Henry E. Kyburg Jr. (1928–2007) fue profesor de Filosofía Moral y de Ciencias de la Computación en la Universidad de Rochester , Nueva York, y académico eminente del Instituto de Cognición Humana y de Máquinas de Pensacola, Florida. Sus primeros puestos como profesor fueron en el Instituto Rockefeller , la Universidad de Denver , el Wesleyan College y la Universidad Estatal de Wayne .
Kyburg trabajó en probabilidad y lógica, y es conocido por su Lottery Paradox (1961). Kyburg también editó Studies in Subjective Probability (1964) con Howard Smokler. Debido a la relación de esta colección con la probabilidad bayesiana , a menudo se malinterpreta a Kyburg como bayesiano. Su propia teoría de la probabilidad se describe en Logical Foundations of Statistical Inference (1974), una teoría que encontró forma por primera vez en su libro de 1961 Probability and the Logic of Rational Belief (a su vez, un trabajo estrechamente relacionado con su tesis doctoral). Kyburg describe su teoría como keynesiana y fisheriana (ver John Maynard Keynes y Ronald Fisher ), una entrega de las promesas de Rudolf Carnap y Hans Reichenbach para una probabilidad lógica basada en clases de referencia, una reacción a las estadísticas de Neyman-Pearson (ver Jerzy Neyman , Karl Pearson y el lema de Neyman-Pearson ) y neutral con respecto a la condicionalización confirmatoria bayesiana. Sobre este último tema, Kyburg tuvo una discusión extensa en la literatura con su amigo y colega de toda la vida Isaac Levi .
Las obras posteriores más importantes de Kyburg incluyen Epistemología e inferencia (1983), una colección de ensayos; Teoría y medición (1984), una respuesta a Fundamentos de la medición de Krantz-Luce-Suppes-Tversky ; y Ciencia y razón (1990), que busca disipar las preocupaciones de Karl Popper y Bruno de Finetti de que los datos empíricos no podían confirmar un axioma científico universalmente cuantificado (por ejemplo, F = ma ).
Kyburg fue miembro de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (1982), miembro de la Academia Estadounidense de las Artes y las Ciencias (1995), miembro de la Asociación Estadounidense para la Inteligencia Artificial (2002) y recibió la Medalla Butler de Filosofía en Plata de la Universidad de Columbia , donde recibió su doctorado con Ernest Nagel como asesor. Kyburg también se graduó de la Universidad de Yale y fue becario Guggenheim en 1980. [1]
Kyburg era dueño de una granja en Lyons, Nueva York , donde criaba ganado Angus con su esposa, Sarah, y promovía sistemas de turbinas eólicas para agricultores energéticamente independientes.
Varios profesores titulares de filosofía actuales fueron en su día estudiantes de Henry Kyburg, entre ellos Daniel Dennett , Robert Stalnaker , Rich Thomason, Teddy Seidenfeld y William L. Harper.
Sus estudiantes de tesis de IA fueron Ronald Loui , Bulent Murtezaoglu y Choh Man Teng, y el visitante postdoctoral Fahiem Bacchus. Entre sus estudiantes de filosofía se encontraban su hija Alice Kyburg, Mariam Thalos, Gregory Wheeler , William Harper, Abhaya Nayak, Prashanta Bandyopadhaya, además de los mencionados anteriormente.
Varias ideas distinguen la interpretación kyburgiana o epistemológica de la probabilidad de Kyburg :
Ejemplo: Supongamos un corpus de conocimiento en un nivel de aceptación. En este corpus se encuentran afirmaciones,
e es un T1 y e es un T2 .
Lo observado
La frecuencia de P entre T1 es 0,9.
Lo observado
La frecuencia de P entre T2 es .4.
¿Cuál es la probabilidad de que e sea un P ?
Aquí, hay dos clases de referencia en conflicto, por lo que la probabilidad es [0, 1] o algún intervalo que combine .4 y .9, que a veces es solo [.4, .9] (pero a menudo se justificará una conclusión diferente). Añadiendo el conocimiento
Todos los T1 son T2
Ahora, T1 es la clase de referencia relevante más específica y la dominante de todas las clases de referencia que interfieren. Con esta declaración universal de inclusión de clases,
la probabilidad es [.9, .9], por inferencia directa de T1 .
Las reglas de Kyburg se aplican al conflicto y a la subsunción en órdenes parciales complicadas.
Las inferencias de Kyburg siempre se relativizan a un nivel de aceptación que define un corpus de afirmaciones moralmente ciertas . Esto es como un nivel de confianza, excepto que la teoría de Neyman-Pearson no puede calcularse retrospectivamente ni aceptarse después de la observación, mientras que la interpretación epistemológica de la probabilidad de Kyburg permite ambas cosas. En un nivel de aceptación, cualquier afirmación que sea más probable que el nivel de aceptación puede adoptarse como si fuera una certeza. Esto puede crear inconsistencia lógica, que Kyburg ilustró en su famosa paradoja de la lotería .
En el ejemplo anterior, el cálculo de que e es una P con probabilidad 0,9 permite la aceptación de la afirmación e es una P categóricamente, en cualquier nivel de aceptación inferior a 0,9 (suponiendo también que el cálculo se realizó en un nivel de aceptación superior a 0,9). La tensión interesante es que los niveles muy altos de aceptación contienen pocas afirmaciones evidenciales. Ni siquiera incluyen observaciones en bruto de los sentidos si esos sentidos han sido engañados a menudo en el pasado. De manera similar, si un dispositivo de medición informa dentro de un intervalo de error a una tasa de 0,95, entonces ninguna afirmación medible es aceptable en un nivel superior a 0,95, a menos que se amplíe el intervalo de error. Mientras tanto, en niveles de aceptación más bajos, son aceptables tantas afirmaciones contradictorias que no se puede derivar nada útil sin inconsistencia.
El tratamiento que Kyburg da a las oraciones cuantificadas universalmente consiste en añadirlas al Ur-corpus o postulados de significado del lenguaje. Allí, una afirmación como F = ma o la preferencia es transitiva proporciona inferencias adicionales en todos los niveles de aceptación. En algunos casos, la adición de un axioma produce predicciones que no son refutadas por la experiencia. Estos son los postulados teóricos adoptables (y aún deben ordenarse mediante algún tipo de simplicidad). En otros casos, el postulado teórico está en conflicto con la evidencia y las observaciones basadas en mediciones, por lo que el postulado debe rechazarse. De esta manera, Kyburg proporciona un modelo mediado por la probabilidad del poder predictivo , la formación de teorías científicas, la red de creencias y la variación lingüística. La teoría de la aceptación media la tensión entre la afirmación categórica lingüística y la epistemología basada en la probabilidad.