En iyi açıklamaya çıkarım

Açılış sahnesi

Kerem, raporun merkezindeki iddiayı tahtaya yazıyor: "Üç tanığın ortak okumaları, müstensihin tek bir kaynağı kopyaladığını gösterir." Rapor bu iddiayı, bir tümevarım ya da bir tümdengelim olarak değil, bir açıklama olarak sunuyordu. Üç tanık, pek çok yerde, başka hiçbir el yazmasında bulunmayan aynı okumaları taşıyordu; bu ortaklık, tek bir kaynaktan kopyalanmış olmalarıyla kolayca açıklanıyordu. Ama üç tanık bir yerde ayrılıyordu: ikisi "kendiliğinden" diyordu, müzedeki üçüncüsü ise "zamanı gelince". Tek kaynak hipotezi, bu farkı açıklamak için ek bir varsayıma, müstensihin bir yerde düzeltme yaptığı varsayımına, ihtiyaç duyuyordu.

Selin, başka hipotezlerin de aynı verileri açıklayabileceğini söylüyor: belki müstensih iki ayrı kaynak kullanmıştı, belki üçüncü el yazması sonradan başka bir el yazmasıyla karşılaştırılıp düzeltilmişti. Hangisi en iyi açıklamaydı ve en iyi açıklama olmak, doğru olmak için ne kadar bir neden veriyordu? Defne, bir hastanın belirtilerini açıklayan hastalıklar listesinden birini seçerken aynı soruyla karşılaştığını söylüyor. Barış, bir mahkemenin, kanıtları en iyi açıklayan hikâyeyi seçmesinin, sanığı mahkûm etmek için yetip yetmediğini soruyor. Tolga, en iyi açıklamanın olasılıkla nasıl bir ilişkisi olduğunu hesaplamak istiyor. Lina ise, grubun henüz düşünmediği bir hipotezi, kendi dilinden gelen bir sezgiyle öneriyor. Bu ders, Mantık ve Akıl Yürütme programının Tümevarım, Abdüksiyon ve Olasılık kursunda, gözlenen olguları açıklayabilecek hipotezlerin nasıl önerildiğini, bu hipotezler arasından hangisinin en iyi açıklama olarak seçileceğini ve bir hipotezin en iyi açıklama olmasının onun doğru olduğunu düşünmek için ne ölçüde bir neden verdiğini soruyor.

Bu derste ne olacak

Önce bu dersin yerini belirleyelim. Mill yöntemleri dersi, nedenleri sınamak için karşılaştırmalı yöntemleri inceledi ve bu yöntemlerin, aday nedenleri önceden bilmeyi gerektirdiğini gösterdi. Programın eleştirel düşünme kurslarında en iyi açıklamaya çıkarım, Harman'ın tanımıyla, elimizdeki kanıtı rakiplerinden daha iyi açıklayan hipotezi kabul etme çıkarımı olarak tanıtılmış; sevimlilik ile olasılık arasındaki ayrım ve açıklayıcı erdemler ele alınmıştı. Bu ders, abdüksiyon modülünü açıyor ve bu kavramları yeniden tanımlamadan, en iyi açıklamaya çıkarımın yapısını, hipotezlerin nereden geldiğini, seçimin neden her zaman karşılaştırmalı olduğunu ve bu çıkarımın olasılıkla ilişkisini inceliyor.

Sonra üç kaynağa bakacağız. John ve Susan Josephson, 1994'te derledikleri Abdüktif Çıkarım kitabında, tıbbi tanı ve arıza bulma gibi alanlarda en iyi açıklamaya çıkarımın adım adım bir örüntüsünü verir. Bas van Fraassen, 1989'da yayımladığı Yasalar ve Bakışım kitabında, en iyi açıklamaya çıkarıma yönelik iki itiraz geliştirir: düşünülen hipotezlerin hepsinin yanlış olabileceğini söyleyen kötü küme argümanı ve açıklayıcılığa olasılık hesabının ötesinde bir ağırlık vermenin tutarsızlığa götürdüğü argümanı. Samir Okasha ise 2000'de yayımladığı makalede, en iyi açıklamaya çıkarımın olasılık hesabıyla uyumlu biçimde yorumlanabileceğini savunur.

Ardından üç itirazı tartacağız: düşünülen hipotezlerin hepsinin yanlış olabileceği, açıklayıcılığın doğruluğun bir işareti olmadığı ve açıklayıcılığa ek bir ağırlık vermenin tutarsız olduğu itirazları.

Sonda, bir en iyi açıklamaya çıkarımı kurmanın dört adımını göstereceğiz: açıklanacak verileri ayrı ayrı yazmak, veriler karşısında rakip hipotezlerin mümkün olduğunca geniş bir listesini çıkarmak, her hipotezin her veriyi nasıl açıkladığını ve hangi ek varsayımlara ihtiyaç duyduğunu karşılaştırmak ve seçilen hipotezi, rakiplerinden ayıran bir öngörüyle sınamak.

