초록 close

필드가 불확실한 경험을 좀더 적절히 표상할 수 있는 새로운 방식을 제안한 이래, 초기의 제프리 조건화가 안고 있던 난점들은 상당히 해소가 되었다. 그 제안의 핵심은 오늘날 흔히 ‘베이즈 인수’라 부르는 것으로 귀결되는데, 그러한 인수의 등장으로 이제는 과연 그것이 조건화와 관련한 여러 문제에 얼마만큼 효과적일 수 있는가가 문제시될 수밖에 없게 되었다. 불행히도 당장은 베이즈 인수를 동원한다 할지라도 제프리 조건화가 여러 문제에 부딪힐 수 있음이 드러났으나, 좀더 최근에 그와 같은 문제들 역시 새로운 방식으로 재정식화해 베이즈 인수를 적용한다면 여전히 제프리 조건화로써 올바르게 처리할 수 있음을 보여 주는 연구 결과들이 보고되고 있다. 이러한 상황에서 본 논문의 과제는 베이즈 인수가 그처럼 여러 도전들을 극복하고 효과적으로 성공적일 수 있는 이유가 무엇인가를 밝히는 일이다. 즉 여러 문제를 해결해 가는 과정 배후에서 그 형식적 수식 관계를 넘어 베이즈 인수가 과연 우리의 인식에 있어 어떤 의미를 갖는가를 분명히 해명해 보자는 것이다. 결과적으로, 우리는 베이즈 인수가 여러 성공의 상황에서 효과를 발휘하게 되는 중요한 몇몇 인식적 특성들을 알게 될 것이다. 이러한 작업은 지금까지 베이즈 인수가 성공적으로 효과를 발휘해 온 여러 결과들을 요약적으로 종합하고, 동시에 이후 베이즈 인수를 활용할 후속 연구 작업에서 필요한 모럴을 제공할 수 있으리라 기대한다.


Many of the difficulties which the earlier way of Jeffrey conditioning faced have been resolved since Field proposed a new way to represent uncertain experiences. The point of his proposal is reduced to what we call “Bayes factors”. The question was then, how effective the Bayes factors actually are, for the problems of conditioning in Bayesianism. Though it is recognized that Bayes factors do not solve all the problems of Jeffrey conditioning, recent researches suggest that the remaining problems can be effectively treated by reformulating those factors in some new ways. The aim of this paper is to seek the reasons why Bayes factors are so effective and successful in their roles. In other words, it tries to explicate the epistemological significance of Bayes factors, looking beyond the formal numerical relations, what they are revealing about the process of problem solving. We will grasp some epistemic properties which make Bayes factors so effective in successful cases. This paper will not just summarize the success of the factors until today, but extract some morals for further researches which will be done with Bayes factors.