Теория на причинно-следствените решения

Съдържание:

Теория на причинно-следствените решения
Теория на причинно-следствените решения

Видео: Теория на причинно-следствените решения

Видео: Теория на причинно-следствените решения
Видео: Причинно-следственные связь: понятие и примеры 2024, Март
Anonim

Навигация за влизане

  • Съдържание за участие
  • библиография
  • Академични инструменти
  • Friends PDF Preview
  • Информация за автора и цитирането
  • Върнете се в началото

Теория на причинно-следствените решения

Публикувано за първи път на октомври 25, 2008; съществена ревизия вт. 15 ноември 2016 г.

Теорията за причинно-следствените решения възприема принципи за рационален избор, които се съобразяват с последиците от деянието. Той поддържа, че разказът за рационалния избор трябва да използва причинно-следствената връзка, за да идентифицира съображенията, които правят избора рационален.

Като се има предвид набор от опции, представляващи проблем с решение, теорията на решенията препоръчва опция, която увеличава максимално полезността, тоест опция, чиято полезност е равна или надвишава полезността на всяка друга опция. Той оценява полезността на опцията, като изчислява очакваната полезност на опцията. Той използва вероятности и полезни програми за възможните резултати на опцията, за да определи очакваната полезност на опцията. Вероятностите зависят от опцията. Причината за теория на причинно-следствените решения зависи, че зависимостта е каузална, а не просто доказателна.

Това есе обяснява теорията за причинно-следственото решение, преглежда нейната история, описва настоящите изследвания в теорията за причинно-следствените решения и изследва философските основи на теорията. Литературата за теорията за причинно-следствените решения е обширна и това есе обхваща само част от нея.

  • 1. Очаквана полезност
  • 2. История

    • 2.1 Проблем на Newcomb
    • 2.2 Решение на Stalnaker
    • 2.3 Варианти
    • 2.4 Теореми за представяне
    • 2.5 Възражения
  • 3. Актуални издания

    • 3.1 Вероятност и полезност
    • 3.2 Инвариантност на дяла
    • 3.3 Резултати
    • 3.4 Деяния
    • 3.5 Обобщение на очакваната полезност
    • 3.6 Ратификация
  • 4. Свързани теми и заключителни бележки
  • библиография
  • Академични инструменти
  • Други интернет ресурси
  • Свързани записи

1. Очаквана полезност

Да предположим, че студент обмисля дали да учи за изпит. Той мотивира, че ако успее да издържи изпита, след това ученето е пропиляно усилие. Също така, ако той няма да издържи изпита, тогава обучението е пропилени усилия. Той заключава, че тъй като каквото и да се случи, изучаването е пропилени усилия, по-добре да не се учи. Това разсъждение греши, защото изучаването повишава вероятността от полагане на изпита. Размишленията трябва да отчитат влиянието на даден акт върху вероятността от възможните му резултати.

Очакваната полезност на даден акт е средно претеглена вероятност за полезността на възможните резултати. Възможните състояния на света, които са взаимно изключващи се и съвместно изчерпателни и така образуват дял, генерират възможни резултати от даден акт. Двойката акт-състояние определя резултат. В примера, актът на изучаване и състоянието на преминаване образуват резултат, включващ усилието за изучаване и ползата от преминаването. Очакваната полезност на изучаването е вероятността за преминаване, ако човек учи пъти полезността на изучаването и преминаването плюс вероятността да не премине, ако човек учи пъти полезността на изучаването и не преминаването. В компактна нотация,) textit {EU} (S) = P (P / mbox {ако} S) util (S / amp P) + P ({ sim} P / mbox {ако} S) util (S / amp { SIM} P).)

Всеки продукт определя вероятността и полезността на възможен резултат. Сумата е среднопретеглена средна стойност на полезните програми за възможни резултати.

Как теорията на решенията трябва да тълкува вероятността от състояние (S), ако човек извърши акт (A), тоест (P (S / mbox {ако} A))? Теорията на вероятностите предлага удобно предложение. Той има отчет за условни вероятности, които теорията на решенията може да възприеме. Теорията на решението може да приеме (P (S / mbox {ако} A)) вероятността на състоянието, обусловено от акта. Тогава (P (S / mbox {ако} A)) е равен (P (S / средата A)), която теорията на вероятностите определя като (P (S / amp A) / P (A)), когато (P (A) ne 0). Някои теоретици наричат очакваната полезност, изчислена чрез условни вероятности, условно очакваната полезност. Наричам го очакван полезен tout съд, защото формулата, използваща условни вероятности, обобщава по-опростена формула за очакваната полезност, която използва безусловни вероятности на състояния. Също,някои теоретици наричат очакваната полезност на даден акт негова полезност, тъй като актът, който се очаква, оценява акта и дава полезност на акта в идеални случаи. Наричам го очаквана полезност, тъй като човек по грешка може да прикачи повече или по-малко полезност към залог, отколкото очакваното полезно основание. Равенството на полезността на даден акт и очакваната му полезност е нормативно, а не определено.

Очакваните помощни програми, получени от условните вероятности, насочват обсъжданията на ученика в правилната посока.

) textit {EU} (S) = P (P / mid S) util (S / amp P) + P ({ sim} P / mid S) util (S / amp { sim} P),)

и

) textit {EU} ({ sim} S) = P (P / mid { sim} S) util ({ sim} S / amp P) + P ({ sim} P / mid { sim} S) util ({ sim} S / amp { sim} P).)

Поради изучавания ефект върху вероятността за преминаване, (P (P / mid S) gt P (P / mid { sim} S)) и (P ({ sim} P / mid S) lt P ({ sim} P / mid { sim} S)). Така (textit {EU} (S) gt / textit {EU} ({ sim} S)), като се предполага, че увеличаването на вероятността от преминаване на обучението компенсира усилията за учене. Максимизиране на очакваната полезност препоръчва изучаване.

Удобното тълкуване на вероятността за състояние, ако човек извърши деяние, обаче, не е напълно задоволително. Да предположим, че човек хвърля монета с неизвестно пристрастие и получава глави. Този резултат е доказателство, че следващият хвърляне ще даде глави, въпреки че не влияе причинно на резултата от следващия хвърляне. Вероятността на събитието, обусловена от друго събитие, показва доказателството, че второто събитие предвижда първото. Ако двете събития са свързани, второто може да предостави доказателства за първото, без причинително да го повлияят. Причинно-следствената връзка води до корелация, но корелацията не води до причинно-следствена връзка. Размишленията трябва да участват в причинно-следственото влияние на даден акт, а не в доказателствата на даден акт за държава. Доброто решение има за цел да даде добър резултат, а не доказателство за добър резултат. Тя цели доброто, а не само признаците на доброто. Често ефикасността и благосклонността вървят ръка за ръка. Когато се разделят, агентът трябва да извърши ефикасно действие, а не благоприятно действие.

Помислете за дилемата на затворника, пример за теория на игрите. Двама души, изолирани един от друг, могат да действат или в сътрудничество, или в сътрудничество. Всеки от тях се справя по-добре, ако всеки действа съвместно, отколкото ако всеки действа несъдействащо. Всеки обаче се справя по-добре, ако действа без съдействие, независимо какво прави другият. Несъдействащото доминиращо действие доминира като действа съвместно. Да предположим, освен това, че двамата играчи са психологически близнаци. Всеки мисли така, както мисли другият. Нещо повече, те знаят този факт за себе си. Тогава ако един играч действа съвместно, той заключава, че неговият колега също действа съвместно. Действието му в сътрудничество е добро доказателство, че неговият колега прави същото. Независимо от това, неговият действащ кооператив не кара колегата му да действа съвместно. Той няма контакт със своя колега. Тъй като е по-добре да не действа съвместно, каквото и да прави колегата му, по-добрият курс е да не действа съвместно. Действието в сътрудничество е благоприятно, но не и ефикасно.

За да постигне очакваната ефективност на проследяване на полезността, а не благосклонността, теорията за причинно-следственото решение интерпретира вероятността за състояние, ако човек извърши акт като вид каузална вероятност, а не като стандартна условна вероятност. В Дилемата на затворника с близнаци, помислете за вероятността един играч да действа съвместно, като се има предвид, че другият играч прави. Тази условна вероятност е висока. На следващо място, помислете за причинната вероятност единият играч да действа съвместно, ако другият играч го направи. Тъй като играчите са изолирани, тази вероятност се равнява на вероятността първият играч да действа съвместно. Ниско е, ако този играч следва доминация. Използвайки условни вероятности, очакваната полезност за съвместно действие надвишава очакваната полезност за несъвместимо действие. Въпреки това, използвайки причинно-следствените вероятности,Очакваната полезност на действието без сътрудничество превишава очакваната полезност на съвместното действие. Преминаването от условни към причинно-следствени вероятности води до неочакван ефект на максимизация на очаквания полезност.

2. История

Този раздел разглежда историята на теорията за причинно-следствените решения и заедно с това представя различни формулировки на теорията.

2.1 Проблем на Newcomb

Робърт Нозик (1969) представи дилема за теорията на решенията. Той конструира пример, в който стандартният принцип на господство противоречи на стандартния принцип на максимизиране на очакваната полезност. Нозик нарече примера Проблема на Нюкомб след физика Уилям Нюкомб, който пръв формулира проблема.

В проблема на Newcomb агент може да избере или да вземе непрозрачна кутия, или да вземе както непрозрачната кутия, така и прозрачната кутия. Прозрачната кутия съдържа хиляда долара, които агентът ясно вижда. Непрозрачната кутия съдържа или нищо, или един милион долара, в зависимост от вече направената прогноза. Прогнозата беше за избора на агента. Ако прогнозата беше, че агентът ще вземе и двете кутии, тогава непрозрачната кутия е празна. От друга страна, ако прогнозата беше, че агентът ще вземе само непрозрачната кутия, тогава непрозрачната кутия съдържа милион долара. Прогнозата е надеждна. Агентът знае всички тези характеристики на проблема си с решение.

Фигура 1 показва възможностите на агента и техните резултати. Редът представлява опция, колона състояние на света и клетка резултат на опция в състояние на света.