Merkez soru

Sorumuz şu: gözlenen verileri açıklayan rakip hipotezler arasından biri nasıl seçilir ve en iyi açıklama olmak, bir hipotezin doğru olduğunu düşünmek için ne ölçüde bir neden verir?

Ölçülü iddiam şu: en iyi açıklamaya çıkarım, bir veri kümesini açıklayan rakip hipotezlerin bir listesinden, verileri en iyi açıklayanı seçip onun doğru olduğu sonucuna, ya da en azından doğru olmaya en yakın olduğu sonucuna, geçen akıl yürütmedir; bu çıkarım, özünde karşılaştırmalıdır: bir hipotez kendi başına değil, düşünülen rakiplerine göre en iyidir; bu yüzden gücü, rakip listesinin genişliğine bağlıdır ve van Fraassen'in kötü küme argümanının gösterdiği gibi, liste bütün iyi adayları içermiyorsa en iyi aday bile yanlış olabilir; bu tehlike, listeye "bunların hiçbiri" seçeneğini açıkça eklemek, sonucu karşılaştırmalı bir biçimde yazmak ve seçilen hipotezi rakiplerinden ayıran öngörülerle sınamakla azaltılabilir; açıklayıcılık ile olasılık arasındaki ilişki, Okasha'nın gösterdiği gibi, açıklayıcılığa olasılık hesabının dışında bir ek ağırlık verilerek değil, bir hipotezin verileri ne kadar beklenen kıldığının ve ne kadar az ek varsayım gerektirdiğinin olasılık yargılarına yansıtılmasıyla kurulur; en iyi açıklama olmak, doğru olmanın bir güvencesi değil, bir hipotezi sınamaya değer ve geçici olarak kabul edilebilir kılan bir nedendir.

Sıfır noktası

Bir öğrenci en iyi açıklamaya çıkarım yaptığında, çoğu zaman aklına gelen ilk makul açıklamayı en iyi açıklama sayar. Kerem'in tek kaynak hipotezi, raporun yazarlarının aklına gelen ilk ve en doğal açıklamaydı. Ama bir açıklamanın "en iyi" olması, ancak başka açıklamalarla karşılaştırıldığında bir anlam taşır. Tek bir açıklama düşünülmüşse, o açıklama hem en iyi hem en kötüdür; karşılaştırma yapılmamıştır.

En iyi açıklamaya çıkarımın yapısı üç parçadan oluşur. Veriler, açıklanması gereken gözlemlerdir: üç tanığın ortak okumaları, "kendiliğinden" ile "zamanı gelince" arasındaki fark, üç tanığın hiçbirinin tarih taşımaması. Rakip hipotezler, bu verileri açıklayabilecek önerilerdir: tek kaynak ve bir düzeltme, iki ayrı kaynak, sonradan yapılmış bir karşılaştırma. Seçim, bu hipotezlerden verileri en iyi açıklayanın belirlenmesidir.

Seçimin ölçütü, bir hipotezin verileri ne kadar iyi açıkladığıdır; ama "iyi açıklamak" birden fazla şey içerir. Bir hipotez, verilerin hepsini mi yoksa bir kısmını mı açıklıyor? Verileri ne kadar beklenen kılıyor, yani hipotez doğruysa bu verileri görmek ne kadar olağan olurdu? Verileri açıklamak için kaç ek varsayıma ihtiyaç duyuyor?

Görüşler ve pozisyonlar

En iyi açıklamaya çıkarımın olasılıkla ilişkisi konusunda üç görüş var.

Birinci görüş, bağımsız kural görüşüdür. Buna göre en iyi açıklamaya çıkarım, olasılık hesabından bağımsız bir akıl yürütme kuralıdır. Bir hipotez verileri iyi açıklıyorsa, bu, olasılık hesabının vereceğinin ötesinde, onun doğru olduğuna inanmak için ek bir nedendir; açıklayıcılık, inancı ayrıca artıran bir değerdir.

İkinci görüş, uyum görüşüdür. Buna göre en iyi açıklamaya çıkarım, olasılık hesabıyla çatışmaz, onun gündelik bir kısaltmasıdır. Bir hipotezin verileri iyi açıklaması, onun verileri beklenen kılmasına ve az ek varsayım gerektirmesine dayanır; bu özellikler, olasılık yargılarına zaten yansır. Açıklayıcılık, ek bir ağırlık değil, olasılık yargılarını oluşturmanın bir yoludur.

