LOGIKA INDUKCJI W UJCIU TEORII DECYZJI

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "LOGIKA INDUKCJI W UJCIU TEORII DECYZJI"

Transkrypt

1 Uniwersytet Łódzki Wydział Filozoficzno-Historyczny Instytut Filozofii SZYMON KLARMAN LOGIKA INDUKCJI W UJCIU TEORII DECYZJI Nr indeksu: praca magisterska napisana w Katedrze Logiki i Metodologii Nauk pod kierunkiem prof. dr hab. Grzegorza Malinowskiego Łód 2005

2 SPIS TRECI: WSTP WPROWADZENIE 1.1. Indukcja Teoria decyzji MODEL DECYZJI KOGNITYWNEJ 2.1. Kontekst filozoficzny Definicja Schemat wnioskowania MECHANIZMY INDUKCYJNE W MODELU DECYZJI KOGNITYWNEJ 3.1. Prawdopodobiestwo Uyteczno epistemiczna Poparcie indukcyjne i reguła akceptacji Bayesowski paradygmat epistemologii IMPLEMENTACJE MODELU DECYZJI KOGNITYWNEJ 4.1. Model ASR Levi Hempel / Carnap Maher LOGIKA INDUKCJI W UJCIU TEORII DECYZJI 5.1. Argumenty krytyczne Podsumowanie Bibliografia

3 Prawda nie jest wcale dostojn i surow pani, ale chtn i posłuszn słuk. Naukowiec, gdy sdzi, e powica si cały poszukiwaniu prawdy, oszukuje sam siebie. [...] Poszukuje systemu, prostoty, ogólnoci; a gdy ma ju to wszystko, stosownie przykrywa prawd. Ustalajc prawa, tyle odkrywa, ile dekretuje, a uchwytujc struktury, tyle wydobywa, co projektuje. Nelson Goodman, Jak tworzymy wiat 1 WSTP Problem wnioskowa indukcyjnych kładzie si długim cieniem na historii filozofii europejskiej. Tradycja arystotelejska, głoszca bezwzgldny prymat rozumowa sylogistycznych, wykluczyła indukcj poza obszar tego, co ma istotn warto dla poprawnego mylenia. Tym samym, na długo umieciła j take poza granicami znaczcych bada logicznych. Przez ponad dwa tysiclecia była to wic osobliwa idea non grata filozofii, która jakkolwiek nie dawała nigdy do koca spokoju, nie zasługiwała jednak na powane potraktowanie na gruncie rozwaa teoretycznych. Nieliczne, osamotnione próby analizowania procedur indukcyjnych podejmowane co kilkaset lat przez mylicieli ywo zainteresowanych metodologi nauk przyrodniczych nie dawały na tyle istotnych wyników, by przyczyni si do zmiany tego stanu rzeczy. Na przełomie XIX i XX wieku dedukcj od indukcji oddzielała ju całkowita przepa. Postp w obszarze systemów dedukcyjnych dokonywał si z niespotykan wczeniej prdkoci, gdy tymczasem formalny status indukcji praktycznie nie ewoluował od czasów staroytnych. Dopiero pierwsza połowa wieku XX wraz ze skonstruowaniem matematycznych podstaw rachunku prawdopodobiestwa dała pocztek systematycznym badaniom nad indukcj i moliwociami jej sformalizowania. Bardzo szybko okazało si jednak, i niełatwo osign zgod co do tego jakie aspekty rozumowa potocznie zwanych indukcyjnymi naleałoby uj ramami budowanej logiki, a jakie uzna za nieistotne. Na nowo poddało to w wtpliwo sens całego przedsiwzicia. Najbardziej radykalnym wyjanieniem sytuacji mogłoby by zakwestionowanie faktycznego istnienia tego, co próbuje si uchwyci. Moliwe mianowicie, i logiki indukcji po prostu nie ma indukcja jest wyrazem irracjonalnoci, przeto nie sposób logicznie opisa jej procedur. Nie ma racjonalnoci nie ma logiki, nie ma logiki nie ma te jej formalnego 1 N. Goodman, [6], s.27 2

4 ujcia. Problem rozwizuje si sam. Co jednak nie pozwala na tak bezceremonialny unik i nie jest to bynajmniej czysta intelektualna przyzwoito. Razem z rozumowaniami indukcyjnymi musielibymy mianowicie porzuci to, co wydaje si by najgłbszym wyrazem rozumnoci ludzi nauk. To włanie istotowa nierozerwalno procedur indukcyjnych z działalnoci naukow uniemoliwia obojtne pozostawienie kwestii logiki indukcji. Bój o ugruntowanie racjonalnoci indukcji jest w istocie walk o uchowanie racjonalnoci nauki w jej dominujcym obszarze niededukcyjnym. Z drugiej strony, nauka równie niechtnie poddaje si jednoznacznej analizie, a dyscypliny usiłujce okreli jej ostateczny status, cel i stosowane metody take borykaj si z nieprzebranymi trudnociami. W atmosferze tak głbokich niejasnoci narodziło si wiele konkurencyjnych projektów 2 zbudowania logiki indukcji, z których kady, poprzez wybór jzyka i reguł, sił rzeczy opowiada si za specyficznym, nieredukowalnym do innych rozumieniem indukcji, a co za tym idzie, dokonuje te rozstrzygnicia niektórych istotnych kwestii z obszaru filozofii nauki. C e l e m n i n i e j s z e j p r a c y j e s t p r z e d s t a w i e n i e i a n a l i z a j e d n e g o z p r o j e k t ó w b u d o w y l o g i k i i n d u k c j i, który z wielu wzgldów, jak sdz, zasługuje na szczególn uwag. Czym jest logika indukcji w ujciu teorii decyzji? Pragnc da wstpne wyobraenie o charakterze tego do egzotycznego zestawienia, chciałbym wskaza na fragment tekstu Nelsona Goodmana otwierajcy t prac. Przedstawiana w nim wizja działalnoci naukowej wyranie zaprzecza potocznie wizanym z ni intuicjom. Naukowiec nie jest tutaj archetypem badacza-odkrywcy cierpliwie wczytujcego si w milczc Przyrod i krok po kroku wydzierajcego jej kolejne tajemnice, sukcesywnie wypełniajc luki w wiedzy. Wedle Goodmana naukowiec nie tyle odkrywa prawa przyrody, co je dekretuje i projektuje. Có to oznacza? Oznacza to mianowicie, i kształt tego, co nazywamy ogólnie wiedz naukow, a co mona potraktowa jako pewien zbiór uznanych zda, jest w istocie efektem szeregu decyzji podejmowanych przez społeczno naukowców. Co wicej, pojedynczej decyzji, jak wyranie akcentuje Goodman, nie mona pojmowa jako prostego wyboru midzy prawd, a fałszem, midzy twierdzeniem właciwie, a błdnie opisujcym wiat, albowiem wiedza zbudowana tylko z twierdze niewtpliwych (czyli zda opisujcych to, co udaje si zmysłowo zaobserwowa) byłaby tworem nieadekwatnym w stosunku do potrzeb i oczekiwa motywujcych działalno naukow. To czego damy od nauki, to przede 2 por. H. Mortimer, [26], s. 11 3

5 wszystkim wyjanianie i przewidywanie zjawisk, a wic dostarczanie zda, które poszerzaj nasz wiedz poza granice tego, co sami postrzegamy, i które układaj chaotyczne dane zmysłowe w struktur jednolit i sensown. Oczywicie naukowiec nie jest adnym dyktatorem-fantast, postulujcym dowolne prawdy, które mu si podobaj. Podejmuje decyzje, które musi umie uzasadni. Reasumujc, proces odkrycia naukowego staje si w wietle takiego podejcia szczególnym rodzajem procesu decyzyjnego kierowanego właciwymi sobie priorytetami. Ten moment staje si punktem wyjcia dla teoriodecyzyjnego pojmowania procedur indukcyjnych. Tak sformułowana perspektywa otwiera przed architektem logiki indukcji wachlarz pyta i zada wymagajcych rozwizania. Równoczenie daje mu jednak do rki take potne narzdzie jakim jest teoria racjonalnego podejmowania decyzji. Aparatura pojciowa tej dyscypliny narzuca problematyce indukcyjnej bardzo interesujc struktur, dziki czemu do wielu tradycyjnych problemów pozwala podej w niezwykle nowatorski i twórczy sposób, wiele z nich pozwala obej, wiele te niestety generuje nowych, nieobecnych na gruncie innych koncepcji indukcji. Nie da si ukry, i nowopowstałych trudnoci jest zdecydowanie najwicej i w chwili obecnej projekt ten przypomina bardziej wykaz przeszkód do jego zrealizowania ni realn propozycj. Trudno stwierdzi, czy jest to jedynie wynik stosunkowo młodego wieku, czy te raczej kwestia immanentnych słaboci lecych u jego podstaw. S jednak istotne powody, by uwaa go za wielce obiecujce przedsiwzicie, warte dalszych, wnikliwych bada. Analityczna rekonstrukcja dowolnego projektu logiki indukcji, a tak tu podejmuj, ma do spełnienia kilka cile okrelonych zada. Przede wszystkim musi wykaza, jakie aspekty problematyki indukcyjnej proponowana logika uznaje za istotne. Mówic cilej, ustalenia wymaga kwestia, jakiego rodzaju procedury indukcyjne poddawane s formalizacji na gruncie teje logiki i jakie racje podaje si za takim, a nie innym ich doborem. Po drugie, musi przeledzi mechanizmy indukcyjne, którymi logika ta operuje i które stanowi o charakterze wnioskowa przez ni regulowanych. Chodzi tu wic zasadniczo o szczegółowe zbadanie relacji wicej przesłank z wnioskiem w obszarze analizowanych inferencji. Wreszcie, miarodajna analiza powinna odpowiedzie na jeszcze jedno wane pytanie, które zdecydowanie wykracza ju poza sfer czysto technicznego przegldu. Musi mianowicie oceni racjonalno oferowanych przez dany projekt rozwiza w wietle rónych przedteoretycznych intuicji jakie wie si z ide rozumowa niededukcyjnych. 4

6 Ostatnie zadanie bdzie niewtpliwie najtrudniejsze, wymaga bowiem dokonania swoistego pomiaru bez uycia obiektywnej miary. Mimo tego, w miar moliwoci bd si starał je realizowa w toku dyskutowania kolejnych elementów konstrukcji. Nie ukrywam, i omawiane podejcie wydaje mi si bardzo przekonujce, std nie maskujc bynajmniej jego słabych stron, niejednokrotnie bd usiłował argumentowa za jego zasadnoci, czy wrcz wyszoci wzgldem innych projektów. Ostatecznie jednak bd musiał rozliczy si z przyjtego nieco na kredyt tytułu pracy i podda dyskusji kwesti najistotniejsz: c z y, i j eli t a k, t o w j a k i m s e n s i e, u jcie w n i o s k o w a i n d u k c y j n y c h w r a m y t e o r i i d e c y z j i m ona w o g ó l e n a z w a l o g i k i n d u k c j i? 5

7 Rozdział 1 WPROWADZENIE Formalne przedstawienie tytułowego projektu nie jest moliwe bez dokonania wstpnej podbudowy pojciowej i problemowej w granicach dwóch obszarów teoretycznych wspólnie go konstytuujcych, czyli indukcji i teorii decyzji. Nie bdzie to naturalnie wyczerpujcy, czy nawet reprezentatywny, przekrój przez zasób obecnych na ich terenie zagadnie, a jedynie wybór pewnych interesujcych i istotnych z punktu widzenia podjtego tematu aspektów. W tym celu, z jednej strony, poczyni pewne rozrónienia, na podstawie których spróbuj wyekstrahowa podane rozumienie logiki indukcji, z drugiej za, przedstawi szczegółowo jeden z podstawowych modeli teoriodecyzyjnych, który posłuy mi w dalszym etapie pracy. 1.1 INDUKCJA W zwizku z licznymi, wskazanymi ju pobienie trudnociami, zdefiniowanie pojcia indukcji, a nastpnie bazujcego na nim logiki indukcji, jest wielce kłopotliwe. Dua swoboda interpretacyjna, któr dysponuje kady, kto podejmuje si tego zadania, okupiona jest koniecznoci usprawiedliwienia si z poczynionych rozrónie. Mglisto i obfito rozmaitych intuicji i skojarze wizanych z pojciem indukcji domaga si tymczasem ci radykalnych, których arbitralnoci nie da si niejednokrotnie unikn. INDUKCJA JAKO UOGÓLNIAJCE UPRAWDOPODABNIANIE Indukcja przedstawiana jest zazwyczaj jako opozycyjna i komplementarna w stosunku do dedukcji. W innych miejscach jako tak traktuje si szersz redukcj, której indukcja stanowi wówczas szczególny rodzaj. Pominwszy nieistotne niuanse rónice te klasyfikacje, w obu przypadkach kluczow cech procedur indukcyjnych jawi si ich niededukcyjno. Za tak charakterystyk przemawiaj co najmniej dwa typowe przekonania. Po pierwsze, dedukcja wiedzie nas rzekomo w rozumowaniach od ogółu do szczegółu, indukcja za w stron przeciwn. Podział ten wywodzi si wprost z Arystotelejskich Analityk 3. Jednak jak trafnie zauwaa Halina Mortimer 4, takie rozumienie byłoby dzisiaj za wskie i wypaczałoby sens metody dedukcyjnej, której wyrazem jest współczesna logika 3 zob. Arystoteles, [1], s H. Mortimer, [26], s.12 6

