科学解释的因果方法（三）

一个密切相关的问题是：细节细节可以与解释性有关，因为这些细节的变化可能对解释性有所作为，但也可以是这些细节有时可以从或呈现出来的条件的情况通过其他更粗糙的粒化变量（或大约是SO），其提供更少的细节，如伍德沃德2021中所述。例如，热力学变量可以近似彼此截取统计机械变量。 在这种情况下，它是省略（对完整性允许的规范省略的规范），只要包括更粗粒但筛选细节更加细粒细节即可更加细粒细节？

干预主义账户，至少以伍德沃德（2003年）描述的形式，Hitchcock和Woodward（2003）提供了对解释性深度的稍微不同的处理。 一些候选人的解释将没有任何W问题，因此根本无法解释。 在此阈值下方的解释可以在良好或深度的程度上不同，这取决于它们提供更多而不是与回答有关解释性的问题的更少信息 - 因此有关解释性常见问题所取得的更多信息。 例如，在伽利略法v =gt�v =gt�v =gt�v =gt�v =gtō= in的情况下对地球表面附近的行为的解释比牛顿的着心法则不那么深，因为后者明确落下的速度取决于秋季的质量地球和地球上方的距离。 也就是说，牛顿的解释提供了关于秋季的速度如何不同的问题，如果地球的质量不同，如果身体从地球表面落下的大幅距离等等，那么回答更多的W问题比解释吸引力伽利略的法律。

此帐户将一般性与解释性深度相关联，但此连接仅适用于特定类型的一般性。 考虑伽利略法和博伊尔法律的联合。 在一个明显的意义上，这种结合比伽利略的法律或博伊尔的法律单独采取的方式更为一般 - 更多系统将满足伽利略法的前进或博伊尔法律的前提，而不是单独的这些概括。 另一方面，给定具有由特定气体所施加的压力P的解释，联合法将不再涉及P取决于博伊尔的法律。 换句话说，加入伽利略的法律不允许我们回答任何关于压力的任何额外的W-问题，而不是仅由博伊尔的法律回答。 出于这个原因，这一版本的干预措施法官认为，尽管有一个感觉更普遍（Hitchcock＆Woodward 2003），但相结论的干预措施不会提供对P的更深入的解释。

为了更详细地开发这个想法，让我们说概括的范围与泛化适用的不同系统或类型的系统数量有关（从此，系统满足概括的前提和后果）。 然后，干预者分析声称，更大的范围本身对解释性深度没有贡献。 伽利略和博伊尔法律的结合与单独的法律相比具有更大的范围，但它没有提供更深入的解释。

作为另一个，也许更有争议的，插图考虑一组概括N1，即成功解释（通过干预标准）一种神经回路的行为仅在某种动物k的动物中发现。 如果在许多不同种类的动物中发现这种神经电路，或者如果n1有更多的情况 根据审议深度的干预人员治疗，这个问题的答案是“否”（伍德沃德2003：367）。 N1应用的这种延伸仅仅增加了范围。 学习N1适用于其他种类的动物并没有告诉我们原始电路的行为取决于N1仅适用于单一动物的东西的信息。

有趣的是，对各种概括的解释性凭证的哲学讨论通常假设（也许默许地），更大的范围（或者甚至有可能的潜在范围，可能只是在可能的形而上言 - 而不是实际系统概括会适用）本身有助于解释性的善良。 例如，FODOR和许多其他人争论民间心理学的解释价值，理由是其概括不仅适用于人类，而且适用于这些存在适当的结构的系统（也许某些AI系统，玛勒迪人，如果适当地与人类相似等）（福戈1981：8-9）。 深度的介入主义治疗否认有任何理由认为民间心理学的解释性在以上的情况下更好，而不是它仅适用于人类。 作为另一插言，WeSlake（2010）认为，如果存在上层解释适用的系统，则上层概括可以提供比较低级别的概括的更好或更深入的解释。较低级别的解释没有（2010：287），在这种情况下，在申请更广泛的系统的意义上，上层解释更为一般。 例如，对于一些由热力学定律管辖的一些系统，潜在的微理论是牛顿力学和其他“可能的”或由相同的热力学定律管辖的实际系统，正确的潜在的微观理论是完全不同的。 然后，根据Weslake，热力学提供比两个微理论中的任何一个更深刻的解释。 这也是一个参数，它识别更大的深度，范围更大。 关于深度的潜在的直觉是说话，与斯特朗文森的相反，因为他可能会得出结论，即在这种情况下，如果不同的实现微系统是实际的，热力学的概括会缺乏因果凝聚力。

本节重点是最近讨论在评估因果解释深度的评估中提供更多潜在的细节和一般性（在该概念的几种解释）中发挥的角色。 可以说是有许多其他维度的深度，我们不讨论 - 读者称为Glymour（1980），Wigner（1967），Woodward（2010），Deutsch（2011）中的许多其他人。

