■閆坤如

?

科學(xué)解釋中的概率探析

■閆坤如

［摘要］科學(xué)解釋與解釋項(xiàng)和被解釋項(xiàng)之間的概率關(guān)系密切相關(guān)，但是對(duì)概率的理解影響科學(xué)解釋的發(fā)展，到底科學(xué)解釋中概率是客觀概率、傾向概率還是主觀概率？這涉及對(duì)科學(xué)解釋內(nèi)在機(jī)制的界定以及對(duì)科學(xué)解釋的研究。文章通過(guò)對(duì)客觀概率及其解釋困境、主觀概率與科學(xué)解釋、概率解釋的恰當(dāng)性條件等三個(gè)方面的論述，認(rèn)為科學(xué)解釋中的概率必須關(guān)涉解釋主體的信念，也就是說(shuō)，在解釋的語(yǔ)境相關(guān)進(jìn)路中的關(guān)涉解釋者的信念才能避免解釋陷入困境。

［關(guān)鍵詞］科學(xué)解釋；客觀概率；主觀概率

亨普爾在提出科學(xué)解釋（scientific explanation）的演繹-律則模型（Deductive－Nomological Model）（1948）之后不久，于1965年提出了科學(xué)解釋的歸納-統(tǒng)計(jì)模型（Inductive－Statistical Model），自此，概率進(jìn)入科學(xué)解釋的范疇，薩爾蒙（W.C.Salmon）的統(tǒng)計(jì)相關(guān)模型（The Statistical-Relevance Model）（1970、1971）和費(fèi)茨爾（J.Fetzer）的因果相關(guān)模型（The Causal－Relevance Model）（1993）也訴諸對(duì)概率的理解上，雷爾頓（P.Railton)提出的概率解釋的演繹-律則模型（Deductive-Nomological Model of Probabilistic Explanation）（1978）、漢弗萊（P.Humphreys）的科學(xué)解釋的或然性模型（the Aleatory Model of Scientific explanation）（1981）和范·弗拉森（Bas. C.Van Fraassen）（1980）也關(guān)注解釋中的概率，區(qū)別在于不同科學(xué)哲學(xué)家對(duì)科學(xué)解釋中的概率的界定不同。但這些科學(xué)哲學(xué)家有一點(diǎn)是相同的，他們一般把概率作為客觀世界的隨機(jī)現(xiàn)象的數(shù)量統(tǒng)計(jì)或者解釋主體的解釋傾向，而不是作為主體的信念，這種對(duì)概率的理解導(dǎo)致解釋陷入困境。想要擺脫解釋困境，必須對(duì)概率做主觀主義理解。

一、客觀概率及其解釋困境

根據(jù)對(duì)概率理解的不同，可把歸納邏輯分為三種：經(jīng)驗(yàn)論歸納邏輯、邏輯主義歸納邏輯和主觀貝葉斯主義歸納邏輯。經(jīng)驗(yàn)論歸納邏輯和邏輯主義歸納邏輯立足于對(duì)歸納邏輯的客觀理解，主觀貝葉斯主義歸納邏輯為概率提供主觀解釋，把概率作為解釋主體的信念度。

經(jīng)驗(yàn)論歸納邏輯用統(tǒng)計(jì)頻率解釋概率，全稱命題統(tǒng)計(jì)頻率為1，是統(tǒng)計(jì)概率的特殊類型，即上述亨普爾的演繹-律則模型是歸納-統(tǒng)計(jì)模型的一個(gè)特例。經(jīng)驗(yàn)主義歸納邏輯并未對(duì)全稱命題中的主體信念隨著證據(jù)增加而改變的情況加以說(shuō)明。例如萊欣巴哈（Hans Reichenbach）、薩爾蒙認(rèn)為概率是指某一性質(zhì)或者事件在無(wú)窮序列中出現(xiàn)的相對(duì)頻率的極限。萊欣巴哈提出概率只適用于無(wú)窮序列，而不解釋單獨(dú)事件，因此，在頻率解釋中，對(duì)不可重復(fù)的科學(xué)事實(shí)無(wú)法解釋。

