Miért téves az antropikus elv a kozmológiában?

Hasonló dokumentumok
Bayes-tétel és a feltámadás

Menet. A konfirmáció Hempel paradoxonai. Hempel véleménye a konformációs paradoxonokról

A Condorcet-paradoxon egy valószínűségi modellje

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

3. Az indukció szerepe

1. Charles Darwin életmûve

FILOZÓFIA MÛVELÔDÉS TÖRTÉNET 2015

Least Squares becslés

Példa a report dokumentumosztály használatára

Biztos, hogy a narratíva közös téma?

Feladatok és megoldások a 8. hétre Építőkari Matematika A3

(Természetesen, nem lesz ilyen sok kérdés feladva a vizsgán!) Hogy szól a relativitási elv a lehető legjobb megfogalmazásban?

Feladatok és megoldások az 1. sorozat Építőkari Matematika A3

Bizonytalan tudás kezelése

ESSZÉÍRÁS június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ESSZÉÍRÁS. Készítette: Reich Orsolya. Szakmai felelős: Wessely Anna június

ismertetem, hogy milyen probléma vizsgálatában jelent meg ez az eredmény. A kérdés a következő: Mikor mondhatjuk azt, hogy bizonyos események közül

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Bizonyítási módszerek ÉV ELEJI FELADATOK

Arról, ami nincs A nemlétezés elméletei. 11. A semmi semmít december 2.

Vázlat. 1. Definíciók 2. Teológiai háttér 3. Tudománytörténeti háttér 4. Evolúciókritika 5. Értelmes tervezettség

Az Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny tanévi második fordulójának feladatmegoldásai. x 2 sin x cos (2x) < 1 x.

Bizonytalanság. Mesterséges intelligencia április 4.

Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem.

Milyen Akadémiát akarnak a fiatal doktoráltak? EGY EMPIRIKUS FELMÉRÉS TAPASZTALTAI

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

Néhány kockadobással kapcsolatos feladat 1 P 6

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Normális eloszlás tesztje

TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN

A maximum likelihood becslésről

Probabilisztikus modellek II: Inferencia. Nagy Dávid

1000 forintos adósságunkat, de csak 600 forintunk van. Egyetlen lehetőségünk, hogy a

p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik

Gyakorlat. Szokol Patricia. September 24, 2018

y ij = µ + α i + e ij

Milyen a modern matematika?

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Németh László Matematikaverseny április 16. A osztályosok feladatainak javítókulcsa

BME Nyílt Nap november 21.

2011. szeptember 14. Dr. Vincze Szilvia;

A SZAKÉRTŐI ÉRTÉKELÉS JELENTŐSÉGÉRŐL 1

Kant és a transzcendentális filozófia. Filozófia ös tanév VI. előadás

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Érveléstechnika 6. A Racionális vita eszközei

Azaz az ember a szociális világ teremtője, viszonyainak formálója.

Arról, ami nincs A nemlétezés elméletei. 10. Mindaz, ami van. Meinong dzsungele: A létezéstől a fennálláson át az adva levésig november 25.

ALGORITMUSOK ÉS BONYOLULTSÁGELMÉLET Matematika MSc hallgatók számára. 11. Előadás

Dinamikus rendszerek paramétereinek BAYES BECSLÉSE. Hangos Katalin VE Számítástudomány Alkalmazása Tanszék

BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Pöntör Jenõ. 1. Mi a szkepticizmus?

A lehetetlenségre visszavezetés módszere (A reductio ad absurdum módszer)

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA

A matematikai feladatok és megoldások konvenciói

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

Hajléktalanság keletkezése, megszűnése és alakváltozásai I.

TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont)

Klinikai és Bírósági Alkalmazások Valószínűségszámítási Modellek BREUER-LÁBADY PÉTER

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Összehasonlítások hibái

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Feldmár András ÉLETUNALOM, ÉLETTÉR, ÉLETKEDV

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Magasabbfokú egyenletek

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

Könyvember; könyv és ember

domokos gábor - várkonyi péter

Oktatási Hivatal. 1 pont. A feltételek alapján felírhatók az. összevonás után az. 1 pont

Analízis I. beugró vizsgakérdések

EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM PEDAGÓGIAI ÉS PSZICHOLÓGIAI KAR EGÉSZSÉGFEJLESZTÉSI ÉS SPORTTUDOMÁNYI INTÉZET 1117 Budapest, Bogdánfy Ödön u.