8 formalna. Na jej gruncie nie przesdza si jakiego stopnia ogólnoci musz by przesłanki, a jakiego wniosek, o ile tylko zachodzi midzy nimi wynikanie logiczne. Interesuje nas wyłcznie sama forma wnioskowa, a kwestia stopnia ogólnoci zda (przynajmniej w klasycznym rachunku) to ju sprawa zastosowa logiki, czyli sfera pozalogiczna. W przypadku indukcji, wnioskowania generalizujce stanowi niewtpliwie centralny obiekt zainteresowania, niemniej nie wyczerpuj one zakresu rozumowa, które uznaje si za indukcyjne i które stosownie byłoby uchwyci w definicji indukcji. Poród nich znajduj si bowiem take choby wnioskowania predykcyjne i estymacyjne, których wnioski maj czsto charakter jednostkowy, a przesłanki ogólny. Wspomnianej intuicji mona jednak nada nieco inne rozumienie ni robi to Mortimer, a wówczas okazuje si ona niezwykle cenna. W tym celu naleały si odwoła do pojcia zawartoci informacyjnej. Faktycznie, wnioskowania dedukcyjne prowadz zawsze od ogółu do szczegółu w tym sensie, i wszystko co mona uzna na ich mocy niesie ze sob co najwyej tak sam zawarto informacyjn jak miały przesłanki rozumowania. Przypadkiem granicznym jest naturalnie wnioskowanie z p, e p, we wszystkich innych natomiast, zawarto informacyjna wniosków zmniejsza si, przez co nastpuje swoiste uszczegółowienie, okrojenie posiadanej wiedzy. Przeciwnie, to co nieodzownie charakteryzuje zastosowanie procedur indukcyjnych, to fakt, i ma ono na celu uzyskanie wiedzy wikszej, ni tylko ta zawarta w dostpnych przesłankach. W tym sensie, to co przed uyciem indukcji jest zawsze bardziej fragmentaryczne, szczegółowe ni to, czym dysponujemy łcznie po jej wykorzystaniu 5. Niestety, wykroczenie poza wiedz dan w przesłankach pociga za sob ryzyko popełnienia błdu. Ta niepewno, znamienna dla indukcji, jest drug intuicj kryjc si za przeciwstawieniem jej rozumowaniom dedukcyjnym. Mówi si, i procedury indukcyjne w przeciwiestwie do dedukcyjnych s zawodne, czyli nie gwarantuj prawdziwoci wniosku na podstawie prawdziwoci przesłanek. Przesłanki rozumowania indukcyjnego mog potwierdza, dawa poparcie, czy uprawdopodabnia jego wniosek, ale nigdy logicznie go pociga. Problemy wice si z ustaleniem charakteru owej wieloimiennej relacji łczcej przesłanki z wnioskiem rozumowania indukcyjnego, składaj si poniekd na krt histori zmaga z paradoksami indukcji. Póki co pomin t kwesti i spróbuj wstpnie zebra dotychczasowe ustalenia w nastpujcej formule: 5 por. R. Hilpinen, [10], s. 7; H. Reichenbach, [37], s. 86; B. Skyrms, [39], s. 19 7

9 DEFINICJA. R o z u m o w a n i a i n d u k c y j n e, to takie, które na mocy uznanych przesłanek oraz pewnych racjonalnych praw udzielaj poparcia wnioskom o zawartoci informacyjnej wykraczajcej poza t dan w przesłankach 6. W powyszej definicji wyranie pojawił si nowy, nieobecny w dotychczasowych rozwaaniach element racjonalne prawa. Niewtpliwie musz to by r a c j o n a l n e p r a w a (w bliej nieokrelonym póki co sensie racjonalnoci), a nie po prostu p r a w a, w przeciwnym bowiem wypadku za indukcyjne rozumowanie mona by uzna dowolne fantazje, które byłyby budowane według jakich stałych reguł. Pojcie indukcji powinno tymczasem obejmowa wyłcznie te rozumowania, czy procedury, które z jakich wzgldów s poznawczo wartociowe. Zatem jakie to prawa? Oto problem podstawowy. Ich sformułowanie jest włanie zadaniem twórców logiki indukcji. Zanim jednak do tego dojdzie wczeniejszego rozstrzygnicia wymaga jeszcze jedna nader istotna kwestia 0 zagadnienie genezy i ugruntowania praw. NORMATYWNY/OPISOWY PROJEKT BUDOWY LOGIKI INDUKCJI Niezbdnej odpowiedzi oczekuje pytanie, czy budowany system ma mie charakter normatywny, a wic czy zawarte w nim prawa maj regulowa sposób obchodzenia si z procedurami indukcyjnymi ustalajc zasady ich racjonalnoci, czy te raczej opisowy zdajc spraw z faktycznych ich zastosowa 7? Schemat sporu o normatywno/opisowo jest w filozofii dobrze zadomowiony i doskonale wiadomo jakie trudnoci z uprawomocnieniem stanowiska kryj si za obiema stronami bez wzgldu na to, jakiego konkretnie prawa akurat dotyczy. Warto go jednak jeszcze raz szybko przeledzi na przykładzie logiki indukcji. We wstpie zwróciłem uwag, i szczególnie wyrónionym polem wykorzystania indukcji s nauki empiryczne. Ma to istotne znaczenie w poruszonej włanie kwestii, bowiem wzicie pod uwag moliwych obszarów zastosowania logiki indukcji i osobne potraktowanie w tym wzgldzie nauki, pozwala wyznaczy ju nie dwie, lecz cztery alternatywne drogi: 6 Naley zaznaczy, i nie jest to okrelenie całkiem niekontrowersyjne. Na gruncie statystyki zrodziło si stanowisko negujce jakkolwiek prawomocno okrelenia rozumowanie w stosunku do indukcji. Według Jerzego Neymana (propagatora tego stanowiska), mona mówi jedynie o zachowaniu indukcyjnym. 7 por. W. C. Salomon, [38], s Salomon rozrónia tam podejcie logiko-empirystyczne (któremu patronuje Hempel) i naturalistyczne (reprezentowane przez historycyzm Kuhna). 8

10 I. Normatywna logika indukcyjnych rozumowa w nauce III. Opisowa logika indukcyjnych rozumowa w nauce II. Normatywna logika indukcyjnych rozumowa w ogóle IV. Opisowa logika indukcyjnych rozumowa w ogóle Podejcie IV jest z naturalnych wzgldów najmniej interesujce filozoficznie i obarczone najwikszymi wtpliwociami. Polegałoby ono mianowicie na rejestracji i analizie indukcyjnych rozumowa przeprowadzanych przez ludzi w codziennym yciu. Zaiste, nieustannie kierujemy si myleniem indukcyjnym, std przegld takich zachowa moe by nawet inspirujcy w preparatoryjnej fazie budowy logiki indukcji. Z takim załoeniem odnotowuje si wic niekiedy pewne spostrzeenia, które wyznaczaj dalej tendencje w budowie systemu formalnego 8. Jednake, o ile mechanizmy mylenia indukcyjnego w jaki sposób (najczciej niewiadomy) prowadz nas w codziennych rozumowaniach, o tyle, gdy szczególnie zaley nam na skutecznoci takich wnioskowa, nasz wzrok zwraca si natychmiast w stron nauki wypatrujc tam jakich sprawdzonych metod poznawczych. Dowodzi to niewtpliwie nikłego zaufania do subiektywnej logiki indukcji. Próba oczyszczania jej z elementów najbardziej zawodnych byłaby jednak przedsiwziciem zbdnie ponawiajcym wysiłek podjty ju przez metodologi nauki. Tak czy inaczej, podjta analiza musi ostatecznie skoncentrowa si na badaniu indukcyjnych rozumowa uznawanych na terenie nauki, a zatem zrezygnowa z podejcia IV na rzecz III. Stanowisko III jest we współczesnej filozofii nauki reprezentowane bardzo silnie przez róne historycystyczne, socjologizujce i psychologizujce koncepcje nauki. Niech wystarczy tu modelowy przykład Kuhna, który program swoich bada otwiera pod hasłem: dlaczego nie mielibymy si domaga, aby teoria wiedzy stosowała si do zjawisk ujawnianych przez histori nauki 9. Słaboci takiego podejcia (co dotyczy w wikszym jeszcze stopniu porzuconego stanowiska IV) s dobrze znane. Z opisu procedur faktycznie stosowanych w nauce nie wynika, i s one rzeczywicie poprawne, i e to włanie według 8 Za cenn mona przykładowo uzna obserwacj, i człowiek jest zasadniczo bardziej przekonany co do prawdziwoci wszystkie a s B : -gdy widział 100 przykładów a, które s B, ni gdy widział tylko 3; -gdy zaobserwowane a, były bardzo zrónicowane pod innymi wzgldami. por. H. Mortimer, [26], s ; C. G. Hempel, [7], s T. S. Kuhn, [19], s. 32 9

11 nich powinno przebiega racjonalne badanie naukowe. Ponadto kade rozstrzygnicie dokonane na gruncie tak obranej perspektywy, pozostaje nieodwracalnie do niej zrelatywizowane. Przykładowo, gdy zakładam, e reguły poprawnoci wnioskowa indukcyjnych s wzgldne w stosunku do epoki historycznej, która je zrodziła i ogłaszam to jako trwał metodologiczn prawd, niechybnie naraam si na zarzut, i moje odkrycie to te tylko owoc epoki, a poprawno zbudowanej na jego podstawie logiki indukcji jest czasowo ograniczona. Takie same paradoksy dotycz wszystkich innych podobnych perspektyw. Rozwizaniem radykalnie przeciwnym byłoby aprioryczne ustalenie norm wicych kade poprawne rozumowanie indukcyjne (stanowisko II). Za takim programem jednoznacznie opowiada si Carnap. Logika indukcji ma by według niego logik dziki temu włanie, i abstrahuje od wszelkich obecnych, czy te potencjalnych jej zastosowa (w tym od nauki), bdc jedynie formalnym wyrazem zachodzenia pewnych logicznych relacji midzy okrelonymi formami zda. Naley wyranie doda, i wedle Carnapa s to relacje prawdopodobiestwa. Ma by zatem normatywn logik indukcyjnych rozumowa w ogóle, podobnie jak logika dedukcji jest zbiorem apriorycznych praw bdcych kryteriami poprawnoci rozumowa dedukcyjnych w ogóle. Nikt nie wyprowadza przecie reguł dedukcji z opisów jej zastosowa i tak te nie powinien czyni w przypadku indukcji. Naley ostro rozgraniczy teori relacji logicznych, czyli logik od metodologii logiki zbioru wskazówek dotyczcych wykorzystania logiki w realnych sytuacjach problemowych 10. Program normatywny, zawony do obszaru samej nauki (stanowisko I), proponuje te w swoim mniemaniu Popper, cho ogranicza si tylko do ogólnikowego stwierdzenia, e ma on polega na logicznym porównywaniu zbiorów rónych reguł metodologicznych i wyborze najlepszego z nich 11. Nie trzeba dodawa, i najlepszym jest Popperowski model hipotetyczno-dedukcyjny. Wida wyranie, i tak jak nad rozwizaniem opisowym wisi widmo relatywizacji, tak stanowisku normatywnemu grozi zarzut arbitralnoci. Nie wiadomo, czemu logika indukcji ma by rozwiniciem albo eksplikacj akurat rachunku prawdopodobiestwa, czy te modelu hipotetyczno-dedukcyjnego. Z drugiej jednak strony, czy jest jaki argument uzasadniajcy poprawno praw dedukcyjnych, poza lakonicznym stwierdzeniem Fregego, i tak włanie powinno si myle? Przywołanie nazwiska Fregego, nie jest tu przypadkowe, jako e warto 10 R. Carnap, [2], s K. R. Popper, [33], s. 46. W wyraeniu wybór najlepszego, kryje si niewtpliwie jaka zamaskowana forma kryterium pragmatycznego, co w duej mierze czyni wtpliwym normatywno podejcia Poppera. 10

