GETTIER解决方案– KE Edwards –中

GETTIER解决方案

J的 充分

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K是P的知识

P是真的

S相信P

S有理由相信P

F是Gettier案的失败者

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理论

仅当所有F已被S撤消时,J才足够。可以通过以下方式执行撤消:

1)调查J

2)考虑失败者

3)被解雇

主题s不需要考虑失败者(2),他们可以在不考虑F(1)的情况下进行调查,或者他们可以知道导致F被取消的某些事物。

在COW的示例中,s是一个奶农,他组成J观察黑白毯子(他认为这是一头母牛),而将p表示为“田里有一头母牛”,其中F是s所不知道的,有一个牛在外地。 在这种情况下,s无法识别出失败者的充分证据。 从结构上讲,p是指一般物体,因此不能排除p是指与观察到的母牛不同的母牛的可能性。

在“时钟”示例中,s是一个学生,其中J是大学钟楼上显示的时间,p是“时间是11:56 am”,而F是固定在11:56的残破时钟。 在这种情况下,即使通常可靠,也无法确认钟楼的可靠性。 要击败F,学生必须在看时间的12小时内确认时钟功能。 该学生本可以观看钟楼的秒针或分针60秒或更短时间以确认时钟是否正常工作,因为时间较短,因此当学生走路时时钟仍然可见。 没有某种形式的失败者解雇,学生最能说的是“钟楼说上午11:56。”

这样可能会使J变得太强,但是,如果此模型与三方模型之间的唯一区别是,在Gettier情况下,K显然会失效,而不是我认为足够强。 赋予s更大的责任的事实恰恰是在正常的情况下在生活的认知条件下发生的事情,人们已经承担了解雇失败者的责任。

为了使模型失效,必须有一个Gettier案例,其中有人无法解雇F,或者某个案例中有人K却无法解雇F。

如果我在黑暗的房间里醒来却不知道已经走了多长时间,而只看表显示时间,我知道现在几点了吗? 不可以。只要J在解雇失败者时就足够了,JTB是正确的。

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关注(C)

C1。 理论会重复吗?

失败者是未知的真实情况,会降低积极的认知状态。

失败者仅对J具有影响

每个p是否有无限多个失败者? 可以说,W是一个世界,其中p表示true,并且是true,而W *是可以通过W访问但已得到Gettiered的任何世界。 W和任何W *之间的差异是在W上增加了一些条件F,这降低了p的正认知状态。

有无限可能的W吗? 是。

对于特定的p是否存在无限的非平凡唯一的W? 没有。

对于任何特定的W,是否存在无限的,非平凡的,唯一的W *? 没有。

P呈现真实存在有限的独特方式。 因为P必须在所有W中都显示为真,所以有有限数量的特定唯一W可以生成单个P。这也意味着存在有限数量的唯一W *,因为在每个W *中,p必须都显示为真。 这意味着有限数量的唯一F。因此,在所有情况下必须消除的W *数量都是有限的。

因此,F被绑定。

可能的F数自然会随着迭代而减少。

因此,假设条件首先允许p(存在外部现实等),F总是趋于零。

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C2 J强度的这种调整是否仅在Gettier情况下影响K?

必须始终将F添加到W,以使s始终不知道F和/或F和p出现的可能性/为真,这些限制导致可能的F的数量受到高度限制。 如前所述,F只能使s为真。 如果F可能通过s进行推定,而s同时仍然不知道F的可能性,则s没有足够的理由将推定视为合理的推论。 除非没有通过考虑,调查或其他解雇方式予以解雇的F,否则该推定没有充分的理由。 这会将Gettier案例插入定义中,作为检查或演示K边界的一组案例。

S必须简单地通过考虑,知识或调查来确保不能添加任何其他条件来充当F。

F必须始终涉及证据收集(CoE),CoE中有一个最小复杂度阈值,以使F甚至有可能。 如果CoE非常简单(观察对象,其中K是“对象存在”),则在允许CoE首先存在的假设下(假设存在,s可以可靠地观察到它,等等),F不可能。 CoE的复杂度决定了足够的J所需的观测次数和类型。在Gettier情况下,获得K所需的CoE复杂度大于s使用的实际CoE,这是众所周知的,因为s使用了Gettier推定(以允许Gettier大小写的方式形成)。 F仅在CoE包含Gettier推定的情况下才可用。 如果CoE足够复杂以至于可以进行Gettier推定,则必须要么推定失败,推定推定理由,要么使用解雇方法。

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C3。 s是否必须知道他们要删除F,是否必须有解雇F的意识?

考虑是故意消除推定,因此考虑涉及意识。 任何其他选择都可以在没有意识的情况下完成,调查正在通过实践消除假定,而不管意识如何。 拥有以前的知识也可以无意识地被解雇,因为不需要检查失败者的既定知识。 合理的推论允许不知不觉中解雇,因为这将排除允许失败者的推定要素。 合理的推论可能是最棘手的,因为它似乎为Gettier推定留有余地(该推定可以通过偶然性得到确认),但是,由于迭代地应用失败者解雇,如果允许Gettier推定,则从定义上讲是不合理的。

它还指出了Gettier推论来自p语义的命题。 在COW和SHEEP案例中,“命中有牛/羊”的命题不是必需的,因为该命题泛泛地声称是指通用对象“任何绵羊”或“任何母牛”,而不是声称特定对象是“绵羊I”看到”或“我看到的牛”。

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陈述对J的认知极限的另一种可能方法是删除失败者:

P必须与路径无关。

如果获取K的方法具有未知且未解决的取消可行性条件,则P不是路径独立的,因为通向K的不同路径可能会导致认知状态的减少和/或K的不同。

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Gettier案例向我们展示了知识的边界,未定义K的函数中的漏洞,渐近线的极限,并且由于我们部分地通过它们的边界来定义事物,因此我们应该认识并使用Gettier案例作为知识定义的一部分。