邏輯主義歸納邏輯以凱恩斯（J.M.Keynes）、卡爾納普（R.Carnap）和欣迪卡（J. Hintikka）等人為代表，他們從邏輯主義的視角分析一個(gè)命題的確證度。例如，凱恩斯將概率視作命題間的一種二元邏輯關(guān)系，“令命題集合h為前提，命題集合a為結(jié)論，如果對(duì)h的知識(shí)使得我們能對(duì)a有程度為α的合理信念，那么，我們就說(shuō)a和h之間有程度為α的概率關(guān)系”。［1］3凱恩斯把概率當(dāng)成無(wú)限事件序列的性質(zhì)，因此，無(wú)法指派個(gè)別事件的概率值。在邏輯主義歸納邏輯看來(lái)，單稱命題的概率不可測(cè)度，那么，如何對(duì)科學(xué)中的單獨(dú)事件進(jìn)行解釋呢？例如“明年發(fā)生世界大戰(zhàn)的概率是多少？”這樣的單獨(dú)事件不管用頻率概率還是邏輯概率都無(wú)法得到解釋。不管是經(jīng)驗(yàn)論的歸納邏輯還是邏輯主義的歸納邏輯都把概率做客觀概率，概率是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)或者邏輯推導(dǎo)獲得，概率關(guān)涉歸納主體。

經(jīng)驗(yàn)論歸納邏輯概率的基礎(chǔ)是無(wú)差別原則（principle of indifference）。所謂無(wú)差別原則指的是如果沒(méi)有充分證據(jù)使得我們能夠認(rèn)為兩個(gè)事件中的一個(gè)比另外一個(gè)具有更高概率的可能性，那么，我們必須賦予兩個(gè)事件同等的概率值。即在一組互斥的可供選擇的證據(jù)中，其證據(jù)在認(rèn)識(shí)論上中立?！盁o(wú)差別原則宣稱，如果沒(méi)有已知的理由對(duì)我們所討論的主題中的一個(gè)備選對(duì)象做出比其他備選對(duì)象更強(qiáng)的斷言，那么，相對(duì)于這樣的知識(shí)，關(guān)于每一個(gè)備選對(duì)象的斷言都有著相等的概率?！保?］42學(xué)術(shù)界關(guān)于無(wú)差別原則的爭(zhēng)議很大“這個(gè)原理的風(fēng)險(xiǎn)在于，將同種類的所有事件還原（reducing）成一定數(shù)量的相同可能事例。換言之，正如我們也許對(duì)這些事件的發(fā)生，以及確認(rèn)支持所求事件概率的事例數(shù)量都同等的不確定。事例數(shù)量與所有可能事例數(shù)量的比例就是這個(gè)概率的測(cè)度，因此該概率是一個(gè)簡(jiǎn)單的分?jǐn)?shù)，其分子是支持事例的數(shù)量，分母是所有可能事例的數(shù)量”。［2］無(wú)差別原則是給所有可能事件指派相同概率值。概率是無(wú)限事件序列的性質(zhì)，但不能給個(gè)別事件指派概率值。例如，投擲一枚硬幣，其國(guó)徽面朝上的概率值是什么？我們只要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，不需要大量重復(fù)性實(shí)驗(yàn)，就知其概率是50%。這種概率需要經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)分析才能得到，這種概率是先驗(yàn)概率（prior probability）。與此相反，后驗(yàn)概率（posterior probability）指的是從結(jié)果信息中修正的概率，例如對(duì)于某地男孩出生的概率需要多年觀察和不斷修正才知其概率，這種概率是后驗(yàn)概率。

還有一種概率的客觀解釋是傾向（propensity）解釋。費(fèi)茨爾等人堅(jiān)持概率的傾向解釋。傾向解釋中的概率是一種給定情景下產(chǎn)生某種結(jié)果的物理趨勢(shì)或傾向。費(fèi)茨爾把概率看成機(jī)會(huì)結(jié)構(gòu)（chance setups）的概率傾向。費(fèi)茨爾認(rèn)為薩爾蒙統(tǒng)計(jì)相關(guān)模型存在困境的根本原因在于薩爾蒙把概率理解為極限定律，但極限定律不能判斷性質(zhì)間具有律則性關(guān)系。“解釋理論所面臨的困難之一是建立概率定律和其顯現(xiàn)（manifestation）之間的正確關(guān)系。概率可被看作是機(jī)會(huì)結(jié)構(gòu)的概率傾向而不可看作是極限頻率”。［3］概率的傾向解釋中的傾向不是表征個(gè)人的主觀傾向，而是表征機(jī)會(huì)結(jié)構(gòu)或“實(shí)驗(yàn)安排”（experimental arrangements）的客觀性質(zhì)，傾向表達(dá)客觀的因果力、客觀機(jī)制和實(shí)驗(yàn)上的客觀安排。例如，“糖放水里會(huì)融化”是一種客觀的傾向，這是本體論意義上的敘述，語(yǔ)句言說(shuō)了事實(shí)本身是這樣。在這種意義上費(fèi)茨爾的因果相關(guān)模型也是表達(dá)理論和事實(shí)之間的關(guān)系。

