Ричард Суинберн - Существование Бога

• Название: Существование Бога
• Автор: Ричард Суинберн
• Жанр: Философия
• Год: 2014
• ISBN: 978-5-9551-0717-2

«Существование Бога» – главный труд авторитетнейшего современного британского аналитического философа и теолога Ричарда Суинберна. Цель данной книги – попытка индуктивного доказательства бытия Бога, оценка вероятности того, что суждение «Бог существует» истинно, а также обзор и интерпретация традиционных доказательств бытия Бога, критика контраргументов и формулировка собственного варианта теодицеи. Опираясь на данные современной науки, автор создает тщательно продуманную программу естественной теологии. Суинберн восходит от факта существования упорядоченной и гармоничной вселенной к гипотезе теизма, то есть к утверждению «Бог существует». Он ставит важный вопрос: является ли существование физической вселенной простым фактом, не нуждающимся в объяснении, или же оно поддается объяснению? Через мысленные эксперименты, используя понятия возможных миров, Суинберн рассматривает различные атрибуты божественной личности. По мнению автора книги, гипотеза теизма постулирует самую простую исходную точку объяснения свойств физической вселенной. Данная книга будет полезна не только философам и религиоведам, но и всем интересующимся вопросами религии, философии и культуры.

---

Гипотезы, которые выдвигает теизм для того, чтобы объяснить существование мира и его многообразие, как мы видели, это гипотезы личностного объяснения, и потому их следует оценивать с помощью обозначенных критериев. Однако отметим, что это гипотезы огромного диапазона. Физическая «Теория всего» предполагает объяснить всё с точки зрения физики, теизм предполагает объяснить всё с точки зрения логической вероятности (всё, кроме самого себя). А следовательно, нет такого фонового знания, с которым теизм должен согласовываться, и значит, для него нет никакого ущерба, если он постулирует некую личность, во многом скорее отличную от человеческой личности (в привычном для нас понимании), чем сходную с ней. Рассмотрение аргументов в пользу существования Бога мы начнем с положения о тавтологичном фоновом знании, и потому непохожесть постулированной божественной личности и человеческой личности не повлияет таким образом на предварительную вероятность теизма. К примеру, тот факт, что люди обычно осуществляют свои намерения посредством цепочки событий, происходящих в нервной системе, кульминацией чего становятся события тела, не образует часть нашего фонового знания при оценке вероятности существования Бога, о котором этого сказать нельзя. Но, разумеется, доказательство в пользу теизма должно принимать во внимание этот факт относительно людей, если не как фоновое знание, то как данность, которая нуждается в объяснении. Сторонники теизма должны объяснить, почему бестелесный Бог должен был создать наделенных телами людей, и я буду рассматривать этот вопрос в 6 главе. То, что все материальные тела, которые мы наблюдаем, имеют в диаметре больше 1 мм, надо трактовать не как фоновое знание, сделав тем самым невозможным, чтобы существовали фундаментальные частицы гораздо меньшего диаметра, а скорее как нечто, требующее объяснения отчасти с помощью последней гипотезы.

Теорема Байеса

Теперь мы можем распространить вероятность гипотезы h на данные е, напрямую зависящую от предварительной вероятности и предсказательной силы, которыми обладает h, а также находящуюся в обратной зависимости от предварительной вероятности, которой обладает с, – и облечь всё это в символическую форму. Пусть k – это наше фоновое знание об устройстве мира, е – это явления, которые нужно объяснить, и другие релевантные наблюдаемые данные, h – наша гипотеза, а Р(h|e&k) – это функция предварительной вероятности, которой обладает h, P(h|k) и ее объяснительной силы по отношению к е. Последняя возрастает вместе с предсказательной силой, которой обладает h, Р(e|h&k), и снижается вместе с предварительной вероятностью, которой обладает е, P(e|k). Р(e|h&k) – это мера вероятности того, что наблюдаемый феномен е должен возникнуть, если гипотеза h верна (при нашем заданном фоновом знании k). Таким образом, следует ожидать, что чем больше h будет повышать вероятность е, тем больше будет отношение Р(e|h&k) к P(e|k). P(e|k) определяет предварительную вероятность, которой обладает е, то есть насколько вероятно возникновение е независимо от h, лишь при заданном k. Очевидно, что чем больше данных мы имеем, чем более разнообразными и в других отношениях необъяснимыми данными мы располагаем, тем ниже (относительно Р(e|h&k)) будет P(e|k) и, опять же, тем выше будет отношение Р(e|h&k) к P(e|k).

