Теория вероятностей не так проста как кажется

Что нужно знать о теории вероятностей?

Автор Невин Клименхага — доцент института религиозных исследований и критической оценки Австралийского католического университета в Мельбурне. Его работы опубликованы в Journal of Philosophy и др. 

Редактор: Салли Дэвис

Азартный игрок, физик-теоретик и присяжный рассуждают о теории вероятностей: какова вероятность выигрыша, радиоактивного распада и виновности подсудимого. Но, несмотря на повсеместность подобных рассуждений, эксперты спорят о самом существовании вероятностей. Это приводит к разногласиям о методах рассуждения: нужно учесть вероятность разногласий о способности когнитивных искажений усугублять, например, тенденцию к игнорированию доказательств, противоречащих нашим убеждениям. Таким образом, понимание теории вероятностей может помочь нам рассуждать лучше.

Три популярные теории рассматривают вероятности c точки зрения частоты повторения, предрасположенности и степени уверенности. Допустим, я скажу вам, что если вы подбросите монетку, то с вероятностью в 50% выпадет «орёл». Речь в этих теориях идет соответственно о частоте повторения, с которой выпадает «орел»; физических свойствах монеты и тенденции к выпадению «орла»;

ВЕРОЯТНОСТЬ ВЫПАДЕНИЯ «ОРЛА» ПРИ ПЕРВОМ БРОСКЕ СОСТАВЛЯЕТ 75%.

Но у каждой из вышеописанных теорий есть небольшие проблемы. Рассмотрим следующий случай:

Адам подбрасывает симметричную монету*, которая становится невидимой после четвертого броска. Друзья Адама Бет, Чарльз и Дэйв сидят рядом, но с завязанными глазами. После четвертого броска Бет говорит: «вероятность того, что в первый раз выпал «орел» составляет 50%».

Затем Адам говорит друзьям, что «орел» выпал три раза из четырех. Чарльз считает, что вероятность выпадения «орла» при первом броске составляет 75%.

Несмотря на то, что Дэйв владеет той же информацией, что и Чарльз, он говорит: «я не согласен. Вероятность того, что при первом броске выпал «орел» составляет 60%».

*Симметричная монета — математическая монета, используемая в теории вероятностей, лишена многих качеств настоящей монеты. У математической монеты нет цвета, размера, веса и достоинства. Монета с точки зрения теории вероятностей имеет только две стороны, одна из которых называется «орел», а другая —«решка». Монету бросают, и она падает одной из сторон вверх. Никакие другие свойства математической монете не присущи — прим. переводчика.

Частота повторения не соответствует утверждению Бет. «Орел» выпал с частотой три из четырех, но подбросить монету снова нельзя. Кажется, Бет права: вероятность выпадения «орла» при первом броске составляет 50%.

В то же самое время, Чарльз говорил о тенденции к выпадению «орла». Поскольку это симметричная монета, и «орел» и «решка» могут выпасть с одинаковой вероятностью. Кажется, Чарльз оказался прав заявив, что вероятность выпадения «орла» при первом броске составляет 75%. Степень уверенности имеет смысл в двух утверждениях — и Бет и Чарльз уверены в том, что выпал «орел».

Но давайте рассмотрим утверждение Дейва. С одной стороны, когда Дейв говорит, что вероятность выпадения «орла» равна 60%, он врет. Но с другой стороны, если Дейв действительно уверен, что вероятность выпадения «орла» составляет 60%, то он говорит правду, исходя из степени своей уверенности.

Некоторые философы считают, что подобные случаи поддерживают плюралистический подход, при котором учитывается существование самых разнообразных вероятностей. Я же считаю, что следует рассмотреть теорию вероятностей с четвертой точки зрения — уровня поддержки.

Здесь вероятности рассматриваются как совокупность доказательств между утверждениями.

«Вероятность X заданная Y» - это степень, в которой Y поддерживает истину, представленную X. Когда мы говорим отдельно о «вероятности X», мы условно обозначаем ее как любую известную нам информацию.

Когда Бет говорит, что «орел» выпадет с вероятностью 50%, она подразумевает, что эта вероятность зависит от ранее полученной информации — например о том, что монета симметричная. Однако, вероятность меняется относительно другой информации. Когда Чарльз говорит, что «орел» выпадет с вероятностью 75%, он имеет в виду, что вероятность равносильна информации о том, что «орел» выпал три раза из четырех. Между тем, Дэйв говорит, что вероятность выпадения «решки» составляет 60% по отношению к той же информации, но поскольку мы знаем, что «орел» выпал три раза из четырех, Дэйв лжет.