雷爾頓（P.Railton)在1978提出了一種解釋的新模型——“概率解釋的演繹-律則模型（Deductive -Nomological Model of Probabilistic Expalnation）”，簡(jiǎn)稱為D-N-P解釋模型。雷爾頓把世界看成一個(gè)有內(nèi)在機(jī)制的機(jī)器從而提出了科學(xué)解釋的模型，這個(gè)模型能夠解釋亨普爾模型不能解決的低概率事件。

D-N-P的解釋模型［4］的邏輯表達(dá)式如下：

其中e表示被解釋項(xiàng)，Ge，t0表示e在t0時(shí)刻具有G屬性。

以原子U238自發(fā)的α衰變的量子力學(xué)解釋為例說(shuō)明雷爾頓的D-N-P解釋模型。如果想解釋U238衰變現(xiàn)象，首先要知道U238的半衰期，確定衰變規(guī)律和其他附加條件導(dǎo)出U的衰變概率才能解釋U的衰變。（1）由一個(gè)基本理論（量子力學(xué)）來(lái)導(dǎo)出U238的衰變半周期為450億年；（2）確定U238的單個(gè)原子在T時(shí)間里的衰變概率規(guī)律；（3）陳述被解釋對(duì)象u的初始條件；（4）導(dǎo)出U的衰變概率；（5）說(shuō)明u實(shí)際已經(jīng)衰變了。

根據(jù)以上條件，U238衰變現(xiàn)象解釋的D-N-P模型如下：

（1）從量子力學(xué)中導(dǎo)出（2）

D-N-P模型把解釋的重點(diǎn)放在U衰變的概率而不是U是否衰變。至于衰變的概率和衰變的關(guān)系，既不是演繹相關(guān)也不是歸納相關(guān)的，因此亨普爾把解釋看成論證是錯(cuò)誤的。雷爾頓的D-N-P模型與亨普爾的歸納-統(tǒng)計(jì)模型是不同的，在亨普爾的解釋模型中，只要知道U238的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和線性條件就能知道是否能夠解釋U238衰變，這取決于解釋中的概率值，根據(jù)亨普爾模型的高概率要求，如果統(tǒng)計(jì)規(guī)律是高概率的就能解釋為什么U238衰變，如果概率是低概率就不能解釋為什么U238衰變。雷爾頓的D-N-P模型因其注重對(duì)于事件的內(nèi)在機(jī)制的闡明，因此即使是低概率事件也可以得到解釋。

雷爾頓采用的是傾向概率，傾向是不確定性因果關(guān)系的趨勢(shì)，傾向不可能從現(xiàn)在向過(guò)去運(yùn)行，因此，雷爾頓的D-N-P模型用于解釋單個(gè)事件的概率傾向是物理概率，而不是統(tǒng)計(jì)概率，這與亨普爾的概率解釋不同。但雷爾頓的內(nèi)在機(jī)制過(guò)于抽象，解釋主體難以把握，例如，拋硬幣國(guó)徽面朝上的有很多隨機(jī)因素使得我們不能闡明其內(nèi)在機(jī)制，那就不能解釋這個(gè)事件，而運(yùn)用亨普爾的歸納-統(tǒng)計(jì)模型就能夠解釋。雷爾頓陷入解釋困境的原因在于他把解釋看成是客觀的，排斥主體信念，他立足于客觀概率的基礎(chǔ)上，沒(méi)有考慮主觀概率，因此導(dǎo)致其模型遇到了困境。

