새먼, [인과-기제적 설명] 요약 정리

 

 

1. 통계적 유관성 접근(approach)

 

(1)

가 선정되었을 경우의 사전확률

를 고려해서 적합한 준거 집합

를 선정한다.

  

(2) 최초의 준거 집합

에 대한 ‘피설명항 분할(explanadum partition)'을 시행하며, 이 때 사용되는 속성이

이다. 이 분할은 우리의 관심이 되는 설명의 표본 공간을 정의한다.

  

(3) 통계적으로 유관한 요소

를 도입해서 준거 집합을 상호 배타적이고 꽉 채우는 방식으로

인 부분 집합들로 분할한다. 이 때 속성

는 ‘설명항 분할’이 된다.

  

(4) 우리는 다음과 같은 확률 관계들을 확인해야 한다.

◎ 사전확률

◎ 사후확률

  

(5) 각각의 부분 집합

가 피설명항 분할

에 대해서 균질적이어야 한다.

  

(6) 한계(marginal) 확률

를 통해서 ‘설명항 분할’에서의 부분 집합들의 상대적 크기를 결정해야 한다.

  

(7) ‘설명항 분할’은 최대한으로 균질적이어야 한다. 즉,

이다.

  

(8) 우리는

라는 속성을 갖고 있는 설명해야 할 대상

가 어떤 부분 집합

에 속하는 지를 결정한다.

 

   모든 유관한 요소들을 고려하고 분할한 부분 집합들의 확률을 정확히 결정하면 우리는 설명의 기초가 되는 통계적 유관성을 확보하게 된다. 설명적 도식에 어느 정도의 정보가 전달되었는지를 측정하기 위해서는 설명항 분할 및 피설명항 분할 모두를 수행해야 한다.

 

  

   또한 우리는 다양한 요소

을 알아야 할 뿐만 아니라, 이 요소들 사이에서 유관성이 어떻게 나타나는지(특정 요소가 있고 없음에 따라서 어떻게 영향을 받는지) 알아야 한다. 이를 위해 조건 (6)이 제시되었으며, 한계 확률

를 알 경우 우리는 조건부 확률

을 알 수 있다.

 

   헴펠의 최대 명세화 요구를 통해서 균질화 된 준거 집합은 인식적으로 상대화된다. 즉, 이 요구는 우리가 유관한 분할을 할 수 있는 방법을 모르기만을 요구할 뿐 우리에게 알려져 있지 않은 유관한 분할의 불가능성을 요구하지는 않는다. 반면 조건 (5)는 설명항 분할이 객관적으로 균질해야 함을 요구한다.

 

   단순한 통계적 유관성 만으로는 아무런 설명이 일어나지 않는다. 한 현상의 원인과 결과가 불분명할 경우 차폐 관계를 통해서 가짜 원인을 구분할 수 있다. 즉,

이고

인 경우에

는

를 차폐했다고 한다.

 

   연역 통계적 모형에서의 설명은 피설명항의 발생이 높은 정도로 일어난다는 논증(argument)인 반면, 통계적 유관성 모형에서의 설명은 피설명항과 통계적으로 유관한 사실들을 조합하는(assembly) 것이며, 이 때 결과가 되는 확률의 정도는 관계가 없다. 중요한 것은 통계적 설명이 논증이 아니라는 것이다. 설명은 통계적 유관성과 차폐 관계만으로는 충족되지 않으며, 추가적으로 인과적 요소(해당 피설명항의 발생을 일으키거나 방해하는)를 포함시켜야 한다.

 

2. 인과적 연결(Causal Connections)

 

   철학자들이 설명 이론에 인과적 요소를 도입하지 않는 이유가 있다. 인과에 대한 흄(Hume)의 회의 이후로, 규칙성이 반드시 인과 관계를 표현한다고 볼 수는 없으며, 인과적으로 설명한다고 해서 반드시 개체들 사이에 인과 관계가 있는 것은 아니라는 것이 알려졌기 때문이다. 흄은 인과에는 근접성(Contiguity), 우선성(Priority), 항상성(constant conjunction)이외의 다른 것이 없다고 했다. 러셀(Russell)의 경우에도 초기에는 인과에 대한 회의적인 입장을 보였지만, 이후 과학에 있어 인과의 개념을 도입하는 것은 불가피하다는 결론에 이른다.

 

   뉴턴(Newton)의 역학이 물리적 사물(physical thing)의 존재론이었다면, 아인슈타인(Einstein)의 특수 상대성이론은 사건(event)의 존재론이라 할 수 있다. 그런데 사건의 존재론은 곧 과정(process)의 존재론으로 변환될 수 있다는 것이 밝혀졌다. 사건은 빛․시간․공간이라는 세 척도로 분리될 수 있으며, 민코프스키(Minkowski)의 원뿔은 인과적 유관성의 원뿔이다. 인과 개념을 기초로 특수 상대성이론의 시공 구조가 설립될 수 있다. 이 때 기본이 되는 원리는 빛이 신호(signal)의 상한(upper-limit, 모든 종류의 신호 중 속도가 가장 빠른 신호)이라는 것이며, 인과적 과정은 신호를 전달할 수 있다는 특징을 가진다.

 

   인과적 과정은 표식(mark)을 운반할 수 있는 반면, 가짜 과정은 표식을 운반할 수 없다. 또한 가짜 과정은 정보 혹은 운동량을 전달하지 않기 때문에 가짜 과정의 상한 속도는 없다. 인과적 과정은 그 과정의 구조를 전달하기 때문에 표식이 전달되지만, 가짜 과정은 그 과정의 구조를 전달하지 않기 때문에 표식이 전달되지 못한다. 러셀의 인과선(Causal-line) 개념은 가짜 과정을 구분하지 못할 뿐만 아니라 인간의 지식 및 추론에 의존하지 않는 기준 또한 아니다.

 

  

   따라서 ‘과정에서 객관적 규칙성이 유지되어야 한다’는 강한 기준을 제안할 수 있지만, 과정 중간에 다른 인과적 과정이 개입하는 것을 배제할 수 없기 때문에 이는 너무 엄격한 기준이다. 이에 ‘인과적 과정은 그것이 외부적 인과 과정으로부터 격리되었을 경우에도 유지되어야 한다’는 기준을 제시할 수 있지만, 외부의 인과적 영향은 또 다른 과정을 통해서 전달되어야 하므로 위의 기준은 순환적인 기준이라는 문제가 있다. 결론적으로, 해당 과정이 에너지를 전달하는지의 여부 및 식별을 전달하는지의 여부를 판단해서 인과적 과정과 가짜 과정을 구분할 수 있을 것이다.

 

3. 인과-기제적 모형

 

   인과-기제적 설명에는 두 가지 종류가 있다. 첫째는 '인과 관계에 관한 설명(etiological explanation)'으로, 이는 피설명항이 사전의 인과적 과정들의 발생을 통해 이끌어내 지는 것을 보여준다. 둘째는 ‘구성적 설명(constitutive explanation)'으로, 이는 설명되어야 하는 사실의 바탕에 있는 인과적 기제를 밝히는 것이다. 하나의 설명이 인과적 설명과 구성적 설명 모두 포함되어 있을 수 있다.

 

   설명은 설명항과 피설명항으로 구성된다. 피설명항은 현상 혹은 사실에 대한 것이며, 현상 혹은 사실은 설명과 관계 없이 물리적 세계에 객관적으로 존재하는 것이다. 설명에서 등장하는 개별적 사실이 관계되는 현상에 대한 모든 사항들을 포함하고 있을 필요는 없다. 설명이란 설명항과 피설명항의 조합 혹은 설명항 진술과 피설명항 진술의 조합이라고 할 수 있다.

 

   인과-기제적 설명에 관한 두 가지의 개념이 있다. 첫째는 인식론적 개념으로, 우리는 인지 가능한 세계의 규칙성을 토대로 이후 발생할 규칙성을 추론․예측․설명한다. 이 때는 설명과 예측의 대칭성이 성립한다. 둘째는 존재론적 개념으로, 이 개념에서는 우리의 인지 너머에 있는 실재의 바탕에 존재하는 기제(mechanism)를 다룬다.

 

   새먼은 인과-기제적 설명이 모든 가능 세계들에서 충족시켜야만 하는 조건들을 제시하지 않는다. 또한 그는 허용 가능한 설명이 만족시켜야만 하는 기준을 제시한 것 또한 아니다. 그는 이러한 조건 및 기준 제시를 이후의 학자들이 할 수 있으리라 희망한다. 또한 그는 여전히 우리가 양자 역학적 현상에 대한 이해를 제대로 할 수 없기 때문에 미시 세계에 대한 과학적 설명 이론을 제시하지 못하고 있으며, 이 또한 해결되어야 할 과제라고 주장한다.