5.非因果和数学解释

我们上面指出的是，近来有很大的兴趣是关于是否存在非因果解释（“品种”为何）或者是否对所有解释是因果的问题。 虽然此条目未详细讨论非因果解释，但这个问题提出了关于是否有一般可能被说明是什么对“因果”的解释的问题的问题。 在下文中，我们审查了一些关于因果/非因果对比的提案，包括摘要从前一节中描述的理论细节有所了解的想法。

我们将遵循本课题的哲学文学，专注于候选人解释，以在经验科学中瞄准实证解放性的候选人解释，但（它被声称）解释这些非因果关系。 与数学内的解释形成鲜明对比，因为一些数学证据被视为解释性（数学事实）。 实证科学中的非因果解释的叙述通常关注似乎“数学”的解释因素，从较低级别的因果细节和/或与通过依赖关系的解释性目标有关，即使是非经验的依赖关系解释目标似乎是经验索赔。 共同建议是，呈现出这些特征中的一个或多个的解释，符合非因果关系。 据称的例子包括对数学事实的上诉，以解释生物系统中的各种特征，例如蝉的素数寿命周期，蜜蜂蜂窝的六边形形状，以及向向日葵头上的种子进行了描述通过黄金角度（Baker 2005; Lyon＆Colyvan 2008; Lyon 2012）。 额外的插图是Lange的索赔（例如，2013：488），人们可以解释为什么23个草莓不能在三个孩子中均匀地划分为33个孩子，其中23甚至没有均匀地默认。 据称，在这些情况下，解释感兴趣的结果需要吸引人的数学关系，这在前者是非偶然的意义上是不同于因果关系的数学关系，并且某些数学理论的一部分（例如，算术，几何，图论，微积分）或一些数学公理系统的结果。

密切相关的想法是除了吸引数学关系之外，从较低水平的细节吸引数学关系，暗示虽然这些细节可能是因果的，但是由于这些细节可能被认为是非因果的解释。 是否有可能遍历Königsberg城市的每个桥梁一次（以后只是“遍历”）是一个非常讨论的例子。 euler提供了一种数学证据，即这种可推动性可以取决于关于桥接的连接性的更高级拓扑或图形理论特性，而不是系统的任何较低级别的因果细节（欧拉1736 [1956]; PINCOCK 2012）。 这种解释性模式类似于文献中的其他拓扑或网络解释，尽管虽然从较低级别的因果细节（Huneman 2012; Kostic 2020; Ross 2021b）抽象。 非因果解释的其他候选者是最小的模型解释，其中至少一些或可能所有因果细节都用于解释为什么在某些方面（Bablyman 2002 Bardman 2002; Chirimuuta 2014; Chirimuuta 2014;罗斯2015;以及科学模式的进入）。

还有其他账户（不一定与上述那些不一致）试图在没有其他特征的情况下表征一些非因果解释（除了上述那些）。 伍德沃德（2018）讨论了两种类型的病例。

（5.1）解释者中引用的因素的案件是不可能的物理干预目标，尽管我们仍然可以问那些因素是否不同的情况。（5.2）案件，尽管解释者中的因素是干预措施的目标，但是解释者和解释性之间的依赖关系是“数学”而不是偶然的。

（5.1）的一个例子是一个声称的解释，将稳定行星轨道的可能性与空间给定的天然假设的维度，稳定的轨道在三维空间中，但在大于三维的空间中不可能，因此这个意义上稳定轨道的可能性似乎取决于空间的维度。 （用于讨论，参见1917年Ehrenfest;Büchel1963 [1969]; Callendar 2005）。 假设不可能介入以改变空间的维度，这解释（如果这是它的）被视为在干预者框架内的非因果，因为这是不可能的。 换句话说，对可能干预措施的目标的解释和吸引可能涉及可能干预目标的因素的因素之间的区别被认为是在因果和非因果解释之间标记一个分界线。

在第二组案例（5.2）中，有因素中引用的因素可以在干预措施下改变，但这种财产与解释性之间的关系是非偶然的和“数学”。 例如，肯定可以干预以改变Königsberg中的桥梁的配置，并以这种方式改变其遍历，而是桥接配置与其纵向性之间的关系，就像我们所看到的那样，这是非偶尔的。 前面提到的许多例子 - 蝉，蜜蜂和向日葵案件 - 是相似的。 在这些情况下，解释者与解释之间的依赖关系的非偶于特征被声称将这些解释标记为非因果。

上面讨论的许多候选人的一个特征（以及可争议地从非因果解释区分因果的另一个考虑因素）是，非因果解释似乎似乎可以解释为什么某些结果是可能的或不可能的影响（例如，在不同尺寸的空间中可能或不可能在不同尺寸的空间中进行稳定的轨道，为什么可以或不遍历各种桥接配置）。 相比之下，它们似乎涉及它们所涉及的一系列结果，所有这些都是可能的，而是解释为什么实现了与替代方案形成对比的一个这样的结果（为什么电场具有一定的强度而不是某种替代强度。）

