Inferencia a la mejor explicación

En una inferencia inductiva, adquirimos una creencia sobre la base de evidencia que es menos que concluyente. La nueva creencia es compatible con la evidencia, pero también lo son (posiblemente muchas) hipótesis en competencia que no estamos dispuestos a inferir. Tal es la situación de un gran número de inferencias que hacemos, y esto plantea una cuestión de descripción y una cuestión de justificación. ¿Qué principios nos llevan a inferir una hipótesis en lugar de otra? ¿Y tenemos alguna razón para creer que estos principios son buenos, que nos llevan a aceptar hipótesis verdaderas y rechazar las falsas? La inferencia de la mejor explicación ofrece respuestas parciales a ambas preguntas.

Según este modelo, las consideraciones explicativas son una guía para la inferencia inductiva. Decidimos cuál de las hipótesis en competencia apoya mejor la evidencia al determinar qué tan bien cada uno de los competidores explicaría esa evidencia. Muchas inferencias se describen naturalmente de esta manera. Al ver la pelota junto al jarrón roto, infiero que mis hijos han estado jugando a la pelota en la casa porque esta es la mejor explicación de lo que veo. Charles Darwin infirió la hipótesis de la selección natural porque, aunque no estaba implícita en su diversa evidencia biológica, la selección natural proporcionaría la mejor explicación de la misma. Cuando los astrónomos infieren que una galaxia se aleja de la Tierra con una velocidad específica, lo hacen porque la suposición de tal recesión proporcionaría la mejor explicación del desplazamiento hacia el rojo observado del espectro característico de la galaxia. Cuando los detectives infieren que fue Moriarty quien cometió el crimen, lo hacen porque esta hipótesis explicaría mejor las huellas dactilares, las manchas de sangre y otras pruebas forenses. Sherlock Holmes por el contrario, esto no es una cuestión de de ducción. La evidencia no implicar que Moriarty tiene la culpa, ya que siempre es posible que alguien más haya sido el perpetrador. Sin embargo, Holmes tiene razón al hacer su inferencia, ya que la suposición de la culpabilidad de Moriarty proporciona una mejor explicación de la evidencia que la suposición de la culpa de cualquier otra persona.

La inferencia a la mejor explicación puede verse como una extensión de la idea de explicaciones "autoevidentes", donde el fenómeno que se explica a su vez proporciona una parte esencial de la razón para creer que la explicación es correcta. En el ejemplo anterior, la velocidad de la recesión explica el corrimiento hacia el rojo, pero el corrimiento hacia el rojo observado puede ser al mismo tiempo una parte esencial de la razón que tienen los astrónomos para creer que la galaxia se está alejando a esa velocidad. Las explicaciones evidentes exhiben una curiosa circularidad, pero esta circularidad es aparentemente benigna. La recesión se utiliza para explicar el desplazamiento al rojo y el desplazamiento al rojo se utiliza para determinar la recesión, sin embargo, la hipótesis de la recesión puede ser explicativa y estar bien fundamentada. Según la inferencia de la mejor explicación, esta es una situación común: las hipótesis están respaldadas por las mismas observaciones que se supone que deben explicar. Además, en este modelo, las observaciones apoyan la hipótesis precisamente porque las explicaría.

La inferencia a la mejor explicación invierte, por lo tanto, parcialmente una visión natural de la relación entre inferencia y explicación. Según ese punto de vista natural, la inferencia es anterior a la explicación. Primero debemos decidir qué hipótesis aceptar; luego, cuando se nos pida que expliquemos alguna observación, nos basaremos en nuestro conjunto de hipótesis aceptadas. De acuerdo con Inference to the Best Explanation, por el contrario, es solo preguntando qué tan bien varias hipótesis explicarían la evidencia disponible que podemos determinar qué hipótesis merecen aceptación. En este sentido, Inferencia a la mejor explicación dice que la explicación es anterior a la inferencia.

Aunque da una explicación natural de muchas inferencias tanto en la ciencia como en la vida cotidiana, el modelo necesita un mayor desarrollo. ¿Qué, por ejemplo, queremos decir con "mejor"? A veces se considera que significa "más probable" o "más plausible", pero la inferencia de la explicación más probable sería un modelo decepcionantemente poco informativo, ya que el punto principal de una explicación de la inferencia es decir qué lleva a una hipótesis a ser juzgada más probable que otra. , es decir, para dar los síntomas de verosimilitud. Un enfoque más prometedor interpreta el albergue mejor calificado como "más encantador". En este punto de vista, inferimos la hipótesis que, de ser correcta, proporcionaría la mayor comprensión.

Por tanto, el modelo debe interpretarse como "Inferencia a la explicación más hermosa". Su afirmación central es que la hermosura es una guía para la verosimilitud, que la explicación que, de ser correcta, proporcionaría la mayor comprensión, es la explicación que se considera que es más probable que sea correcta. Esto al menos no es una afirmación trivial, pero enfrenta al menos tres desafíos. La primera es identificar las virtudes explicativas, los rasgos de las explicaciones que contribuyen al grado de comprensión que brindan. Hay varios candidatos plausibles para estas virtudes, incluidos el alcance, la precisión, el mecanismo, la unificación y la simplicidad. Las mejores explicaciones explican más tipos de fenómenos, los explican con mayor precisión, brindan más información sobre los mecanismos subyacentes, unifican fenómenos aparentemente dispares o simplifican nuestra imagen general del mundo. Pero analizar estas y otras virtudes explicativas no es fácil, y también deja los otros dos desafíos. Una de ellas es mostrar que estos aspectos de la hermosura coinciden de hecho con los juicios de verosimilitud, que las explicaciones más hermosas tienden a ser también las que se consideran correctas. El desafío restante es mostrar que, al conceder la correspondencia entre la belleza y los juicios de verosimilitud, el primero es de hecho nuestra guía para el segundo.

Además de ofrecer una descripción de nuestras prácticas inductivas, se ha utilizado la inferencia a la mejor explicación para justificarlas, para mostrar que las hipótesis que consideramos que probablemente son correctas realmente lo son. Por ejemplo, se ha argumentado que tenemos buenas razones para creer que nuestras mejores teorías científicas son verdaderas, ya que la verdad de esas teorías es la mejor explicación de su éxito predictivo de amplio alcance. De hecho, se ha afirmado que los éxitos de una teoría serían inexplicables a menos que fuera al menos aproximadamente cierta. Este argumento tiene una plausibilidad considerable, pero enfrenta serias objeciones. Si las teorías científicas son aceptadas en sí mismas sobre la base de inferencias a la mejor explicación, entonces apelar a un argumento de la misma forma para mostrar que esas inferencias conducen a la verdad parece plantear la cuestión. Además, no está claro que la verdad de una teoría sea realmente la mejor explicación de su éxito predictivo. Por un lado, no parece una explicación mejor que la verdad de cualquier otra teoría en competencia que comparta esas predicciones en particular. Por otro lado, para explicar por qué nuestras teorías actuales han tenido éxito hasta ahora puede que no requiera apelar a la verdad si los científicos tienen la política de eliminar las teorías fallidas.

Véase también Epistemología; Epistemología naturalizada; Realismo.

Bibliografía

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