Прогнозиране

на еднобокс

Прогноза

двубокс

Вземете една кутия ($ М) (0 / $)
Вземете две кутии ($ M + / $ T) ($ T)

Фигура 1. Проблемът на Newcomb

Тъй като изходът от двубокс е по-добър с ($ T), отколкото резултатът от еднобокс при всяка прогноза, двубоксът доминира над един бокс. Двубоксът е рационалният избор според принципа на доминиране. Тъй като прогнозата е надеждна, прогнозата за еднобокс има голяма вероятност при еднобокс. По подобен начин прогнозата за двубокс има голяма вероятност при двубокс. Следователно, използвайки условните вероятности за изчисляване на очакваните полезни програми, очакваната полезна програма за един бокс надвишава очакваната полезност на два бокса. Еднобоксът е рационалният избор в съответствие с принципа на максимално очакваната полезност.

Теорията на решенията трябва да адресира всички възможни проблеми с решенията, а не само реалистичните проблеми с решенията. Ако обаче проблемът на Newcomb изглежда смущаващ, тъй като нереалистичните, реалистични версии на проблема са в изобилие. Съществената особеност на проблема на Newcomb е корекцията на по-ниския акт с добро състояние, която не причинява причинно. В реалистични, медицински проблеми с Нюкомб, медицинско състояние и поведенчески симптом имат обща причина и са свързани, въпреки че нито едното не причинява другото. Ако поведението е привлекателно, доминирането го препоръчва, въпреки че очакваното максимизиране на полезността го забранява. Също така Алън Гибард и Уилям Харпър (1978: сек. 12) и Дейвид Люис (1979) наблюдават, че Дилемата на затворника с психологически близнаци създава проблем на Newcomb за всеки играч. За всеки играч,постъпката на другия играч е състояние, влияещо на резултата. Действието в сътрудничество е знак, но не и причина за другия играч да действа съвместно. Доминирането препоръчва да се действа без сътрудничество, докато очакваната полезност, изчислена с условни вероятности, препоръчва да се действа съвместно. В някои реалистични случаи на дилемата на затворника, очакваното сходство на мисленето на играчите създава конфликт между принципа на доминиране и принципа на максимално очакваната полезност. Очакваното сходство на мислите на играчите създава конфликт между принципа на доминиране и принципа на максимизиране на очакваната полезност. Очакваното сходство на мислите на играчите създава конфликт между принципа на доминиране и принципа на максимизиране на очакваната полезност.

2.2 Решение на Stalnaker

Робърт Сталнакер (1968) представи условия за истинност на подчинителни условия. Субъюнктивното условие е вярно, ако и само ако в най-близкия предишен свят, то последващото му е вярно. (Този анализ е разбран така, че едно подсъюзително условие е вярно, ако неговият предшественик е истина в никой свят.) Сталнакер използва анализ на подчинителни условни условия, за да обоснове ролята им в теорията на решенията и в решаването на проблема на Нюкомб.

В писмо до Люис, Сталнакер (1972) предлага начин за съгласуване на принципите за решение с проблема на Нюкомб. Той предложи да се изчисли очакваната полезност на даден акт, като се използват вероятностите на условностите вместо условни вероятности. Съответно,) textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt S_i) util (A / amp S_i),)

където (A / gt S_i) означава условното, че ако (A) се изпълни, тогава (S_i) ще получи. По този начин, вместо да използваме вероятността за предсказване на един бокс, даден на един бокс, трябва да използваме вероятността за условното, че ако агентът избере само една кутия, тогава прогнозата щеше да бъде еднобокс. Тъй като действието на агента не предизвиква прогнозата, вероятността за условното се равнява на вероятността прогнозата да е еднобокс. Също така, помислете за условно, че ако агентът избере и двете кутии, тогава прогнозата щеше да е еднобокс. Вероятността му по същия начин се равнява на вероятността прогнозата да е еднобокс. Действието, което агентът извършва, не влияе на вероятността за прогнозиране, тъй като предсказването се извършва преди акта. Следователноизползвайки вероятностите на условни условия за изчисляване на очакваната полезност, очакваната полезна програма за два бокса надвишава очакваната полезност на един бокс. Следователно принципът на максимизиране на очакваната полезност прави същата препоръка, както и принципът на доминиране.

Gibbard and Harper (1978) разработиха и оповестяха публично решението на Stanaker за проблема на Newcomb. Те разграничават теорията за причинно-следственото решение, която използва вероятности на подчинителни условни условия, от теорията на доказателственото решение, която използва условни вероятности. Тъй като при проблеми с решението вероятностите на подчинителни условни условия проследяват причинно-следствените отношения, като ги използват за изчисляване на очакваната полезност на опцията, прави теорията на решението каузална.

Гибард и Харпър разграничиха два типа очаквана полезност. Един вид те нарекоха стойност и са представени с (V). Той показва новина-стойност или благоприятност. Другият тип те нарекоха полезност и се представиха с (U). Това показва ефикасност за постигане на целите. Изчисляването на очакваната стойност на даден акт използва условни вероятности, а изчисляването на очакваната му полезност използва вероятностите на условни. Те твърдят, че очакваната полезност, изчислена с вероятности за условности, дава истинска очаквана полезност.

Докато Гибард и Харпър въвеждат (V) и (U), двамата почиват на оценка (D) (за желателност) на максимално специфични резултати. Вместо да приеме формула за очаквана полезност, която използва неутрална оценка на резултатите по отношение на теорията на доказателствата и причинно-следствените решения, това есе следва Stalnaker (1972) при приемането на формула, използваща полезност за оценка на резултатите.

2.3 Варианти

Помислете за условно твърдение, че ако се приеме опция, тогава ще се получи определено състояние. Гибард и Харпър приемат, за да илюстрират основните идеи на теорията за причинно-следственото решение, че условното има стойност на истината и че, предвид неговата лъжливост, ако вариантът бъде приет, държавата няма да получи. Това предположение може да не е оправдано, ако опцията хвърля монета и съответната държава получава глави. Може да е невярно (или неопределено), че ако агентът обърне монетата, той ще получи глави. По същия начин, съответните условия за получаване на опашки могат да бъдат неверни (или неопределени). Тогава вероятностите на условни условия не са подходящи за изчисляване на очакваната полезност на опцията. Съответните вероятности не се равняват на една (или дори не съществуват). За да заобиколите подобни безизходици,някои теоретици изчисляват причинно-чувствителните очаквани помощни програми без вероятности от подчинени условни условия. Теорията за причинно решение има много формулировки.

Брайън Скайрмс (1980: Sec IIC; 1982) представи версия на теорията за причинно-следственото решение, която се освобождава от вероятностите на подчинителни условия. Неговата теория отделя фактори, върху които действието на агента може да повлияе от фактори, на които актът на агента може да не влияе. Той позволява (K_i) да обозначава евентуална пълна спецификация на факторите, на които агентът не може да повлияе, и позволява (C_j) да отстоява възможна (но не непременно пълна) спецификация на факторите, на които агентът може да повлияе. Множеството от (K_i) образува дял, а множеството от (C_j) образува дял. Формулата за очакваната полезност на даден акт първо изчислява очакваната му полезност, като използва фактори, на които агентът може да повлияе, по отношение на всяка възможна комбинация от фактори извън влиянието на агента. Тогава тя изчислява среднопретеглена средна стойност на тези условно очаквани комунални услуги. Очакваната полезна стойност на акт, изчислена по този начин, е (K) - очакване, (textit {EU} _k (A)). Според определението на Skyrms,

) textit {EU} _k (A) = / sum_i P (K_i) sum_j P (C_j / mid K_i / amp A) util (C_j / amp K_i / amp A). )

Skyrms счита, че агент трябва да избере акт, който максимизира (K) - очакване.

Люис (1981) представи версия на теорията за причинно-следственото решение, която изчислява очакваната полезност, използвайки вероятности на хипотези за зависимост, вместо вероятности от подсъществени условия. Хипотезата за зависимост на агент в даден момент е максимално специфично предложение за това как нещата се грижат за агента и не зависят причинно от настоящите му действия. Очакваната полезност на опцията е нейната среднопретеглена вероятностна полезност по отношение на дял на хипотези за зависимост (K_i). Люис определя очакваната полезност на опция (A) като

) textit {EU} (A) = / sum_i P (K_i) util (K_i / amp A))

и счита, че да се действа рационално, е да се реализира вариант, който да увеличи максимално очакваната полезност. Формулата му за очакваната полезност на опцията е същата като предположението на Skyrms, че (U (K_i / amp A)) може да бъде разширен по отношение на дял от фактори, на които агентът може да повлияе, използвайки формулата

[U (K_i / amp A) = / sum_j P (C_j / mid K_i / amp A) util (C_j / amp K_i / amp A).)

Изчисленията на Skyrms и Lewis за очакваното полезно разпределение с причинно-следствените вероятности. Те изграждат причинно-следствените връзки в състоянията на света, така че причинно-следствените вероятности не са необходими. В случаи като проблема на Newcomb, техните изчисления дават същите препоръки като изчисленията на очакваната полезност, използващи вероятности на подчинителни условни условия. Различните версии на теорията за причинно-следствените решения дават еквивалентни препоръки, когато случаите отговарят на техните основни предположения.

2.4 Теореми за представяне

Теорията на решенията често въвежда вероятност и полезност с теореми за представяне. Тези теореми показват, че ако предпочитанията между актовете отговарят на определени ограничения, като например транзитивност, тогава съществуват вероятностна функция и полезна функция (при избор на мащаб), които генерират очаквани помощни програми, съгласуващи се с предпочитанията. Дейвид Кранц, Р. Дънкан Лус, Патрик Супес и Амос Тверски (1971) предлагат добро, общо въведение в целите и методите за изграждане на теореми за представяне. В раздел 3.1 обсъждам функцията на теоремите в теорията на решенията.

Ричард Джефри ([1965] 1983) представи теорема за представяне на теорията на доказателствените решения, използвайки своята формула за очакваната полезност. Брад Арменд (1986, 1988a) представи теорема за представяне на теорията за причинно-следственото решение, използвайки своята формула за очакваната полезност. Джеймс Джойс (1999) конструира много обща теорема за представяне, която дава или причинно-следствена, или доказателствена теория на решението в зависимост от интерпретацията на вероятността, която формулата за очакваната полезност възприема.

2.5 Възражения

Най-честото възражение срещу теорията за причинно-следствените решения е, че тя дава грешен избор в проблема на Нюкомб. Той дава два бокса, докато еднобоксът е правилен. Тери Хорган (1981 [1985]) и Пол Хорвич (1987: Глава 11), например, популяризират еднобокс. Основното основание за един бокс е, че един боксьор се справя по-добре, отколкото при двама боксьори. Теоретиците за причинно-следствените решения отговарят, че проблемът на Нюкомб е необичаен случай, който възнаграждава ирационалността. Еднобоксът е ирационален, дори ако един боксер просперира.

