认知理论的连贯主义理论（二）
Lehrer的一致性的概念似乎与传统的相互支持的概念似乎没有太大。 如果一个人认为这样的理论是利用系统或全球一致性的概念，那么Lehrer的理论并不是传统意义的一致理论，因为，在Lehrer的观点中，“[C] oherence ...不是系统的全球特征”（1997,31），也不依赖于系统的全球特征（31）。 评论家可能怀疑有助于将会议反对意见与相互作用关系联系起来的提出的关系。 Lehrer的答案似乎是“与”的关系是“与”的关系，而不是说，“可推断的”：“[i] F对我来说更合理的是在我的接受的基础上接受一个比其他人相互冲突的索赔。系统，那么索赔更好地拟合或与我的验收系统更好地致敬”（116），因此“[a]相信可能对一个人完全合理，因为对其所属的系统的一些信念的关系，它与系统相互相干的方式，就像一个鼻子可能是美丽的，因为鼻子对脸部的一些关系，它适合面部的方式”（88）。 Olsson（1999）已经反对这个观点，指出，除非前者凭借增加后者的全球一致性，否则难以理解它意味着融入系统的意义。
Paul Thagard的理论显然受到传统一致性概念的影响，而是制定理论的具体方式使其具有稍微非传统风味，特别是考虑到其强调信仰之间的解释性关系。 像Rescher一样，Thagard采用基本问题，成为一组通常常见冲突的声称的哪些元素，使得Prima面部真理的状况为单一，可以作为可接受的。 但是，如果Rescher提出基于符号性的考虑选择可接受的真理的选择，Thagard建议使用解释性连贯性的这种目的。
据思达，Prima面部的真理可以凝聚（配合在一起）或“Incohere”（抗拒装在一起）。 第一种类型的关系包括解释和扣除的关系，而第二种类型包括各种类型的不相容性，例如逻辑不一致。 如果两个命题合作，这会产生积极的限制。 如果他们Incohere，结果是一个负限制。 通过接受两者或通过拒绝两者来满足两个命题之间的正约束。 相比之下，满足负约束意味着接受一个命题，同时拒绝另一个命题。 作为旋曲面的“一致性问题”看到它，是将初始命题的初始命题分成那些被接受的那些，并且以大多数限制的方式被拒绝的那些。 思加呈现出几种不同的计算模型，用于解决一致性问题，包括基于神经网络的模型。
如何获得相干性的可接受性，更准确地说，在思达的“解释性原则”中编写了编码（Thagard，2000）：
原理E1（对称性）
解释性连贯性是对称关系。 也就是说，两个命题A和B同样互相凝聚。
原则E2（解释）
假设与它解释的内容，它可以是证据或另一个假设。
假设在一起解释了一些其他命题彼此互相凝聚。
解释某事的假设越多，连贯程度越低。
原理E3（类比）
类似的假设，解释了类似的证据伙伴。
原理E4（数据优先权）
描述观察结果的命题是他们自己的可接受程度。
原理E5（矛盾）
矛盾命题彼此不连贯。
原理E6（比赛）
如果A和B均解释一个命题，并且如果A和B不被解释地连接，则A和B彼此相连（A和B被解释地连接，如果一个人解释另一个或者它们一起解释某事）。
原理E7（接受）
在命题系统中，主张的可接受性取决于其与它们的一致性。
原理E4（数据优先权）显示岩曲园的理论不是纯粹的一致性理论，因为它给出了一些认知的优先权对观察信念，使其成为一种弱大基础主义的形式，即一些命题有一些初始认识的观点支持除了一致性。 此外，Thagard的理论基于二元连贯性/不连贯关系，即两个命题之间的关系。 他的基本理论并不能够以必要的方式处理涉及的不兼容，以上两个主张。 但是，这种排序的不兼容可能很好，如上三个命题的例子“简比玛莎高”，“玛莎高于凯伦”，“凯伦高于简”。 尽管如此，思加州报告了转换约束满足问题的计算方法的存在，其限制涉及两个以上的元素涉及只有二元限制的问题，得出结论认为他的相干性表征是原则上以处理更复杂的原则上足够了。非必下约束的一致性问题“（泰国诗州2000,19）。 Thagard（2009）认为，解释性一致性与（近似）真理之间存在联系，在那里解释包括描述因果机制。 其他几位作者具有强调解释性关系的重要性的主张相干理论。 参见，例如，Lycan（1988,2012），并为邮政解释性的邮政辩护，邮政邮政（2014）。 还与思达的工作有关的是苏珊海卡的所谓的桥接者理论，它借鉴了一致性合理（具有基础主义成分）和填字游戏解决方案（Haack，2009）之间的拟议类比。
5.通过划伤的一致性理由
近年来相干理论的可争议最大的发展是C. I. Lewis的工作和研究计划，他通过将一部分连贯性理论转化为概率语言的启发。 应符合概率函数的概率函数在符合概率微积分的公理的意义上区分开。 我们与此处关注的一致性理论是应用这种相干概率函数，以模拟一致性的相干性，作为相互支持，协议等。因此，“概率相干性”意味着在标准贝叶斯理论中的其他方式。 相干理论的概率翻译使得可以使用数学精度来定义概念并证明结果。 它还导致概念的可转让性和结果跨越各地的概念和结果，例如在一致理论和确认理论之间，因为它在科学哲学中研究。 因此，一致性的研究已经发展成为一个跨学科研究计划，与科学，认知心理学，人工智能和法律哲学的联系。 本文的其余部分将致力于该主题的最近转型。
介绍刘易斯关于一致性的角色，考虑到1946年书中“独立地讲述了同一故事的相对不可靠的证人”的着名段落：
对于这些报告中的任何一个单独服用，它确认报告的程度可能会轻微。 并且，报告的可能性也可能很小。 但报告的同时通过熟悉的概率决定原则建立了他们的普遍性的高可能性：在任何其他假设比真实讲述的情况下，这项协议极不可能; 任何一个虚假证人的故事可能会告诉出一个非常大的许多同样可能的选择。 （它与一个非常大的大理石的连续图纸的不可能性相当，每个大理石都会产生很多人的一个白色大理石。）以及本身与本协议一致的一个假设变得不可想得可相容。 （346）
虽然刘易斯使个人报告不需要非常可靠，但在隔离方面被认为是一致性的，但他坚定地致力于认为他们的信誉不一定。 他写道，在他对来自记忆的报告的讨论中，“[i] f ......没有初始推定，附着在毫显示的......然后没有其他此类项目的一致性会导致任何最终的信誉”（357）。 换句话说，如果集合中的信仰没有初始可信度，那么就不会有任何理由观察该集合的一致性。 因此，刘易斯正在倡导弱的基础主义而不是纯粹的一致性理论。
在与刘易斯的明显协议中，Laurence Boyjour（1985,148）写道：“决定了真理的假设，作为他们协议的唯一可用解释。” 然而，Bonjour继续拒绝刘易斯关于需要积极的前进信誉的观点：“[W]帽子刘易斯没有看到，这是他自己的[证人]的例子非常令人信服地表现出不需要的不可行证程度或信誉。（148）。 Bonjour在这里显然谴责刘易斯声称，除非来源最初是可信的，否则一致性不会有任何信心提升能力。 Bonjour正在提出连贯性可以发挥这种作用，即使没有先行的证人，只要目击者独立地提供报告即可。
若干作者反对这一主张Bonjour的主张，如果独立报告缺乏个别可信度，那么一致性对报告内容的可能性没有任何影响。 迈克尔·Huemer（1997）给出了这一效果的第一个论点。 在奥尔森（2002年）中介绍了同一静脉中的更一般证明。 以下是两个证词的特殊情况的后者争论的草图，基本上在Huemer术语（2011）术语中。 在下文中，假设所有概率严格地在0到1之间。
让E1成为第一个见证报告的命题，并让E2成为第二个见证报告的命题，即A.考虑以下条件：
有条件的独立性
p（e2|e1，一个）= p（e2|a）
p（e2|e1，¬a）= p（e2|¬a）
nonfoundationalism
p（a|e1）= p（一）
p（a|e2）= p（一）
一致性理由
p（a|e1，e2的）＞p（一）
有条件的独立性旨在捕捉认为证词是独立的想法，因为证词之间没有直接影响。 证词的概率仅受到其报告的事实的影响，这意味着一旦给出了这一事实，这种“屏幕截止了”个人证词之间的任何概率影响，使它们彼此无关紧要。 非义理主义指出，证词本身都不会赋予任何理由：假设一个单一证人已经证实了对A的可能性没有影响。最后，一致性地说明了证词，当合并时，为A提供理由。
Lewis和Bonjour之间的辩论可以作为这三种条件的联合一致性的辩论重建。 Bonjour正在声称条件是共同一致的，即使在非义主义主义的背景下，即使在非法主义的背景下，条件独立的一致性就是遵循的，而刘易斯正在拒绝这些索赔。 奥尔森（2002）设立了，如果在这些条款中被争吵，则刘易斯被证明是正确的。 从有条件的独立和非福特主义，通过贝叶斯定理，这是
p（a|e1，e2的）= p（一）
因此，结合集体独立但个人无用的见证，但是一致，不断发挥任何有用的东西。 （如奥尔森，2005年所述，第3.5节，这一事项有点复杂，因为刘易斯通过了比有条件独立性较弱的独立概念。讽刺意味着，刘易斯较弱的概念结果与组合相兼容非义主义与一致性理由。）
非福特主义应与以下条件形成鲜明对比：
弱大基础主义
p（a|e1）＞p（一）
p（a|e2）＞p（一）
弱的基础主义本身并不是必要的一致性理由：在概率理论中是常识的，即使两条证据每个都支持给定的结论，那么如果它们组合，支持可能会消失，甚至变得难以证实。 然而，在有条件的独立性的背景下，弱大基础主义确实意味着一致性。 实际上，在这种情况下，联合的证词将在比标题单独做出的结论时更加支持。 正如James Van Cleve（2011）所确认的那样，这些考虑所支持的结论是，一致性可以提高已经存在的理由或可信度，而不会从头开始创造这样的理由或可信度。
有各种方法可以从这种概率攻击中拯救相干理论。 最激进的策略是为了驳回概率框架，因为完全不适合连贯主义。 这种反应的独立原因可以在思达的工作中找到（例如，泰铢2000年和2005年）。 在这种情况下，不太激进的方法是避免任何概率理论的毯子解雇，但拒绝了麻烦证明的一个场所。 这是最近由Huemer采取的策略，现在考虑他的1997年概率驳斥的一致主义，误解（Huemer 2011,39，脚注6）。 虽然他认为连贯的理由正确地捕捉到最小的一致性感，但他报告了对条件独立和非义主义主义的不满（他的后者的术语是“强烈的非福特主义”）。 Huemer现在认为独立于直观的意义，是由条件P（E2 |e1，A）＞P（E2 |e1，¬A）捕获的更好。 此外，他采用术语中的条件p（a`e1，¬e2）= p（a）或“弱非义主义”，是不适于非漂白性直觉的不合适的解释（a`e1）= p（a）。 他继续表明，他们与连贯性的理由共同一致：有满足所有三种条件的概率分布。 因此，所观察到的三个原始条件不一致的一致性威胁的立即威胁已经中和，即使批评者可能指出辩护是薄弱的，因为尚未表明这两个新条件遵循一致性。
无论Huemer的新条件可能拥有什么，他们在文献中的站立都与原始条件相当。 例如，有条件的独立性是一种极其强大而直观的概念，这已经在哲学和计算机科学的许多领域富有成效，这是贝叶斯网络理论（Pearl，1985）的最壮观的例子。 同样，非义者条件仍然是最广泛使用的 - 许多人会以概率理论的语言说明陈述的最自然，证明不能支持作证的那样。 因此，似乎将连贯性的挽救在概率理论被标准应用的方式中脱离。 Roche（2010年）从另一个角度批评非芬特主义。 在他看来，Bonjour的密切阅读揭示了后者只需要证人报告缺乏个人可信度，即P（A | II）= 0.5，而不是在P（a ||）= p（a）的意义上，这是我们所召唤的条件非义的主义。 由于前者不征得后者，连贯的是他们遵循Bonjour的程度，不必担心有条件独立，非福特主义和一致性理由的联合不一致。 尽管如此，如果作为一般性表征，缺乏初始信誉缺乏初始信誉的意味着是非标准，最终可能会更加慈善，以解释Bonjour，没有订阅它。 为了阐述这一点，读者被提到Olsson（2005,65），脚注4.在后来的作品中，Bonjour已经从他的原始连贯主义位置逐渐缩回（例如，Bonjour 1989和1999）。
6.概率的一致性措施
我们记得刘易斯的定义一致性或一致性，而不是任何旧的命题，而是对于一系列所谓的事实。 捕捉此思想的一种方法是奥尔森（2005）中引入的推荐系统的概念。 推荐系统S是一个集{⟨e1，a1⟩，...，⟨en，an⟩}，其中ei是一个效果的报告，即ai是真的。 我们会说AI是报告ei的内容。 推荐系统S = {⟨e1，a1⟩，...，⟨en，an⟩}的内容是订购的报告内容⟨a1，...，aN .. 通过这种推荐系统的相干性C（S），我们将意味着其内容的一致性程度。 BOVENS和HARTMANN（2003）提出了类似的表示，所谓的事实就订购套件而定。
为了说明这些概念，考虑一个案例，其中所有证人报告完全相同的东西，例如，约翰在犯罪现场。 这将是一个（高度）连贯的报告集的范式案例。 现在将这种情况对比其中只有一个证人报告这一点。 这将是直观而不符合连贯的情况。 实际上，将一致性的概念应用于只有一份报告的案例似乎似乎没有意义（除了一切一切都与本身的琐碎意义）。 让一个成为命题“约翰在犯罪现场”和E1，......，Z，Z，即相应的报告，这种直观的差异可以表示为两个推荐系统之间的差异：s = {⟨e1，a⟩，...，⟨en，a⟩}和s'= {⟨e1，a⟩}。 相反，如果相干施加的实体所应用的实体被表示为简单的非结构化集，则讨论所讨论的一个示议赛集合将在具有作为其唯一成员的集合方面给出相同的正式表示。
由（概率）相干措施，如订购的命令集所定义，意味着任何数值测量C（A1，...，AN）完全定义为A1，...，（及其布尔组合）和标准的概率算术业务（Olsson，2002）。 该定义使一组证人的一致性报告了报告内容（及其布尔组合）的概率的函数。 Huemer（2011,45）是指这一后果作为内容确定论文。 我们将返回第8节中本论文的地位，与最近的一致性结果有关。 对任何一致措施的合理约束是订购集的一致性应与列出内容命题的特定方式无关。 因此，每当⟨b1，b2，...，bn⟩是⟨a1，a2，...，an⟩的排列时，C（⟨b1，b2，...，bn⟩）= c（⟨b1，b2，...，bn⟩）。 这是一种正式的方式，说明相关组中的所有命题都应被视为认知等于。 下面将讨论的所有措施都满足这种情况。
我们的出发点将试图确定具有其联合概率的集合的一致性：
c0（一个，b）= p（a∧b）
但是，很容易看到这不是一个合理的建议。 考虑以下两种情况。 案例1：两个证人指出了同一个人作为犯罪者，约翰说。 案例2：一个证人指出了约翰或詹姆斯做到了它，约翰或玛丽的另一个见证了。 由于两种情况下联合概率相同，因此等于约翰的概率，它们通过C0测量而产生相同程度的相干性。 然而，第一次案例中的报告从预设的角度比PREASYSTEMATIC的角度更加连贯，因为证人处于完全协议。
处理该示例的一种方法是将相干性定义为相对重叠，以下意义（玻璃2002，奥尔斯森2002）：
c1（一个，b）=
p（a∧b）
p（a∨b）
C1（A，B）也接受在0和1之间的值，测量分配给A或B的总概率质量均落入它们的交叉点。 仅if且仅在P（a∧b）= 0时，即，仅在案例A和B根本中，即仅在P（a∧b）= p（a∨b）中，即，以便，即B一致。 该措施是简单的概括：
c1（a1，...一个）=
p（a1∧...∧an）
p（a1∨...∨an）
无论所涉及的证人数量如何，该措施都会分配相同的一致性值，即1，到所有协议的所有情况。 反对这可能会反对这一点在许多人中比少数人之间的协议更加连贯，这是由Shogenji（1999）引入的以下替代措施所核算的直觉：
c2的（一个，b）=
p（a|b）
p（一）
=
p（a∧b）
p（一）×p（b）
或者，因为Shogenji建议概括它，
c2的（a1，...，一个）=
p（a1∧...∧an）
p（a1）×...×p（一）
很容易看出，这项措施是敏感的，在我们建议的情况下，在总协议的情况下报告数量：n同意报告对应于1/p（a）n-1的连贯性值，这意味着当n接近无穷大，所以一致的一致性。 与其他措施一样，C2（a，b）等于0如果且仅当a和b不重叠时。 Shupbach（2011）中介绍了Shogenji测量的替代概括。 然而，无论其哲学优点，Schupbach的提议都比Shogenji的原始建议更复杂。 Akiba（2000）和Moretti和Akiba（2007）为Shogenji措施提高了许多担忧，并且普遍认为它们似乎似乎是追求的，假设连贯性的概念有趣地适用无序的命题，假设我们发现上面有问题的理由。
C1和C2也可以对其对所涉及的命题的特异性的敏感性形成鲜明对比。 考虑两种情况。 第一个案例涉及两个证人声称约翰犯下犯罪的证人。 第二个案例涉及两个证人，使得脱臼索赔的较弱宣称约翰，保罗或玛丽犯下了罪行。 哪一对证人正在提供更加连贯的套件？ 理性的一种方法如下。 由于两种情况都涉及完全同意证词，因此相干程度应该是相同的。 如果我们应用C1，这也是我们获得的结果。 但是，人们可以维持，因为前两个证人同意更具体的某些特定的个人的内疚 - 即连贯程度应该更高。 如果我们应用C2，这就是我们得到的。 在对和解时，奥尔森（2002）建议C1和C2可以捕获两种不同的一致性概念。 虽然C1测量一套的一致性，但C2更合理，因为衡量协议的衡量标准。