唐納德·吉利斯以是否關(guān)涉人類的信念為根據(jù)把概率分為兩種：一種是客觀概率，另一種是認(rèn)識(shí)論概率?？陀^概率把概率看作客觀世界的特征，概率與人類的知識(shí)或信念無(wú)關(guān)。亨普爾的歸納-統(tǒng)計(jì)相關(guān)模型以及薩爾蒙的統(tǒng)計(jì)相關(guān)模型都把概率看作頻率解釋，他們把概率看作是一個(gè)序列的相對(duì)頻率的極限，而費(fèi)茨爾和漢弗萊的傾向解釋把概率看作一種物理傾向，這些類型的概率采取的都是客觀概率解釋。這些模型遇到了困境原因就在于他們對(duì)概率不涉及人類信念，“無(wú)論萊欣巴赫的頻率解釋，還是卡爾納普的邏輯解釋，都沒(méi)有超出帕斯卡型概率的范疇。事實(shí)證明，這種歸納邏輯在科學(xué)研究的實(shí)際應(yīng)用中遇到了種種困難，造成這種困難的根本原因是因?yàn)檫@種歸納邏輯沒(méi)有恰當(dāng)?shù)胤从持R(shí)增長(zhǎng)的局面。越來(lái)越多的現(xiàn)代邏輯學(xué)家也認(rèn)識(shí)到了這一點(diǎn)。要解決這些困難，有兩種不同對(duì)策。一是保守的策略：讓科學(xué)實(shí)際遷就邏輯句法，至多是調(diào)整輔助假說(shuō)，以維護(hù)舊邏輯的核心原理。二是激進(jìn)的、革新的策略：采用新的邏輯句法以適應(yīng)科學(xué)實(shí)際。換句話說(shuō)，后一種策略認(rèn)為問(wèn)題的癥結(jié)恰恰在于經(jīng)典概率演算的核心原理需要修改?！保?］

與客觀概率解釋不同，認(rèn)識(shí)論概率把概率看作個(gè)人或群體擁有的知識(shí)程度、信念度或合理信念度。據(jù)此界定，主觀主義的概率解釋是認(rèn)識(shí)論意義上的概率解釋?？陀^概率解釋因?yàn)椴荒芙忉寙蝹€(gè)事件以及無(wú)差別原則的導(dǎo)致遭遇解釋困境，因此，在概率解釋中必須涉及到主體信念。

二、主觀概率與科學(xué)解釋

主體信念在概率中不可或缺。主觀概率是個(gè)體或者群體的信念度，是人們對(duì)于某命題的合理性相信程度，它表示支持證據(jù)不同的解釋主體對(duì)同一個(gè)被解釋項(xiàng)賦予不同概率值。主觀概率的代表人物是拉姆賽（F.P.Ramsey）、德·菲尼蒂（B.de Finetti）、薩維奇（L.J.Savage）和杰弗里（R.Jeffrey）等人。他們把概率界定為主體信念度。

在科研和生活中，存在很多不能大量重復(fù)的隨機(jī)性事件，這些事件未必能夠通過(guò)實(shí)驗(yàn)或經(jīng)驗(yàn)得到概率值，而只能通過(guò)解釋主體的主觀信念來(lái)確定各種可能性結(jié)果的概率值。像對(duì)“明天是否下雨”這樣的自然現(xiàn)象的解釋，經(jīng)驗(yàn)主義的頻率解釋以及邏輯主義派的邏輯概率都不能達(dá)到解釋的目的。因此，科學(xué)解釋必須涉及到解釋主體的信念，在解釋中必須引入主觀概率，或者說(shuō)，必須對(duì)解釋中的概率做主觀概率方面的認(rèn)識(shí)。解釋主體根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或者天氣預(yù)報(bào)，相信明天下雨的概率是80%，這才能對(duì)“明天是否下雨”的合理性進(jìn)行分析。這種不能重復(fù)的隨機(jī)性事件可以用貝葉斯定理來(lái)刻畫(huà)。假定隨機(jī)事件A和B，對(duì)其概率進(jìn)行刻畫(huà)的貝葉斯定理可以表示為：

在上式中，P（A|B）是在B發(fā)生的情況下A發(fā)生的可能性。P（A）是A的先驗(yàn)概率。之所以稱為“先驗(yàn)概率”，因?yàn)樗母怕手挡灰蕾囉贐的概率值。P（A|B）是B發(fā)生后A的條件概率，A的概率值取自B的值，因此，其為A的后驗(yàn)概率。P（B| A）是A發(fā)生后B的條件概率，B的概率值取自A的值，因此，其為B的后驗(yàn)概率。P（B）為B的先驗(yàn)概率。