Някои теоретици смятат, че еднобоксът е чисто рационален, ако прогнозата е напълно надеждна. Те твърдят, че ако прогнозата със сигурност е точна, тогава изборът се свежда до приемане на ($ M) или приемане на ($ T). Този изглед опростява. Ако един агент е поле, тогава този акт със сигурност ще даде ($ M). Въпреки това, агентът все пак би се справил по-добре, като взе и двете кутии. Доминирането все още препоръчва двубокс. Осъществяването на прогнозата е точно, не променя характера на проблема. Ефективността все още избягва благоприятното въздействие, както твърди Хауърд Собел (1994: Глава 5).

Начин за съвместяване на двете страни на дебата за проблема на Newcomb признава, че рационалният човек трябва да се подготви за проблема, като култивира диспозиция към една кутия. Тогава винаги, когато възникне проблем, разпореждането ще подскаже предсказване на един бокс и след това акт на еднобокс (все още свободно избран). Теорията за причинно-следствените решения може да признае стойността на този препарат. Може да се заключи, че отглеждането на разположение към една кутия е рационално, въпреки че самото боксиране е нерационално. Следователно, ако в проблема на Нюкомб агент с две кутии, теорията за причинно-следственото решение може да признае, че агентът не се е подготвил рационално за проблема. Въпреки това поддържа, че самото двубокс е рационално. Въпреки че двубоксът не е акт на максимално рационален агент, той е рационален предвид обстоятелствата на проблема на Нюкомб.

Теорията на решението за причинно-следствените решения може също да обясни, че тя отправя искане за оценка на акт, като се има предвид обстоятелствата на агента в проблема на Нюкомб. Той отстоява условната рационалност на два бокса. Условната и безусловната рационалност третират грешките по различен начин. За разлика от условната рационалност, безусловната рационалност не допуска грешки от миналото. Той оценява акт, отчитайки влиянието на минали грешки. Условната рационалност обаче приема настоящите обстоятелства такива, каквито са и не дискредитира акт, защото произтича от минали грешки. Теорията на решението за причинно-следствените решения поддържа, че двубоксът е рационален, като се допускат обстоятелствата на агента и така се игнорират всички грешки, водещи до тези обстоятелства, като например нерационална подготовка за проблема на Нюкомб.

Друго възражение срещу теорията за причинно-следствените решения признава, че двубоксът е рационалният избор в проблема на Нюкомб, но отхвърля причинно-следствените принципи на избор, които дават двубокс. Търси безпричинни принципи, които дават двубокс. Позитивизмът е източник на отвращение към принципите на решение, включващи причинно-следствената връзка. Някои теоретици на решение се отклоняват от причината, тъй като никой позитивистки акаунт не уточнява нейния характер. Без определение на причинно-следствената връзка по отношение на наблюдаваните явления, те предпочитат, че теорията на решенията избягва причинно-следствената връзка. Отговорът на теорията за причинно-следствените решения на това възражение е както за дискредитиране на позитивизма, така и за изясняване на причинно-следствената връзка, така че пъзелите, които се отнасят до него, вече не дават на теорията за решения никаква причина да я избягваме.

Теорията на доказателствените решения има по-слаби метафизични допускания, отколкото теорията за причинно-следствените решения, дори ако причинно-следствената връзка има безупречни метафизични данни. Някои теоретици на решения не пропускат причинно-следствената връзка поради метафизичните скрупули, а заради концептуалната икономия. Джефри ([1965] 1983, 2004), в името на пристрастието, формулира принципи за вземане на решение, които не разчитат на причинно-следствените отношения.

Ellery Eells (1981, 1982) твърди, че теорията на доказателствените решения дава препоръките на теорията за причинно-следствените решения, но по-икономично, без да се разчита на причинно-следствения апарат. По-конкретно, доказателствената теория за вземане на решение води до двубокс в проблема на Нюкомб. Размишлението на агента върху неговите доказателства прави условните вероятности да подкрепят двубокс.

Несъгласуваното разработване на проблема на Newcomb показва, че изборът на агента и неговото прогнозиране имат обща причина. Изборът на агента е доказателство за общата причина и доказателство за прогнозата на избора. След като агент придобие вероятността от общата причина, той може да остави настрана доказателствата, които неговият избор предоставя за прогнозата. Това доказателство е излишно. Като се има предвид вероятността от общата причина, вероятността за прогнозиране на еднобокс е постоянна по отношение на неговите възможности. По същия начин вероятността от прогноза за двубокс е постоянна по отношение на неговите възможности. Тъй като вероятността за прогнозиране е една и съща при всяка от двете опции, очакваната полезност на двубокс надвишава очакваната полезност на еднобокс според теорията на доказателствените решения. Хорган (1981 [1985]) и Хю Прайс (1986) правят подобни точки.

Да предположим, че събитие (S) е знак за причина (C), която поражда ефект (E). За вероятността от (E) знаването дали притежава (C) прави излишно да знае дали (S) е валидно. Наблюдението на екраните (C) изключва доказателствата, които (S) предвижда (E). Тоест, (P (E / средата C / amp S) = P (E / средата C)). В проблема на Нюкомб, ако се приеме, че агентът е рационален, неговите убеждения и желания са честа причина за неговия избор и прогноза. Така че изборът му е знак за съдържанието на прогнозата. За вероятността от предсказване на един бокс, познаването на нечии убеждения и желания прави излишно знаейки избора, който те дават. Познаването на общата кауза изключва доказателства, че изборът осигурява прогнозата. Следователно, вероятността за прогнозиране на един бокс е постоянна по отношение на избора на човек,и максимизирането на доказателствата се очаква, полезността е съгласна с принципа на доминиране. Тази защита на теорията на доказателствените решения се нарича защита на гъделичкане, тъй като предполага, че интроспективното състояние е скрито от връзката между избор и прогнозиране.

Защитата на Eells от теорията на доказателствените решения предполага, че агентът избира според убежденията и желанията си и знае своите убеждения и желания. Някои агенти може да не изберат този начин и може да нямат тези знания. Теорията на решенията трябва да предпише рационален избор за такива агенти и теорията на доказателствените решения може да не го прави правилно, както твърдят Lewis (1981: 10–11) и John Pollock (2010). Армент (1988b: 326–329) и Дейвид Папиньо (2001: 252–255) се съгласяват, че явлението скрининг не във всички случаи прави доказателствена теория на решенията, която дава резултатите от теорията за причинно-следствените решения.

Хорвич (1987: Глава 11) отхвърля аргумента на Eells, защото дори ако агент знае, че изборът й произтича от нейните убеждения и желания, тя може да не е наясно с механизма, по който нейните убеждения и желания произвеждат своя избор. Агентът може да се съмнява, че е избрала, като увеличи максимално очакваната полезност. Тогава в проблема на Нюкомб нейният избор може да предложи подходящи доказателства за прогнозата. Eells (1984a) конструира динамична версия на защитата на гъделичка, за да отговори на това възражение. Собел (1994: Глава 2) обсъжда тази версия на защитата. Той твърди, че тя не дава доказателствено съгласие на теорията на решенията с теорията за причинно-следствените решения при всички проблеми с решенията, в които акт представя доказателства относно състоянието на света. Нещо повече, тя не установява, че доказателствена теория за рационалното желание е съгласна с каузалната теория за рационалното желание. Той заключава, че дори в случаите, когато теорията на доказателствените решения дава правилната препоръка, тя не я дава по правилните причини.

Прайс (2012) предлага смесица от доказателствена и причинно-следствена теория на решенията и го мотивира с анализ на случаите, при които агент е предвидил случай, възникнал случайно. Теорията за каузалните решения сама по себе си приспособява подобни случаи, твърди Адам Бейлс (2016). Ариф Ахмед (2014) подкрепя теорията на доказателствените решения и излага няколко възражения срещу теорията за причинно-следствените решения. Възраженията му предполагат някои противоречиви точки относно рационалния избор, включително спорен принцип за последователността на избора.

Общото мнение разграничава принципите за оценка на избора от принципите за оценка на последователностите на избор. Принципът на максимизиране на полезността оценява избора на агент като разрешаване на проблем с решение, само ако агентът има пряк контрол върху всяка опция в проблема с решението, тоест само ако агентът може по желание незабавно да приеме всяка опция в проблема с решението. Принципът не оценява последователността на агента от множество избори, тъй като агентът няма директен контрол върху такава последователност. Тя осъзнава последователност от множество избори само като прави всеки избор в последователността по това време; тя не може веднага да осъзнае цялата последователност. Рационалността оценява опцията в директния контрол на агента, като я сравнява с алтернативи, но оценява последователност в индиректното управление на агента, като оценява директно контролираните опции в последователността; последователност от избори е рационална, ако изборите в последователността са рационални. Приемането на този общ метод за оценка на последователностите на избор отблъсква възраженията срещу теорията за причинно-следствените решения, които предполагат конкурентни методи.

3. Актуални издания

Теорията на решенията е активна област на изследване. Текущата работа адресира редица проблеми. Подходът на теорията за каузалното решение към тези проблеми произтича от нейната непозитивистична методология и вниманието й към причинно-следствената връзка. Този раздел споменава някои теми от дневния ред на теорията за причинно-следствените решения.