虽然许多人已经采取了上述例子来表示不上述非因果，数学解释的清晰案例，但其他人认为这些解释仍然是因果关系。 关于因果解释的这种膨胀位置的一个例子是Strevens（2018）。 根据StrEvens，Königsberg和其他示例是数学扮演一个仅仅代表性的案例，例如代表世界上因果过程的运动的差异制造者的作用。 strevens是指这些“非跟踪”解释，它识别可以解释其最终结果的因果过程的限制，但不是对它们所采取的确切路径（Strvens 2018：112）。 对于Strvens，Königsberg的案例中所示的拓扑结构捕获有关因果结构或因果影响的网络的信息 - 以这种方式与解释相关的信息虽然摘要，但是被声称是因果的。 虽然这个论点是暗示的，但一个打开的问题是风力内容账户如何捕获其中一些案例涉及对不可能的解释，在那里不可能的来源并不明显“结构”（Lange 2013,2016）。 例如，均匀划分23到3的不可能性似乎是结构影响一些因果过程的方式的结果。[16]

除了刚刚描述的示例和考虑之外，哲学文献还包含许多其他提议的因果和非因果解释之间的对比，伴随着如何对特定情况进行分类。 例如，清醒（1983）声称“均衡解释”是非因果的。 这些是通过表明该结果来解释结果，因为它是平衡（或更好，独特的均衡），其中大量不同的更多具体过程中的任何一个都会导致该结果。 作为一名插图，对于满足某些额外条件的性再生种群（见下文），自然选择将产生平衡，其中有相同数量的男性和女性，尽管产生了这一结果的详细路径（其概念事件导致男性或女性）将会产生不同的场合各不相同。 这里的潜在直觉是因果解释是跟踪特定轨迹或具体过程的因果解释，而均衡解释不这样做。 相比之下，在延长意义（Strvens 2008：267）中，陶动系理论将至少一些均衡解释为因果关系。 至少以伍德沃德（2003）所述的表格账户的干预账户也持有均衡解释，在提供关于均衡本身取决于的程度上的情况下是因果的。 （即干预人员框架采取了解释性的，为什么这种均衡而不是一些替代的均衡获得。）例如，性比率均衡取决于这些因素，作为产生每种性别所需的父母投资的数量。 所需投资的差异可能导致均衡，其中雄性和女性数量不等。 在干预账户中，父母投资是性别比的原因之一，因为它对均衡实现了均衡的差异。 干预账户能够达到这一结论，因为只要对父母投资的相对“摘要”因素，就像导致的原因一样，这些因素可以系统地与结果相关的改变有关。 因此，与上述一些帐户相反，干预主义不认为原因是解释性因素的抽象，以将其解释为因果的条形。

还有相当大的讨论是否在认知心理学和认知神经科学中发现的算法和认知神经科学的计算解释，以通过计算将输入与输出相关的输入是因果的或机械的。 许多倡导者（Piccinini 2006; Piccinini＆Craver 2011）的理解模型的解释已经认为这一解释是最好的机制草图，因为他们对实现（例如神经生物学）细节来说很少或根本没有。 由于这些作家倾向于处理“机械解释”，“因果解释”甚至“解释”作为共同扩展，至少在生物医学科学中，他们似乎没有对非因果解释的概念留下的空间。 通过对比度计算解释，只要他们正确描述了在输入的干预措施（Rescorla 2014）下的输出方式时都会被干预者灯计入因果灯。 但是计算模型的其他分析表明，它们与非因果形式的解释（Chirimuuta 2014,2018）类似。

6.其他问题

除了上面讨论的作者之外，还有大量的近期工作与我们缺乏讨论空间的因果解释。 有关额外的作用，可以在因果解释中的抽象和理想化的作用（以及解释中的各种抽象和理想化的存在意味着它是非因果的）看Janssen和Saatsi（2019），Reutlinger和Andersen（2016年），Blanchard（2020），米（2021）和吡克（2022）。 另一组问题已经获得了大量近期关注的问题涉及存在不同“水平”的语境中的因果解释（蔓越师和Bechtel 2007; Baumgartner 2010; Woodward 2020）该文献解决了以下排序的问题。 完全可以有“上层”的因果，或者所有因果行动发生在一些较低的微妙水平，上层变量随便惰性吗？ 可以有“交叉级别”因果关系 - 例如，从上层到下层的“向下”的因果关系？ 最后，除了第4节中讨论的解释性深度的工作之外，还有大量关于不同类型的因果索赔的区别的最新工作（伍德沃德2010;罗斯2021A;罗斯和伍德沃德2022）和罗斯和伍德沃德2022）和造成一些原因更具原因重要的比其他人（例如，Potochnik 2015）。