Epistemische Logik und die Frage, ob man wissen kann, dass man nicht weiß

Ähnliche Dokumente
EPISTEMISCHE LOGIK Grundlagen

Rhetorik und Argumentationstheorie.

EPISTEMISCHE LOGIK GRUNDLAGEN

EPISTEMISCHE LOGIK Grundlagen

EPISTEMISCHE LOGIK Grundlagen

2.5 Halteproblem und Unentscheidbarkeit

1 Einführung. 2 Typ-0- und Typ-1-Sprachen. 3 Berechnungsmodelle. 4 Unentscheidbarkeit. 5 Unentscheidbare Probleme. 6 Komplexitätstheorie

Theoretische Informatik für Wirtschaftsinformatik und Lehramt

sich die Schuhe zubinden können den Weg zum Bahnhof kennen die Quadratwurzel aus 169 kennen

Die Unentscheidbarkeit extensionaler Eigenschaften von Turingmaschinen: der Satz von Rice

Deduktion in der Aussagenlogik. Semantische Folgerungsbeziehung. Zusammenhang zwischen semantischer und syntaktischer Folgerung

1 Einführung. 2 Typ-0- und Typ-1-Sprachen. 3 Berechnungsmodelle. 4 Unentscheidbarkeit. 5 Unentscheidbare Probleme. 6 Komplexitätstheorie

Deduktion in der Aussagenlogik

Satz 1.18 (Kompaktheitssatz der Aussagenlogik)

Logik für Informatiker Logic for computer scientists

Das Halteproblem für Turingmaschinen

EPISTEMISCHE LOGIK. Epistemisch relevante Handlungen. Manuel Bremer University of Düsseldorf, Germany

Kapitel 5. Entscheidbarkeit und Berechenbarkeit. 5.1 Entscheidbarkeit

SE MODALLOGIK UND ANDERE PHILOSOPHISCH RELEVANTE LOGIKEN WS 2015/16 ESTHER RAMHARTER & GÜNTHER EDER

Theoretische Informatik für Wirtschaftsinformatik und Lehramt

Logik und Beweisbarkeit

Grundlagen der Theoretischen Informatik

Mills These: Eigennamen haben einzig die Funktion der Bezugnahme (kein weiterer Beitrag zur Bedeutung des gesamten Satzes).

2.3 Deduktiver Aufbau der Aussagenlogik

Unentscheidbarkeitssätze der Logik

Klassische Aussagenlogik

Turing-Maschinen: Ein abstrakes Maschinenmodell

Mächtigkeit von LOOP-Programmen. Prof. Dr. Berthold Vöcking Lehrstuhl Informatik 1 Algorithmen und Komplexität RWTH Aachen

Die traditionelle Analyse des Wissensbegriffs:

Informatik III. Arne Vater Wintersemester 2006/ Vorlesung

Achim Feldmeier, 23. Juni : Penrose nimmt dieses Argument auf in Shadows of the Mind.

Grundlagen der Programmierung (Vorlesung 24)

Logik für Informatiker

Semantische Geschlossenheit: Philosophisch unverzichtbar, logisch unbezahlbar?

Inferenzmethoden. Einheit 16. Modallogiken. 1. Syntax & Semantik 2. Erweiterung des Extensionsverfahrens

Dank. Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I. Beispiel einer nicht berechenbaren Funktion: Busy Beaver

Angewandte Mathematik am Rechner 1

Grundbegriffe für dreiwertige Logik

Was ist Logik? Was ist Logik? Aussagenlogik. Wahrheitstabellen. Geschichte der Logik eng verknüpft mit Philosophie

Relativierte Berechnungen und die arithmetische Hierachie

Grundbegriffe der Informatik

13 Auswahlaxiom und Zornsches Lemma

De Morgan sche Regeln

Übungsblatt 1. Lorenz Leutgeb. 30. März 2015

Einführung in die mathematische Logik

1.9 Beweis durch Kontraposition

Vorkurs Mathematik und Informatik Mengen, natürliche Zahlen, Induktion

Prädikatenlogiken. Mathematische Logik. Vorlesung 7. Alexander Bors. 6. & 27. April A. Bors Logik

