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# コンピューターサイエンス# 計算機科学における論理

言語における知識と可能性のバランス

不確かな状況で知識をどう表現するかを考える。

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知識 vs. 可能性知識 vs. 可能性を探る。知っていることと、あり得ることの間の緊張
目次

日常会話では、私たちはよく不確実な状況で自分が知っていることや、真実であり得ることを表現するよね。「アンは雨が降るかもしれないって知ってる」とか「アンは雨が降ってないって知ってる」みたいなフレーズは、知識や可能性についての複雑なアイデアを強調してる。この文章では、言語がこれらの概念をどのように表現しているか、特に人々が信じていることと実際に真実または可能なことをどう照らし合わせるかについて話すよ。

知識の帰属の課題

誰かが「知っている」って言うと、その人の知識が正確だって思い込むことが多いよね。でも、可能性を含めると問題が出てくる。たとえば、アンが雨が降るかもしれないって知ってるとしたら、雨の可能性があるってことだよね。でも、彼女が雨が降ってないって知ってるなら、二つの主張は矛盾してるように見える。これが、私たちが言語や信念を理解する上での緊張を生むんだ。

面白いのは、矛盾する主張に私たちがどう反応するかだよ。たとえば、「アンは雨が降るかもしれないって知ってるのに、同時に雨が降ってないとも知っている」というのを聞くと、混乱するよね。一貫性がない感じがして、私たちの知識の理解が、つける可能性に敏感だってことを示してる。

コンテキストの重要性

誰かが知っていることの理解は、会話のコンテキストに大きく影響される。たとえば、友達が「アンが知っている限り、ボブはここにいる」って言うと、アンにはボブの存在を否定する情報がないって意味になる。でも、「アンが知っている限り、ボブがここにいるかもしれない」と言うと、同じ確信を伝えない。この違いは、どうコンテキストが知識や可能性の解釈を形作るかを際立たせてる。

知識についての普通の主張をする時、ある人が知っていることが別の人の状況を反映していないことを認識するのが重要だよ。「ボブはここにいるはずがないけど、アンが間違って彼がいるかもしれないと思ってる」みたいな主張は、知識の主張が誤信によってどのように影響を受けるかを示している。

情報と信念の探求

もう一つ考えるべき層は「利用可能な情報」の役割だよ。これは、誰かがコンテキストに基づいて知っている可能性のあることを指す。たとえば、アンが暗い雲を見たら、雨が降るかもしれないと合理的に思うかもしれないけど、天気予報で雨が降らないって知ってたら、彼女の知識は変わる。このことは、人々が現在知っていることから結論を引き出すだけでなく、学んだり推測したりすることからも引き出すことを示している。

「内部的一貫性」のアイデアもある。これって、誰かが信念を受け入れると、その信念は他の知識と整合性がなきゃいけないって意味だよ。もしアンが雨が降ってないって知ってるのに、誰かが雨が降るかもしれないって言ったら、彼女はこれらの矛盾する情報を調整する必要があると感じるかもしれない。

知識における受け入れの役割

受け入れは、私たちが知識の主張をどのように見るかに重要な役割を果たす。可能性が存在することを受け入れることは、それが真実だと信じることを意味するわけじゃない。むしろ、知識の主張はしばしば安定した情報の基盤に依存している。もし新しい情報が以前の信念と矛盾することが明らかになったら、その信念の受け入れも変わるかもしれない。

たとえば、ある人が「宝くじが当たるかもしれない」って言ったけど、後でその宝くじが仕組まれてることが分かったとしたら。最初はその主張は妥当だったけど、もっと情報が得られたら変わる。

知識と可能性の相互作用

知識が可能性とどのように相互作用するかを探ると、私たちの論理的推論について多くを教えてくれる。「アンが知っている限り、雨が降るかもしれない」って言うと、アンの信念には不確実性の余地があるってことを示してるよね。でも、彼女が雨が降ってないって知ってるという情報を加えると、知識と可能性が共存する方法を理解する上での対立が生まれる。

知っていることと可能性があることの間のこの相互関係は、言語の複雑さを示している。知識について話す時、私たちは主張の真実性とそれを形作るコンテクスト情報の両方を考慮しなきゃいけない。

知識の主張のパラメータ

「知っている」ってことの意味を評価する時、知識の主張がどのように構成されるかも見なきゃいけない。たとえば、「アンはスープに貝が入っているかもしれないって知っている」って言うと、アンにはその主張のためのしっかりした根拠があるって考えるけど、彼女が正しいとは限らない。もし後で証拠が出て、スープに貝が入っていないことが分かったら、彼女の知識は変わる。

論理関係の影響

論理の領域内で、知識の主張間の関係を調べると、興味深い結論に至ることがある。もし一つの主張が別の主張から論理的に導かれると理解されると、誤解を明確にすることができる。たとえば、もしアンがスープに貝がいるかもしれないって知ってるとしたら、スープについてアンが信じなきゃいけないことに関する特定のことを推測できる。

この関係的な側面は、信念や知識が新しい情報や異なるコンテクストに基づいてどう変わるかを理解するのに役立つ。もしアンがスープに貝が入ってないことを知ったら、それは特定のスープに関する彼女の信念だけでなく、似たような料理に関する今後の主張にも影響を与えるかもしれない。

知識を反映する言語

私たちの言語では、「かもしれない」や「ありえない」みたいな用語が、私たちの知識状態を示す重要な指標として機能する。私たちが使う助動詞は、発言が受け取られる方法に劇的に影響を与える。たとえば、「雨が降るかもしれない」って言うと不確実性の余地を残すけど、「雨が降るはずがない」って言うとその余地を閉じる。だから、私たちの言語は私たちが知っていることや、まだ不確かなことを反映しているんだ。

結論:知識の複雑さ

私たちは知識がほとんど絶対的でない世界に生きている。私たちの信念は、与えられた瞬間に知っていること、私たちがいるコンテクスト、そしてアクセスできる情報によって形作られる。この複雑さが、知識や信念に関する議論を継続的な探求の領域にしている。

言語を通じて知識を表現する方法を理解することは、私たちのコミュニケーションを向上させるだけでなく、人間の認知をより深く理解する手助けにもなる。私たちは常に確実性と可能性の間を行き来しながら、経験やコンテクスト、そして利用可能な情報から引き出している。この動的な相互作用が、知識、言語、信念の研究を豊かで魅力的な分野にしているんだ。

オリジナルソース

タイトル: An Acceptance Semantics for Stable Modal Knowledge

概要: We observe some puzzling linguistic data concerning ordinary knowledge ascriptions that embed an epistemic (im)possibility claim. We conclude that it is untenable to jointly endorse both classical logic and a pair of intuitively attractive theses: the thesis that knowledge ascriptions are always veridical and a `negative transparency' thesis that reduces knowledge of a simple negated `might' claim to an epistemic claim without modal content. We motivate a strategy for answering the trade-off: preserve veridicality and (generalized) negative transparency, while abandoning the general validity of contraposition. We survey and criticize various approaches for incorporating veridicality into domain semantics, a paradigmatic `information-sensitive' framework for capturing negative transparency and, more generally, the non-classical behavior of sentences with epistemic modals. We then present a novel information-sensitive semantics that successfully executes our favored strategy: stable acceptance semantics.

著者: Peter Hawke

最終更新: 2023-07-11 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2307.05064

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2307.05064

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

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