12 wspomnie, i podobne dylematy dotyczce statusu poprawnoci logiki mieli pod koniec XIX wieku twórcy systemu dedukcyjnego. Wówczas włanie Frege odrzucił zdecydowanie pozycje psychologistyczne, opowiadajc si za obiektywnoci praw logiki. Jednak analogia nie jest tak cisła jakby chciał tego Carnap. Zdaje si, i klasyczna logika, poza tym, e jest pewnym spójnym systemem relacji logicznych, wyraa take co znacznie głbszego, czym nie moe wylegitymowa si domniemana logika indukcji. Prawo niesprzecznoci ma w sobie wyranie co intelektualnie zniewalajcego, co nie pozwala zdrowemu umysłowi go po prostu odrzuci. Normatywnie skonstruowana logika Fregego jest wic formalnym wyrazem kryjcej si w jej prawach o c z y w i s t oci. Tymczasem zawierzenie indukcyjnemu wnioskowaniu ze stu przypadków o sto pierwszym opiera si tylko na psychologicznym przyzwyczajeniu. Nie jest to jednak co, czego umysł nie mógłby racjonalnie zawiesi, a wrcz przeciwnie, jak wykazuje Hume, w indukcji nie ma nic racjonalnego umysł racjonalny w pełni to umysł sceptyczny 12. U Arystotelesa indukcja ( ) to tyle co bycie prowadzonym 13. Mona by zapyta, prowadzonym przez co? Hume twierdził, a zgodzili si z nim chyba wszyscy współczeni filozofowie nauki, i przewodnikiem owym jest metafizyczna wiara w jednorodno przyrody 14, a wic ufno, e przyroda w swych prawach nie jest zmienna i chaotyczna, a obserwowane przez nas zjawiska prawom tym konsekwentnie podlegaj. Jest to przekonanie metafizyczne, albowiem nie sposób go wyprowadzi z dowiadczenia empirycznego oto cały tak zwany problem indukcji, wyraajcy generaln niemono ugruntowania jej prawomocnoci. Z tego wzgldu wybór danego systemu wnioskowa indukcyjnych nigdy nie bdzie oczywisty, a zatem domaga si lepszego uzasadnienia ni tylko lakonicznego bo tak by powinno. Trzeba zatem wskaza lepsz, cho z definicji niedoskonał trzeci drog. Isaac Levi stwierdza: nasze metody s modyfikowane przez nasz wiedz, tak samo, jak nasza wiedza jest przekształcana w zgodzie z naszymi metodami 15. Program bada zgodny z tym stanowiskiem polegałby zatem, mówic najprociej, na poszukiwaniu wskazówek wszdzie gdzie si da. Kierunek wyznaczony przez Carnapa jest, według Leviego, niezwykle cenny, ale postulaty o charakterze czysto logicznym mog okaza si za słabe, by stanowiły decydujcy przyczynek do zbudowania logiki rozumowa indukcyjnych. Trzeba wykrywa i rejestrowa take czynniki pozalogiczne i one take musz znale swoje odzwierciedlenie 12 D. Hume, [13], s podaj za G. Reale, [36], s zob. K. Popper, [33], s ; R. Carnap, [2], s I. Levi, [21], tłumaczenie moje, s

13 w budowanym systemie. Nie naley te si obawia tworzenia bardziej uszczegółowionych konstrukcji, słucych do rozwizywania jedynie problemów lokalnych 16. Podobne stanowisko zajmuje Patrick Maher, uzasadniajc, i w rzeczywistoci poprawno rozumowa ocenia si wedle reguł ustalonych przez jaki system logiczny, natomiast poprawno tego systemu moe by broniona tylko poprzez pokazanie, w jakim zakresie zachowuje on poprawno pewnych, interesujcych nas rozumowa 17. Kolisto tego tłumaczenia jest oczywista, ale trudno odmówi mu uczciwoci. Nie ma uprzywilejowanego punktu wyjcia, pozostaje za to zawsze weryfikacja pragmatyczna oraz odwoływanie si do trybunału społecznoci naukowej, który powinien wykazywa słaboci proponowanych systemów i zmierza do ich udoskonalania. Podsumowujc, zwolennicy stanowiska poredniego w sporze o normatywno/opisowo logiki indukcji argumentuj, i posiłkowanie si faktycznymi, bd hipotetycznymi sytuacjami problemowymi obecnymi w praktyce naukowej jest zasadne, poniewa: wtpliwym jest, czy bezwzgldne separowanie logiki indukcji od sfery jej zastosowania, nie jest podziałem sztucznym; znajdujemy si na tak wczesnym etapie jej rozwoju, i operowanie przykładami jest niezbdnym elementem dialogu towarzyszcego badaniom; najlepszych za przykładów niewtpliwie dostarcza włanie nauka; ostateczny cel projektu normatywna, formalna logika indukcji wydaje si by niezagroony takim postpowaniem, albowiem nie chodzi o bezmylne katalogowanie i opisywanie konkretnych przypadków problemowych odnotowanych w historii nauki, ale o wydobywanie z nich elementów stałych i zmierzanie do coraz ogólniejszego i bardziej uniwersalnego opisywania form wnioskowa naukowych. WSKIE I SZEROKIE ROZUMIENIE INDUKCJI Kolejn istotn kwesti, nie budzc ju moe obecnie silnych kontrowersji i nieporozumie, niemniej wart wyranego przypomnienia, jest rozrónienie na wskie i szerokie rozumienie indukcji. 16 tame, s P. Maher, [24], s. 88; por. te B. Skyrms, [39], s

14 Wskie pojmowanie indukcji to tyle, co utosamianie jej z metodami stawiania hipotezy ogólnej na podstawie zda jednostkowych. Tradycyjnie pomysł ten wizany jest z nazwiskiem Bacona i jego koncepcj nauki. Indukcja rozumiana szerzej dotyczy sposobów, w jaki zdanie moe by uzasadniane przez inne zdania (niekoniecznie jednostkowe), z których logicznie nie wynika 18. Nie chodzi tu zatem o proces dochodzenia do twierdze, ale o sposób ich uprawomocniania. Pomieszanie wymienionych znacze moe prowadzi do głbokich nieporozumie, czego słynnym przykładem jest gruntowna krytyka indukcjonizmu podjta przez Poppera w Logice odkrycia naukowego. Popper całkowicie zdeprecjonował znaczenie indukcji dla procesów naukowych, bronic wyłcznoci rozumowa dedukcyjnych. Jednoczenie jednak, wiksza cz jego pracy powicona jest rozwaaniom metody regulujcej miar, w jakiej teoria moe by potwierdzana przez dane empiryczne i wykazywa si ywotnoci. Wyranie wic wida, i był to atak wymierzony tylko i wyłcznie w wskie rozumienie indukcji przy jednoczesnej afirmacji jej szerokiego pojmowania. Wskoindukcyjna koncepcja nauki zaowocowała narodzinami idei funkcjonujcej w literaturze pod nazw maszyny indukcyjnej. Miałoby to by urzdzenie, do którego na wejciu wprowadza si szeregi danych empirycznych, na wyjciu za uzyskuje moliwe hipotezy uogólniajce owe dane. Pomysł, i dałoby si stworzy algorytmiczn metod produkcji wiedzy naukowej, spotkał si wród XX-wiecznych filozofów nauki z jednogłon dezaprobat 19. Stawianie interesujcych, wartociowych hipotez jest, jak nazywa Quine, sztuk imaginacyjn, czy te sztuk nauki 20, wymagajc pomysłowoci i umiejtnoci zsyntetyzowania danych w całkowicie nowy i oryginalny sposób. Hempel zauwaa z kolei, e w hipotezach niejednokrotnie pojawiaj si zupełnie nowe pojcia i ju z tego powodu nie ma moliwoci, by czynno t zautomatyzowa. Dopuszcza jednak tak ewentualno w sytuacji jakich lokalnych, bardziej rutynowych problemów 21. Ciekawe, i w zwizku z rozwojem prac nad sztuczn inteligencj, projekt stworzenia maszyny indukcyjnej, oczywicie przeznaczonej do pewnych ograniczonych zada, znów zaczł by kuszc perspektyw i zyskał całkiem realny kształt. Pod koniec lat 60-tych przedstawione 18 Reichenbach uywa te okrelenia indukcji wyjaniajcej na oznaczenie szerokiego rozumienia indukcji. H. Reichenbach, [37], s por. C. G. Hempel, [7], s. 32; R. Carnap, [2], s W. V. O. Quine, [35], s C.G. Hempel, [7], s

15 zostały załoenia konstrukcji metod GUHA, czyli metod automatycznego generowania hipotez 22, które kład formalne podwaliny pod realizacj idei maszyny indukcyjnej. Przy okazji warto zwróci jeszcze uwag na panujc w dziedzinie bada nad sztuczn inteligencj klasyfikacj zagadnie. Kwestie dotyczce tworzenia hipotez, a wic to, co nazwałem koncepcj wskoindukcyjn, umieszcza si w obszarze problemowym tak zwanej logiki sugestii. Za logik indukcji uznaje si natomiast dział zajmujcy si tylko i wyłcznie spraw ich uzasadniania 23. Logika indukcji, bdca przedmiotem prezentowanego w niniejszej pracy ujcia, bazuje naturalnie na szerokim rozumieniu indukcji, a zatem nie wnika w kwesti pochodzenia hipotez, które zostaj poddane ocenie, traktujc je po prostu jako dane. ROZUMOWANIA INDUKCYJNE Współczenie, pojcie rozumowania jako takiego okrela si najczciej bardzo ogólnym sformułowaniem, dziki któremu moliwe staje si przerzucenie pomostu pomidzy obszarem dedukcji i indukcji. DEFINICJA. R o z u m o w a n i e to zbiór zda, z których jedno nazywamy wnioskiem, a pozostałe przesłankami rozumowania 24. Rozumowania dedukcyjne i indukcyjne cechuje dokładnie taka sama struktura formalna. W obu przypadkach mamy do czynienia z przesłankami połczonymi z wnioskiem pewn relacj. To co je róni, to włanie charakter owej relacji 25. Najbardziej schematyczne zobrazowanie wnioskowania indukcyjnego mona przedstawi nastpujco: gdzie: r RI : e h 22 podaj za: J. Maciaszek, G. Malinowski, [23], s Podział pochodzi od G. D. Plotkina (1971); podaj za: J. Maciaszek, G. Malinowski, [23], s. 2. Analogiczn jego wersj w obszarze badania naukowego zaproponował Reichenbach sugerujc odrónienie kontekstu odkrycia od kontekstu uzasadniania, przy czym logika miałaby si zajmowa tylko tym drugim. H. Reichenbach, [37], s zob. B. Skyrms, [39], s W tym kontekcie jasne si staje, i omówione wczeniej wskie rozumienie indukcji nie dotyczy w ogóle rozumowa, tylko postpowania badawczego ludzi. Rozumowanie, to opis relacji midzy zdaniami, a nie opis metody formułowania zda. 14

16 e to zdanie opisujce łcznie przesłanki wnioskowania, bdce podstaw uzasadniania wniosku, h to zdanie, które poddajemy uzasadnieniu, czyli wniosek, r to stopie w jakim zdanie e uprawdopodabnia na mocy pewnych reguł RI zdanie h. Relacj wic zdanie e ze zdaniem h na mocy reguł RI mona nazwa poparciem indukcyjnym p ind jakie uzyskuje h w obliczu e 26. Zbiór reguł, to wspomniane wczeniej prawa racjonalnego wnioskowania indukcyjnego, których zestawienie jest treci logiki indukcji. Prawa te całkowicie determinuj charakter relacji p ind. Jako jedn z podstawowych własnoci wnioskowa indukcyjnych wymieniłem zawodno, rozumian jako brak logicznego wynikania midzy przesłankami i wnioskiem. W tym samym duchu mówi si te niekiedy o niekonkluzywnoci procedur indukcyjnych. W zwizku z tym szczególn uwag naley przywiza do ustalenia co mona, a czego nie wolno prawomocnie stwierdzi na podstawie uycia procedur indukcyjnych. Wprawdzie h nazywane jest w powyszym schemacie wnioskiem rozumowania indukcyjnego, nie oznacza to jednak, i prawdziwo przesłanek daje moliwo swobodnego operowania zdaniem h w dalszych rozumowaniach. To co faktycznie jest dane na mocy wnioskowania, to wyraenie: RI : pind ( h, e) = r czyli stwierdzenie zachodzenia relacji p ind midzy zdaniem h, a e w stopniu r 27. To niezbyt wiele. Oczekiwalibymy raczej, aby konkluzj mogła by taka posta h, któr mona by si posłuy dalej, jako form uznanej wiedzy. Rodzi si potrzeba wprowadzenia dodatkowej reguły reguły indukcyjnej akceptacji RA, bdcej odpowiednikiem dedukcyjnej reguły odrywania. Zadaniem reguły akceptacji jest formułowanie warunków W jakie musi spełni rozumowanie, by wniosek mona było oderwa od przesłanki: RA : W p ( h, e) = r Ac( h, e) gdzie Ac( h, e) to akt akceptacji wniosku h w obliczu przesłanki e. ind 26 Najczciej na okrelenie tej relacji uywa si sformułowania prawdopodobiestwo indukcyjne. Specyfika prezentowanej koncepcji skłania jednak raczej do posługiwania si terminem poparcie, które nie sugeruje opisu indukcji w kategoriach czysto probabilistycznych. 27 por. R. Hilpinen, [10], s

