7. Байесовская и частотная вероятности
При анализе этого примера мы приняли во внимание, что с точки зрения контекстуального реализма, перцептивный опыт как таковой – просто часть реальности. Он не может «обосновывать» перцептивное знание. Знание первично и укоренено в перцептивном опыте. Но знание и опыт относятся к разным категориям, смешение между которыми ведёт к антиреализму, порождающему релятивизм и скептицизм. Поэтому феноменальная концепция очевидности как видимости, к которой прибегает, например, эпистемология сначала-опыта, неприемлема. В то же время к-реализм и ЭСЗ, в отличие от субъективного байесианизма, принимают во внимание перцептивный и феноменальный опыты, так как они сопровождают употребление перцептивных и феноменальных концептов. В рамках ЭСЗ это достигается, благодаря экстерналистской концепции знания (очевидности и обоснования) и понятию вероятности, условной на очевидности как знании.
Получившая распространение в традиционной эпистемологии байесовская вероятность – разновидность субъективной вероятности – условная на субъективной очевидности (на мнении) вероятность. Утверждается, что чем выше субъективная байесовская вероятность, что мнение истинно, тем лучше оно обосновано. Теорема Байеса, позволяющая актуализировать вероятность, исходя из новых опытных данных, гласит: P(A/B) = P(B/A) P(A)/P(B). Здесь P(А) – априорная вероятность гипотезы А, P(A/B) – апостериорная вероятность гипотезы А, Р(В) – вероятность события (очевидности) В, P(B/A) – вероятность В при условии истинности гипотезы А. (Вывод теоремы элементарен: поскольку P(B)P(A/B) = P(AΛB) и P(A)P(B/A) = = P(AΛB), то P(B)