3.1 Вероятност и полезност

Принципите на теорията за причинно-следствените решения използват вероятности и полезни програми. Тълкуването на вероятностите и полезните програми е въпрос на дебат. Една традиция ги определя по отношение на функциите, които теоремите за представяне въвеждат, за да изобразяват предпочитания. Теоремите за представяне показват, че ако предпочитанията отговарят на определени структурни аксиоми, то ако те също отговарят на определени нормативни аксиоми, те са сякаш следват очакваната полезност. Тоест предпочитанията следват очакваната полезност, изчислена с помощта на вероятностни и полезни функции, изградени така, че предпочитанията да следват очакваната полезност. Очакваната полезност, изчислена по този начин, се различава от очакваната полезност, изчислена с помощта на вероятност и назначения на полезност, обосновани в отношението към възможните резултати. Например,човек объркан относно залозите, свързани с хвърляне на монета, може да има предпочитания сред тези залози, които са сякаш присвоява вероятност 60% за глави, когато всъщност доказателствата за минали хвърляния го карат да присвоява вероятност 40% на главите. Следователно, когато предпочитанията отговарят на структурните аксиоми на теоремата за представяне, нормативните аксиоми на теоремата оправдават само съответствието с очакваната полезност, изработена за съгласуване с предпочитанията, и не оправдават съответствието с очакваната полезност в традиционния смисъл. Дефинирането на вероятността и полезността с помощта на теоремите за представяне отслабва традиционния принцип на очакваната полезност. Това става просто принцип на съгласуваност между предпочитанията.когато предпочитанията отговарят на структурните аксиоми на теоремата за представяне, нормативните аксиоми на теоремата оправдават само съответствието с очакваната полезност, създадена за съгласуване с предпочитанията, и не оправдават съответствието с очакваната полезност в традиционния смисъл. Дефинирането на вероятността и полезността с помощта на теоремите за представяне отслабва традиционния принцип на очакваната полезност. Това става просто принцип на съгласуваност между предпочитанията.когато предпочитанията отговарят на структурните аксиоми на теоремата за представяне, нормативните аксиоми на теоремата оправдават само съответствието с очакваната полезност, създадена за съгласуване с предпочитанията, и не оправдават съответствието с очакваната полезност в традиционния смисъл. Дефинирането на вероятността и полезността с помощта на теоремите за представяне отслабва традиционния принцип на очакваната полезност. Това става просто принцип на съгласуваност между предпочитанията. Това става просто принцип на съгласуваност между предпочитанията. Това става просто принцип на съгласуваност между предпочитанията.

Вместо да използва теоремите за представяне за дефиниране на вероятности и полезни програми, теорията на решенията може да ги използва за установяване на измеримостта на вероятностите и полезните програми, когато предпочитанията отговарят на структурните и нормативните аксиоми. Това използване на теоремите за представяне позволява на теорията на решенията да се развие традиционният принцип на очакваната полезност и по този начин да се обогати третирането на рационалните решения. Теорията на решенията може да обоснове този традиционен принцип, като го изведе от общи принципи за оценка, както в Weirich (2001).

Широкото отчитане на вероятностите и полезността ги използва, за да покаже отношението към предложенията. Те са съответно рационални степени на вяра и рационални степени на желание. Този отчет на вероятностите и полезните програми признава тяхното съществуване в случаите, когато те не са възприемчиви от предпочитания или други ефекти, но вместо това са възприемчиви от техните причини, като например информация на агента за обективни вероятности, или изобщо не са заразими (освен може би чрез интроспекция). Сметката разчита на аргументи, че степените на вяра и степента на желание, ако са рационални, съответстват на стандартните принципи на вероятност и полезност. Обединяването на тези аргументи е работа за теорията за причинно-следствените решения.

Освен че изяснява общата си интерпретация на вероятността и полезността, теорията за причинно-следственото решение търси конкретните вероятности и полезни програми, които дават най-добрата версия на принципа му, за да увеличат максимално очакваната полезност. Причинно-следствените вероятности във формулата му за очаквана полезност могат да бъдат вероятности на подчинителни условни или различни заместители. Версиите, които използват вероятности на подчинителни условни условия, трябва да се основават на анализ на тези условия. Люис (1973: Глава 1) модифицира анализа на Сталнакер, за да преброи подчинна условна истина, ако и само ако като предшестващи светове се приближават и се доближават до действителния свят, има точка, отвъд която последващото е вярно във всички светове, поне това близо. Джойс (1999: 161–180) извежда вероятностни изображения, тъй като Люис (1976) ги въвежда,като заместители на вероятностите на подчинителни условия. Изображението на вероятността на състояние (S) при субективното предположение на акт (A) е вероятността на (S) според задание, което измества вероятността на ({ sim} A) - светове до близки (A) - светове. Причинно-следствените отношения между акт и възможни състояния ръководят преназначаването на вероятността.

Обща формула за очакваната полезност на акта приема полезността за двойка акт-държава, полезността на резултата от акта в държавата, за да бъде полезна за свързването на акта и държавата:

) textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt S_i) util (A / amp S_i).)

Необходима ли е теорията за причинно-следствените решения алтернативна, по-чувствителна към причините полезна програма за двойка акт-състояние? Weirich (1980) твърди, че го прави. Човек, замислящ се за залог, че столицата на Мисури е Джеферсън Сити, носи последствията, ако иска да направи залозите, като се има предвид, че Сейнт Луис е столица на Мисури. Рационалният обсъждател субективно предполага акт, който присъства на причинно-следствените отношения и индикативно предполага, че държавата присъства на доказателствени отношения, но може да предположи свързването на акт и държава само по един начин. Освен това използването на полезността на свързване на акт и държава не позволява на очакваната полезност на акта да бъде инвариантна за дял. Следващият подраздел разработва тази точка.

3.2 Инвариантност на дяла

Очакваната полезност на акта е инвариантна за дял, ако и само ако е една и съща при всички дялове на състояния. Инвариантността на дяла е жизненоважно свойство на очакваната полезност на деянието. Ако на очакваните помощни програми на актовете липсва това свойство, тогава теорията за решения може да използва само очакваните помощни програми, изчислени от избрани дялове. Очакваната инвариантност на дяловете на помощната програма прави очакваната полезност на акта независимо от избора на дял на състоянията и по този начин увеличава обясняваната мощ на очакваната полезност.

Инвариантността на дяла гарантира, че различните представи на един и същ проблем на решение дават решения, които са съгласни. Вземете проблема на Newcomb с представянето на фигура 2.

Правилно прогнозиране Грешно прогнозиране
Вземете само една кутия ($ М) $ 0
Вземете две кутии ($ T) ($ M + / $ T)

Фигура 2. Нови състояния за проблема на Newcomb

Доминирането не се прилага за това представителство. Въпреки това той урежда решението на проблема, тъй като се прилага към проблем с решение, ако се отнася за точното представяне на проблема, като например фигура 1, представяне на проблема. Ако очакваните помощни програми са чувствителни към дяла, тогава актовете, които увеличават максимално очакваната полезност, могат да бъдат чувствителни към дяла. Принципът на очакваната полезност не дава решение на проблема с решение, ако актовете за максимална очаквана полезност се променят от един дял в друг. В този случай актът не е решение на проблем с решение, просто защото максимално увеличава очакваната полезност при точно представяне на проблема. Твърде много актове имат една и съща достоверност.

Принципът на очакваната полезност, използващ вероятности за условни условия, се прилага за представяне на фигура 2 на проблема на Newcomb. Оставяйки (P1) да стои за предсказване на еднобокс, а (P2) стойност за прогнозиране на двубокс, очакваните полезни програми на актовете са:

) начало {подравняване} textit {EU} (1) & = P (1 / gt R) util ($ M) + P (1 / gt W) 0 \& = P (P1) util ($ M) / \ textit {EU} (2) & = P (2 / gt R) util ($ T) + P (2 / gt W) util ($ M + / $ T) & = P (P2) util ($ T) + P (P1) util ($ M + / $ T) / \ end {align})

Следователно (textit {EU} (1) lt EU (2)). Този резултат е съгласен с присъдата на теорията за причинно-следствените решения, предвид други точни представяния на проблема. При условие, че теорията за причинно-следственото решение използва формула-инвариантна формула за очакваната полезност, нейните препоръки са независими от представянето на проблема с решение.

Люис (1981: 12–13) отбелязва, че формулата

[EU (A) = / sum_i P (S_i) util (A / amp S_i))

не е дял инвариант. Резултатите му зависят от разделението на щатите. Ако една държава е съвкупност от светове с еднакви полезни програми, то по отношение на дял на такива състояния всеки акт има една и съща очаквана полезност. Елемент (S_i) на дяла прикрива ефектите на (A), които полезността на един резултат трябва да оцени. Люис преодолява този проблем, като използва само дялове от хипотези за зависимост. Въпреки това, теорията за причинно-следственото решение може да изработи формула инвариантна дял за очакваната полезност, като приеме заместител на (U (A / amp S_i)).

Собел (1994: Глава 9) изследва инвариантността на дяловете. Поставяйки работата си в нотацията на това есе, той действа по следния начин. Първо, той прави канонично изчисляване на очакваната полезност на опцията за използване на световете като състояния. Основната му формула е

) textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt W_i) util (W_i).)

Един свят (W_i) абсорбира акт, извършен в него. Само светове, в които притежава (A), дават положителни вероятности и така влияят на сумата. След това Собел търси други изчисления, използвайки грубозерни състояния, които са еквивалентни на каноничните изчисления. Подходяща спецификация на полезните програми постига инвариантност на дяла предвид неговите предположения. Според теорема, която той доказва (1994: 185), [U (A) = / sum_i P (S_i) util (A / mbox {дадено} S_i))

за всеки дял на държави.

Джойс (2000: S11) също така формулира за теорията за причинно-следственото решение формула, инвариантна на дяла, за очакваната полезност на акта. Той постига разделителна инвариантност, приемайки това

) textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt S_i) util (A / amp S_i),)

като уговорим, че (U (A / amp S_i)) е равно

) sum_ {ij} P ^ A (W_j / mid S_i) util (W_j),)

където (W_j) е свят и (P ^ A) означава вероятностното изображение на (A). Weirich (2001: сек. 3.2, 4.2.2), както прави Собел, замества (U (A / mbox {даден} S_i)) за (U (A / amp S_i)) във формулата за очакваната полезност и интерпретира (U (A / mbox {dati} S_i)) като полезност на резултата, който реализацията на (A) би произвела, ако (S) получи. Съответно, (U (A / mbox {dati} S_i)) отговаря на причинните последици на (A) в светове, където има (S_i). Тогава формулата

) textit {EU} (A) = / sum_i P (S_i) util (A / mbox {зададено} S_i))

е инвариант по отношение на дялове, в които състоянията са вероятностно независими от акта. По-сложна формула,) textit {EU} (A) = / sum_i P (S_i / mbox {ако} A) util (A / mbox {зададено} (S_i / mbox {ако} А)),)

приемайки причинно-следствена интерпретация на вероятностите си, отпуска всички ограничения на дяловете. (U (A / mbox {зададено} (S_i / mbox {ако} А))) е полезността на резултата, ако (A) са реализирани, като се има предвид, че случаят (S_i) получи, ако (A) са реализирани.