Степень уверенности объединяет все три теории и помогает решить существующие проблемы. Она помогает зафиксировать связь между вероятностью и степенью уверенности не идентифицируя их — степень уверенности должна рационально ограничиваться уровнем поддержки. Причина, по которой я должен быть на 50% уверен в том, что выпадет «орел» (при условии, что все, что мне известно о монете — то, что она симметричная), заключается в качестве доказательств, подтверждающих эту гипотезу.

Точно так же, благодаря уровню поддержки, мы знаем, что «орел» выпадал с частотой повторения 75% (что делает выпадение «орла» вероятным на 75% при любом броске). Подобный подход фиксирует связь между частотой повторенияи вероятностью, но не означает, что частота повторения и вероятность — одно и то же. Вместо этого, вероятности могут быть связаны утверждениями о частоте повторения и конкретных людях.

Наконец, тенденция к выпадению «орла» свойственна уровню поддержки, что с одной стороны, говорит о физических свойствах монеты, а с другой о вероятности выпадения «орла» или «решки» — иными словами, данный подход определяет влияют ли физические свойства монеты на ее «поведение». В более широком смысле, причину и следствие связывает предрасположенность — например, описание строения атома и гипотезу о его распаде.

Поскольку все вышеизложенное делает вероятности самостоятельными структурами, наши четыре теории подскажут как определить принцип произведения вероятностей.

Первые три интерпретации (частота повторения, предрасположенность и степень уверенности) пытаются сделать вероятности чем-то наблюдаемым с помощью подсчета, эксперимента или самоанализа. И наоборот — уровень поддержки, похоже, и есть то, что философы называют "абстрактным объектом". И хотя благодаря наблюдениям нам известно, что монета симметричная, мы также знаем, что утверждение «эта монета симметричная» в равной степени применимо к утверждениям «выпал «орел» и «выпала «решка»; и ровно таким же образом, путем размышлений, мы можем узнать выпадет нам «орел» или «решка».

Абстрактный объект — объект, созданный какой-либо абстракцией или при посредстве какой-либо абстракции; когнитивно представленный объект познания, репрезентирующий те или иные сущностные аспекты, свойства, отношения вещей и явлений окружающего мира — прим. переводчика.

Скептик может сказать, что подбрасывать монетку легко. Представьте, что вы присяжный. Как определить вероятность совершения убийства подсудимым, чтобы понять существуют ли основания для сомнения в его невиновности?

Ответ: нужно больше думать. Во-первых, задать вопрос: существуют ли доказательства совершения преступления? Мы должны выяснить, насколько убедительны эти доказательства и подтверждают ли они гипотезу о виновности подсудимого. Возможно, наше внимание привлекут отпечатки пальцев на орудии убийства.

Затем следует спросить: можем ли мы математически рассчитать вероятности, чтобы в свете доказательств опровергнуть вероятность нашей гипотезы, заменив ее более приемлемой? Теперь нас интересует вероятность причины-следствия — обвиняемый совершил убийство (причина), его отпечатки пальцев обнаружили на орудии убийства (следствие). Теорема Байеса позволяет вычислить роль трех дополнительных вероятностей: априорной вероятности причины, вероятности следствия, вызванного этой причиной, и вероятности следствия без причины.

Так как это относится к любой имеющейся у нас информации, первая вероятность (причина) определена тем, что нам известно о мотивах и возможностях подсудимого. Мы можем разобраться с третьей вероятностью (следствие без причины), разбив вероятность невиновности подсудимого на другие возможные причины смерти жертвы; узнать какова вероятность каждой из них, а так же с какой вероятностью отпечатки пальцев подсудимого могут попасть на орудие убийства. В конечном итоге, мы определим вероятность того, что другие вероятности больше не «разбиваются».

Теперь мы можем вывести общие принципы для определения вероятностей, либо опереться на интуитивные суждения, как в случае с подбрасыванием монеты.

Рассуждения о преступниках, а не о монетах, вряд ли приведут к взаимодействию вероятностей. Но альтернативы нет. Просто собирая дополнительную информацию мы не разрешим разногласия об истинности той или иной гипотезы. Добиться прогресса можно только путем философского осмысления огромного количества вероятностей, имеющейся информации и того, насколько она поддерживает одну вероятность по сравнению с другой.

Источник

Перевод

Подбросить монетку можно здесь.

https://crithin.livejournal.co...