Всё это проясняется основной теоремой теории подтверждения – теоремой Байеса11, которая выглядит следующим образом

Эта теорема напрямую следует из аксиом, на которых построена математическая теория вероятности, поскольку их истинность покоится на независимых основаниях12. Но обращаясь к этой теореме в дальнейшем, я буду апеллировать главным образом не к этим основаниям, а больше к тем, которые были изложены в этой главе (хотя конкретный способ, с помощью которого Р(h|e&k) повышается при P(h|k) и Р(e|h&k), но понижается при P(e|k), не зависит от чего-либо, о чем я говорил до сих пор, но должен зависеть от самого объекта).

P(h|k), предварительная вероятность, которой обладает h, в нормальном случае зависит, как мы уже поняли, как от внутренней простоты h (и ее ограниченного диапазона), так и от того, насколько хорошо h согласуется с нашим общим фоновым знанием о мире, которое содержится в k. Однако, как мы увидели в 1 главе, любое распределение данных между е и k будет совершенно произвольным.

Обычно удобнее всего рассматривать самую последнюю наблюдаемую часть данных е и остальное к, но иногда удобно допустить, что е – это все наблюдаемые данные, а к – просто «тавтологические данные». В последнем случае предварительная вероятность P(h|k) – это то, что я буду называть «внутренней (intrinsic) вероятностью» гипотезы Zz, она будет зависеть главным образом от простоты h (а также в меньшей степени – от узости диапазона). Но если к содержит логически вероятные данные об устройстве мира, то P(h\k) будет зависеть также от того, насколько хорошо h согласуется с этими данными. В том случае, если к – это просто «тавтологическая данность», Р(е\к) будет тем, что я назову в дальнейшем «внутренней вероятностью» е.

Я сказал о том, что теорема Байеса истинна, но мне следует пояснить, что я подразумеваю, говоря это. Я имею в виду, что в той мере, в которой различные е, h и к могут быть выражены численно, будет справедливо устанавливать численные отношения между ними. А в той мере, в которой они не могут быть точно выражены численно, мое заявление о том, что теорема Байеса истинна, будет просто заявлением, что все утверждения сравнительной вероятности, которые следуют из этой теоремы, истинны. Под утверждениями сравнительной вероятности я подразумеваю утверждения о том, что одна вероятность больше, такая же или меньше другой вероятности (иногда такие утверждения – это всё, что мы можем более или менее оправданно сказать о некоторых вероятностях: см. с. 42–43). Так, из теоремы Байеса следует, что если даны две гипотезы h1 и h2, при которых Р(e|h1&k) = Р(e|h2&k), то Р(e|h1&k) > Р(e|h2&k), если и только если P(h1|k) > P(h2|k). Иными словами, если обе гипотезы hx и h2 полагают равную вероятность того, что мы обнаружим некую данность е, при заданном фоновом знании к, тогда одна из них, h1, будет более вероятна, чем другая, по всей совокупности данных е и к, если и только если h1 была более вероятна, чем h2 только с учетом фоновых данных. Выразим это более формально: если h1 и h2 обладают равной предсказательной силой, h1 будет обладать большей апостериорной вероятностью (то есть вероятностью по всей совокупности данных е и к), чем h2, если и только если: она повышает предварительную вероятность. Так, например, если нам даны две научные теории, с равным успехом предсказывающие некоторые наблюдаемые данные, то одна из них будет более вероятна, чем другая, если и только если она была более вероятной еще до того, как наблюдения были произведены. Или, опять же, из теоремы Байеса следует, что если P(h1|k) = P(h2|k), то Р(h1|e&k) > Р(h2|e&k), если и только если Р(e|h1&k) > Р(e|h2&k). Это означает, что если две гипотезы равновероятны до того, как получены некоторые данные е, одна из них будет более вероятна, чем другая, по всей совокупности данных, если и только если согласно этой гипотезе то, что е будет обнаружено, будет более вероятно, чем согласно другой гипотезе (в крайнем случае, h1 может влечь за собой е – оно может быть дедуктивным следствием h1, а h2 может влечь за собой ¬e, то есть то, что е не произойдет).