3.3 Резултати

Един от въпросите, свързани с резултатите, е тяхната изчерпателност. Възможни ли са последствията от даден свят, временни последствия или причинни последици? Gibbard and Harper ([1978] 1981: 166–168) споменават възможността за ограничаване на резултатите до причинно-следствените последици, като защитници на практическата приложимост. Стесняването обаче трябва да бъде разумно, тъй като принципът на очакваната полезност изисква резултатите да включват всяко съображение. Например, ако даден агент е против рисковете, всеки от възможните резултати на рисково деяние трябва да включва риска, който генерира акта. Включването му има тенденция да понижава полезността на всеки възможен резултат.

В каноничната формула на Собел за очакваната полезност,) textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt W_i) util (W_i).)

Формулата от една гледна точка пропуска състоянията на света, защото самите резултати образуват дял. Разграничението между състоянията и резултатите се разтваря, защото световете играят ролята както на състояния, така и на резултатите. Държавите са излишно средство за генериране на резултати, които са изключителни и изчерпателни. Според основен принцип, очакваната полезност на дадено действие е средно претеглена вероятност от възможни резултати, които са изключителни и изчерпателни, като например световете, до които актът може да доведе.

Да предположим, че световната полезност идва от реализирането на основни вътрешни желания и отвращения. При условие, че полезността на техните реализации са добавки, полезността на един свят е сбор от полезността на техните реализации. Тогава освен че е средно-претеглена средна стойност на полезността на световете, до които може да доведе, очакваната полезност на опцията е и средно-претеглена средна стойност на реализациите на основните вътрешни желания и отвращения. В тази формула за очакваната си полезност, държавите не играят изрична роля:

) textit {EU} (A) = / sum_i P (A / gt B_i) util (B_i),)

където (B_i) варира в зависимост от възможните реализации на основните вътрешни желания и отвращения. Формулата отчита за всяко основно желание и отвращение перспективата за неговото реализиране, ако деянието бъде извършено. Той приема очакваната полезност на акта като сума от комуналните услуги на перспективите. Формулата предоставя икономично представяне на очакваната полезност на деянието. Той елиминира състоянията и получава очакваната полезност директно от резултати, възприети като реализация на основни желания и отвращения.

За да илюстрирате изчислението на очакваната полезност на даден акт, използвайки основни вътрешни желания и отвращения, да предположим, че агентът няма основни вътрешни отвращения и само две основни вътрешни желания, едното за здравето, а другото за мъдростта. Полезността на здравето е 4, а полезността на мъдростта е 8. Във формулата за очакваната полезност един свят обхваща само въпроси, за които се грижи агентът. В примера светът е предложение, уточняващо дали агентът има здраве и дали има мъдрост. Съответно има четири свята:) започнем {подравнявам} H / amp W, \\ H / amp { sim} W, \{ sim} H / amp W, \{ sim} H / amp { sim} W. \\ / end {align}) Да предположим, че (A) е еднакво вероятно да генерира всеки свят. С помощта на светове / {{}} textit {EU} (A) & = P (A / gt (H / amp W)) util (H / amp W) & / qquad + P (A / gt (H / amp { sim} W)) util (H / amp { sim} W) &\ qquad + P (A / gt ({ sim} H / amp W)) util ({ sim} H / amp W) & / qquad + P (A / gt ({ sim} H / amp { sim} W)) util ({ sim} H / amp { sim} W) & = (0.25) (12) + (0.25) (4) + (0.25) (8) + (0.25)) (0) & = 6. \\ / край {подравняване}) Използвайки основни вътрешни нагласи,) начало {подравняване} textit {EU} (A) & = P (A / gt H) util (H) + P (A / gt W) util (W) & = (0.5) (4) + (0.5) (8) & = 6. / end {align}) Двата метода на изчисляването на полезността на опцията са еквивалентни, като се има предвид, че при предположение за реализиране на даден акт, вероятността за реализиране на основното вътрешно желание или отвращение е сумата от вероятностите на световете, които го реализират.\\ / end {align}) Използвайки основни вътрешни нагласи,) започнем {подравнявам} textit {EU} (A) & = P (A / gt H) util (H) + P (A / gt W) util (W) & = (0.5) (4) + (0.5) (8) & = 6. / end {align}) Двата метода за изчисляване на полезността на опцията са еквивалентни, като се има предвид, че под предположение за реализация на даден акт, вероятността за реализиране на основно вътрешно желание или отвращение е сумата от вероятностите на световете, които го реализират.\\ / end {align}) Използвайки основни вътрешни нагласи,) започнем {подравнявам} textit {EU} (A) & = P (A / gt H) util (H) + P (A / gt W) util (W) & = (0.5) (4) + (0.5) (8) & = 6. / end {align}) Двата метода за изчисляване на полезността на опцията са еквивалентни, като се има предвид, че под предположение за реализация на даден акт, вероятността за реализиране на основно вътрешно желание или отвращение е сумата от вероятностите на световете, които го реализират.вероятността за реализиране на основно вътрешно желание или отвращение е сумата от вероятностите на световете, които го реализират.вероятността за реализиране на основно вътрешно желание или отвращение е сумата от вероятностите на световете, които го реализират.

3.4 Деяния

В обсъжданията предложението за действие от първо лице представлява акт. Предложението има субект-предикатна структура и се отнася директно към агента, неговия субект, без посредника на понятието за агента. Един центриран свят представлява предложението. Такъв свят не само уточнява индивидите и техните свойства и отношения, но също така уточнява кой индивид е агентът и къде и кога възниква проблемът с неговото решение. Реализирането на акта е реализация на свят с, в неговия център, агент по време и място на проблема му с решение.

Исак Леви (2000) възразява срещу всяка теория на решенията, която придава вероятности на актове. Той смята, че обсъждането изтласква прогнозите. Докато обмисля, агент няма убеждения или степени на вяра относно деянието, което тя ще извърши. Леви твърди, че проблемът на Нюкомб и доказателствените и причинно-следствените теории за решение, които го адресират, включват погрешно присвояване на вероятности на действия на агент. Той отхвърля както теорията на доказателствените решения на Джефри ([1965] 1983), така и теорията за причинно-следствените решения на Джойс (1999), тъй като те позволяват на агент да възлага вероятности на нейните действия по време на обсъждане.

В противовес на възгледите на Леви Джойс (2002) твърди, че (1) теорията за причинно-следственото решение не трябва да се съобразява със задаването на вероятността на агента на нейните действия, но (2) обмислящият агент може легитимно да възлага вероятности на нейните действия. Теорията на доказателствените решения изчислява очакваната полезност на акта, използвайки вероятността за състояние, дадено с акта, (P (S / mid A)), дефинирано като (P (S / amp A) / P (A)). Знаменателят на фракцията присвоява вероятност на акт. Причината за теорията на причинно-следствените решения заменя (P (S / средата A)) с (P (A / gt S)) или подобна каузална вероятност. Не е необходимо да присвоява вероятност на действие.

Може ли агент, който обмисля да възложи вероятности на нейните възможни действия? Да, обсъждателят може разумно да възложи вероятности на всякакви събития, включително нейните действия. Теорията на решението за причинно-следствените решения може да приспособи такива вероятности, като се откаже от тяхното измерване с коефициенти за залагане. Според този метод на измерване, готовността да правите залози показва вероятност. Да предположим, че човек е готов да вземе от двете страни на залог, в който залогът за събитието е (x), а залогът срещу събитието е (y). Тогава вероятността, която човек присвоява на събитието, е коефициентът на залагане (x / (x + y)). Този метод на измерване може да се провали, когато събитието е бъдещ акт на агента. Залог за реализиране на акт може да повлияе на вероятността на акта, тъй като температурата на термометъра може да повлияе на температурата на течността, която измерва.

Джойс (2007: 552–561) разглежда дали проблемите на Нюкомб са истински проблеми с решението, въпреки силните връзки между държавите и актовете. Той заключава, че да, въпреки тези корелации, агент може да разглежда решението й като причиняващо нейното действие. Решението на агента подкрепя убеждението за нейната постъпка независимо от предходните връзки между състоянията и нейния акт. Според принципа на доказателствената автономия (2007: 557),

Обмислящият агент, който счита себе си за свободна, не трябва да съпоставя убежденията си за собствените си действия с предшестващите доказателства, които има за мисълта, че ще ги извърши.

Тя трябва да съпостави убежденията си с общите си доказателства, включително нейните самоподдържащи се убеждения относно собствените си действия. Тези убеждения предоставят нови подходящи доказателства за нейните действия.

Как агент, обмислящ даден акт, трябва да разбере предисторията на постъпката си? Тя не бива да възприема отстъпващо предположение за своя акт. Стоейки на ръба на скала, тя не бива да предполага, че ако скача, ще има парашут, който да счупи падането си. Също така тя не бива да си представя безвъзмездни промени в основните си желания. Тя не бива да си представя, че ако избере шоколад вместо ванилия, въпреки че в момента предпочита ванилията, тогава ще предпочете шоколад. Тя трябва да си представи, че основните й желания са постоянни, тъй като си представя различните действия, които може да извърши, и освен това, трябва да възприема по време на обсъжданията претенцията, че волята й поражда постъпката си независимо от основните й желания и отвращения.

Кристофър Хичкок (1996) счита, че агент трябва да се преструва, че постъпката й е без причинно-следственото влияние. По този начин дяловете на състояния, които дават вероятности за решение, се съгласяват с раздели на състояния, генериращи вероятности, определящи причинно-следствената значимост. В резултат на това вероятностите в теорията за причинно-следствените решения могат да формират основа за вероятностите в вероятностната теория за причинно-следствената връзка. Теория за причинно-следствените решения, по-специално версията, използваща хипотези за зависимост, обосновава теории за вероятностната причинно-следствена връзка.

3.5 Обобщение на очакваната полезност

Проблеми като „Пайскал залог” и парадоксът в Санкт Петербург предполагат, че теорията за решенията се нуждае от средство за справяне с безкрайните услуги и очакваните комунални услуги. Да предположим, че всички възможни резултати от опцията имат ограничени полезни програми. Независимо от това, ако тези комунални услуги са безкрайно много и неограничени, тогава очакваната полезност на опцията може да е безкрайна. Алън Хайек и Харис Новър (2006) също показват, че опцията може да няма очаквана полезност. Редът на възможните резултати, който е произволен, може да повлияе на конвергенцията на средно-претеглената вероятност средните им стойности и стойността, към която средната се сближава, ако тя се сближава. Теорията за причинно-следствените решения трябва да обобщи принципа си на максимална очаквана полезност за справяне с подобни случаи.