Einführung in die Logik

Algorithmentheorie 8. Vorlesung

Entscheidungsprobleme

2008W. Vorlesung im 2008W Institut für Algebra Johannes Kepler Universität Linz

Entscheidungsprobleme

Chaitins Interpretation von Zufall, Komplexität und Unvollständigkeit durch Ω

Das deduktive System F

Kap.1: Was ist Wissen? 1.1 Begriff des Wissens (1)

Unentscheidbarkeit. 1. Wann sind Sprachen unentscheidbar? 1, A 0, A } = {

Logik. Gabriele Kern-Isberner LS 1 Information Engineering. TU Dortmund Wintersemester 2014/15 WS 2014/15

Grundlagen der Theoretischen Informatik Musterlösungen zu ausgewählten Übungsaufgaben

Donnerstag, 11. Dezember 03 Satz 2.2 Der Name Unterraum ist gerechtfertigt, denn jeder Unterraum U von V ist bzgl.

Logic in a Nutshell. Christian Liguda

Logics for Multiagent Systems

14 Ljapunov-Funktionen

Philosophie des Intuitionismus und sein Einfluß auf die Informatik

BESCHRÄNKTE UND UNBESCHRÄNKTE REDUKTION. Wolfgang Lenzen

Vorwort zur deutschen Ausgabe

Einführung in die mathematische Logik

Ordinalzahlen. Sei (X, ) eine total geordnete Menge und a X. Dann

Boolesche Algebra. Hans Joachim Oberle. Vorlesung an der TUHH im Wintersemester 2006/07 Montags, 9:45-11:15 Uhr, 14täglich TUHH, DE 22, Audimax 2

Einführung in die mathematische Logik

Vorlesung Diskrete Strukturen Die natürlichen Zahlen

Kapitel 4: Komplexitätstheorie Gliederung

Motivation und Geschichte. Geschichte der Logik Logik und Informatik

Grundlagen der Logik

Brückenkurs Mathematik

Logik für Informatiker

Tableaukalkül für Aussagenlogik

Vorlesung 3: Logik und Mengenlehre

Wie können wir entscheiden ob eine Person oder ein Wesen einen Geist hat?

Der Satz von Rice. Dann ist C(S) eine unentscheidbare Menge.

3.1.1 Die Variante T1 und ein Entscheidungsverfahren für die Aussagenlogik

Clevere Algorithmen programmieren

Kapitel GWBS:III. III. Regeln mit Konfidenzen. Einführung. Verrechnung von Konfidenzen. Probleme des Ansatzes. Beispiel für ein Diagnosesystem

Grundlagen der Theoretischen Informatik

Inhaltsverzeichnis. Inhaltsverzeichnis

Klausur zur Vorlesung Mathematische Logik

Informatik III. Christian Schindelhauer Wintersemester 2006/ Vorlesung

Klausur Formale Systeme Fakultät für Informatik SS 2017

Einführung in die Informatik Turing Machines

Wahrscheinlichkeitstheorie

Weitere Beweistechniken und aussagenlogische Modellierung

Unentscheidbare Probleme bei formalen Sprachen

10. Der Äquivalenzsatz

PD Dr. Christoph Jäger. Institut für Christliche Philosophie

Mengen. (Nicht-) Elemente einer Menge { 3, 4 } { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } } 3 { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } }

für alle a, b, x, y R.

Formale Logik. PD Dr. Markus Junker Abteilung für Mathematische Logik Universität Freiburg. Wintersemester 16/17 Sitzung vom 25.

Epistemische Logik Einführung

typische Beweismuster Allgemeine Hilfe Beweistechniken WS2014/ Januar 2015 R. Düffel Beweistechniken

Typ-0-Sprachen und Turingmaschinen

Transkript:

Epistemische Logik und die Frage, ob man wissen kann, dass man nicht weiß Manuel Bremer 1

Einführende Bemerkungen 1. Mein Thema liegt an der Schnittstelle zwischen Erkenntnistheorie und philosophischer Logik (hier genauer: der modalen epistemischen Logik). 2. Die epistemische Logik, die hier betrachtet wird, ist die klassische epistemische Logik, die analog zur alethetischen Modallogik epistemische Operatoren (wie W für Wissen, M für Meinen, Ü für Überzeugtsein) einführt. Die epistemische Logik im Allgemeinen hat sich in eine Fülle von Ansätzen weiterentwickelt (z.b. nicht-monotone epistemische Logiken). Der klassische Ansatz ist aber immer noch lebendig. 3. Es werden zwei Unmöglichkeitstheoreme im strengen Sinne bewiesen und eine Inkompatibilität zwischen einigen der untersuchten Begriffe wird plausibilisiert. 2