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes

Idő és tér. Idő és tér. Tartalom. Megjegyzés

BME TUDOMÁNYFILOZÓFIA ÉS TUDOMÁNYTÖRTÉNET DOKTORI ISKOLA KUTATÁSI TÉMÁK tanév. Az analitikus filozófia története

A TEST ÉS AZ ELME VISZONYA

Tovább nem egyszerűsíthető rendszerek Részletek Az élet rejtélyének megfejtése c. cikkből.

Mérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

FILOZÓFIA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Dr. Vincze Szilvia;

A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA (a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták)

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23

A távmunka és a távdolgozók jellemzői

Átírás:

Konferenciaelőadás, Magyar Pax Romana 47. kongresszusa, Győr, 2005. Miért téves az antropikus elv a kozmológiában? E. Szabó László MTA ELTE Elméleti Fizika Kutatócsoport ELTE, Tudománytörténet és Tudományfilozófia Tanszék A design-argumentum Az antropikus elv nem előzmények nélkül való a teista filozófia történetében. Az angol teológus/filozófus William Paley (1743 1805) Natural Theology (1980) c. munkájában fogalmazta meg talán nem először azt az elvet, hogy a természet bonyolult folyamatait átható, az állatokból, növényekből és az éghajlati jelenségekből álló bonyolult rendszerben megfigyelhető elképesztő harmóniából egy intelligens tervező létezésére, vagyis Isten létezésére kell következtetnünk. Az argumentum lényegét a következő példával világítja meg: Képzeljük el, hogy egy fenyéren átkeltemben lábam egy kőnek ütközik, s valaki megkérdezi, hogy is került oda ez a kő. Alkalmasint azt válaszolom, hogy a legjobb tudomásom szerint mindig is ott volt; s úgy tűnik, nem is lenne túlságosan könnyű kimutatni, hogy válaszom képtelenség. De tegyük fel, hogy egy órát találok a földön, s most valaki újfent megkérdezi, miként esett, hogy az óra ott volt. Ekkor aligha gondolnék arra, hogy az előbbi választ adjam hogy, már amennyit én erről tudok, az óra bizonyára mindig is ott volt. De miért nem válaszolhatom ugyanazt az órával kapcsolatos kérdésre, mint a kővel kapcsolatosra? A következő és nem más okból: amikor megvizsgáljuk az órát, azt találjuk (s ezt nem fedeznénk fel a kőben), hogy számos alkatrészét egy bizonyos cél szolgálatában készítették és rakták össze... Úgy véljük, a következtetés, mely szerint az órát egy órásmester készítette, elkerülhetetlenül adódik; hogy léteznie kellett valamikor, egy vagy más helyen egy (esetleg több) mesterembernek......

Mindaz, amit az órával kapcsolatban megállapítottunk szó szerint elmondatható a szemre, az állatokra, és a növényekre, valójában a természet egész rendjére vonatkozóan. 1 Hogy az argumentum episztemológiai szerkezetét tisztábban lássuk, fogalmazzuk meg úgy, ahogyan ezt a kortárs teista filozófiában legalábbis bizonyos irányzataiban szokás, a bayesiánus konfirmációelméletre alapozva. 2 A bayesiánus konfirmációelmélet A bayesiánus konfirmációelmélet a tudományos hipotézisek empirikus evidenciákkal történő megerősítésének a valószínűségi elmélete. Szokásos kifejtése szerint, a valószínűségszámítás egyik alapvető összefüggéséből indul ki, a kondicionális valószínűséget definiáló Bayes-szabályból: p(a B) = p(a B) p(b) Nyilván fordítva is igaz, hogy p(b A) = p(a B) p(a) E kettőből, valamint abból, hogy p(a) = p(a B)p(B) + p(a B)p( B), azonnal következik, hogy p(a B) = p(a) p(b A) p(b) = p(a) p(b A) p(a B)p(B) + p(a B)p( B) Legyen H egy tudományos hipotézis. Jelölje p t1 (H) annak a t 1 időpontban vett vagyis a hipotézist konfirmáló evidencia észlelése előtt rendelkezésre álló ismeretek alapján vett valószínűségét, hogy a hipotézis igaz. 3 Hasonlóan, jelölje p t1 (E) a hipotézist konfirmáló empirikusan észlelt E evidencia valószínűségét a t 1 időpontban. Továbbá, legyen p t1 (E H) az E evidencia kondicionális valószínűsége a H hipotézisre nézve, és p t1 (H E) a H hipotézis kondicionális valószínűsége az E evidenciára nézve, a t 1 pillanatban. 1 W. Paley, Natural Theology, Chapter 5 (New York: American Tract Society, 1850) [Az idézet, az utolsó bekezdés kivételével, Vassányi Miklós fordítása: R. Swinburne, Van Isten? (Budapest: Kossuth Kiadó, 1998), p. 69.] 2 Lásd pl. R. Swinburne, Argument from the fine-tuning of the universe, in: Physical cosmology and philosophy, J. Leslie (ed.) (New York: Collier Macmillan, 1990), továbbá Mezei Balázs, Swinburne és a teizmus filozófiája, in R. Swinburne, Van Isten? (Budapest: Kossuth Kiadó, 1998) 3 Hogy milyen értelemben lehet egy hipotézis igaz voltának valószínűségéről beszélni, az súlyos probléma. Általában az ilyen valószínűségeket szubjektív valószínűségként szokás interpretálni. (1) 2