Също така общите принципи на теорията за причинно-следствените решения изпреварват стандартите за рационалност, които са твърде взискателни, за да се прилагат за хората. Те са стандарти за идеални агенти при идеални обстоятелства (прецизна формулировка на идеализациите може да варира от теоретик до теоретик). Реализирането на теорията за причинно-следствените решения изисква релаксиращи идеализации, които принципите й приемат. Обобщаването на принципа на максимизиране на очакваната полезност, например, може да облекчи идеализациите, за да се съобразят с ограничени познавателни способности. Weirich (2004) и Pollock (2006) предприемат стъпки в тази посока. Подходящите обобщения отличават приемането на максимизация на очакваната полезност като процедура за вземане на решение и приемането му като стандарт за оценка на решение дори и след като решението е взето.

3.6 Ратификация

Gibbard and Harper (1978: Sec. 11) представляват проблем за теорията за причинно-следствените решения, използвайки пример, изведен от литературата. Мъж в Дамаск знае, че е имал среща със Смъртта в полунощ. Той ще избяга от смъртта, ако успее в полунощ да не бъде на мястото на назначението си. Може да е в Дамаск или Алепо в полунощ. Както мъжът знае, смъртта е добър предсказател за местонахождението му. Ако остане в Дамаск, той има доказателства, че Смъртта ще го търси в Дамаск. Ако обаче отиде в Алепо, той има доказателства, че Смъртта ще го потърси в Алепо. Където и да реши да е в полунощ, той има доказателства, че би било по-добре на другото място. Нито едно решение не е стабилно. Нестабилността на решението възниква в случаите, когато изборът предоставя доказателства за неговия резултат,и всеки избор предоставя доказателство, че друг избор би бил по-добър. Рийд Рихтер (1984, 1986) използва случаи на нестабилност на решението, за да аргументира теорията за причинно-следствените решения. Теорията се нуждае от решение на проблема с нестабилността на решенията.

Общият анализ на проблема класифицира вариантите като самостоятелно ратифициращи, или като самостоятелно ратифициращи. Джефри ([1965] 1983) въвежда ратификацията като компонент на теорията на доказателствените решения. Неговата версия на теорията оценява решение според очакваната полезност на избрания от него акт. Разграничаването между акт и решение за извършване на акта обосновава неговото определение за самоотговаряне на опцията и неговия принцип да взема самостоятелно ратифициращи или ратифициращи решения. Според неговото определение ([1965] 1983: 16),

Ратифициращото решение е решение за извършване на акт с максимална прогнозна желателност спрямо матрицата на вероятността, която агентът смята, че би имал, ако накрая реши да извърши това действие.

Прогнозна желателност се очаква полезност. Матрицата на вероятността на агента е масив от редове и колони за актове и състояния, съответно с всяка клетка, образувана от пресичане на ред на акт и колона на състоянието, съдържаща вероятността на състоянието, като се има предвид, че агентът е на път да извърши акта. Преди да извърши действие, агент може да прецени деянието в светлината на решение за извършването му. Информацията, която носи решението, може да повлияе на очакваната полезност на акта и неговото класиране по отношение на други действия.

Джефри използва ратификацията като средство за вземане на доказателствена теория за вземане на същите препоръки като теорията за причинно-следствените решения. В проблема на Newcomb, например, двубоксът е единственият вариант за саморатифициране. Въпреки това Джефри (2004: 113n) признава, че зависимостта на теорията на решенията от ратификацията не я прави съгласна с теорията за причинно-следствените решения във всички случаи. Нещо повече, Джойс (2007) твърди, че мотивацията за ратификация апелира към причинно-следствените отношения, така че дори и да дава правилни препоръки, използвайки формулата на Джефри за очакваната полезност, тя все още не дава чисто доказателна теория на решенията.

Разказът на теорията за причинно-следствените решения за саморазкриване може да остави настрана метода на Джефри за оценка на решение чрез оценка на избрания от него акт. Тъй като решението и актът се различават, те могат да имат различни последици. Например, едно решение може да не успее да генерира избрания от него акт. Следователно, очакваната полезност на решението може да се различава от очакваната полезност на акта. Шофирането през наводнен участък от магистралата може да има висока очаквана полезност, тъй като намалява времето за пътуване до нечия дестинация. Решението за шофиране през наводнения участък обаче може да има ниска очаквана полезност, тъй като за всички, които знаят, водата може да е достатъчно дълбока, за да завали колата. Използването на очакваната полезност на даден акт за оценка на решение за извършване на акта води до погрешни оценки на решенията. По-добре е да оцените решение, като сравните очакваната му полезност с очакваните полезни програми на конкурентните решения. Очакваната полезност на дадено решение зависи от вероятността от неговото изпълнение, както и от очакваните последици от избрания от него акт.

Weirich (1985) и Harper (1986) определят ратификацията по отношение на очакваната полза на опцията предвид нейната реализация, а не като решение за реализирането й. Вариантът е самостоятелно ратифициране, ако и само ако максимизира очакваната полезност предвид реализацията му. Този отчет за ратификация съдържа случаи, в които опция и решение за реализирането му имат различни очаквани услуги. Вайрих и Харпър също приемат формулата на теорията за причинно-следственото решение за очакваната полезност. В случай на смърт в Дамаск, теорията за причинно-следствените решения заключава, че застрашеният мъж няма възможност за самоотвърждаване. Възниква обаче вариант за самооткриване, ако мъжът може да хвърли монета, за да вземе своето решение. Приемането на разпределението на вероятността за локации се нарича смесена стратегия, докато изборът на местоположение се нарича чисти стратегии. Ако приемем, че Смъртта не може да предскаже резултата от обръщането на монетата, смесената стратегия се самоутвърждава.

По време на обсъжданията за разрешаване на проблем с решение, агентът може да преразгледа вероятностите, които тя възлага на чисти стратегии в светлината на изчисленията на техните очаквани комунални услуги, като използва по-ранни задачи за вероятност. Процесът на ревизия може да завърши със стабилно възлагане на вероятността, което представлява смесена стратегия. Skyrms (1982, 1990) и Eells (1984b) изследват тази динамика на обмислянето. Някои отворени въпроси са дали приемането на смесена стратегия решава проблем с решение и дали чистата стратегия, произтичаща от смесена стратегия, която представлява равновесие на обсъжданията, е рационална, ако самата чиста стратегия не се самоутвърждава.

Анди Егън (2007) твърди, че теорията за причинно-следственото решение дава грешна препоръка при проблеми с решението с опция, която предоставя доказателства относно нейния резултат. Той се забавлява с случая с убиец, който се обмисля да дръпне спусъка, знаейки, че реализацията на опцията дава доказателства за мозъчна лезия, която разрушава целта му. Игън поддържа, че теорията за причинно-следственото решение погрешно игнорира доказателствата, които предлага опцията. Въпреки това версиите на теорията за причинно-следствените решения, които включват ратификация, не са виновни за обвиненията. При ратифицирането се вземат предвид доказателствата, които предлага вариант относно нейния резултат.

Всяка версия на принципа на очакваната полезност, независимо дали използва условни вероятности или вероятности на условни, трябва да посочва информацията, която ръководи назначенията на вероятности и полезни програми. Принципите на безусловното максимизиране на очакваната полезност използват една и съща информация за всички опции и следователно изключват информация за реализацията на опцията. Принципът на ратифициране използва за всяка опция информация, която включва реализацията на опцията. Това е принцип на условно максимизиране на очаквана полезност. Случаите на Егън отчитат безусловното максимизиране на очакваната полезност, а не срещу теорията за причинно-следствените решения. Условно максимизиране на очакваната полезност, използвайки формулата на теорията за причинно-следственото решение за очакваната полезност, адресира случаите, които представя.

Примерите на Егън не опровергават теорията за причинно-следствените решения, но представляват предизвикателство за нея. Да предположим, че при проблем с решението не съществува опция за самооткриване или съществуват множество опции за самоотговаряне. Как трябва да процедира рационален агент, като предоставя на принципа за вземане на решение отчитането на информацията, която предлага опцията? Това е открит проблем в теорията за причинно-следствените решения (и във всяка теория на решенията, признаваща, че реализацията на дадена опция може да представлява доказателство относно нейния резултат). Ратификацията анализира нестабилността на решенията, но не е пълен отговор на това.

В отговор на Егън, Франк Арнцениус (2008) и Джойс (2012) твърдят, че при някои проблеми с решенията рационалните обсъждания на агента, използващи свободно достъпна информация, не се основават на един вариант, а вместо това се основават на вероятностно разпределение на опциите. Те признават, че агентът може да съжалява за издадената опция от тези обсъждания, но се различава по важността на съжалението. Арнцений счита, че съжалението се отчита от рационалността на варианта, докато Джойс отрича това. Ахмед (2012) и Ралф Уедвуд (2013) отхвърлят отговорите на Арнцениус и Джойс на Игън, тъй като те смятат, че обсъжданията трябва да се решават на вариант. Wedgwood въвежда нов принцип на решение, за да се съобрази с проблемите с решението на Игън. Ахмед твърди, че анализът на Егън на тези проблеми с решението има недостатък, тъй като когато е разширен до някои други проблеми с решението, той обявява всяка опция за нерационална.

Точките за ратифициране на проблемите с решенията изясняват точките за равновесието в теорията на игрите, тъй като в стратегическите игри изборът на играча често предоставя доказателства за избора на други играчи. Теорията на решенията лежи в основата на теорията на игрите, тъй като решението на играта идентифицира рационалния избор на проблемите с решенията, които играта създава за играчите. Решенията на игрите разграничават връзката и причинно-следствената връзка, както и принципите за вземане на решения. Тъй като в игрите за едновременно движение две стратегии на агента могат да бъдат свързани, но не свързани като причина и следствие, решенията за такива игри нямат същите свойства като решенията на последователни игри. Теорията за причинно-следствените решения присъства на различията, от които зависи решенията на игрите. Той поддържа разказа на теорията на игрите за интерактивни решения.