主觀貝葉斯主義強(qiáng)調(diào)貝葉斯定理在主觀主義概率演算中起關(guān)鍵作用。主觀貝葉斯主義允許不同解釋主體對(duì)同一個(gè)假說(shuō)賦予不同的概率值，同時(shí)允許解釋主體根據(jù)新信息修正信念從而調(diào)整后驗(yàn)概率。先驗(yàn)概率是指解釋主體根據(jù)背景知識(shí)或主觀判斷所相信的某事件發(fā)生的概率，該類概率沒(méi)有經(jīng)受檢驗(yàn)，又稱為驗(yàn)前概率。先驗(yàn)概率分為客觀先驗(yàn)概率和主觀先驗(yàn)概率?？陀^先驗(yàn)概率指的是利用背景知識(shí)得到的概率；主觀先驗(yàn)概率指的是沒(méi)有背景知識(shí)或在背景知識(shí)不完全的情況下，僅僅憑借解釋主體的主觀經(jīng)驗(yàn)判斷得到的概率。

主觀概率立足于解釋主體的個(gè)人信念，解釋主體對(duì)于概率的確定，沒(méi)有必要遵守特定規(guī)則，主觀主義的概率可以把概率定義為在給定證據(jù)e時(shí)，對(duì)假說(shuō)或者理論的主觀信念度。主觀概率以解釋主體的主體信念為基礎(chǔ)，根據(jù)已有經(jīng)驗(yàn)和證據(jù)對(duì)概率進(jìn)行調(diào)整。

例如：某地居民的肺癌發(fā)病率為0.0004，現(xiàn)用新檢測(cè)法發(fā)現(xiàn)之前的化驗(yàn)結(jié)果是錯(cuò)誤的。已知患有肺癌的人其化驗(yàn)結(jié)果99%呈陽(yáng)性(患病)，而沒(méi)患肺癌的人其化驗(yàn)結(jié)果99.9%呈陰性(沒(méi)有患病)。試問(wèn)：在化驗(yàn)結(jié)果呈陽(yáng)性的人中可患有肺癌的概率是多少呢?

如果我們用A表示“化驗(yàn)結(jié)果呈陽(yáng)性”，用H表示假說(shuō)“被檢查者患有肺癌”，那么根據(jù)上述表示可知：

P（H）（該地居民的肺癌發(fā)病概率）=0.0004

P（┐H）（該地居民沒(méi)患肺癌的概率）=1-0.0004=0.9996

P（E/H）（患肺癌者其化驗(yàn)結(jié)果呈陽(yáng)性的概率）=0.99

P（E/┐H）（沒(méi)患肺癌者其化驗(yàn)結(jié)果呈陽(yáng)性的概率）=1-0.999=0.001

欲知P（H/E）的值，即在化驗(yàn)結(jié)果呈陽(yáng)性的條件下“被檢查者患有肺癌”的概率，可以根據(jù)貝葉斯定理得到。

P（H/E）

=P（H）P（E/H）/P（H）P（E/H）+P（┐H）P（E/┐H）

=0.0004×0.99/（（0.0004×0.99）+（0.9996×0.001））

=0.284

這表明在化驗(yàn)結(jié)果呈陽(yáng)性的人中“患肺癌”的人的概率是28.4%。這與“某地居民的肺癌發(fā)病率為0.0004”數(shù)據(jù)有差異。解釋主體會(huì)根據(jù)新的信息對(duì)患病概率進(jìn)行調(diào)整，修正先驗(yàn)概率，從而對(duì)新的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行解釋。

從上例我們可以看出，解釋主體就是借助新的實(shí)驗(yàn)結(jié)果或者新證據(jù)來(lái)修正先驗(yàn)概率，進(jìn)而改變解釋主體的信念度。概率的主觀主義解釋表明，概率只是解釋主體頭腦中所具有的信念證據(jù)。主觀概率解釋中的概率描述的是主觀信念的程度，而不是客觀頻率或者概率傾向。

假說(shuō)h的先驗(yàn)概率，就是在不檢驗(yàn)證據(jù)e的情況下，假說(shuō)h可能為真的概率。假說(shuō)的先驗(yàn)概率的并不取決于概率演算系統(tǒng)，而取決于解釋主體的背景知識(shí)和信念。主觀主義概率針對(duì)單個(gè)事件或者不確定性事件，主觀概率表現(xiàn)為對(duì)僅發(fā)生了一次的事件或?qū)ξ粗獱顟B(tài)的主觀估計(jì)，像“張三這次買(mǎi)彩票中大獎(jiǎng)的概率是多少”這樣的單個(gè)事件如何解釋？經(jīng)驗(yàn)主義概率和邏輯主義的概率都不能解釋，但主觀主義概率能夠解釋這個(gè)單個(gè)事件。