A bayesiánus konfirmációelmélet alaptézise, hogy az E evidenciáról való értesülés hatására a H hipotézis valószínűsége a Bayes-szabályból levezetett (1) formulára emlékeztető formula alapján változik meg: 4 p t1 (E H) p t2 (H) = p t1 (H E) = p t1 (H) p t1 (E H)p t1 (H) + p t1 (E H)p t1 ( H) (2) A design-argumentum esetében H az a hipotézis, hogy Isten létezik, E evidencia pedig az élőlények világában tapasztalt komplex harmónia. Paley feltételezése szerint p t1 (E H) 1, míg p t1 (E H) 0, miáltal tehát p t2 (H) 1 függetlenül attól, hogy mennyire kicsi előzetes valószínűséget tulajdonítottunk a hipotézisnek azaz a természetben tapasztalt tervszerű harmónia igen nagy mértékben konfirmálja Isten létezésének hipotézisét. Az argumentum erősségét a p t1 (E H) és p t1 (E H) előzetes valószínűségek értéke határozza meg, s az argumentum kritikusai is többnyire ezek feltételezett értékeit kérdőjelezik meg. Mert nyilvánvaló, hogy a karikaturista Jean Effel legalább annyira abszurdnak találhatta a p(e H) 1 feltételezést, mint a Darwin utáni biológus a p(e H) 0 -t. Az antropikus elv Ezen a ponton lép színre a kozmológia antropikus elve, azzal az ambícióval, hogy egy olyan design-argumentumot fogalmazzon meg, amely a fizika által szolgáltatott hiteles valószínűségi adatokra támaszkodik. Az elv lényege a következő: A rendelkezésünkre álló legjobb fizikai elméletek valahogy leírják az univerzum fejlődését. 5 E leírások az elmélet törvényeit megfogalmazó valamilyen egyenletrendszereknek a megoldása. A lehetséges megoldások serege valahány, mondjuk n paraméterrel jellemezhető. Ezek a paraméterek lehetnek természeti állandók, kezdeti (esetleg perem-) feltételek, de lehetnek olyanok is, melyekhez nem tudunk nyilvánvaló intuitív jelentést társítani. Tegyük fel hiszen úgy tűnik, hogy ez így van, hogy a paraméterek n-dimenziós sokaságában jelöljük ezt M-mel létezik egy m tartomány, amely olyan, hogy ha a paraméterek értéke ebbe a tartományba esik, akkor az univerzum fejlődéstörténete olyan, hogy abban létezik ember, míg ha a paraméterek értéke ezen a tartományon kívülre esik, akkor nem (1. ábra). Az antropikus elv kiinduló megállapítása az, hogy annak a valószínűsége 6, hogy az univerzumban létezik ember 4 Megjegyzendő, hogy a bayesiánus konfirmációelméletnek ez a tézise meggyőződésem szerint nem helytálló, és itt csupán az argumentum kedvéért javaslom elfogadni. Bővebben: E. Szabó L., A nyitott jövő problémája véletlen, kauzalitás és determinizmus a fizikában (Budapest: Typotex Kiadó, 2002), 85.-86. pont. 5 Az argumentum kedvéért tegyük fel, hogy ez így van, és ne foglalkozzunk azzal, hogy a fizika jelenlegi elméletei milyen mélységig alkalmasak erre a leírásra. 6 Megint csak az argumentum kedvéért eltekintünk annak boncolgatásától, milyen értelemben van itt szó valószínűségről. 3