Наличието на самостоятелно ратифициращи смесени стратегии при проблеми с решения като смъртта в Дамаск предполага, че ратификацията, както обяснява теорията за причинно-следствените решения, подкрепя участието в равновесието на Неш на играта. Такова равновесие назначава стратегия на всеки играч, така че всяка стратегия в заданието да е най-добрият отговор на останалите. Да предположим, че двама души играят Matching Pennies. Едновременно с това всеки показва и стотинка. Единият играч се опитва да накара страничните мачове, а другият играч се опитва да предотврати мач. Ако първият играч успее, той получава и двете стотинки. В противен случай вторият играч получава и двете стотинки. Да предположим, че всеки играч е добър в прогнозирането на другия играч и всеки играч знае това. Тогава, ако първият играч показва глави, той има основание да мисли, че вторият играч показва опашки. Също,ако първият играч показва опашки, той има основание да мисли, че вторият играч показва глави. Тъй като Matching Pennies е игра с едновременно движение, нито една от стратегиите на играча не влияе върху стратегията на другия играч, но стратегията на всеки играч е доказателство за стратегията на другия играч. Смесените стратегии помагат да се разреши нестабилността на решенията в този случай. Ако първият играч обърне стотинката си, за да уреди страната, за да се покаже, тогава смесената му стратегия се саморатифицира. Ситуацията на втория играч е подобна и тя също достига стратегия за саморазкриване, като хвърля стотинката си. Комбинацията от стратегии за саморатифициране е равновесие на Неш в играта. Джойс и Гибард (1998) описват ролята на ратификацията в теорията на игрите.нито една стратегия на играча не влияе върху стратегията на другия играч, но стратегията на всеки играч е доказателство за стратегията на другия играч. Смесените стратегии помагат да се разреши нестабилността на решенията в този случай. Ако първият играч обърне стотинката си, за да уреди страната, за да се покаже, тогава смесената му стратегия се саморатифицира. Ситуацията на втория играч е подобна и тя също достига стратегия за саморазкриване, като хвърля стотинката си. Комбинацията от стратегии за саморатифициране е равновесие на Неш в играта. Джойс и Гибард (1998) описват ролята на ратификацията в теорията на игрите.нито една стратегия на играча не влияе върху стратегията на другия играч, но стратегията на всеки играч е доказателство за стратегията на другия играч. Смесените стратегии помагат да се разреши нестабилността на решенията в този случай. Ако първият играч обърне стотинката си, за да уреди страната, за да се покаже, тогава смесената му стратегия се саморатифицира. Ситуацията на втория играч е подобна и тя също достига стратегия за саморазкриване, като хвърля стотинката си. Комбинацията от стратегии за саморатифициране е равновесие на Неш в играта. Джойс и Гибард (1998) описват ролята на ратификацията в теорията на игрите.тогава неговата смесена стратегия се саморатифицира. Ситуацията на втория играч е подобна и тя също достига стратегия за саморазкриване, като хвърля стотинката си. Комбинацията от стратегии за саморатифициране е равновесие на Неш в играта. Джойс и Гибард (1998) описват ролята на ратификацията в теорията на игрите.тогава неговата смесена стратегия се саморатифицира. Ситуацията на втория играч е подобна и тя също достига стратегия за саморазкриване, като хвърля стотинката си. Комбинацията от стратегии за саморатифициране е равновесие на Неш в играта. Джойс и Гибард (1998) описват ролята на ратификацията в теорията на игрите.

Weirich (2004: Глава 9) представя метод за избор между множество стратегии за саморатифициране и следователно метод, чрез който група играчи могат да се координират, за да реализират определено равновесие на Наш, когато съществуват няколко. Въпреки че нестабилността на решенията е отворен проблем, теорията за причинно-следствените решения има ресурси за решаването му. Евентуалното разрешаване на проблема на теорията ще предложи на теорията на игрите оправдание за участието в равновесието на Неш на играта.

4. Свързани теми и заключителни бележки

Теорията за причинно-следствените решения има основи в различни области на философията. Например, той разчита на метафизиката за сметка на причинно-следствената връзка. Тя разчита и на индуктивната логика за извод на изводи относно причинно-следствената връзка. Изчерпателната теория за причинно-следствените решения третира не само очакваните полезни програми за „генериране на опции“, но и генерирането на доказателства за причинителните вероятности.

Изследванията относно причинно-следствената връзка допринасят за метафизичните основи на теорията за причинно-следствените решения. Нанси Картрайт (1979), например, черпи идеи за причинно-следствената връзка, за да изясни подробности от теорията за причинно-следственото решение. Освен това някои разкази за причинно-следствената връзка разграничават видове причини. Както кислородът, така и пламъкът са метафизични причини за изгарянето на трън. Само че пламъкът е причинен причинител и поради това нормативна причина за горенето. Причинната отговорност за дадено събитие се носи само от важните метафизични причини за събитието. Теорията за причинно-следствените решения се интересува не само от събития, за които даден акт е причинен отговорник, но и от други събития, за които даден акт е метафизична причина. Очакваните помощни програми, които ръководят решения, са изчерпателни.

Джудея Пърл (2000), а също и Питър Спирт, Кларк Глюмор и Ричард Шейнс (2000) представят методи за извеждане на причинно-следствените връзки от статистически данни. Те използват насочени ациклични графики и свързаните с тях разпределения на вероятностите, за да конструират причинно-следствени модели. При проблем с решението причинно-следственият модел дава начин за изчисляване на ефекта на акта. Причинно-следствената графика и нейното разпределение на вероятностите изразяват хипотеза за зависимост и дават причинно-следственото влияние на всеки акт, предвид тази хипотеза. Те уточняват причинно-следствената вероятност за състояние при предположение за акт. Очакваната полезност на дадено действие е средно претеглена вероятност от очакваната му полезност според хипотезите за зависимост, които каузалните модели на кандидатите представляват, както Weirich (2015: 225–236) обяснява.

Насочената графика на каузалния модел и разпределението на вероятността показват причинно-следствените връзки между типовете събития. Както Pearl (2000: 30) и Sprites et al. (2000: 11) обяснете, причинно-следственият модел отговаря на каузалното условие на Марков, ако и само ако по отношение на неговото разпределение на вероятностите всеки тип събитие в насочената му графика е независим от всички несъстоятели на типа събитие, предвид неговите родители. Като се има предвид модел, отговарящ на условието, познаването на всички преки причини на събитието прави друга информация статистически неотносима към събитието, с изключение на информация за събитието и неговите последици. Познаването на преките причини на събитието изключва доказателства от косвени причини и независими ефекти от причините за него. Като се има предвид типичен причинно-следствен модел за проблема на Newcomb,познаването на общата причина за решението и прогнозирането изключва връзката между решението и прогнозата.

Насочените ациклични графики представят ясно причинителната структура и така изясняват в теорията на решенията точки, които зависят от причинната структура. Например Eells (2000) отбелязва, че изборът не е истински, освен ако решението не изключва връзката на даден акт със състояния. Джойс (2007: 546) използва причинно-следствена графика, за да изобрази как това може да се случи при проблем на Нюкомб, който възниква в дилемата на затворника с психологически близнак. Той показва, че проблемът с Newcomb е истински избор, въпреки корелацията на актовете и състоянията, защото решението скрие тази корелация. Волфганг Спон (2012) конструира за проблема на Нюкомб причинно-следствен модел, който разграничава решение и неговото изпълнение и твърди, че предвид теорията на причинно-следственото решение на модела препоръчва еднобокс. Действие в проблем с решение може да представлява намеса в причинно-следствения модел на проблема с решението,както обясняват Meek and Glamour (1994). Хичкок (2016) поддържа, че третирането на даден акт като интервенция обогатява теорията за причинно-следствените решения.

Тимъти Уилямсън (2007: Глава 5) изучава епистемологията на контрафактуалните или подчинените условия. Той изтъква ролята им в планирането на извънредни ситуации и вземането на решения. Според неговия човек се научава на подчинено условие, ако човек здраво си получи следствието, когато си представя своя предшественик. Опитът дисциплинира въображението. Опитът, водещ до преценка, че подчинителното условие може да бъде нито строго разрешаващо, нито строго доказателно, така че познаването на условното не е нито чисто априори, нито чисто афери. Уилямсън твърди, че познаването на субективните условни условия е основополагащо, така че теорията на решението по подходящ начин обосновава знанието за избора на акт на знанието за такива условия.

Повечето текстове на теорията на решенията са в съответствие с теорията за причинно-следствените решения. Мнозина не третират специалните случаи, като проблема на Newcomb, които мотивират разграничение между причинно-следствената и доказателствена теория на решенията. Например Леонард Савидж (1954 г.) анализира само проблеми с решенията, при които опциите не засягат вероятностите на състоянията, както става ясно от неговия отчет за полезността (1954: 73). Причините и доказателствените теории за решения достигат до същите препоръки при тези проблеми. Теорията на причинно-следствените решения е преобладаващата форма на теория на решенията сред тези, които разграничават причинно-следствената теория на решенията.