Positive und Negative Introspektion in der Epistemischen Logik Wenn ein Subjekt die Meinung hat Die Katze ist auf der Matte, ist die introspektive Meinung Ich meine, dass die Katze auf der Matte ist. Eine Frage, die sich nun stellt, ist: Wieviel (verlässlichen) Zugang haben epistemische Subjekte zu ihren epistemischen Zuständen? [Zuständen erster Ordnung (ohne epistemische Operatoren)] Im Folgenden geht es insbesondere um die sogenannte Negative Introspektion, die zusammenhängt mit der Frage, ob man immer weiß, dass man nicht weiß. 3

Wenn M Meinen ausdrückt, dann bestünde ideale Selbstwahrnehmung in den folgenden beiden Prinzipien (für irgendwelche Sätze/Behauptungen α): (i) Positive Introspektion: Mα MMα (ii) Negative Introspektion: Mα MMα Darüber hinaus werden in der epistemischen Logik zwei Idealisierungen zum logischen Abschluss von Meinungen (und anderen epistemischen Zuständen) gemacht: (iii) α Mα (iv) (α γ), Mα Mγ 4

Ein paar kurze Bemerkungen zu den Introspektionsprinzipien Diese Bedingungen korrespondieren zu den üblichen modallogischen Prinzipien. Die beiden Introspektionsprinzipien korrespondieren zu den charakteristischen Axiomen der Systeme S4 und S5. [αα bzw. α α ( αα)] Alle diese Bedingungen (bzw. entsprechende Axiome) sind umstritten, insofern sie erkenntnismäßig zu viel forderten oder psychologisch unrealistisch seien. An diesen Kritiken ist vieles berechtigt, hier soll es aber um noch grundsätzlichere Probleme mit der Negativen Introspektion gehen. Für endliche Datenbanken, die einzelne Fakten speichern, scheint Positive Introspektion evtl. sogar Negative Introspektion nicht problematisch. Hier interessiert jedoch der allgemeinere Fall. 5

Negative Introspektion kann nicht algorithmisch sein! Vorklärung: Die Church-Turing-These: Alles was intuitiv berechenbar ist, ist Turing-berechenbar. Informeller: Alle Prozeduren, die (i) aus kleinen ( geistlosen ) Schritten bestehen und (ii) im Falle, dass sie ein Ergebnis (ausgehend von einer endlichen Eingabe) liefern, dies in endlicher Zeit liefern und (iii) substratneutral sind, sind algorithmische Prozeduren. Diese Prozeduren kann eine Turingmaschine ausführen/berechnen. Kognitionswissenschaftliche Lesart: Alle kognitiven Fähigkeiten (wie das Verstehen von Wörtern, das Klassifizieren von Objekten ) sind auf irgendeiner Beschreibungsebene (prozedural oder neurocomputational ) algorithmisch. Nicht-algorithmischen Fähigkeiten haftet der Nymbus des Mysteriösen an. 6

1. Resultat: Negative Introspektion kann nicht algorithmisch sein. Beweis: Angenommen wir hätten ein kognitives System A, das über keine kontingenten Meinungen verfügt, sondern nur Meinungen über logischen Abschluss gewinnt (Bedingungen (iii) und (iv)) sowie über Introspektion (Bedingungen (i),(ii)) verfügt. Sei irgendeine unentscheidbare Logik, deren Theorem aufzählbar sind (abgeleitet werden können), etwa die Prädikatenlogik Erster Stufe. A kann entscheiden! Prozedur: Die Sätze der Sprache von sind aufzählbar (von einer TM M 1 ). Wir lassen M 1 A einen Satz α vorlegen. A überprüfe: Mα? Entweder wird der Satz für wahr gehalten oder nicht [Meinungen hat man oder hat man nicht: MαMα, nicht zu verwechseln mit: Mα Mα, was nicht gilt]. Wenn der Satz von A geglaubt wird, weiß A das aufgrund positiver Introspektion. Da Meinungen, nach Definition von A, nur durch logischen Abschluss gewonnen werden, weiß A nun, dass α. Wird der Satz nicht geglaubt, weiß A dies aufgrund negativer Introspektion. Da logischer Abschluss der einzige Weg zu Meinungen für A ist, weiß A, dass dieser Weg nicht beschritten wurde, also per Kontraposition α. D.h. jeder Satz α von kann von A bezüglich entschieden werden! 7