Üçüncü görüş, kuşkucu görüştür. Buna göre en iyi açıklamaya çıkarım, bir hipotezin doğru olduğuna inanmak için güvenilir bir neden vermez. Düşünülen hipotezlerin hepsi yanlış olabilir; ve açıklayıcılık, bir hipotezin bizim için anlaşılır ve tatmin edici olmasının bir ölçüsüdür, doğru olmasının değil. En iyi açıklama, en fazla, sınamaya değer bir hipotezdir.

Bu ders ikinci görüşü temel alır ve üçüncü görüşün uyarısını ona ekler. Birinci görüş, açıklayıcılığın bir akıl yürütmede önemli bir rol oynadığını doğru görür, ama van Fraassen'in gösterdiği gibi, açıklayıcılığa olasılık hesabının dışında bir ağırlık vermek tutarsızlığa götürebilir. Üçüncü görüş, rakip listesinin eksik olabileceğini doğru görür; Kerem'in üçüncü hipotezi, raporun kendi listesinin eksik olduğunu gösterdi. Ama bu, çıkarımın değersiz olduğunu değil, listenin dikkatle genişletilmesi gerektiğini gösterir.

Argümanın yapısı

Bir en iyi açıklamaya çıkarımı kurmak için dört adım izlenebilir.

Birinci adım, açıklanacak verileri ayrı ayrı yazmaktır. Çıkarımı yapan, hangi gözlemlerin açıklanması gerektiğini tek tek listeler ve her birinin ne kadar güvenilir olduğunu not eder. Veriler bir bütün olarak değil, ayrı ayrı yazıldığında, bir hipotezin hangi veriyi açıkladığı ve hangisini açıklamadığı görülebilir.

İkinci adım, rakip hipotezlerin mümkün olduğunca geniş bir listesini çıkarmaktır. Çıkarımı yapan, verileri açıklayabilecek her öneriyi, ilk bakışta olası görünmeyenleri de, listeye yazar ve Selin'in yaptığı gibi, listenin sonuna "henüz düşünülmemiş bir açıklama" seçeneğini ekler.

Üçüncü adım, her hipotezin her veriyi nasıl açıkladığını ve hangi ek varsayımlara ihtiyaç duyduğunu karşılaştırmaktır. Çıkarımı yapan, Kerem'in yaptığı gibi, verileri satırlara, hipotezleri sütunlara yazar ve her hücreye, hipotezin o veriyi açıklayıp açıklamadığını ve açıklamak için hangi ek varsayıma ihtiyaç duyduğunu not eder.

Dördüncü adım, seçilen hipotezi, rakiplerinden ayıran bir öngörüyle sınamaktır. Çıkarımı yapan, seçilen hipotez doğruysa gözlenmesi gereken ama rakipler doğruysa gözlenmemesi gereken bir şey arar ve onu sınar. Bu sınama, çıkarımı karşılaştırmalı bir tercih olmaktan çıkarıp bir kanıta dönüştürmeye yaklaştırır.

En güçlü itiraz

Bu yaklaşıma üç yönden ciddi itiraz yapılabilir.

En iyi açıklamaya çıkarımı ciddiye alan düşünce şu cevabı verebilir. En iyi açıklamaya çıkarım, bir veri kümesini açıklayan rakip hipotezler arasından verileri en iyi açıklayanı seçip onun doğru olmaya en yakın olduğu sonucuna geçer; bu çıkarım özünde karşılaştırmalıdır ve gücü rakip listesinin genişliğine bağlıdır. Van Fraassen'in kötü küme argümanı, listenin eksik olabileceğini hatırlatır; bu tehlike, listeye "henüz düşünülmemiş bir açıklama" seçeneğini açıkça eklemek, sonucu karşılaştırmalı olarak yazmak, listeyi farklı bilgilere sahip kişilerle genişletmek ve seçilen hipotezi rakiplerinden ayıran bir öngörüyle sınamakla azaltılır. Açıklayıcılık, Okasha'nın gösterdiği gibi, olasılık hesabının dışında bir ek ağırlık değil, bir hipotezin verileri ne kadar beklenen kıldığının ve ne kadar makul olduğunun kısa bir anlatımı olarak yorumlanabilir; böyle yorumlanan bir çıkarım tutarlıdır. En iyi açıklama olmak, doğruluğun bir güvencesi değil, bir hipotezi geçici olarak kabul edip sınamaya değer kılan bir nedendir; ve ne kadar üstünlüğün yeteceği, Barış'ın gösterdiği gibi, varılacak kararın ağırlığına bağlıdır.

Açık kalan sorular

Van Fraassen'in kötü küme argümanı, doğru hipotezin düşünülenler arasında bulunduğunu düşünmek için genel bir neden olmadığını söyledi. Ama bilim tarihinde, bilim insanlarının düşündüğü hipotezler arasında doğru olana yakın olanlar sık sık bulunmuştur. Bu, insanların iyi hipotezler üretme yeteneğinin bir kanıtı mı, yoksa yalnızca geriye bakıldığında görülen bir yanılsama mı?