17 Naturalnie, nie ma adnych formalnych przeszkód, by reguły takie budowa, wydaje si przy tym, i uzyskane za ich pomoc wnioski powinny spełnia pewne bardzo naturalne danie okrelane mianem dedukcyjnego domknicia 28. 1) Jeli Ac( h, e) Ac( h, e)... Ac( h, e) oraz jest tak, 1 2 n e ( h h... h ) h, wówczas naley te przyj, i Ac( h, e ) 1 2 k 0 2) Zbiór { h : Ac( h, e )} powinien by niesprzeczny i i Okazuje si jednak, i spełnienie tego oczekiwania nie jest wcale łatwe i wiele prostych reguł prowadzi do jego pogwałcenia, czego słynnym zobrazowaniem jest paradoks loterii. Doprowadza do niego nastpujcy eksperyment mylowy. Przyjmijmy, i p ind bdziemy interpretowa jako klasyczne prawdopodobiestwo czstociowe p, reguła akceptacji niech natomiast stawia warunek: Ponadto ustalmy: W : p( h, e) q e loteria składa si ze 100 losów, z których dokładnie jeden jest wygrywajcy h n los n-ty przegra q=0,99 Zapytajmy o szanse poraki pierwszego losu. Zgodnie z klasycznym rachunkiem prawdopodobiestwa. p(h 1,e)=0,99, a zatem na mocy reguły akceptacji moemy uzna, i h 1. Podobnie zmuszeni jestemy zaakceptowa hipotez h 2 i tak a do h 100. Jednym słowem uznalimy koniunkcj h h... h, czego dedukcyjn konsekwencj jest ( h h... h ), któr w zwizku z przyjciem zasady dedukcyjnego domknicia równie naley zaakceptowa. Łatwo zauway, i ( h h... h ) to tyle, co ~e Z drugiej strony p(e, e)=1, std e naturalnie te musi zosta zaakceptowane. W konsekwencji uznajemy jednoczenie e i ~e, przez co zbiór wniosków staje si sprzeczny. Mona usiłowa podnie próg uznawalnoci q, jednak dla kadego dowolnie wysokiego progu znajdzie si taka loteria, dla której zajdzie omawiany paradoks. Prób jego ominicia jest odmienne zinterpretowanie relacji poparcia indukcyjnego, którego ide mona by zilustrowa schematem: RI : e h r 0 28 J. Hintikka, R. Hilpinen, [11], s. 4 16

18 Stopie poparcia indukcyjnego kwantyfikuje w tym przypadku nie cał relacj zachodzc midzy przesłank a wnioskiem, lecz jedynie samo zdanie poddawane uzasadnieniu. Implikacja w powyszym wyraeniu jest zwykł implikacj klasycznej logiki, a zatem o ile prawd jest, e e, moemy bez angaowania dodatkowych reguł akceptacji uzna zdanie h r. e h r e r h Uzyskana w ten sposób konkluzja ma take charakter uznanego twierdzenia, cho jednak osłabionego probabilistycznie, dziki czemu nie prowadzi do sprzecznoci wskazanych poprzednio. Jednake taka interpretacja prowadzi do problemów innego rodzaju. Obrazuje je paradoks sylogizmu statystycznego przedstawiany tradycyjnie na przykładzie Szweda Petersena 29. Badacz A wnioskuje: PETERSEN JEST SZWEDEM. PRAWIE WSZYSCY SZWEDZI TO PROTESTANCI. P R A W I E N A P E W N O PETERSEN NIE JEST KATOLIKIEM. Z kolei badacz B uznaje: PETERSEN ODBYŁ PIELGRZYMK DO LOURDES. PRAWIE WSZYSCY PIELGRZYMUJCY DO LOURDES TO KATOLICY. P R A W I E N A P E W N O PETERSEN JEST KATOLIKIEM. Rozumowanie indukcyjne znów zaprowadziło do uzyskania wysoce niekompatybilnych wniosków 30. Tym razem ródło paradoksu ley jednak gdzie indziej. Wnioskowania dotyczce tej samej hipotezy zostały oparte na rónych przesłankach, przez co róne poparcie indukcyjne zostało dane wnioskowi. Hempel uogólnia ten paradoks nastpujco: Dla kadego rozumowania z prawdziwymi przesłankami o formie sylogizmu 29 por. C. G. Hempel, [8], s Jakkolwiek midzy wnioskami w powyszym sformułowaniu nie zachodzi cisła sprzeczno, to jest ona wyrana, gdy uj rozumowanie w ramy rachunku prawdopodobiestwa. Gdy sformułowanie prawie na pewno oznacza co najmniej r> 0,5 bdziemy mieli p( h ) > 0,5 oraz p(~ h ) > 0,5, a zatem p( h ~ h) > 1, co jest oczywicie niedopuszczalne. 17

19 statystycznego istnieje w ogólnoci konkurencyjne wnioskowanie, równie o prawdziwych przesłankach, którego wniosek jest logicznie niespójny z wnioskiem pierwszym 31. Jak wida, jakiekolwiek próby oderwania wniosku, czy to bezwzgldnego, czy te choby tylko w postaci probabilistycznie osłabionej, koczy si niepowodzeniem. Rozwizaniem jest powołanie hipotetycznego total evidence 32. Zgodnie z załoeniem ma to by zdanie bdce koniunkcj wszystkich przesłanek relewantnych dla danego problemu. Jest to naturalnie tylko pewien idealny postulat, albowiem w praktyce niemoliwe jest wyznaczenie ostrych granic relewancji, czy te zebranie wszelkich dostpnych danych majcych moc uzasadniajc dla badanej hipotezy 33. Nie podwaa to jednak jego teoretycznego znaczenia i kwestie jego praktycznego spełnienia mona odsun na dalszy plan. Wnioskowanie na bazie total evidence pozwala unikn paradoksu sylogizmu statystycznego, wymuszajc na badaczach stosowanie tych samych przesłanek w tych samych kwestiach problemowych. Na chwil obecn zarysowuje si wic nastpujcy schemat wnioskowania: te h r te r h Niektórzy autorzy uwaaj, i jest to ju wszystko co mogłaby zaoferowa logika indukcji. Na tej podstawie próbuj oni rekonstruowa obraz całej wiedzy, która miałaby mie wówczas charakter czysto probabilistyczny 34. Nie trzeba dodawa, i jest to obraz głboko nieintuicyjny, burzcy typowe postrzeganie nauki jako systemu uznanych twierdze. Dlatego te, mimo wskazanych trudnoci, inni wci usiłuj formułowa pewne reguły akceptacji, a take osłabione sposoby rozumienia samego pojcia indukcyjnego uznawania, które przy spełnieniu okrelonych warunków umoliwiłyby przejcie od r h do h. LOGIKA INDUKCJI Najogólniejsze, a zatem i najbezpieczniejsze okrelenie logiki indukcji głosi, i: 31 C. G. Hempel, [8], tłumaczenie moje, s por. C. G. Hempel, [8], s. 450, I. Levi, [20], s. 33; R. Hilpinen, [10], s. 17. Ze wzgldu na brak adekwatnego okrelenia w literaturze polskojzycznej bd si posługiwał sformułowaniem oryginalnym. 33 W skrajnym przypadku uznaje si i total evidence to zdanie bdce koniunkcj wszystkich zda naukowych i obserwacyjnych uznanych w danym momencie. 34 Tak koncepcj uznaj m.in. Carnap i Jeffrey, por. rozdz

20 DEFINICJA. L o g i k a i n d u k c j i to teoria rozumowa indukcyjnych 35, czyli takich, w których relacj łczc przesłanki z wnioskiem jest relacja indukcyjnego poparcia. Sformułowanie, cho całkiem trafne, nie wnosi naturalnie nic nowego. Poprzednio zdefiniowałem rozumowania poprzez reguły indukcyjne, za reguły indukcyjne to włanie logika indukcji. To uwikłanie oddaje wiernie sytuacj, w której znajduje si kady kto podejmuje si zaprojektowania logiki indukcji. Jego zadaniem jest zatem ostatecznie, jak twierdzi Skyrms, po pierwsze zbudowa logik, po drugie za uzasadni, i jest ona lepsza od wszystkich innych 36. Oznacza to, i decydujcym kryterium oceny projektu pozostaje i tak dyskusja, która oczywicie rozstrzygajca by nie moe, o ile rozmówcy przyjmuj zbyt odmienne załoenia. Tymczasem pozycje z których wyprowadzane s róne projekty bywaj rzeczywicie do odległe. Wyranie daje si zauway dwa bieguny formujce si na dwóch fundamentalnych intuicjach wizanych z ide indukcji. Pierwsze stanowisko, które trwale ugruntował program Carnapa, nosi miano strukturalistycznego. Traktuje ono relacj indukcyjnego poparcia jako kwantytatywne rozszerzenie relacji logicznego wynikania. Takie podejcie wypływa z bardzo prostego spostrzeenia. Logika dedukcyjna opisuje relacj midzy przesłankami, a wnioskiem w sposób binarny: albo jest tak, e dane zdanie wyłcznie na mocy swojej logicznej struktury wynika z przesłanek, albo nie. Natychmiast rodzi si naturalne pytanie, czy nie moe by tak, by wniosek wynikał tylko czciowo z przesłanek. Wydaje si, i moe, a rachunek prawdopodobiestwa jest idealnym narzdziem do zinterpretowania owego kontinuum rónych porednich stopni wynikania 37. Logika indukcji staje si w tym rozumieniu eksplikacj pojcia prawdopodobiestwa. Drugie stanowisko, zwane reliabilistycznym 38, skupia si na wiedzotwórczym aspekcie procedur indukcyjnych. Zauwaa ono, i cz zda, które stanowi trzon naszej wiedzy nie jest akceptowanych na mocy wnioskowa dedukcyjnych. Mimo to, ywimy silne przekonanie, i ich uznawanie nie jest (a przynajmniej nie musi by) czym irracjonalnym. Wydaje si, i istniej pewne okrelone reguły, których przestrzeganie zapewnia poprawno 35 R. Hilpinen, [10], s B. Skyrms, [39], s por. B. Fitelson, [5], s od ang. reliable 19

21 przebiegu tego typu procesów. W takim ujciu logika indukcji jest formalnym rozwiniciem pojcia racjonalnego uzasadniania przekona 39, za jej zadaniem jest ustalenie takich funkcji, które pozwalałyby formalno i cisło takiego uzasadniania egzekwowa. Tak pobienie zarysowane koncepcje nie stanowi naturalnie dwóch samotnych, opozycyjnie zorientowanych obozów indukcjonistów. Wyznaczaj one jedynie pewne ogólne tendencje, do których budowane projekty na róne sposoby si ustosunkowuj i z których na róne sposoby czerpi. Nic nie stoi na przeszkodzie, by stworzy i uzasadni równie co całkiem odmiennego. Cel jest przecie wyranie okrelony: zaproponowa tak logik, której warto byłaby niepodwaalna TEORIA DECYZJI Teoria decyzji to dziedzina genetycznie zwizana ze statystyk matematyczn oraz teori gier. Za spraw swej widocznej uniwersalnoci do prdko zyskała jednak autonomi i zaczła si dynamicznie rozwija. Dziki ogólnoci podejcia, wadze podejmowanych problemów oraz wartoci wyników, których dostarcza, teoria decyzji jest dzi niezwykle wszechstronnie wykorzystywanym narzdziem, midzy innymi w dziedzinie statystyki, psychologii, socjologii, ekonomii, zarzdzania, informatyki, medycyny, a take w filozofii zwłaszcza na gruncie etyki. Czym jest decyzja, kady naturalnie wie. Intuicyjne rozumienie pojcia nie nastrcza adnych trudnoci, jednake ju próba jego jawnego zdefiniowania staje si bardzo kłopotliwa. Definicji grozi bd kolisto (jak np. przy próbie wyjaniania poprzez akt wyboru ), bd te uwikłanie w schemat jakiej dyscypliny naukowej (np. psychologii, gdzie tłumaczona by moe mentalistycznie czy behawioralnie). Jak si jednak okazuje, rozstrzygnicie tej, zdawałoby si podstawowej kwestii nie jest wcale konieczne do skutecznego analizowania sytuacji towarzyszcej decydowaniu. Teoria decyzji nie podejmuje wic próby precyzyjnej eksplikacji swojego centralnego terminu traktujc go jako pojcie pierwotne. Decyzja, to tyle, co idealny (czyli m.in. jednoznaczny i punktowy) koniec procesu decyzyjnego. PODEJMOWANIE DECYZJI W WARUNKACH NIEPEWNOCI Zadaniem jakie stawia sobie teoria decyzji jest budowanie abstrakcyjnych modeli problemów decyzyjnych oraz wskazywanie metod wyboru ich optymalnych rozwiza P. Maher, [25], s. 4 20

22 Tym, który jest szczególnie interesujcy z punktu widzenia podjtej problematyki jest model nazywany w literaturze podejmowaniem decyzji w warunkach niepewnoci (p.d.w.w.n.). Jest on wyidealizowan reprezentacj pewnej typowej sytuacji decyzyjnej. Racjonalny decydent ma do wyboru moliwe działania a j ze znanego mu, skoczonego i co najmniej dwuelementowego zbioru A dopuszczalnych poczyna. Dany jest mu take skoczony, co najmniej dwuelementowy zbiór S wykluczajcych si parami stanów rzeczy, o których wie, e dokładnie jeden z nich zachodzi, cho w momencie podejmowania decyzji nie dysponuje wiedz który. Ponadto znany jest zbiór wszystkich moliwych konsekwencji O, do jakich mog prowadzi poszczególne działania oraz funkcja przypisujca po jednej konsekwencji (niekoniecznie unikalnej) kadej parze <a j, s i > (czyli sytuacji, w której podjtym działaniem jest a j, a prawdziwym stanem s i ). Konsekwencja ma by z załoenia wyczerpujcym opisem danej sytuacji w tych wszystkich aspektach, które maj znaczenie dla decydenta. Jako funkcj ustalajc konsekwencje mona potraktowa same działania a j, które naley wówczas interpretowa jako róne funkcje przekształcajce zbiór S w elementy zbioru O. W takiej sytuacji formaln charakterystyk kadego działania, jest wykaz konsekwencji jakie daje ono w poszczególnych stanach rzeczy. Aby model był kompletny niezbdne jest jeszcze okrelenie funkcji u, zwanej funkcj uytecznoci, na zbiorze wszystkich konsekwencji działa, która kadej konsekwencji przypisuje pewn warto numeryczn. Omawiany model mona by zatem uj nastpujco: DEFINICJA. Model p o d e j m o w a n i a d e c y z j i w w a r u n k a c h n i e p e w n oci to uporzdkowana czwórka <A, S, O, u>, gdzie 41 : A ={a 1, a 2,..., a m } zbiór moliwych działa, gdzie dla kadych i, j [1, m] : a i : S O, przy czym ij a i a j S = {s 1, s 2,..., s n } zbiór stanów wiata, O = {o 1, o 2,..., o p } zbiór moliwych konsekwencji działa, u: O R funkcja uytecznoci, gdzie R to pewien wybrany podzbiór zbioru liczb rzeczywistych 40 Szaniawski zwraca uwag, i w zasadzie nie naleałoby mówi o jednej teorii decyzji, ale o wielu, jako e modeli decyzyjnych jest równie wiele. K. Szaniawski, [44], s Naley jednak wyranie podkreli, i w zalenoci od potrzeb model p.d.w.w.n. mona na róne sposoby poszerza i zwa. I tak przykładowo Szaniawski upraszcza go pomijajc O i opisuje funkcj u bezporednio na iloczynie A S (K. Szaniawski, [41], s. 286). Z kolei w innym miejscu uwzgldnia jeszcze eksperyment i jego wpływ na rozkład prawdopodobiestwa, które ja w chwili obecnej pomijam. (K. Szaniawski, [44], s. 249). 21

23 Dla dowolnej sytuacji decyzyjnej opisanej modelem p.d.w.w.n. mona przedstawi macierz uytecznoci, która jest podstaw dalszych analiz: s 1 s 2.. s j.. s n a 1 u(o 11 ) u(o 12 ).. u(o 1j ).. u(o 1n ) a 2 u(o 21 ) u(o 12 ).. u(o 2j ).. u(o 2n ) a i u(o i1 ) u(o i2 ).. u(o ij ).. u(o in ) a m u(o m1 ) u(o m2 ).. u(o mj ).. u(o mn ) Porównywanie wierszy macierzy uytecznoci pod ktem stosownych kryteriów ma nastpnie da odpowied, które działania s w jakim sensie najlepsze. Zanim jednak wska takie kryteria, chciałbym krótko omówi poczynione dotychczas załoenia. Prezentowany model bywa czsto atakowany za zbyt silne wymagania jakie stawia racjonalnemu decydentowi. Jak pisałem, decydent po pierwsze musi wiedzie, jakie działania s mu dostpne, po drugie zna wszystkie moliwe stany rzeczy, które determinuj skutki jego działania, a co wicej, ma pewno i dokładnie jeden z nich zajdzie. Ponadto jest wiadomy wszelkich konsekwencji jakie niesie ze sob kada decyzja, w kadym z moliwych stanów rzeczy i potrafi je poprawnie sformułowa. Niewtpliwie w realnych sytuacjach decyzyjnych spełnienie tych oczekiwa jest czsto niewykonalne. Podejmowanie decyzji to najczciej nie tyle kalkulacja, co raczej pewien talent poruszania si w nie do koca zdefiniowanych warunkach. Nie zawsze uwiadamiamy sobie wszystkie moliwe opcje działania. Wtpliwym jest, czy w ogóle istnieje moliwo podania przeliczalnego zbioru stanów rzeczy, które maj wpływ na ewentualne rezultaty decyzji, a co za tym idzie, take nie wszystkie konsekwencje jestemy w stanie przewidzie. Teoria decyzji, ma jednak na te zarzuty bardzo prost i bardzo przekonujc odpowied. P.d.w.w.n. to tylko pewien wyidealizowany model, który ma charakter czysto formalny. Nie ley w gestii teorii decyzji rozpatrywanie, w jakiej mierze da si go przyłoy do realnych sytuacji problemowych. TEORIA UYTECZNOCI Mimo sugestywnej linii obrony, jedno z załoe jest kontrowersyjne, i wymaga dodatkowej podbudowy teoretycznej. Problem dotyczy istnienia funkcji uytecznoci, a jego rozwizanie zaproponowali w 1947 roku Oskar Morgenstern i John von Neumann. 22

24 Przedstawi pokrótce ten rezultat 42 i wska na pewne istotne konsekwencje jakie niesie on dla kwestii zastosowania modelu. Warto funkcji u ma odwzorowywa stopie w jakim dana konsekwencja jest z punktu widzenia decydenta korzystna. Problem tkwi jednak w tym, i wiedz tak decydent zasadniczo nie dysponuje, o ile nie operuje wczeniej jak numeryczn miar uytecznoci. Morgenstern i Neumann wykazali, i w takiej sytuacji mona posiłkowa si pewn bardziej pierwotn relacj porzdkujca zbiór O. Według autorów jest ni relacja preferencji, rozumiana jako najprostsze wol to ni tamto, lub jej słabsza wersja wol to co najmniej tak samo jak tamto 43. Oznaczmy wskazan relacj symbolem, w zwizku z czym o i o j bdziemy czyta jako o i jest słabo preferowane nad o j. Mona sobie teraz wyobrazi nastpujcy eksperyment: załómy, i jest tak, e dla pewnej osoby i pewnych o 1, o 2, o 3 zachodzi o 1 o 2 o 3. Wykorzystujc loteri o rónych rozkładach prawdopodobiestwa, moemy pyta, co badany preferuje: o 2 bez adnego ryzyka, czy te moe loteri, w której z prawdopodobiestwem [0,1] otrzymuje o 1 lub z prawdopodobiestwem (1 ) o 3. Naturalnie, dla zbliajcego si do 0 badany powinien preferowa wybór o 2, z kolei dla zbliajcego si do 1 wybór proponowanej loterii. Mona wic rozsdnie oczekiwa, i istnieje takie, które jest punktem granicznym zmiany kierunku preferencji, czyli dla którego wybór midzy o 2, a loteri o 1 + (1 )o 3 pozostaje indyferentny: o 2 o 1 +(1 )o 3. Jeeli udałoby si je wskaza, mona by je uwaa za pewien numeryczny wyraz rónicy stopnia preferencji midzy elementami o 1, o 2, o 3. Chcielibymy skonstruowa tak korespondencj midzy elementami zbioru O, a liczbami rzeczywistymi, czyli funkcj uytecznoci u, której wartoci odwzorowywałyby zalenoci wskazanego powyej typu, a zatem, eby dla dwóch dowolnych o 1, o 2 oraz dowolnie wybranego [0,1], spełnione były warunki: 1) jeli o 1 o 2, wówczas u(o 1 ) u(o 2 ), 42 Omówienie na podstawie J. von Neumann, O. Morgenstern, [27], s Rozwizanie ma charakter ogólny i dotyczy zbudowania funkcji uytecznoci dla dowolnego zbioru abstrakcyjnych elementów zwanych uytecznociami (utilities). Tutaj jednak bd operował tylko zbiorem O, wprowadzonym w poprzednim rozdziale. 43 Autorzy posługuj si relacj ostrej preferencji, która, jak mona sdzi, jest bardziej naturalna ni słaba. Rozwizanie utrzymuje jednak swoj moc równie dla słabego rozumienia preferencji (uywaj go przy omówieniu aksjomatyzacji uytecznoci R. D. Luce, H. Raiffa, [22]) Dla spójnoci z notacj twierdzenia o reprezentacji (patrz rozdz. 3.4) bd si posługiwał najczciej relacj słabej preferencji. 23

25 2) u(o 1 + (1 )o 2 ) = u(o 1 ) + u((1 )o 2 ) Według Neumanna i Morgensterna tak rozumian funkcj uytecznoci daje si skonstruowa na zbiorze O o ile dla dowolnych o 1, o 2, o 3 O zachodz nastpujce warunki 44 : I) Relacja całkowicie porzdkuje zbiór O, tzn.: 1) o 1 o 1 2) jeeli o 1 o 2 i o 2 o 1, to mona powiedzie, i o 1 i o 2 s preferencyjnie indyferentne, czyli o 1 o 2 3) o 1 o 2 lub o 2 o 1 4) jeeli o 1 o 2 oraz o 2 o 3, to o 1 o 3 II) Spełnione s zalenoci: 1) dla dowolnego [0,1], jeeli o 1 o 2, to o 1 o 1 +(1 )o 2 o 2 2) jeeli o 1 o 2 o 3, to istniej takie, [0,1], e o 1 +(1 )o 3 o 2 o 1 +(1 )o 3 Zapewnienie wymaganego przez powysze aksjomaty porzdku na zbiorze O, jakkolwiek zupełnie spodziewanego potocznym rozumieniem preferencji, okazuje si czsto do kłopotliwe. Załoenia lece u podstaw teorii uytecznoci bywaj zatem i tak niejednokrotnie kwestionowane. Aby wyraniej zrozumie istot tego problemu trzeba uwaniej przyjrze si elementom zbioru O, czyli konsekwencjom decyzji. W tym celu wyobramy sobie pewn (nieco uproszczon) sytuacj decyzyjn, obrazujc typowy studencki dylemat: Zblia si egzamin. Mog nauczy si całego materiału (X Y), o ile bd si uczył cztery dni; mog te powici na nauk tylko dwa dni i nauczy si połowy obowizujcych na egzamin treci (X). s 1 = dostaj pytanie z czci X s 2 = dostaj pytanie z czci Y a 1 = ucz si całego materiału (X Y) o 1 o 2 a 2 = ucz si tylko połowy (X) o 3 o 4 44 Pomijam tu cz warunków nieistotnych z punktu widzenia tematu. 24

dr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań

dr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań dr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań Systemy przekonań Dlaczego mądrzy ludzie podejmują głupie decyzje? Odpowiedzialne są nasze przekonania. Przekonania, które składają się

Bardziej szczegółowo

Programowanie Obiektowe

Programowanie Obiektowe Programowanie Obiektowe dr in. Piotr Zabawa IBM/Rational Certified Consultant pzabawa@pk.edu.pl WYKŁAD 1 Wstp, jzyki, obiektowo Cele wykładu Zaznajomienie słuchaczy z głównymi cechami obiektowoci Przedstawienie

Bardziej szczegółowo

KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu

KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu ➏ Filozoa z elementami logiki Na podstawie wykªadów dra Mariusza Urba«skiego Sylogistyka Przypomnij sobie: stosunki mi dzy zakresami nazw KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE Trzy znaczenia sªowa jest trzy rodzaje

Bardziej szczegółowo

Planowanie adresacji IP dla przedsibiorstwa.

Planowanie adresacji IP dla przedsibiorstwa. Planowanie adresacji IP dla przedsibiorstwa. Wstp Przy podejciu do planowania adresacji IP moemy spotka si z 2 głównymi przypadkami: planowanie za pomoc adresów sieci prywatnej przypadek, w którym jeeli

Bardziej szczegółowo

Konspekt lekcji matematyki klasa 4e Liceum Ogólnokształcce

Konspekt lekcji matematyki klasa 4e Liceum Ogólnokształcce mgr Tomasz Grbski Konspekt lekcji matematyki klasa 4e Liceum Ogólnokształcce Temat: Dyskusja nad liczb rozwiza równania liniowego i kwadratowego z wartoci bezwzgldn i parametrem. Czas trwania: 45 minut.

Bardziej szczegółowo

Filozofia przyrody, Wykład V - Filozofia Arystotelesa

Filozofia przyrody, Wykład V - Filozofia Arystotelesa Filozofia przyrody, Wykład V - Filozofia Arystotelesa 2011-10-01 Tematyka wykładu 1 Arystoteles - filozof systematyczny 2 3 4 Różnice w metodzie uprawiania nauki Krytyka platońskiej teorii idei Podział

Bardziej szczegółowo

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Wykład 7. O badaniach nad sztuczną inteligencją Co nazywamy SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ? szczególny rodzaj programów komputerowych, a niekiedy maszyn. SI szczególną własność

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1 Weryfikacja hipotez statystycznych KG (CC) Statystyka 26 V 2009 1 / 1 Sformułowanie problemu Weryfikacja hipotez statystycznych jest drugą (po estymacji) metodą uogólniania wyników uzyskanych w próbie

Bardziej szczegółowo

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Jak określa się inteligencję naturalną? Jak określa się inteligencję naturalną? Inteligencja wg psychologów to: Przyrodzona, choć rozwijana w toku dojrzewania i uczenia

Bardziej szczegółowo

DECYZJA. odmawiam uwzgldnienia wniosku. Uzasadnienie

DECYZJA. odmawiam uwzgldnienia wniosku. Uzasadnienie Decyzja Generalnego Inspektora Ochrony Danych Osobowych z dnia 21 marca 2005 r. odmawiajca uwzgldnienia wniosku o zobowizanie Zarzdu Banku, do wykrelenia danych osobowych dotyczcych Skarcego z Bankowego

Bardziej szczegółowo

INTUICJE. Zespół norm, wzorców, reguł postępowania, które zna każdy naukowiec zajmujący się daną nauką (Bobrowski 1998)

INTUICJE. Zespół norm, wzorców, reguł postępowania, które zna każdy naukowiec zajmujący się daną nauką (Bobrowski 1998) PARADYGMAT INTUICJE Zespół norm, wzorców, reguł postępowania, które zna każdy naukowiec zajmujący się daną nauką (Bobrowski 1998) PIERWSZE UŻYCIA językoznawstwo: Zespół form deklinacyjnych lub koniugacyjnych

Bardziej szczegółowo

DECYZJA. Warszawa, dnia 4 padziernika 2004 r. GI-DEC-DS-208/04

DECYZJA. Warszawa, dnia 4 padziernika 2004 r. GI-DEC-DS-208/04 Decyzja GIODO z dnia 4 padziernika 2004 r. nakazujca udostpnienie operatorowi telefonii komórkowej, udostpnienie Komendantowi Stray Miejskiej, danych osobowych abonenta telefonu komórkowego, w zakresie

Bardziej szczegółowo

Metodydowodzenia twierdzeń

Metodydowodzenia twierdzeń 1 Metodydowodzenia twierdzeń Przez zdanie rozumiemy dowolne stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo faªszywe (nie mo»e by ono jednocze±nie prawdziwe i faªszywe). Tradycyjnie b dziemy u»ywali maªych

Bardziej szczegółowo

Argumenty na poparcie idei wydzielenia OSD w formie tzw. małego OSD bez majtku.

Argumenty na poparcie idei wydzielenia OSD w formie tzw. małego OSD bez majtku. Warszawa, dnia 22 03 2007 Zrzeszenie Zwizków Zawodowych Energetyków Dotyczy: Informacja prawna dotyczca kwestii wydzielenia Operatora Systemu Dystrybucyjnego w energetyce Argumenty na poparcie idei wydzielenia

Bardziej szczegółowo

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Zaoczne Studia Doktoranckie z Ekonomii Warszawa, 23 października 2016 Metodologia i metoda naukowa 1 Metodologia Metodologia nauka o metodach nauki

Bardziej szczegółowo

W kwestii zwizku pomidzy filozofi umysłu a naukami empirycznymi. Karol Polcyn

W kwestii zwizku pomidzy filozofi umysłu a naukami empirycznymi. Karol Polcyn Diametros nr 3 (marzec 2005): 193 197 W kwestii zwizku pomidzy filozofi umysłu a naukami empirycznymi Karol Polcyn Nikt nie powinien kwestionowa roli nauki w poznaniu natury umysłu. Z drugiej strony, dyskusje

Bardziej szczegółowo

Filozofia, Historia, Wykład V - Filozofia Arystotelesa

Filozofia, Historia, Wykład V - Filozofia Arystotelesa Filozofia, Historia, Wykład V - Filozofia Arystotelesa 2010-10-01 Tematyka wykładu 1 Arystoteles - filozof systematyczny 2 3 4 Podział nauk Arystoteles podzielił wszystkie dyscypliny wiedzy na trzy grupy:

Bardziej szczegółowo

5. Rozważania o pojęciu wiedzy. Andrzej Wiśniewski Wstęp do filozofii Materiały do wykładu 2015/2016

5. Rozważania o pojęciu wiedzy. Andrzej Wiśniewski Wstęp do filozofii Materiały do wykładu 2015/2016 5. Rozważania o pojęciu wiedzy Andrzej Wiśniewski Andrzej.Wisniewski@amu.edu.pl Wstęp do filozofii Materiały do wykładu 2015/2016 Wiedza przez znajomość [by acquaintance] i wiedza przez opis Na początek

Bardziej szczegółowo

Wymierne korzyci wynikajce z analizy procesów

Wymierne korzyci wynikajce z analizy procesów Wymierne korzyci wynikajce z analizy procesów Analiza procesu jest narzdziem do osignicia wyszej efektywnoci organizacji (midzy innymi). Wymaga ona zbudowania modelu procesu biznesowego bdcego opisem funkcjonowania

Bardziej szczegółowo

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Zaoczne Studia Doktoranckie z Ekonomii Warszawa, 14 grudnia 2014 Metodologia i metoda badawcza Metodologia Zadania metodologii Metodologia nauka

Bardziej szczegółowo

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 15 zaliczenie z oceną

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 15 zaliczenie z oceną Wydział: Prawo i Administracja Nazwa kierunku kształcenia: Prawo Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. dr hab. Kazimierz Pawłowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb

Bardziej szczegółowo

ćwiczenia 15 zaliczenie z oceną

ćwiczenia 15 zaliczenie z oceną Wydział: Prawo i Administracja Nazwa kierunku kształcenia: Prawo Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. dr hab. Kazimierz Pawłowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb

Bardziej szczegółowo

Wstęp do logiki. Kto jasno i konsekwentnie myśli, ściśle i z ładem się wyraża,

Wstęp do logiki. Kto jasno i konsekwentnie myśli, ściśle i z ładem się wyraża, Prof. UAM, dr hab. Zbigniew Tworak Zakład Logiki i Metodologii Nauk Instytut Filozofii Wstęp do logiki Kto jasno i konsekwentnie myśli, ściśle i z ładem się wyraża, kto poprawnie wnioskuje i uzasadnia

Bardziej szczegółowo

Gramatyki regularne i automaty skoczone

Gramatyki regularne i automaty skoczone Gramatyki regularne i automaty skoczone Alfabet, jzyk, gramatyka - podstawowe pojcia Co to jest gramatyka regularna, co to jest automat skoczony? Gramatyka regularna Gramatyka bezkontekstowa Translacja

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD)

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Diagramy zwizków encji elementy ERD licznoci zwizków podklasy klucze zbiory słabych encji Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail:

Bardziej szczegółowo

DECYZJA. odmawiam uwzgldnienia wniosku. Uzasadnienie

DECYZJA. odmawiam uwzgldnienia wniosku. Uzasadnienie Decyzja Generalnego Inspektora Ochrony Danych Osobowych z dnia 6 lipca 2005 r. dotyczca przetwarzania danych osobowych córki Skarcego, przez Stowarzyszenie, poprzez publikacj informacji na temat rodziny

Bardziej szczegółowo

stopie szaro ci piksela ( x, y)

stopie szaro ci piksela ( x, y) I. Wstp. Jednym z podstawowych zada analizy obrazu jest segmentacja. Jest to podział obrazu na obszary spełniajce pewne kryterium jednorodnoci. Jedn z najprostszych metod segmentacji obrazu jest progowanie.

Bardziej szczegółowo

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Proces badawczy schemat i zasady realizacji Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Wydział Nauk Ekonomicznych UW Warszawa, 28 października 2014 Najważniejsze rodzaje badań Typy badań Podział wg celu badawczego Kryteria przyczynowości

Bardziej szczegółowo

166 Wstęp do statystyki matematycznej

166 Wstęp do statystyki matematycznej 166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań III

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań III Wstęp do logiki Klasyczny Rachunek Zdań III Przypomnijmy: Logika: = Teoria form (schematów, reguł) poprawnych wnioskowań. Wnioskowaniem nazywamy jakąkolwiek skończoną co najmniej dwuwyrazową sekwencję

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD)

Bazy danych. Plan wykładu. Proces modelowania i implementacji bazy danych. Elementy ERD. Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Plan wykładu Bazy danych Wykład 2: Diagramy zwizków encji (ERD) Diagramy zwizków encji elementy ERD licznoci zwizków podklasy klucze zbiory słabych encji Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail:

Bardziej szczegółowo

Metodologia badań psychologicznych

Metodologia badań psychologicznych Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Psychologia jako nauka empiryczna Wprowadzenie pojęć Wykład 5 Cele badań naukowych 1. Opis- (funkcja deskryptywna) procedura definiowania

Bardziej szczegółowo

ZAŁOŻENIA FILOZOFICZNE

ZAŁOŻENIA FILOZOFICZNE ZAŁOŻENIA FILOZOFICZNE Koło Wiedeńskie Karl Popper Thomas Kuhn FILOZOFIA A NAUKA ZAŁOŻENIA W TEORIACH NAUKOWYCH ZAŁOŻENIA ONTOLOGICZNE Jaki jest charakter rzeczywistości językowej? ZAŁOŻENIA EPISTEMOLOGICZNE

Bardziej szczegółowo

KRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego

KRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego KRZYSZTOF WÓJTOWICZ Instytut Filozofii Uniwersytetu Warszawskiego wojtow@uw.edu.pl 1 2 1. SFORMUŁOWANIE PROBLEMU Czy są empiryczne aspekty dowodów matematycznych? Jeśli tak to jakie stanowisko filozoficzne

Bardziej szczegółowo

Nazwa metodologia nauki etymologicznie i dosłownie znaczy tyle, co nauka o metodach badań.

Nazwa metodologia nauki etymologicznie i dosłownie znaczy tyle, co nauka o metodach badań. Nazwa metodologia nauki etymologicznie i dosłownie znaczy tyle, co nauka o metodach badań. Metoda dedukcji i indukcji w naukach społecznych: Metoda dedukcji: 1. Hipoteza 2. Obserwacja 3. Przyjęcie lub

Bardziej szczegółowo

Paradygmaty dowodzenia

Paradygmaty dowodzenia Paradygmaty dowodzenia Sprawdzenie, czy dana formuła rachunku zdań jest tautologią polega zwykle na obliczeniu jej wartości dla 2 n różnych wartościowań, gdzie n jest liczbą zmiennych zdaniowych tej formuły.

Bardziej szczegółowo

Metody ilociowe w zarzdzaniu

Metody ilociowe w zarzdzaniu Metody ilociowe w zarzdzaniu WZ Zarzdzanie i Inynieria Produkcji Studia I stopnia o profilu: A P P1rzedmiot: Metody ilociowe w zarzdzaniu Kod przedmiotu ZIP 1 S 07 64-0 -0 Status przedmiotu: Przedmiot

Bardziej szczegółowo

Projektowanie i analiza zadaniowa interfejsu na przykładzie okna dialogowego.

Projektowanie i analiza zadaniowa interfejsu na przykładzie okna dialogowego. Projektowanie i analiza zadaniowa interfejsu na przykładzie okna dialogowego. Jerzy Grobelny Politechnika Wrocławska Projektowanie zadaniowe jest jednym z podstawowych podej do racjonalnego kształtowania

Bardziej szczegółowo

Myślenie w celu zdobycia wiedzy = poznawanie. Myślenie z udziałem rozumu = myślenie racjonalne. Myślenie racjonalne logiczne statystyczne

Myślenie w celu zdobycia wiedzy = poznawanie. Myślenie z udziałem rozumu = myślenie racjonalne. Myślenie racjonalne logiczne statystyczne Literatura: podstawowa: C. Radhakrishna Rao, Statystyka i prawda, 1994. G. Wieczorkowska-Wierzbińska, J. Wierzbiński, Statystyka. Od teorii do praktyki, 2013. A. Aczel, Statystyka w zarządzaniu, 2002.

Bardziej szczegółowo

O argumentach sceptyckich w filozofii

O argumentach sceptyckich w filozofii O argumentach sceptyckich w filozofii - Czy cokolwiek można wiedzieć na pewno? - Czy cokolwiek można stwierdzić na pewno? Co myśli i czyni prawdziwy SCEPTYK? poddaje w wątpliwość wszelkie metody zdobywania

Bardziej szczegółowo

Metody dowodzenia twierdze«

Metody dowodzenia twierdze« Metody dowodzenia twierdze«1 Metoda indukcji matematycznej Je±li T (n) jest form zdaniow okre±lon w zbiorze liczb naturalnych, to prawdziwe jest zdanie (T (0) n N (T (n) T (n + 1))) n N T (n). 2 W przypadku

Bardziej szczegółowo

DDK-076-115/04/VP Warszawa, 02 czerwca 2004 r.

DDK-076-115/04/VP Warszawa, 02 czerwca 2004 r. Korespondencja w sprawie wystpienia Odpowied Prezesa Urzdu Ochrony Konkurencji i Konsumentów na wystpienie Generalnego Inspektora Ochrony Danych Osobowych. PREZES URZDU OCHRONY KONKURENCJI I KONSUMENTÓW

Bardziej szczegółowo

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017 i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski Uniwersytet Šódzki, Wydziaª Matematyki i Informatyki UŠ piotr@fulmanski.pl http://fulmanski.pl/zajecia/prezentacje/festiwalnauki2017/festiwal_wmii_2017_

Bardziej szczegółowo

1) Grafy eulerowskie własnoci algorytmy. 2) Problem chiskiego listonosza

1) Grafy eulerowskie własnoci algorytmy. 2) Problem chiskiego listonosza 165 1) Grafy eulerowskie własnoci algorytmy 2) Problem chiskiego listonosza 166 Grafy eulerowskie Def. Graf (multigraf, niekoniecznie spójny) jest grafem eulerowskim, jeli zawiera cykl zawierajcy wszystkie

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania A B

Bazy danych. Plan wykładu. Zalenoci funkcyjne. Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania A B Plan wykładu Bazy danych Wykład 4: Relacyjny model danych - zalenoci funkcyjne. SQL - podzapytania Definicja zalenoci funkcyjnych Klucze relacji Reguły dotyczce zalenoci funkcyjnych Domknicie zbioru atrybutów

Bardziej szczegółowo

Spór o poznawalność świata

Spór o poznawalność świata ROMAN ROŻDŻEŃSKI FILOZOFIA A RZECZYWISTOŚĆ Spór o poznawalność świata Wydawnictwo WAM Kraków 2012 Spis treści Przedmowa 11 Rozdział I Myślenie filozoficzne w cieniu zwątpienia 15 1. Wprowadzenie 15 2.

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Podstawy teoretyczne

Bazy danych Podstawy teoretyczne Pojcia podstawowe Baza Danych jest to zbiór danych o okrelonej strukturze zapisany w nieulotnej pamici, mogcy zaspokoi potrzeby wielu u!ytkowników korzystajcych z niego w sposóbs selektywny w dogodnym

Bardziej szczegółowo

Czy zen jest filozofi?

Czy zen jest filozofi? Diametros nr 2 (grudzie 2004): 108 113 Beata Szymaska Agnieszka Kozyra, Filozofia zen, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2004. Nakładem Wydawnictwa Naukowego PWN ukazała si ksika Agnieszki Kozyry zatytułowana

Bardziej szczegółowo

Badania marketingowe w pigułce

Badania marketingowe w pigułce Jolanta Tkaczyk Badania marketingowe w pigułce Dlaczego klienci kupuj nasze produkty lub usługi? To pytanie spdza sen z powiek wikszoci menederom. Kady z nich byłby skłonny zapłaci due pienidze za konkretn

Bardziej szczegółowo

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Logika Stosowana Wykład 1 - Logika zdaniowa Marcin Szczuka Instytut Informatyki UW Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017 Marcin Szczuka (MIMUW) Logika Stosowana 2017 1 / 30 Plan wykładu 1 Język

Bardziej szczegółowo

Na podstawie art. 14a 1 i 4 ustawy z dnia 29 sierpnia 1997r. - Ordynacja podatkowa (tekst jednolity Dz. U. Nr 8, poz. 60 z 2005r. ze zm.

Na podstawie art. 14a 1 i 4 ustawy z dnia 29 sierpnia 1997r. - Ordynacja podatkowa (tekst jednolity Dz. U. Nr 8, poz. 60 z 2005r. ze zm. Na podstawie art. 14a 1 i 4 ustawy z dnia 29 sierpnia 1997r. - Ordynacja podatkowa (tekst jednolity Dz. U. Nr 8, poz. 60 z 2005r. ze zm. ) w zwizku z wnioskiem podatnika XXXXXX z dnia 10.11.2005r., uzupełnionego

Bardziej szczegółowo

Wojciech Drzewiecki SYSTEMY INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ

Wojciech Drzewiecki SYSTEMY INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ Wojciech Drzewiecki SYSTEMY INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ Systemem Informacji Geograficznej (Systemem Informacji Przestrzennej, GIS, SIP) nazywamy skomputeryzowany system pozyskiwania, przechowywania, przetwarzania,

Bardziej szczegółowo

Temat: Programowanie zdarzeniowe. Zdarzenia: delegacje, wykorzystywanie zdarze. Elementy Windows Application (WPF Windows Presentation Foundation).

Temat: Programowanie zdarzeniowe. Zdarzenia: delegacje, wykorzystywanie zdarze. Elementy Windows Application (WPF Windows Presentation Foundation). Temat: Programowanie zdarzeniowe. Zdarzenia: delegacje, wykorzystywanie zdarze. Elementy Windows Application (WPF Windows Presentation Foundation). 1. Programowanie zdarzeniowe Programowanie zdarzeniowe

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Podzapytania - wskazówki. Podzapytania po FROM. Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych.

Bazy danych. Plan wykładu. Podzapytania - wskazówki. Podzapytania po FROM. Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych. Plan wykładu azy danych Wykład 5: Zalenoci wielowartociowe. Sprowadzanie do postaci normalnych. Dokoczenie SQL Zalenoci wielowartociowe zwarta posta normalna Dekompozycja do 4NF Przykład sprowadzanie do

Bardziej szczegółowo

ELEMENT SYSTEMU BIBI.NET. Instrukcja Obsługi

ELEMENT SYSTEMU BIBI.NET. Instrukcja Obsługi ELEMENT SYSTEMU BIBI.NET Instrukcja Obsługi Copyright 2005 by All rights reserved Wszelkie prawa zastrzeone!"# $%%%&%'(%)* +(+%'(%)* Wszystkie nazwy i znaki towarowe uyte w niniejszej publikacji s własnoci

Bardziej szczegółowo

Filozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych

Filozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych Filozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych 2011-10-01 Plan wykładu 1 Klasyczny podział dyscyplin filozoficznych 2 Podział dyscyplin filozoficznych Klasyczny podział dyscyplin filozoficznych:

Bardziej szczegółowo

Ogólna metodologia nauk

Ogólna metodologia nauk 1. Podział logiki: - semiotyka logiczna - logika formalna - ogólna metodologia nauk Ogólna metodologia nauk 2. Ogólna metodologia nauk zajmuje się metodami (sposobami postępowania) stosowanymi w poznawaniu

Bardziej szczegółowo

DECYZJA. Warszawa, dnia 31 marca 2006 r. GI-DEC-DS-106/06

DECYZJA. Warszawa, dnia 31 marca 2006 r. GI-DEC-DS-106/06 Decyzja Generalnego Inspektora Ochrony Danych Osobowych nakazujca Spółce usunicie uchybie w procesie przetwarzania danych osobowych osób biorcych udział w organizowanych przez t Spółk konkursach, poprzez

Bardziej szczegółowo

10/4/2015 CELE ZAJĘĆ PLAN ZAJĘĆ METODY BADAŃ SPOŁECZNYCH WYKŁAD 1: ZAJĘCIA WPROWADZAJĄCE

10/4/2015 CELE ZAJĘĆ PLAN ZAJĘĆ METODY BADAŃ SPOŁECZNYCH WYKŁAD 1: ZAJĘCIA WPROWADZAJĄCE METODY BADAŃ SPOŁECZNYCH WYKŁAD 1: ZAJĘCIA WPROWADZAJĄCE dr Agnieszka Kacprzak CELE ZAJĘĆ Jak w poprawnie metodologiczny sposób rozwiązywać problemy pojawiające się w nauce i w biznesie? Jak definiować

Bardziej szczegółowo

Metody wnioskowania. Wnioskowanie w przód (ang. forward chaining) Wnioskowanie w tył (ang. Backward chaining) Od przesłanki do konkluzji Np..

Metody wnioskowania. Wnioskowanie w przód (ang. forward chaining) Wnioskowanie w tył (ang. Backward chaining) Od przesłanki do konkluzji Np.. Systemy regułowe Metody wnioskowania Wnioskowanie w przód (ang. forward chaining) Od przesłanki do konkluzji Np.. CLIPS Wnioskowanie w tył (ang. Backward chaining) Czyli od konkluzji do przesłanki Np..

Bardziej szczegółowo

Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI

Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI Filozofia INFORMATYKA Metodologia Wykład 1. Wprowadzenie. Filozofia, metodologia, informatyka Czym jest FILOZOFIA? (objaśnienie ogólne) Filozofią nazywa się

Bardziej szczegółowo

Problem decyzyjny naley do klasy NP. (Polynomial), jeeli moe by rozwizany w czasie conajwyej wielomianowym przez algorytm A dla DTM.

Problem decyzyjny naley do klasy NP. (Polynomial), jeeli moe by rozwizany w czasie conajwyej wielomianowym przez algorytm A dla DTM. WYKŁAD : Teoria NP-zupełnoci. Problem decyzyjny naley do klasy P (Polynomial), jeeli moe by rozwizany w czasie conajwyej wielomianowym przez algorytm A dla DTM. (przynaleno ta jest zachowana równie dla

Bardziej szczegółowo

O niezbdnoci filozofii analitycznej

O niezbdnoci filozofii analitycznej Diametros nr 6 (grudzie 2005): 244 248 Robert Poczobut I Analitycy z reguły uprawiaj filozofi w sposób systematyczny i problemowy. Problemy filozoficzne zostały podzielone na okrelone kategorie wyznaczajce

Bardziej szczegółowo

Filozofia z elementami logiki Klasyfikacja wnioskowań I część 1

Filozofia z elementami logiki Klasyfikacja wnioskowań I część 1 Filozofia z elementami logiki Klasyfikacja wnioskowań I część 1 Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@amu.edu.pl Plan: definicja pojęcia wnioskowania wypowiedzi inferencyjne i wypowiedzi

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań

Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań System aksjomatyczny logiki Budując logikę

Bardziej szczegółowo

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, 20.09.2011. Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego

Hotel Hilberta. Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci. Marcin Kysiak. Festiwal Nauki, 20.09.2011. Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Zdumiewaj cy ±wiat niesko«czono±ci Instytut Matematyki Uniwersytetu Warszawskiego Festiwal Nauki, 20.09.2011 Nasze do±wiadczenia hotelowe Fakt oczywisty Hotel nie przyjmie nowych go±ci, je»eli wszystkie

Bardziej szczegółowo

D E C Y Z J A. odmawiam uwzgldnienia wniosku. Uzasadnienie

D E C Y Z J A. odmawiam uwzgldnienia wniosku. Uzasadnienie Decyzja Generalnego Inspektora Ochrony Danych Osobowych z dnia 15 lipca 2005 r. dotyczca przetwarzania Danych Osobowych Skarcej przez Bank oraz przekazanie danych osobowych Skarcej celem dochodzenia wierzytelnoci.

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Reguły asocjacyjne. Przykłady asocjacji. Reguły asocjacyjne. Jeli warunki to efekty. warunki efekty

Plan wykładu. Reguły asocjacyjne. Przykłady asocjacji. Reguły asocjacyjne. Jeli warunki to efekty. warunki efekty Plan wykładu Reguły asocjacyjne Marcin S. Szczuka Wykład 6 Terminologia dla reguł asocjacyjnych. Ogólny algorytm znajdowania reguł. Wyszukiwanie czstych zbiorów. Konstruowanie reguł - APRIORI. Reguły asocjacyjne

Bardziej szczegółowo

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy. Logika i teoria mnogo±ci, konspekt wykªad 12 Teoria mocy, cz ± II Def. 12.1 Ka»demu zbiorowi X przyporz dkowujemy oznaczany symbolem X obiekt zwany liczb kardynaln (lub moc zbioru X) w taki sposób,»e ta

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1 Przepisy ogólne

Rozdział 1 Przepisy ogólne ROZPORZDZENIE MINISTRA FINANSÓW z dnia 17 listopada 1998 r. w sprawie ogólnych warunków obowizkowego ubezpieczenia odpowiedzialnoci cywilnej podmiotu przyjmujcego zamówienie na wiadczenia zdrowotne za

Bardziej szczegółowo

Dlaczego matematyka jest wszędzie?

Dlaczego matematyka jest wszędzie? Festiwal Nauki. Wydział MiNI PW. 27 września 2014 Dlaczego matematyka jest wszędzie? Dlaczego świat jest matematyczny? Autor: Paweł Stacewicz (PW) Czy matematyka jest WSZĘDZIE? w życiu praktycznym nie

Bardziej szczegółowo

Filozofia, ISE, Wykład X - Filozofia średniowieczna.

