Рацио.ru. 2015. № 15. С. 80-96.
7. Макулин А.В. Моделирование философии: от схем и таблиц к цифровым философским визуализациям // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. 2016. № 3. Ч. 1. С. 123-127.
8. Макулин А.В. Социальная визиософия: инфографика, визуализация и графический язык социально-философского познания: дис. … д-ра филос.наук: 09.00.11. Архангельск, 2019. 661 с.
9. Макулин А.В. Формализация и графическое моделирование философского знания в советской философской традиции 70-80-х гг. XX века и современная цифровая визуализация философии // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. 2016. № 12. Ч. 2. С. 88-97.
10. Пиетаринен А.-В. Экзистенциальные графы. К вопросу о диаграмматической логике познания. Пер с англ. Е.Н. Лисанюк, А.М. Павловой // Логико-философские штудии. 2015. Т. 12. № 2.
11. Рамсей Ф. Философские работы. Пер с англ. Суровцева В.А. Томск: Изд-во Томского ун-та, 2003. 624 с.
12. Штофф В.А. Моделирование и философия. М.-Л.: Наука, 1966. 302 с.
13. De Finetti B. Probabilism: A Critical Essay on the Theory of Probability and on the Value of Science // Erkenntnis. 1989. Vol. 31. No. 2/3. P. 169-223.
14. De Toffoli S. What Are Mathematical Diagrams? // Synthese. 2022. Vol. 200. No. 2. P. 1-29.
15. Douven I., Meijs W. Measuring Coherence // Synthese. 2007. Vol. 156. P. 405-425.
16. Extract of a Letter to Mr. Sylvester from Prof. Clifford of University College, London // American Journal of Mathematics. 1878. Vol. 1. No. 2. P. 126-128.
17. Friendly M., Wainer H. A History of Data Visualization and Graphic Communication. Cambridge: Harvard University Press, 2021. 320 p.
18. Harel D. On Visual Formalisms // Communications of the ACM. 1988. Vol. 31. No. 5. P. 514-530.
19. Johansen M.W. What’s in a Diagram? On the Classification of Symbols, Figures and Diagrams // Model-Based Reasoning in Science and Technology. Theoretical and Cognitive Issues. Ed. By L. Magnani. Berlin, Heidelberg: Springer, 2014. P. 89-108.
20. Kempe A.B. A Memoir on the Theory of Mathematical Form //Philosophical Transactions of the Royal Society of London. 1886. Vol. 177.  P. 1-70.
21. Kirsh D. Thinking with External Representations // AI & Society. 2010. Vol. 25. P. 441-454.
22. Kiryushchenko V. V. Diagrams, Visual Imagination, and Continuity in Peirce's Philosophy of Mathematics. Springer Nature, 2023.  172 p.
23. Mancosu P. Visualization in Logic and Mathematics //  Visualization, Explanation and Reasoning Styles in Mathematics. Ed. by Mancosu P., J?rgensen K.F., Pedersen S.A. Dordrecht: Springer, 2005. P. 13-30.
24. Parts and Moments. Studies in Logic and Formal Ontology. Ed. by Smith B. M?nchen, Vien: Philosophia Verlag, 1982. 563 p.
25. Peirce C.S. The Logic of Relatives // The Monist. 1897. Vol. 7. No. 2. P. 161-217.
26. Roberts D.D. The Existential Graphs of Charles S. Peirce. Paris: Mouton & Co., 1973. 168 p.
27. Sprenger J., Hartmann S. Bayesian Philosophy of Science. Oxford: Oxford University Press, 2019. 416 p.
28. Stjernfelt F. Diagrams as Centerpiece of a Peircean Epistemology // Transactions of the Charles S. Peirce Society. 2000. Vol. 36. No. 3. P. 357-384.
29. Titelbaum M.G. Fundamentals of Bayesian Epistemology. Vol. 1: Introducing Credences. Oxford: Oxford University Press, 2022. 224 p.
30. Zynda L. Coherence as an Ideal of Rationality // Synthese. 1996. Vol. 109. No. 2. P. 175-216.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх