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과학철학통론 강의노트 04

강형구 2016. 7. 12. 06:54

 

 

화용적 모형(Pragmatic Model)

 

통계적 유관성 모형에 대한 문제제기

 

제시된 조건들이 충분하지 않다.

 

  

1) 90% 효율의 고엽제를 덩굴 옻나무에 뿌린다.

질문) 이 덩굴 옻나무는 왜 죽었는가?

) 고엽제를 뿌렸기 때문이다.

A : 덩굴 옻나무, B : 죽은 상태, C : 고엽제가 뿌려진, P(B/A) < P(B/A&C) S-R 모형의 조건을 만족함!

 

2) 이 덩굴 옻나무는 왜 살아 있는가?

) 고엽제를 뿌렸기 때문이다.

P(B'/A) > P(B'/A&C)

이 경우에도 S-R 모형의 조건을 만족한다. 과연 설명이 이루어졌는가? 암암리에 배경정보가 작용해서 설명의 달성 여부가 판단되는 것 아닌가?

 

제시된 조건들이 필요하지 않다.

 

  

3) 의학적 허구(medical fiction)

K(배경지식) : 부전마비는 매독 또는 간질로부터만 일어나며, 이 경우의 확률은 0.3이다.

A : x는 모든 사람들이 매독 또는 간질에 걸린 집안에 속한다.

B : x는 부전마비에 걸렸다.

C : x는 매독에 걸렸던 병력이 있다.

P(B/K&A) = P(B/K&A&C) = P(B/C)

, x가 매독에 걸렸던 병력이 있음을 지적해 주는 것이 직관적으로는 설명을 제공해주는 것 같지만, 새먼의 모형에 의하면 확률의 차이가 없으므로(통계적 유관성의 부재) 설명이 되지 않는 것 같다. 새먼 입장에서는 가장 광범위하고 균질적인 부분집합으로 분할해야 한다는 준거집합의 조건이 충족되지 않았으므로 위는 설명이 될 수 없다. (문제 발생!)

 

단순한 통계적 유관성이 설명을 산출하는가?

 

4) A : 최근의 며칠 동안을 지칭

B : 폭풍이 발생함

C : 기압계의 수치가 떨어짐

D : 기압이 떨어짐

P(B/A&C) > P(B/A) (기압계의 수치가 떨어지는 것과 폭풍의 발생은 통계적으로 유관)

P(B/A&C&D) = P(B/A&D) 이지만, P(B/A&C&D) P(B/A&C)

D screens off C from B (DCB로부터 차폐한다)

차폐되는 인자는 무관하며, 따라서 설명 속에 포함되어서는 안 된다.

이 경우, DCB의 공통 원인이다.

 

새먼은 헴펠 모형에 대한 대안으로써 자신의 설명 모형을 제시하며 법칙 대신 통계적 유관성을 도입했다. 하지만 위의 예에서 보듯 단순한 유관성이 설명을 산출한다고 보기 어렵지 않은가? 인과적 관계(causal relation)가 설명에서 중요한 요소가 아닌가?

 

(Q) 모든 인과적 인자들이 통계적 유관 관계와 차폐 관계에 의해서 해명될 수 있는가?

새먼의 1971년 답변 : 비록 철저하게 논증한 것은 아니지만, 위의 두 요소 만으로도 인과적 인자들이 해명될 수 있으리라 기대한다. 라이헨바흐의 개념적 도구들(표지 및 차폐)에 의지함.

새먼의 1984년 답변 : 아니다. 위의 두 요소 만으로는 인과적 인자들을 해명할 수 없다.

 

  

새먼의 모형에서는 이론적 설명이 다루어지지 않았다

 

   헴펠 모형에서는 법칙에 대한 D-N 모형 및 D-S 모형을 통해 이론적 설명을 다루었지만 새먼의 모형에서는 이론적 모형을 다루지 않았다.

   이론적 설명은 개별 사건에 대한 법칙규칙성을 다루는 새먼의 모형과는 전혀 다른 구조(entirely different structure)를 갖고 있다.

   세계의 질서에 대한 이해의 문제가 발생한다. , 세계의 질서는 보편 법칙을 통해 표현되는가 아니면 통계적 규칙성을 통해 표현되는가?

 

반프라센의 화용적 모형

 

반프라센은 1941년 네덜란드에서 출생함.

  

기본적 통찰 : 설명은 이론과 사실 사이의 이항 관계를 다루는가? 아니다! 설명은 이론, 사실, 맥락(context)이라는 삼항 관계를 다룬다! (1980, 156)

  

그렇다면 맥락이란 무엇인가?

주어진 왜? 질문이 표현하는 것이 정확히 어떤 질문인지를 결정할 필요가 있다.

언어적 진술 A? 하나의 물음과 일대일 대응이 되는 것이 아니다!

 

이론적 배경 : 1970년대 초반 화용론이 체계화 됨(Belnap and Steel) 이론적 기반 제공

 

주어진 의문문이 표현하는 것은 어떤 물음인가?

 

   직접적 답(direct answer) : 질문자가 알고자 하는 만큼만 정확하게, 질문에 논의의 여지 없이 최종적인 답을 주는 것. 예를 들어, “표준적인 조건 하에서 물이 어는 온도는?”이라는 물음에 대한 직접적 답으로는 표준적인 조건 하에서 물이 어는 온도는 0이다”, “표준적인 조건 하에서 물이 어는 온도는 -10이다등이 있다.

 

질문의 논리

 

(정의)

질문 Q의 전제는 Q에 대한 모든 직접적 답들에 의해 함축되는 명제들이다.

질문 Q의 기본 전제는 Q에 대해 참인 직접적 답이 존재하는 바로 그러한 경우이다.

 

() Q : 당신은 어제 검은 모자를 썼습니까, 흰 모자를 썼습니까?

전제 : 나는 어제 모자를 썼다.

기본 전제 : 나는 어제 검은 모자를 쓰거나 흰 모자를 썼다. (선언문)

주어진 물음이 어떤 물음을 표현하는가는 맥락의존적이다.

 

() 차 사고 때문에 운전자 및 탑승자가 사망했다. 이 때 운전자는 왜 죽었는가?”라는 물음이 제기될 수 있고, 이에 대해 다양한 대답을 할 수 있다. 운전자의 사망에 대해 의사가 질문을 던지는 경우와 운전자의 아내가 질문을 던지는 경우는 원하는 대답이 서로 다르다. 의사는 운전자의 생물학적 사인(死因)을 궁금해하는 반면, 아내는 왜 하필 자신의 남편이 그의 직장 동료인 다른 여자와 차를 타고 가다가 사고가 났는지를 궁금해하는 것이다. 따라서,

 

주제(topic)를 정한다.

대비집합을 결정한다. 이는 맥락의존적이다. 복수의 대비집합이 가능하다.

설명적 유관성을 결정한다. 이 또한 맥락의존적이다. 이유의 해명이 요구되는 어떤 측면이 존재한다. 대비집합이 제시된다고 해서 설명적 유관성이 결정되지는 않는다.

(이는 스크리븐이 이전에 헴펠에 반대해서 제시한 제안을 이론화시킨 것이라 할 수 있다)

 

화용적 설명의 형식화

 

? 질문이 제시된다.

주제 :

대비집합 :

유관성 관계 :

 

이에 대한 대답 :

때문에 (

와 대비되는)

이다. 이는 아래의 4가지 사항을 전제한다.

()

는 참이다.

()

의 다른 원소들은 거짓이다.

()

는 참이다.

()

가 이유이다.

위의 대답이 성립하려면,

에 대해

을 가지는 명제

가 존재해야 한다.

를 대답

의 핵(core)이라 하자.

를 중심 전제라 하자.

를 배경 정보라 하자.

이 때

는 맥락의존적인 요소이며, 이는 묻는 사람과 듣는 사람이 누구인지에 따라서 달라진다.

 

반프라센이 생각할 때 설명 이론이 해결해야 하는 주된 문제들

 

설명에 대한 요구가 때때로 거부된다.

: 이론의 영역에서는 설명에 대한 요구 자체가 거부된다. 예를 들어 뉴턴의 만유인력의 경우, 그 힘이 제시된 초기에는 그것이 신비적이라는(occult) 이유로 데까르트 등 유럽의 철학자로부터 비판을 받았다. (어떻게 의식이 없는 질량이 먼 거리에 있는 질량을 순간적으로 감지하고 힘을 전파하는가? 등등의 의문이 제기됨) 그런데 뉴턴 역학이 엄청난 성공을 거두고 난 이후, 과학자들 사이에서는 중력이 왜 작용하는가?”라는 문제 자체가 제기되지 않았다.

 

  

설명의 비대칭성 문제

   깃대와 그림자의 경우처럼 AB라는 현상이 있을 때 무엇이 원인이고 무엇이 결과인지를 설명을 통해 판단할 수 있어야 한다. 헴펠의 설명 모형은 이와 같은 비대칭성 문제를 해결하지 못했다. 새먼의 경우는 이 문제를 차폐의 개념을 통해 해결했다(고 새먼은 생각했다).

 

위의 두 가지 문제에 대한 반프라센의 해법

 

모든 것이 적합한 주제가 아니다. 무엇이 적합한 주제인가는 맥락에 의해서 결정된다.

   맥락

에서 질문

가 적합하게 제기되는 것은,

  

의 중심 전제를 함축하며,

의 어떤 전제도 부정하지 않을 때(답이 존재하지 않음을 함축하지 않을 때) 가능하다.

  

) 상황에 따라 물음에 대한 답이 없음을 판단할 수 있는 예

 

비대칭성 문제 : 맥락이 설명적 유관성을 결정한다.

   비대칭성은 맥락에 의해 결정되는 설명적 유관성의 관계로부터 비롯된다. 따라서 어떤 경우에는 설명적 유관성의 관계가 역전될 수 있다.

  

) 탑과 그림자 : 상황 1에서는 탑의 높이 때문에 그림자가 생기고 상황 2에서는 그림자 때문에 탑의 높이가 생성된 예

 

과연 반프라센은 성공했는가?

 

(새먼) 반프라센은 설명적 유관성에 대해서 규제를 하지 않는다. 과연 화용적 모형에서 말하는 유관성이란 무엇인가?

(반프라센) 과학적 유관성이 기본적으로 전제되어야지만 설명적 유관성으로 인정할 수 있다. 어떤 유관성이 적합한지는 맥락이 결정한다. 과학적 유관성에 대한 규제가 아닌 수용!