Putnam’s Critical and Explanatory Tendencies Interpreted from a Machine Learning Perspective

要約

通常の科学と異常な科学全体にわたる理論の選択を理解することは、科学哲学の中心です。
機械学習モデルの出現は、現在の議論の歯車を調整するレンチとして機能する可能性があります。
この論文では、パットナムの批判的傾向と説明的傾向の区別につながり、そこから生じた主な動きを再構成し、傾向の二条件的必然性を主張し、私の主張の機械学習解釈を通じてその問題を概念化することを試みます。

要約(オリジナル)

Making sense of theory choice in normal and across extraordinary science is central to philosophy of science. The emergence of machine learning models has the potential to act as a wrench in the gears of current debates. In this paper, I will attempt to reconstruct the main movements that lead to and came out of Putnam’s critical and explanatory tendency distinction, argue for the biconditional necessity of the tendencies, and conceptualize that wrench through a machine learning interpretation of my claim.

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