出来事はどうして起きるの？

岩波講座 科学/技術と人間〈10〉科学／技術と言語

　
ある出来事（事象）の説明は、はっきりした形式でいくつかの構成された順序立て（カール・ヘンペル Carl Gustav Hempel ）を述べることである。これによって、私たちはある出来事の道筋をより分かりやすく見ることが出来る。科学的説明の本であるが一般の説明にも参考になる。「分かるとは何か　-理論的理解の枠組み-」長尾眞　辺りを・・・おさらいメモした。
先ずは自分に説明しなければ。見えないものがよく見えてくることもある。順序立てを構成し、道筋を明らかにすること。推論に条件を与える。推論のルールは先験的なことや確率的なこと？確率の信頼度のレベルはどうか？命題に循環や自己回帰はないのか？などなど。

ある事象Ｅを説明するってどんなこと？

ある事象Ｅが生じたことの説明とは、

• １　ある幾つかの事象や状態Ｃ１，Ｃ２、Ｃ３・・・があり、
• ２　ある法則やあるいは推論規則のＬ１、Ｌ２・・・から
• ３　以上の２の法則や推論を組み合わせて事象Ｅを論理的帰結とする道筋を発見することである。

簡単に云うと・・・

Ｅの出来事の説明とは　Ｅの出来事の帰結へ至る道筋を見つけること。

なりより結論が論理性であること。
でこの道筋の中で
２の推論規則Ｌ１Ｌ２・・・はそれぞれに、

ＡならばＢになるという、すなわちＡ→Ｂという形式をとっていて、

Ａは前件（あるいは前提・仮定・条件）と呼ばれ、Ｂは後件（あるいは結論・帰結）と呼ばれている。それで、推論は、事象や状態Ｃを生じることの可能な前件Ａを見つけ、対応させた結果としてＢの結論として得るということの繰り返しによって行われる。

つまり、

推論とは状態Ｃとなる仮定Ａによって帰結Ｂを導くことで行われる。

たとえば事象Ｃが条件Ａに対応して、Ａ→Ｂ、Ｂ→Ｄという二つの推論規則が継続的に運用されるとすれば、

Ｃ＝Ａ　(←事象ＣがＡに対応するということ)

Ａ→Ｂ、Ｂ→Ｄであり、　(←ＡならばＢ　ＢならばＤという状態になること)

Ｃ→Ｄとなる。すなわち事象ＣからＤが結論される。

ＣがＡに対応して Ａ→Ｂ、Ｂ→Ｄであり Ｃ→Ｄとなる

二つの説明モデル

以上推論規則の運用のしくみが分かったが、推論規則の属性によって二つの種類の説明がある。

推論規則Ｌ１Ｌ２・・・が先験的に与えられた不変ものであると考えるときは、これは決定論的法則と呼ばれ、その場合は、事象Ｅの説明はＣ１Ｃ２・・・からの演繹となり、演繹的法則論的モデルによる説明と呼ばれる。一方これに対して、推論規則Ｌ１Ｌ２・・・が経験則であり確率的なものである場合には、Ｅの説明は帰納的確率的モデルによる説明と呼ばれる。

• 演繹モデル

推論規則＝先験的に与えられたもの

演繹的法則論的モデルによる説明の典型的なものは幾何学の定理の証明である。この場合には、Ｌ１Ｌ２・・・は公理あるいは定理であり、Ｃ１Ｃ２・・・は証明を求められている具体的な図形の各部の状態である。そして証明すべき事柄Ｅは、これらの各部に成り立っているある関係（状態）である。

そこで証明は、Ｃ１Ｃ２・・・公理あいるは定理の前提を満たすものがあれば、その公理あるいは定理の帰結が正しいとしてＣ１Ｃ２・・・の中に繰り入れてゆく。この操作を繰り返すことによって、事象Ｃ１Ｃ２・・・の中に繰り入れられたらＥの証明ができたということになる。そしてこれが事象Ｅの説明となっている。

• 帰納モデル

推論規則＝経験則・確率的信頼度によったもの

帰納的確率的モデルにおいては、各推論規則Ｌが確率あるいは信頼度Ｐ(０≦Ｐ≦１)で成り立つという形で与えられる。すなわち、Ｌは先験的与えられるのではなく経験的に確率Ｐで成立すると考えるのである。したがってＬの前提となる事象が１００％正しいとしてもＬを適用して得られる結論はＰという確率あるいは信頼度をもつものとなる。確率Ｐ１の規則Ｌ１と確率Ｐ２の規則Ｌ２を継続的に適用して得られる結論は確率Ｐ１Ｐ２となり、信頼度は低下する。

同様の説明過程は、数学の定理の証明のような厳密な場合でない一般的現象の場合についても適用できる。