Okasha, açıklayıcı ölçütlerin olasılık yargılarını biçimlendirdiğini savundu. Ama bir hipotezin "ne kadar makul olduğuna" dair yargı, verilere bakmadan önce nereden gelir? Bu yargının kendisi, geçmiş deneyimden mi, sadelik gibi açıklayıcı erdemlerden mi, yoksa başka bir kaynaktan mı beslenir?

Barış'ın iki hikâyesi, aynı en iyi açıklamanın farklı kararlar için farklı ölçüde yeterli olabileceğini gösterdi. Bir hipotezi kabul etmek için gereken üstünlük, varılacak kararın sonuçlarına mı bağlı olmalıdır, yoksa bir hipotezin doğruluğuna inanmak ile ona göre davranmak birbirinden ayrı tutulmalı mıdır?

Yaygın hatalar

Kendin dene

Aklında kalsın

Beş cümlede dersin iskeleti.

En iyi açıklamaya çıkarım, bir veri kümesini açıklayan rakip hipotezler arasından verileri en iyi açıklayanı seçip onun doğru olmaya en yakın olduğu sonucuna geçer; özünde karşılaştırmalıdır ve gücü rakip listesinin genişliğine bağlıdır.

Josephson ile Josephson'ın örüntüsü en iyi açıklamaya çıkarımın açıkça yazılabilen ve her parçası sınanabilen bir biçimi olduğunu, van Fraassen'in Yasalar ve Bakışım'ı rakip listesinin eksikliği ve açıklama priminin tutarsızlığı zaaflarını, Okasha'nın makalesi ise açıklayıcılığın olasılık yargılarının bir kaynağı olarak tutarlı biçimde kullanılabileceğini gösterdi.

Bir en iyi açıklamaya çıkarım dört adımla kurulur: verileri ayrı ayrı yazmak, rakip hipotezlerin geniş bir listesini "henüz düşünülmemiş bir açıklama" seçeneğiyle birlikte çıkarmak, her hipotezin her veriyi nasıl açıkladığını ve hangi ek varsayıma ihtiyaç duyduğunu karşılaştırmak ve seçilen hipotezi rakiplerinden ayıran bir öngörüyle sınamak.

Düşünülen hipotezlerin hepsinin yanlış olabileceği, açıklayıcılığın doğruluğun işareti olmadığı ve açıklayıcılığa ek ağırlık vermenin tutarsız olduğu itirazları, sonucun karşılaştırmalı yazılıp öngörüyle sınanabildiğini, verileri beklenen kılmanın bir kanıt ilişkisi olduğunu ve açıklayıcılığın bir prim olarak değil bir olasılık kaynağı olarak kullanılabildiğini gördüğümüzde cevaplanabilir.

Bu yüzden bir açıklamayı en iyi açıklama olarak kabul etmek, onu hangi rakiplerle karşılaştırdığımızı söylemek, listenin eksik olabileceğini kabul etmek ve onu rakiplerinden ayıran bir öngörüyle sınamaya hazır olmaktır.

Sonraki derse köprü

Kerem'in tablosu, grubu bir sonraki soruya götürdü. Tabloda iki hipotez verileri neredeyse eşit ölçüde açıklıyordu: sonradan yapılmış bir düzeltme hipotezi ve Lina'nın yorum farkı hipotezi. Kerem, ikisinden birini seçmek için hangi hipotezin daha az ek varsayım gerektirdiğine bakmayı öneriyor. Düzeltme hipotezi, ikinci bir el yazmasının ve bir düzelticinin varlığını varsayıyordu; yorum hipotezi, kaynak metinde iki anlamlı bir sözcüğün bulunduğunu varsayıyordu.

Selin, bu karşılaştırmanın, iki hipotezin hangisinin daha sade olduğu sorusuna dayandığını fark ediyor. Ama "sade" ne demekti? Daha az varsayım mı, daha az varlık mı, yoksa daha kısa bir anlatım mı? Tolga, sadeliğin neden bir hipotezin doğru olduğuna dair bir işaret sayılması gerektiğini soruyor: dünya, bizim sade bulduğumuz biçimde olmak zorunda mıydı? Defne, hekimlikte de tek bir hastalığın bütün belirtileri açıklamasının, iki ayrı hastalığın birlikte bulunmasından daha olası sayıldığını, ama bunun her zaman doğru çıkmadığını hatırlatıyor.

Bir sonraki ders bu soruya dönüyor. Sadelik dersi, bir açıklamanın sadeliğinin ne olduğunu, daha az varsayım mı, daha az varlık mı, yoksa daha az ayarlanabilir parça mı olduğunu, ve sadeliğin rakip açıklamalar arasında bir seçim ölçütü olarak neden ve ne ölçüde güvenilir sayılabileceğini soruyor.