Verschärfung: Die Theoreme von sind aufzählbar durch eine TM M 2. Das heißt auf positive Introspektionen können wir bei A sogar verzichten! Alles liegt an Negativer Introspektion Erläuterung: Das geschilderte Vorgehen liefert kein Entscheidungsverfahren im strikten Sinne (und widerpricht damit nicht den limitativen Theoremen [wie Churchs Theorem]). Anders herum: Es kann sich wegen dieser limitativen Theoreme nicht um ein Entscheidungsverfahren handeln. Das heißt für die kritische Zutat Negative Introspektion: Negative Introspektion kann nicht algorithmisch sein! (Sonst hätten wir ein solches Verfahren.) 8

Negative Introspektion und Wissen als wahre Überzeugung Introspektionsprinzipien sind kontrovers im Lichte der Erkenntnistheorie, sie sind desaströs in Kombination mit einem starken Wissensbegriff (Wissen als wahre Überzeugung [eine Überzeugung ist eine Meinung, die man für gewiss hält]): (W + ) W + α Üα α Statt: (W F ) W F α Üα α Fα 9

Die Logik des Wissens und die des Überzeugseins werden traditionell als normale Modallogiken eingeführt: (T) W + α α [natürlich nicht für Ü : Üαα] (K) W + (α γ) (W + α W + γ) [Ü(α γ) (Üα Üγ)] (KÜ) (RW + ) α W + α [α Üα] (RÜ) Haben wir positive Introspektion für Ü ((Ü4), entsprechend Bedingung (i)) erhalten wir positive Introspektion für starkes Wissen. 1 (S4) W + α W + W + α 1 W + α ist Üα α das impliziert durch (Ü4) ÜÜα und sich selbst. Mit dem (K) Axiom für Ü (von rechts nach links angewandt [(KÜ) (Ü(αγ) ÜαÜγ)]) erhalten wir: Ü(Üα α) (Üα α), d.h. W + W + α. 10

Wie sieht es aus mit Negativer Introspektion für starkes Wissen? Dies wäre: (S5*) W + α W + W + α Bzw.: (S5* ) (Üα α) (Üα α) Ü( (Üα α)) 11

2. Resultat: PC{(W + ),(Ü4),(KÜ), (S5*)} ist inkonsistent! Beweis: Angenommen wir wissen α nicht, weil α, sind aber überzeugt: Üα Das Vorderglied von (S5* ) [ (Üα α) (Üα α) Ü( (Üα α))] ist dann wahr, also haben wir das Hinterglied. Wir haben also das zweite Konjunkt: Ü(Üαα). Aussagenlogisch ist (Üα α) äquivalent zu α Üα. Ersetzen wir diese Äquivalente erhalten wir Ü(α Üα). Aufgrund von (KÜ): (2) Ü(α Üa) (Üα ÜÜα) Das heißt: in unserem Fall können wir, da das Vorderglied vorliegt und außerdem Üα, zweimal abtrennen, und erhalten, indem wir wieder Üα als Konjunkt hinzunehmen: (3) Üα ÜÜα In Kombination mit (Ü4) erhalten wir schließlich einen Widerspruch: (4) ÜÜα ÜÜα oder, wieder mit (KÜ): Ü(Üα Üα) 12

Also muss (S5*) zurückgewiesen werden. Nicht allein, weil wir eine falsche Überzeugung haben, haben wir eine widersprüchliche Überzeugung C. 13