A jelenlegi (emberi életre alkalmas) univerzumnak megfelelő paraméter-tartomány m P Q M n-dimenziós paraméter-tér 1. ábra. A paraméterek M sokaságában létezik egy olyan m tartomány, hogy ha a paraméterek értéke ebbe a tartományba esik, akkor az univerzum fejlődéstörténete olyan, hogy abban létezik ember p t1 (E) (a) Ezzel szemben, feltesszük, 7 hogy = m mértéke M mértéke (b) = nagyon kicsi (3) p t1 (E H) 1 (4) ahol H az Isten létezésére vonatkozó hipotézis. Az (2) összefüggés alkalmazásával tehát arra a konklúzióra jutunk, hogy puszta létezésünk az univerzumban nagy mértékben konfirmálja Isten létezésének hipotézisét. Az a priori valószínűségek értelmetlensége Az antropikus elv kiinduló tézisét alkotó (3) formula azonban teljesen alaptalan. Sem az (a) sem a (b) egyenlőségjel nem fejez ki tudományosan megalapozott tényt, pontosabban mindkét egyenlőség értelmetlen. Az (a) egyenlőség ugyanis azt állítja, hogy egy esemény (nevezetesen, hogy az univerzum fejlődése úgy alakult, hogy van benne ember) valószínűsége egyenlő az m mértéke M mértéke hányadossal, azaz egy az univerzum fejlődését/állapotát jellemző fizikai jellemzőkből komponált mennyiséggel. Márpedig minden ellenkező elképzeléssel szemben azt, hogy mennyi egy fizikai esemény valószínűsége, nem tudhatjuk a 7 Az argumentum kedvéért fogadjuk el ezt a feltevést is noha (4) alátámasztására a fizikának semmilyen tudományos elmélete nincsen. 4

priori. Minden olyan tudásunk, amely arra vonatkozik, hogy egy esemény valószínűsége milyen összefüggésben áll más fizikai mennyiségekkel, empirikus eredetű. Ez még olyan egyszerű esetekben is így van, amikor a különböző szimmetriaelvekre alapozott a priori valószínűségek empirikusan helyesnek bizonyulnak. Például, amikor azt állítjuk, hogy a szimmetrikus dobókockával történő dobás esetén a hatos-dobás valószínűsége 1 6, az a posteriori kijelentés. Empirikusan szerzett tudásunk alapján adunk ugyanis értelmet annak a kifejezésnek, hogy mikor tekinthető szimmetrikusnak egy dobókocka a valószínűségeloszlás szempontjából. Kizárólag empirikus alapon tudjuk, hogy pl. a kocka tömegeloszlása ebből a szempontból releváns, míg például az, hogy a kocka melyik oldala milyen színű, az nem. Nem kevésbé problematikus a (b) egyenlőség. Nincs a priori mérték és nincs a priori topológia az M paraméter-téren. Nincs a priori értelme azt mondanunk, hogy a paraméter-tér P és Q pontja egymáshoz közel vagy egymástól távol van. A paraméter-sokaság valamilyen koordinátázása révén generált R n -topológiának semmiféle fizikai relevanciája nincs. Így például semmit nem jelent az a kifejezés, hogy ha a gravitációs állandó értéke a tényleges érték helyett annak ( 1 + 10 40) - szerese lenne, mert semmilyen empirikusan megalapozott állítást nem tudunk mondani arról, hogy e két érték között a különbség kicsi, vagy nagy. A paraméterek terében bármiféle fizikailag releváns mérték, metrika vagy topológia csak empirikusan, tehát az itt-és-most fenomenológia alapján adható meg. Vagyis, az egyetlen, a fizika mint empirikusan megalapozott tudomány számára értelmes kijelentés, hogy a P és Q pontok közel vannak egymáshoz, ha a P és Q paraméterkonfigurációkhoz tartozó univerzumok itt-és-most megfigyelt tulajdonságai kicsit különböznek, és távol vannak, ha az itt-és-most fenomenológia szintjén a megfelelő két univerzum közötti különbség nagy. Ha tehát az (a) és (b) egyenlőség egyaránt értelmetlen, annál inkább értelmetlen az antropikus elv alapjául szolgáló, sokak által tudományosnak gondolt állítás, hogy tudniillik az emberi életre alkalmas univerzum valószínűsége kicsi. 5