библиография

  • Ахмед, Ариф, 2012, „Натиснете бутона“, Философия на науката, 79: 386–395.
  • –––, 2014, Доказателства, решение и причинно-следствена връзка, Кеймбридж: Cambridge University Press.
  • Арменд, Брад, 1986, „Фондация за теория на причинно-следствените решения“, Топои, 5 (1): 3–19. Дой: 10.1007 / BF00137825
  • –––, 1988a, „Условно предпочитание и причинно-следствена полезност“, в William Harper и Brian Skyrms (eds), Причиняване в решението, Промяна на убеждението и Статистика, Vol. II, стр. 3–24, Dordrecht: Kluwer.
  • –––, 1988b, „Теория за безпристрастността и причинно-следствените решения“, в Артър Файн и Джарет Леплин (редакции), PSA: Протокол от двугодишно заседание на Асоциацията „Философия на науката“1988, том I, стр. 326–336, Източен Лансинг, МИ: Сдружение „Философия на науката“.
  • Arntzenius, Frank, 2008, „Без съжаление или: Едит Пиаф преосмисля теорията на решенията“, Erkenntnis, 68 (2): 277-297. Дой: 10.1007 / s10670-007-9084-8
  • Бейлс, Адам, 2016, „Проблемът на просяка: Теория на шанса, предсказанието и причинно-следствените решения“, Философски изследвания, 173 (6): 1497–1516. Дой: 10.1007 / s11098-015-0560-8
  • Картрайт, Нанси, 1979, „Причинно-следствени закони и ефективни стратегии“, Noûs, 13 (4): 419–437. DOI: 10.2307 / 2215337
  • Eells, Ellery, 1981, „Причинност, полезност и решение“, Synthese, 48 (2): 295–329. Дой: 10.1007 / BF01063891
  • –––, 1982, Рационално решение и причинно-следствена връзка, Кеймбридж: Cambridge University Press.
  • –––, 1984a, „Много решения на Newcomb“, теория и решение, 16 (1): 59–105. Дой: 10.1007 / BF00141675
  • –––, 1984b, „Metatickles and the Dynamics of Deliberation”, Теория и решение, 17 (1): 71–95. Дой: 10.1007 / BF00140057
  • –––, 2000 г., „Рецензия: Основите на теорията на причинно-следствените решения“, от Джеймс Джойс “, Британско списание за философия на науката, 51 (4): 893–900. DOI: 10.1093 / bjps / 51.4.893
  • Егън, Анди, 2007, „Някои контрапримери към теорията на причинно-следствените решения“, Философски преглед, 116 (1): 93–114. 10,1215 / 00318108-2006-023
  • Гибард, Алън и Уилям Харпър, 1978 [1981], „Контрафакти и два вида очаквана полезност“, в Клифърд Алън Хукър, Джеймс Л. Лийч и Едуард Франсис МакКлънан (редактори), основи и приложения на теорията на решенията (Университет на Западен Серия Онтарио във Философията на науката, 13а), Dordrecht: D. Reidel, стр. 125–162. doi: 10.1007 / 978-94-009-9789-9_5 Препечатано в Harper, Stalnaker и Pearce 1981: 153–190. DOI: 10.1007 / 978-94-009-9117-0_8
  • Хайек, Алън и Харис Новър, 2006 г., „Обезпокояващи очаквания“, Ум, 115 (459): 703–720. 10.1093 / ум / fzl703
  • Harper, William, 1986, „Смесени стратегии и обоснованост в теорията на причинно-следствените решения“, Erkenntnis, 24 (1): 25–36. Дой: 10.1007 / BF00183199
  • Harper, William, Robert Stalnaker и Glenn Pearce (eds), 1981, Ifs: Условия, Вяра, Решение, Шанс и Време (University of Western Ontario Series in Philosophy of Science, 15), Dordrecht: Reidel.
  • Хичкок, Кристофър Рид, 1996, „Теория на причинно-следствените решения и теоретична причинно-следствена връзка“, Noûs, 30 (4): 508–526. DOI: 10.2307 / 2216116
  • –––, 2016, „Условие, намеса и решение“, Synthese, 193 (4): 1157–1176. Дой: 10.1007 / s11229-015-0710-8
  • Horgan, Terry, 1981 [1985], „Противопоказания и проблем на Newcomb“, The Journal of Philosophy, 78 (6): 331–356. doi: 10.2307 / 2026128 Препечатано в Ричмънд Кембъл и Ланинг Соудън (редакции), 1985 г., Парадокси на рационалността и сътрудничеството: Дилема на затворника и проблем на Нюкомб, Ванкувър: Университет на Британска Колумбия Прес, стр. 159–182.
  • Horwich, Paul, 1987, Асиметрии във времето, Кеймбридж, МА: MIT Press.
  • Джефри, Ричард К., [1965] 1983, Логиката на решението, второ издание, Чикаго: University of Chicago Press. [Изданието за меки корици от 1990 г. включва някои преработки.]
  • –––, 2004 г., Субективна вероятност: Истинското нещо, Кеймбридж: Cambridge University Press.
  • Джойс, Джеймс М., 1999, Основите на теорията за причинно-следствените решения, Кеймбридж: Cambridge University Press.
  • –––, 2000, „Защо все още се нуждаем от логиката на решението“, Философия на науката, 67: S1 – S13. DOI: 10.1086 / 392804
  • –––, 2002, „Леви върху теорията за причинно-следствените решения и възможността за предсказване на собствените действия“, Философски изследвания, 110 (1): 69–102. Doi: 10.1023 / A: 1019839429878
  • –––, 2007, „Проблемите на новобранците наистина ли са решения?“Синтез, 156 (3): 537–562. Дой: 10.1007 / s11229-006-9137-6
  • –––, 2012, „Съжаление и нестабилност в теорията на причинно-следствените решения“, Synthese, 187 (1): 123–145. Дой: 10.1007 / s11229-011-0022-6
  • Джойс, Джеймс и Алън Гибард, 1998, „Теория на причинно-следствените решения“, в Салвадор Барбера, Питър Хамънд и Крисчън Сейдл (редактори), Наръчник на теорията на полезността (том 1: Принципи), стр. 627–666, Dordrecht: Kluwer Academic издатели.
  • Krantz, David, R., Duncan Luce, Patrick Suppes и Amos Tversky, 1971, Основите на измерването (том 1: Адитивни и полиномични представителства), Ню Йорк: Academic Press.
  • Леви, Исак, 2000 г., „Рецензионен есе за основите на теорията на причинно-следствените решения, от Джеймс Джойс“, сп. „Философия“, 97 (7): 387–402. DOI: 10.2307 / 2678411
  • Lewis, David, 1973, Counterfactuals, Cambridge, MA: Harvard University Press.
  • –––, 1976, „Вероятности на условни и условни вероятности“, Философски преглед, 85 (3): 297–315. DOI: 10.2307 / 2184045
  • –––, 1979, „Дилемата на затворника е проблем на новобранците“, Философия и публични въпроси, 8 (3): 235–240.
  • –––, 1981, „Теория на причинно-следствените решения“, Australasian Journal of Philosophy, 59 (1): 5–30. DOI: 10.1080 / 00048408112340011
  • Meek, Christopher and Clark Glymour, 1994, “Conditioning and Interveing”, British Journal for the Philosophy of Science, 45 (4): 1001–1021. DOI: 10.1093 / bjps / 45.4.1001
  • Нозик, Робърт, 1969 г., „Проблемът на Нюкомб и два принципа на избор“, в Никълъс Решер (съст.), „Есета в чест на Карл Г. Хемпел“, стр. 114–146, Dordrecht: Reidel.
  • Papineau, David, 2001, „Преразгледан евиденциализъм“, Noûs, 35 (2): 239–259.
  • Перла, Юдея, 2000, Причинно-следствена връзка: Модели, разсъждения и заключения, Кеймбридж: Cambridge University Press. [Второ издание, 2009 г.]
  • Поллок, Джон, 2006 г., Размишлявайки върху действащата роля: Логически основи за вземане на рационални решения, Ню Йорк: Oxford University Press.
  • –––, 2010 г., „Агент, свързан с ресурси, решава проблема с новодошлите“, Синтез, 176 (1): 57–82. Дой: 10.1007 / s11229-009-9484-1
  • Прайс, Хю, 1986, „Против теорията на причинно-следствените решения“, Синтез, 67 (2): 195–212. Дой: 10.1007 / BF00540068
  • –––, 2012, „Причиняване, шанс и рационално значение на свръхестествените доказателства“, Философски преглед, 121 (4): 483–538. DOI: 10.1215 / 00318108-1630912
  • Рихтер, Рийд, 1984, „Рационалност ревизиран”, Австралийски вестник по философия, 62 (4): 392–403. DOI: 10.1080 / 00048408412341601
  • –––, 1986, „Допълнителни коментари относно нестабилността на решенията“, Australasian Journal of Philosophy, 64 (3): 345–349. DOI: 10.1080 / 00048408612342571
  • Савидж, Леонард, 1954, Основите на статистиката, Ню Йорк: Уайли.
  • Skyrms, Brian, 1980, Причинно-следствената необходимост: Прагматично изследване на необходимостта на законите, Ню Хейвън, CT: Yale University Press.
  • –––, 1982, „Теория на причинно-следствените решения“, сп. „Философия“, 79 (11): 695–711. DOI: 10.2307 / 2026547
  • –––, 1990, Динамиката на рационалното разсъждение, Кеймбридж, МА: Харвардския университет.
  • Собел, Джордан Хауърд, 1994 г., Възприемайки шансове: есета за рационален избор, Кеймбридж: Cambridge University Press.
  • Спирит, Питър, Кларк Глимор и Ричард Схейнс, 2000, Причинно-следствена връзка, Предсказване и търсене, Второ издание, Кеймбридж, МА: MIT Press.
  • Спон, Волфганг, 2012, „Повръщане на 30 години дискусия: защо теоретиците на причинно-следствените решения трябва да са в едно поле“, Синтез, 187 (1): 95–122. Дой: 10.1007 / s11229-011-0023-5
  • Stalnaker, Robert C., 1968, “Theory of Conditionals”, in Studies in Logical Theory (American Philosphical Quarterly Monograph Series, 2), Oxford: Blackwell, 98–112. Препечатано в Harper, Stalnaker и Pearce 1981: 41–56. DOI: 10.1007 / 978-94-009-9117-0_2
  • –––, 1972 [1981], „Писмо до Дейвид Люис“, 21 май. Отпечатано в Harper, Stalnaker и Pearce 1981: 151–152. DOI: 10.1007 / 978-94-009-9117-0_7
  • Wedgwood, Ralph, 2013, „Решението на Гендалф на проблема с новодошлите“, Synthese, 190 (14): 2643–2675. Дой: 10.1007 / s11229-011-9900-1
  • Weirich, Paul, 1980, “Условната полезност и нейното място в теорията на решенията”, Journal of Philosophy, 77 (11): 702–715.
  • –––, 1985, „Нестабилност на решенията“, Австралийско списание за философия, 63 (4): 465–472. DOI: 10.1080 / 00048408512342061
  • –––, 2001, Пространство за решения: Многоизмерен анализ на полезността, Кеймбридж: Cambridge University Press.
  • –––, 2004, Теория на реалистичните решения: Правила за ненидални агенти при ненидални обстоятелства, Ню Йорк: Oxford University Press.
  • –––, 2015, Модели на вземане на решения: Опростяване на избора, Кеймбридж: Cambridge University Press.
  • Уилямсън, Тимоти, 2007, Философията на философията, Малдън, МА: Блеквел.

Академични инструменти

сеп човек икона
сеп човек икона
Как да цитирам този запис.
сеп човек икона
сеп човек икона
Вижте PDF версията на този запис в Дружеството на приятелите на SEP.
inpho икона
inpho икона
Разгледайте тази тема за вписване в интернет философския онтологичен проект (InPhO).
Фил хартия икона
Фил хартия икона
Подобрена библиография за този запис в PhilPapers, с връзки към неговата база данни.

Други интернет ресурси

  • MIT курс по теория на решенията, предлаган от Робърт Сталнакер.
  • Теория на решенията, от настоящото писане (3 октомври 2016 г.), сайтът Уикипедия има добро цялостно въведение в теорията на решенията и списък с препратки.

Препоръчано: