形式認識論

形式認識論は、決定理論、論理学、確率論、計算可能性理論の形式的手法を用いて、認識論的に関心のある問題をモデル化し、推論する。^{[ 1 ]}この分野の研究は、哲学、コンピュータ科学、経済学、統計学など、複数の学術分野にまたがっている。形式認識論の焦点は、伝統的な認識論とはやや異なり、知識、懐疑論、正当化の問題の分析よりも、不確実性、帰納、信念の修正といったトピックに多くの注目が集まっている。^{[ 2 ]}形式認識論は、何が知られ、信じられているか、そしてどのように知られているかの量的性質を研究するという意味での認識論であるのに対し、伝統的な認識論は、なぜ私たちが知っていることを（私たちが知っていると信じて）知っているのか、「知識」の意味は正確には何なのか、そしてそれらの仮定の帰結を理解しようとする。^{[ 3 ]}

形式指向の認識論者は、形式論理と確率論の出現以来（あるいはそれ以前から）研究を続けてきたが、共通の学問分野として組織化されたのはごく最近のことである。^{[ 2 ]}この人気の高まりは、2004年からブランデン・フィテルソンとサホトラ・サルカーが毎年開催している形式認識論ワークショップ^{[ 4 ]}、および2002年からヴィンセント・F・ヘンドリックスが主催しているPHILOG会議（哲学的論理とその応用に関するネットワーク）^{[ 5 ]}に起因すると考えられる。カーネギーメロン大学の哲学部は、論理学と形式認識論に関する夏季講習を毎年開催している。2010年には、同学部は形式認識論センターを設立した。^{[ 6 ]}

ベイズ認識論は形式認識論の分野における重要な理論である。^{[ 7 ]}その起源はトーマス・ベイズの確率論の研究にある。ベイズ認識論は、信念は徐々に形成され、信念の強さは主観的確率として記述できるという考えに基づいている。^{[ 8 ]}そのため、信念は合理性の規範として機能する確率論の法則に従う。^{[ 9 ]}これらの規範は、任意の時点での信念の合理性を規定する静的制約と、合理的な主体が新しい証拠を受け取ったときに信念をどのように変更すべきかを規定する動的制約に分けられる。これらの原理の最も特徴的なベイズ的表現は、ダッチブックの形で見られる。ダッチブックは、どの確率事象が発生しても主体が損失を被る一連の賭けを通して、主体の非合理性を説明する。ベイズ主義者はこれらの基本原理をさまざまな認識論的トピックに適用してきたが、ベイズ主義は伝統的な認識論のすべてのトピックを網羅しているわけではない。例えば、科学哲学における確証の問題は、ベイズ条件付け原理によってアプローチすることができ、証拠が理論の真である可能性を高める場合に、その証拠は理論を確証すると考える。一貫性の概念を確率の観点から定義するための様々な提案がなされており、通常は、2つの命題が互いに中立的に関連している場合よりも、それらの結合の確率が高い場合に、それらの命題は一貫性を持つという意味である。ベイズ的アプローチは、例えば証言の問題や集団信念の問題に関して、社会認識論の分野でも成果を上げてきた。ベイズ主義は、いまだに完全には解決されていない様々な理論的反論に直面している。^{[ 10 ]}

形式認識論の研究は、形式的な数学的手法と認識論的分析の統合によって統一された幅広いトピックを包含しています。研究分野には、帰納論理や意思決定理論を含む 拡張推論、合理的なエージェントが外部からのフィードバックに基づいて推論を更新する方法をモデル化する信念修正理論、ゲーム理論、確率論および統計学の基礎などが含まれます。その他の関連トピックには、アルゴリズム学習理論や計算認識論、信念や不確実性といった認識状態の形式モデル、整合性や確証の形式理論、信念や行動のパラドックスに対する形式的アプローチなどがあります。

形式認識論の研究は、いくつかの形式的学問分野のツールを活用しています。サベージ（1954）やジェフリー（1965）らによって発展した意思決定理論と主観的期待効用は、いずれも合理的な選択と信念の更新の数学的モデルを提供します。^{[ 11 ] [ 12 ]}これらのツールは、現代の形式認識論の研究において、不確実性の下での信念の修正、一貫性、および行動を分析するために応用されています。  

マルチエージェントシステム研究で発展した認識論的論理は、信念、情報、知識の流れをモデル化する。^{[ 13 ]}形式認識論は、現代の人工知能と機械学習の基礎となるベイズ確率的手法を用いて、帰納的推論、確認、不確実性モデルを研究する。^{[ 14 ]}

現代の形式認識論への貢献者には、ジョセフ・ハルパーン、スヴェン・オーヴェ・ハンソン、ギルバート・ハーマン、ヴィンセント・F・ヘンドリックス、リチャード・ジェフリー、アイザック・レヴィ、ダニエル・オシャーソン、ロヒット・パリク、ジョン・L・ポロック、バス・ヴァン・フラーセン、グレゴリー・ウィーラーなどがいる。

• アルゴリズム学習理論
• 信念の修正
• 計算可能性理論
• 計算学習理論
• ゲーム理論
• 帰納論理

• Arlo-Costa, H、van Benthem, J.、Hendricks, VF (編) (2012). 形式認識論読本. ケンブリッジ: ケンブリッジ大学出版局.
• ボーベンス、L. およびハートマン、S. (2003). ベイズ認識論. オックスフォード: オックスフォード大学出版局.
• Brown, B. (2017). 思考と思考方法：ソース理論とその応用. ロンドン：Ubiquity Press .。
• ヘンドリックス、VF（2001）。科学的知識の収束：限界からの視点。ドルトレック：クルーワー・アカデミック・パブリッシャーズ。
• ヘンドリックス、VF（2006）。主流認識論と形式認識論。ニューヨーク：ケンブリッジ大学出版局。
• ヘンドリックス、VF（編）（2006）。「主流認識論と形式認識論の間の8つの架け橋」特集号、Philosophical Studies。
• ヘンドリックス、VF（編）（2006）。「世界のあり方 I-II」特集号、Studia Logica。
• ヘンドリックス、VF、プリチャード、D.（編）（2006）。認識論の新たな潮流。アルダーショット：アシュゲート。
• ヘンドリックス、VF およびシモンズ、J. (編) (2005). 形式哲学. ニューヨーク: Automatic Press / VIP.Wayback Machineに2005年12月11日にアーカイブされました
• ヘンドリックス、VF およびシモンズ、J. (編) (2006). 形式哲学の集積. ニューヨーク: Automatic Press / VIP.
• ヘンドリックス、VF、ハンセン、PG（編）（2007）。ゲーム理論：5つの質問。ニューヨーク：Automatic Press / VIP。
• ヘンドリックス、VF およびシモンズ、J. (2006). 認識論的論理。スタンフォード哲学百科事典、スタンフォード、カリフォルニア州、アメリカ合衆国。
• Wolpert, DH, (1996) 学習アルゴリズム間の事前の区別の欠如、ニューラル計算、pp.  1341–1390。
• Wolpert, DH, (1996) 学習アルゴリズム間の先験的区別の存在、ニューラル計算、pp.  1391–1420。
• Wolpert, DH, (2001) 物理システムの計算能力。Physical Review E、65(016128)。
• Zhu, HY および R. Rohwer、（1996）交差検証にはタダ飯はない、pp.  1421–1426。

• ワイスバーグ、ジョナサン。「形式認識論」。ザルタ、エドワード・N. （編）。スタンフォード哲学百科事典。ISSN 1095-5054。OCLC 429049174。  
• インディアナ大学哲学存在論プロジェクトにおける形式認識論
• PhilPapersにおける形式認識論