Filozofia, ISE, Wykład X - Filozofia średniowieczna. Filozofia, ISE, Wykład X - Filozofia średniowieczna. 2011-10-01 Plan wykładu 1 Filozofia średniowieczna a starożytna 2 3 Ogólna charakterystyka filozofii średniowiecznej Ogólna charakterystyka filozofii

Bardziej szczegółowo

Temat: Technika zachłanna. Przykłady zastosowania. Własno wyboru zachłannego i optymalnej podstruktury.

Temat: Technika zachłanna. Przykłady zastosowania. Własno wyboru zachłannego i optymalnej podstruktury. Temat: Technika zachłanna. Przykłady zastosowania. Własno wyboru zachłannego i optymalnej podstruktury. Algorytm zachłanny ( ang. greedy algorithm) wykonuje zawsze działanie, które wydaje si w danej chwili

Bardziej szczegółowo

Filozofia, Germanistyka, Wykład IX - Immanuel Kant

Filozofia, Germanistyka, Wykład IX - Immanuel Kant Filozofia, Germanistyka, Wykład IX - Immanuel Kant 2011-10-01 Plan wykładu 1 Immanuel Kant - uwagi biograficzne 2 3 4 5 6 7 Immanuel Kant (1724-1804) Rysunek: Immanuel Kant - niemiecki filozof, całe życie

Bardziej szczegółowo

mgr Karol Marek Klimczak KONCEPCJA I PLAN ROZPRAWY DOKTORSKIEJ

mgr Karol Marek Klimczak KONCEPCJA I PLAN ROZPRAWY DOKTORSKIEJ mgr Karol Marek Klimczak KONCEPCJA I PLAN ROZPRAWY DOKTORSKIEJ Tytuł: Zarządzanie ryzykiem finansowym w polskich przedsiębiorstwach działających w otoczeniu międzynarodowym Ostatnie dziesięciolecia rozwoju

Bardziej szczegółowo

Izolacja Anteny szerokopasmowe i wskopasmowe

Izolacja Anteny szerokopasmowe i wskopasmowe Izolacja Anteny szerokopasmowe i wskopasmowe W literaturze technicznej mona znale róne opinie, na temat okrelenia, kiedy antena moe zosta nazwana szerokopasmow. Niektórzy producenci nazywaj anten szerokopasmow

Bardziej szczegółowo

M T E O T D O ZI Z E E A LG L O G R O Y R TM

M T E O T D O ZI Z E E A LG L O G R O Y R TM O ALGORYTMACH I METODZIE ALGORYTMICZNEJ Czym jest algorytm? Czym jest algorytm? przepis schemat zestaw reguł [ ] program ALGORYTM (objaśnienie ogólne) Algorytm Pojęcie o rodowodzie matematycznym, oznaczające

Bardziej szczegółowo

Psychologia decyzji. Struktura wykładu DR BEATA BAJCAR ZAKŁAD PSYCHOLOGII I ERGONOMII. wykład 15 godzin

Psychologia decyzji. Struktura wykładu DR BEATA BAJCAR ZAKŁAD PSYCHOLOGII I ERGONOMII. wykład 15 godzin Psychologia decyzji wykład 15 godzin DR BEATA BAJCAR ZAKŁAD PSYCHOLOGII I ERGONOMII Struktura wykładu Behawioralna teoria decyzji. Normatywne i deskryptywne modele podejmowania decyzji Cykl myślenia decyzyjnego

Bardziej szczegółowo

Wstp. Warto przepływu to

Wstp. Warto przepływu to 177 Maksymalny przepływ Załoenia: sie przepływow (np. przepływ cieczy, prdu, danych w sieci itp.) bdziemy modelowa za pomoc grafów skierowanych łuki grafu odpowiadaj kanałom wierzchołki to miejsca połcze

Bardziej szczegółowo

Czym są badania jakościowe? David Silverman : Interpretacja danych jakościowych

Czym są badania jakościowe? David Silverman : Interpretacja danych jakościowych Czym są badania jakościowe? David Silverman : Interpretacja danych jakościowych Główne zagadnienia Kiedy porównujemy badania ilościowe i jakościowe, znajdujemy głownie róŝne rozłoŝenie akcentów między

Bardziej szczegółowo

Etyka Tożsamość i definicja. Ks. dr Artur Aleksiejuk

Etyka Tożsamość i definicja. Ks. dr Artur Aleksiejuk Etyka Tożsamość i definicja Ks. dr Artur Aleksiejuk 1. ETYKA A FILOZOFIA PYTANIA PROBLEMOWE: Czy etyka musi być dyscypliną filozoficzną? Czy etyka może być wolna od filozoficznych założeń? Czy i jak dalece

Bardziej szczegółowo

STUDIA PODYPLOMOWE BEZPIECZEŃSTWO I HIGIENA PRACY

STUDIA PODYPLOMOWE BEZPIECZEŃSTWO I HIGIENA PRACY STUDIA PODYPLOMOWE BEZPIECZEŃSTWO I HIGIENA PRACY Ocena ryzyka zawodowego to proste! 17-10-15 Wprowadzenie 1. Ryzyko zawodowe narzędzie do poprawy warunków pracy Kodeks pracy: 1991 r. - art. 215 1996 r.

Bardziej szczegółowo

PROWIZJE Menad er Schematy rozliczeniowe

PROWIZJE Menad er Schematy rozliczeniowe W nowej wersji systemu pojawił si specjalny moduł dla menaderów przychodni. Na razie jest to rozwizanie pilotaowe i udostpniono w nim jedn funkcj, która zostanie przybliona w niniejszym biuletynie. Docelowo

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do logiki Klasyfikacja wnioskowań, cz. I

Wprowadzenie do logiki Klasyfikacja wnioskowań, cz. I Wprowadzenie do logiki Klasyfikacja wnioskowań, cz. I Mariusz Urbański Instytut Psychologii UAM Mariusz.Urbanski@amu.edu.pl Plan: definicja pojęcia wnioskowania wypowiedzi inferencyjne i wypowiedzi argumentacyjne

Bardziej szczegółowo

PREZENTACJA DZIAŁANIA KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO

PREZENTACJA DZIAŁANIA KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO Piotr Borowiec PREZENTACJA DZIAŁANIA KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO Sporód wielu metod sztucznej inteligencji obliczeniowej algorytmy genetyczne doczekały si wielu implementacji. Mona je wykorzystywa

Bardziej szczegółowo

Akademia Wychowania Fizycznego i Sportu w Gdańsku SYLABUS NA CYKL KSZTAŁCENIA 2014-2016

Akademia Wychowania Fizycznego i Sportu w Gdańsku SYLABUS NA CYKL KSZTAŁCENIA 2014-2016 Załącznik Nr 1 do Uchwały Senatu AWFiS w Gdańsku Nr 16 z dnia 27 kwietnia 2012 roku Akademia Wychowania Fizycznego i Sportu w Gdańsku SYLABUS NA CYKL KSZTAŁCENIA 2014-2016 Jednostka Organizacyjna: Rodzaj

Bardziej szczegółowo

Logika intuicjonistyczna

Logika intuicjonistyczna Logika intuicjonistyczna Logika klasyczna oparta jest na pojęciu wartości logicznej zdania. Poprawnie zbudowane i jednoznaczne stwierdzenie jest w tej logice klasyfikowane jako prawdziwe lub fałszywe.

Bardziej szczegółowo

IMMANUEL KANT ETYKA DEONTOLOGICZNA

IMMANUEL KANT ETYKA DEONTOLOGICZNA IMMANUEL KANT ETYKA DEONTOLOGICZNA PROJEKT ETYKI KANTA W POSZUKIWANIU OBIEKTYWNYCH PODSTAW ETYKI Wobec krytyki Huma Immanuel Kant stara się znaleść jakąś obiektywną podstawę dla etyki, czyli wykazać, że

Bardziej szczegółowo

Regulamin Europejskiej Sieci Prewencji Kryminalnej z dnia 25 czerwca 2001 roku

Regulamin Europejskiej Sieci Prewencji Kryminalnej z dnia 25 czerwca 2001 roku Regulamin Europejskiej Sieci Prewencji Kryminalnej z dnia 25 czerwca 2001 roku Krajowi Przedstawiciele Sieci, Uwzgldniajc Decyzj Rady Unii Europejskiej z 28 maja 2001 roku ( dalej nazywanej Decyzj Rady

Bardziej szczegółowo

Metodologia badań naukowych

Metodologia badań naukowych Metodologia badań naukowych Cele zajęć: Nabycie umiejętności określania problemu badawczego i planowania badania Przyswojenie umiejętności z zakresu przygotowania i przeprowadzenia badania empirycznego

Bardziej szczegółowo

6.2. Baza i wymiar. V nazywamy baz-

6.2. Baza i wymiar. V nazywamy baz- 62 Baza i wymiar V nazywamy baz- Definicja 66 Niech V bdzie przestrzeni, liniow, nad cia/em F Podzbiór B przestrzeni V, je2eli: () B jest liniowo niezale2ny, (2) B jest generuj,cy, tzn lin(b) =V Przyk/ady:

Bardziej szczegółowo

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. dr hab. Ryszard Stachowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów:

Bardziej szczegółowo

Ustalenie optymalnego układu lokalizacyjnodystrybucyjnego

Ustalenie optymalnego układu lokalizacyjnodystrybucyjnego 10.02.2005 r. Optymalizacja lokalizacji i rejonizacji w sieciach dystrybucji. cz. 2. Ustalenie optymalnego układu lokalizacyjnodystrybucyjnego dla wielu uczestników Przyczyn rozwizywania problemu wielu

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA a FILOZOFIA

INFORMATYKA a FILOZOFIA INFORMATYKA a FILOZOFIA (Pytania i odpowiedzi) Pytanie 1: Czy potrafisz wymienić pięciu filozofów, którzy zajmowali się także matematyką, logiką lub informatyką? Ewentualnie na odwrót: Matematyków, logików

Bardziej szczegółowo

PRAWIDŁOWE ODPOWIEDZI DO ZADA ZAMKNITYCH

PRAWIDŁOWE ODPOWIEDZI DO ZADA ZAMKNITYCH %!%*+,-.*+,/ 0103 6'7 PRAWIDŁOWE ODPOWIEDZI DO ZADA ZAMKNITYCH zadanie odpowied punkty 1 A D 3 D 4 E 5 C 6 A 7 A 8 B 9 6 10 zadania 6 11 otwarte 6 1 maksymalna moliwa łczna liczba punktów 6 40 strona 1

Bardziej szczegółowo

Wstp. Odniesienie do podstawy programowej

Wstp. Odniesienie do podstawy programowej ! " 1 Wstp Praca dotyczy projektu midzyprzedmiotowego, jaki moe by zastosowany na etapie nauczania gimnazjum specjalnego. Powyszy projekt moe zosta przeprowadzony na zajciach z przedmiotów: informatyka

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY 2010 FILOZOFIA

EGZAMIN MATURALNY 2010 FILOZOFIA Centralna Komisja Egzaminacyjna w Warszawie EGZAMIN MATURALNY 2010 FILOZOFIA POZIOM ROZSZERZONY Klucz punktowania odpowiedzi MAJ 2010 2 Zadanie 1. (0 2) problemów i tez z zakresu ontologii, epistemologii,

Bardziej szczegółowo

Cash flow projektu zakładajcego posiadanie własnego magazynu oraz posiłkowanie si magazynem obcym w przypadku sezonowych zwyek

Cash flow projektu zakładajcego posiadanie własnego magazynu oraz posiłkowanie si magazynem obcym w przypadku sezonowych zwyek Optymalizacja zaangaowania kapitałowego 4.01.2005 r. w decyzjach typu make or buy. Magazyn czy obcy cz. 2. Cash flow projektu zakładajcego posiadanie własnego magazynu oraz posiłkowanie si magazynem obcym

Bardziej szczegółowo

Procedura rekrutacji pracowników do Starostwa Powiatowego w Kielcach

Procedura rekrutacji pracowników do Starostwa Powiatowego w Kielcach Zał. do Zarzdzenia Nr 58/05 Starosty Kieleckiego z dnia 30 grudnia 2005 r. w sprawie wprowadzenia procedury rekrutacji pracowników do Starostwa Powiatowego w Kielcach Procedura rekrutacji pracowników do

Bardziej szczegółowo

MAX WEBER zainteresowania: socjologia, ekonomia polityczna, prawo, teoria polityki, historia gospodarcza, religioznawstwo, metodologia nauk

MAX WEBER zainteresowania: socjologia, ekonomia polityczna, prawo, teoria polityki, historia gospodarcza, religioznawstwo, metodologia nauk OBIEKTYWIZM W NAUCE MAX WEBER 1864 1920 zainteresowania: socjologia, ekonomia polityczna, prawo, teoria polityki, historia gospodarcza, religioznawstwo, metodologia nauk społecznych uosobienie socjologii

Bardziej szczegółowo