Weiterführung Lenzen (1978, 1979, 1980) ist nicht zufrieden mit S4 als Logik von W +. Er betrachtet eine abgeschwächte Form der Negativen Introspektion, welche dem charakteristischen Axiom der Modallogik S4.4. entspricht. (S4.4) α ( W + W + α W + α) Bzw.: (S4.4 ) α ( W + α W + W + α) Die zweite Version macht deutlich, dass es sich um eine abgeschwächte Variante von allgemeiner Negativer Introspektion handelt: (S5**) αα ( W + α W + W + α) 14

3. Resultat: PC {(W + ),(Ü4),(T),(K),(KÜ),(S4.4)} ist unakzeptabel. Die Logik von W + muss schwächer sein als S4.4 Argument: W + α impliziert α W + W + α. 2 Mit (S4.4) gibt das: (5) W + α α W + W + α Schreibt man die Definition des starken Wissensbegriff darunter (W + ) W + α α Üα ist klar, dass wir folgendes Theorem haben: (6) Üα W + W + α 2 Da W + α durch (S4) W + W + α impliziert, gäbe W + W + α einen Widerspruch aufgrund des (K) Axioms. 15

(6) Üα W + W + α ist bizarr: Angenommen wir haben noch nie über α nachgedacht (oder α ist jenseits menschlichen Erkennens). Dann wissen wir auch nicht α: W + α. Und da wir noch nie über α nachgedacht haben, haben wir auch keine introspektiven Fragen an uns gestellt: W + W + α. Aber jetzt sagt uns (6), dass wir dann überzeugt sind, α sei wahr! Für einen beliebigen Sachverhalt jenseits unseres Erkennens verpflichtet uns S4.4 für W + zu einer Überzeugung! Das ist (erkenntnistheoretisch) völlig inakzeptabel. 16

Überblick über weitere Konsequenzen Der starke Wissensbegriff erwies sich als inkompatibel mit bedingten oder unbedingten Prinzipien Negativer Introspektion. Wie sieht es mit Negativer Introspektion beim Überzeugungsbegriff aus? Wenn man die Definition (W + ) verwendet, lässt sich die Logik des Überzeugtseins als äquivalent zur oben zurückgewiesenen Logik S4.4 für W + erweisen! Der entscheidende Schritt im Äquivalenzbeweis beruht auf (Ü5) [Üα ÜÜα], d.h. auf Negativer Introspektion für Überzeugtsein. (Ü5) muss also auch zurückgewiesen werden. 17

Zusammenfassung und Schlussbemerkungen Negative Introspektion ist nicht nur eine sehr starke Annahme für menschliche Räsonierer. 1. Negative Introspektion kann kein algorithmischer Vorgang sein (gegeben die Möglichkeit von logischer Abgeschlossenheit von Meinungen bezüglich einer Logik). 2. Allgemeine Negative Introspektion ist inkonsistent im Rahmen einer normalen Modallogik für den starken Wissensbegriff. 3. Abgeschwächte Negative Introspektion führt im Rahmen einer normalen Modallogik für den starken Wissensbegriff zu absurden Ergebnissen. [Bemerkenswerterweise werden trotzdem entsprechende Logiken vorgeschlagen.] 18

Erkenntnistheoretisch kann man vielleicht Folgendes sagen: 1. Es zeigt sich einmal mehr, dass negative Fähigkeiten komplexer sind als positive Fähigkeiten. Positive Introspektion führt nicht zu entsprechenden Ergebnissen. 2. Die Komplexität Negativer Introspektion ähnelt dem Komplexitätsunterschied zwischen Beweisbarkeit ( 1 -Satz) und Nichtbeweisbarkeit ( 1 -Satz). 3. Die Inkompatibilität lässt sich nicht so einfach zeigen für den Begriff fundierten Wissens, der dadurch wieder mehr an Glaubwürdigkeit gewinnt. 4. Sokrates kann manchmal wissen, dass er nicht weiß aber nicht immer! 19

Verweise Lenzen, Wolfgang (1978). Recent Work in Epistemic Logic. Special Issue of Acta Philosophica Fennica, Vol. 30 (1). - (1979). Epistemologische Betrachtungen zu [S4, S5], Erkenntnis, 14, pp.33-56. - (1980). Glauben, Wissen und Wahrscheinlichkeit. System der epistemischen Logik. Wien/New York. Meyer, J.-J. Ch./van der Hoek, W. (2004). Epistemic Logic for AI and Computer Science. Cambridge. 20