Нет. Эти предложения означают довольно-таки разные вещи, они передают разницу в том, как я ”ощущаю” вероятность того, что мои убеждения — ложь.
О… Ты утверждаешь, что ты ощущаешь, но ты не веришь в это. Как сказал Витгенштейн, «если бы существовал глагол, означающий „ошибочно верить“, то он бы не имел никакого значащего первого лица, настоящего времени изъявительного наклонения».
И вот как раз то, что я имею в виду, разговаривая о качественном рассуждении как об источнике проблемы. Дихотомия между верой и неверием, будучи двоичной, похожа на дихотомию между истиной и неистиной, и это приводит к путанице.
Но давайте попробуем использовать количественное рассуждение. Предположим, что я присваиваю 70% вероятности утверждению, что снег — белый. Это означает, что я думаю, что есть около 70% вероятности того, что предложение «снег белый» окажется истиной. Если это предложение — истина, является ли истиной моё присвоение 70% вероятности этому предложению? Оно более истинно, чем было бы, если бы я присвоил 60% вероятности, но не столь истинно, как если бы я присвоил 80%.
Говоря о соответствии между присвоением вероятности и реальностью, будет лучше использовать слово «точность» вместо слова «истина». «Точность» звучит более количественно, как стреляющий лучник: как близко к центру цели попадёт присвоение вероятности.
(English), существует весьма натуральный способ оценить точность присвоения вероятности при сравнении с реальностью: достаточно взять логарифм вероятности, которая была присвоена действительному положению дел.Таким образом, если снег — белый, то моё убеждение «70%: снег белый» будет оценено
как −0,51 бит: log2(0,7) = −0,51.Но что, если снег не белый, если я присвоил действительному положению дел 30% вероятности? Если «снег белый» — ложь, моё убеждение «30%: снег не белый» даст −1,73 бита. Отметьте: -0,51 > −1,73, то есть в этом случае моё предсказание хуже.
Как оценить точность моих убеждений? Мои ожидания можно оценить как 70% * −0,51 + 30% * −1,73 = −0,88 бит. Если снег белый, то мои убеждения окажутся более точными, чем я ожидал. Если снег не белый, то мои убеждения окажутся менее точными, но, в любом случае, мои убеждения не будут иметь
И это ни в коем случае не стоит путать с выражением «я назначаю 70% убеждённости утверждению, что снег белый». Я могу быть убеждён, что
То, что я не уверен в цвете снега, не означает, что я не уверен в моих
Сравните эту вероятностную ситуацию с качественным рассуждением, в котором я просто верил, что снег белый, и верил, что я верю, что снег белый, и верил, что «снег белый — истина», и верил, что «моё убеждение, что „снег белый — истина“ — верно», и т.д. Поскольку все вовлечённые величины равны 1, их легко перепутать.
В то же время, вы можете легко упустить эти различия в качественном выводе, если начнёте думать «снег белый с вероятностью 70%» — истина», что является ошибкой типизации. Это истинный факт о вас, о том что вы верите в «70%: снег белый»; но это не означает, что присвоение вероятности является истинным. Вера наберёт либо −0,51, либо −1,73 бита точности, в зависимости от действительного положения дел в реальности.
Знатоки увидят в утверждении «снег белый с вероятностью 70%» — истина» ошибку мышления, выражающуюся в том, что вероятность находится в голове
. наши убеждения о мире выглядят как мир, и наши убеждения о наших убеждениях — как наши убеждения. Когда вы смотрите на мир, вы ощущаете убеждение изнутри. Когда вы замечаете, что вы верите во что-то, вы ощущаете убеждение об убеждении. Таким образом, если ваши внутренние представления об убеждениях, и об убеждениях об убеждениях отличаются, то вы с меньшей вероятностью перепутаете их и ввалитесь в ошибку проецирования ума. Я надеюсь.