三、概率解釋的恰當(dāng)性條件

根據(jù)貝葉斯定理，解釋主體對(duì)于同一個(gè)命題、事件或假說(shuō)的合理的信念度集合并不唯一，只要解釋主體的信念是遵循概率論的公理，那么就具有合理性。解釋主體具有差異性，但如何解釋群體信念的一致性或者說(shuō)如何避免主觀概率的隨意性呢？作為主觀貝葉斯主義發(fā)展的德·菲尼蒂的“意見(jiàn)收斂定理（convergence theorem for opinions）”［6］和吉利斯（D. Gillies）的主體交互概率（intersubjective probability）對(duì)避免主觀概率的隨意性做了辯護(hù)。

德·菲尼蒂的意見(jiàn)收斂定理的致力于解決“主體間性”問(wèn)題，不同解釋主體通過(guò)吸收新知識(shí)，按照貝葉斯定理對(duì)新證據(jù)加以吸收，從而修正先驗(yàn)概率，逐步取得一致的后驗(yàn)概率。隨著解釋主體對(duì)證據(jù)的吸收，先驗(yàn)概率的主觀任意性被后驗(yàn)概率的客觀確定性所取代，從而避免了主觀隨意性。意見(jiàn)收斂定理可以解釋個(gè)體或群體合理信念度的一致性。概率的主觀隨意性在長(zhǎng)序列中趨于確定性的穩(wěn)定值，意見(jiàn)收斂定理避免了主觀概率的隨意性。

吉利斯提出主體交互概率來(lái)避免解釋主體的信念的隨意性?！斑@種主體交互觀點(diǎn)是主觀主義理論的發(fā)展，在這里，概率不是看作一個(gè)人的信念度，而是一個(gè)社會(huì)團(tuán)體的一致信念度?！保?］2個(gè)體的概率具有群體趨同性的趨勢(shì)，不同群體的信念度也會(huì)趨向一致性。不同群體“確立溝通與信息交流機(jī)制從而討論形成共同意見(jiàn)（consensus），或者說(shuō)主體交互概率”［7］174。吉利斯不但定義了主體交互概率，同時(shí)還給出了恰當(dāng)性條件。吉利斯認(rèn)為，主觀概率解釋中涉及到的信念不是個(gè)體的信念，而是社會(huì)群體的共同信念，個(gè)體可以通過(guò)與群體交互作用，溝通信息和證據(jù)從而獲得一致的信念。并且，不同群體的信念度也可以通過(guò)相同過(guò)程取得一致信念。群體信念度的趨同性兩個(gè)必要條件：第一，解釋主體具有共同的旨趣，解釋主體都立足于解釋同一個(gè)命題或者事件，解釋主體必須被共同的目標(biāo)所維系。第二，共同體成員間保持信息溝通。共同體的成員之間通過(guò)交流達(dá)到信念一致。吉利斯的主體間信念度是一個(gè)條件信念度。解釋主體對(duì)解釋項(xiàng)

e分派概率為p(h)，這是條件概率p（e/k）的簡(jiǎn)化形式，其中k是組成解釋主體知識(shí)、信念集合。主體間信念度邏輯形式也是p（h/k），這里的k是科學(xué)共同體的知識(shí)背景，一般來(lái)講，科學(xué)共同體的知識(shí)背景真包含共同體的任何一個(gè)成員所擁有的知識(shí)背景。解釋主體與具有共同旨趣的科學(xué)共同體通過(guò)信息交流形成的“公共知識(shí)”，這樣就形成了群體的一致信念度。由于信念度的主體間性特征，在相同的知識(shí)背景和實(shí)驗(yàn)證據(jù)下，解釋主體的先驗(yàn)概率會(huì)被科學(xué)共同體合理的一致性驗(yàn)后概率來(lái)代替。例如，不同解釋主體對(duì)于“時(shí)空”具有不同的信念，愛(ài)因斯坦堅(jiān)持“絕對(duì)時(shí)空觀”，而牛頓堅(jiān)持“相對(duì)時(shí)空觀”的信念，這表現(xiàn)為解釋主體主觀概率的差異性。但不能把其界定為解釋主體個(gè)人的信念度，按照吉利斯的理解，牛頓和愛(ài)因斯坦的時(shí)空觀信念也是科學(xué)共同體的時(shí)空觀信念，而非牛頓和愛(ài)因斯坦的個(gè)人時(shí)空觀信念，即使在開(kāi)始是由牛頓和愛(ài)因斯坦提出和堅(jiān)持的。根據(jù)吉利斯的觀點(diǎn)，兩種關(guān)于宇宙的信念通過(guò)解釋主體間的溝通會(huì)最終趨于一致，會(huì)隨著證據(jù)的增加修正信念，使得群體的信念保持一致。例如，在笛卡爾看來(lái)，宇宙是一口大鐘，運(yùn)動(dòng)是由物體之間的接觸、碰撞而引起的，這與亞里士多德對(duì)宇宙的信念不同。亞里士多德的宇宙信念是上帝創(chuàng)造萬(wàn)物，地球是宇宙的中心，其他星體圍繞地球運(yùn)轉(zhuǎn)，宇宙有邊界。笛卡爾宇宙觀取代亞里士多德宇宙觀，或者現(xiàn)在科學(xué)家堅(jiān)持一個(gè)共同的宇宙觀，這表明了主體信念的一致性。同時(shí)，解釋主體可以在不同的范圍堅(jiān)持不同的信念，例如，在宏觀世界堅(jiān)持牛頓的相對(duì)時(shí)空信念，在微觀世界堅(jiān)持愛(ài)因斯坦的絕對(duì)時(shí)空信念。吉利斯通過(guò)這兩個(gè)條件保證了主觀概率解釋進(jìn)路的恰當(dāng)性，從而避免了主體信念的隨意性。

吉利斯主體交互概率理論給出的避免主觀概率隨意性的條件能否解決主觀概率的大部分詰難，但有人指出給出的信念主體間性的條件過(guò)于簡(jiǎn)單和武斷。例如，凱伯格（H.E.Kyburg）就指出“（貝葉斯主義）原理并沒(méi)有表明，一個(gè)人應(yīng)該變化他的信念來(lái)與貝葉斯定理保持一致”［8］關(guān)于主體概率如何才能滿足解釋的恰當(dāng)性條件還值得深入探討，但對(duì)解釋中的主體信念的理解相對(duì)于不關(guān)涉解釋主體的模型能夠推動(dòng)對(duì)科學(xué)解釋的研究。

參考文獻(xiàn)：

［1］Keynes J M. A treatise on Probability［M］. London: Macmillan an Co.ltd，1921.

［2］Laplace P S. Essai Philosophique sur les Probabilies，Page references are to Philosophical Essay on Probabilities［M］.New York: Dover Publications，1951:6-7.

［3］J H Fetzer. Philosophy of Science[M]. New York: Paragon House, 1993：71.

［4］Railton P. A Deductive-Nomological Model of Probabilistic Explanation［J］.Philosophy of Science，1978，45（2）：206-226.

［5］任曉明，桂起權(quán)．非經(jīng)典邏輯系統(tǒng)發(fā)生學(xué)研究［M］．天津：南開(kāi)大學(xué)出版社，2011：116-117.

［6］B D Finetti. Foresight: Its Logical Laws, its Subjective Sources［C］//Studies in Subjective Probability，in H. Kyburg and H. Smokler（eds.），New York: John Wiley，1964：93-158.

［7］Donald Gillies. PhilosophicalTheories of Probability［M］.New York: Routledge，2000.

［8］H.E.Kyburg. Epistemology and Inference ［M］. Minneapolis:Unversity of Minnesota，1983:95.

［責(zé)任編輯：李君安］

Study on Probability of Scientific Explanation

Yan Kunru

Abstract：Scientific explanation is closely related to probabilistic explanation with relations between explanadum and explanans, and the understanding of probability influences the development of scientific explanation. What is the probability in scientific explanation? Is it the objective probability or the subjective probability? This involves with the defining of inherent mechanism of scientific explanation and the study of scientific explanation. The probability in scientific explanation is related to the beliefs of interpretive subject.

Key Words：Scientific Explanation；Objective Probability；Subjective Probability

［作者簡(jiǎn)介］閆坤如，華南理工大學(xué)馬克思主義學(xué)院教授、哲學(xué)博士（廣東廣州，510640）。

［收稿日期］2015-11-22

［中圖分類號(hào)］N02

［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A

［文章編號(hào)］1673-8616（2016）01-0064-07