• Основен
  • Wiki
  • Извънредните искове изискват извънредни доказателства

Извънредните искове изискват извънредни доказателства

Карл Сейгън
Това може да е така
Скептицизъм
Икона скептицизъм.svg
Но не сме сигурни
Кой пита?

„Извънредните искове изискват извънредни доказателства“ (известен още като Sagan стандарт ) беше фраза, популярна от Карл Сейгън . Корените му са много по-стари, обаче с Френски математик Пиер-Симон Лаплас заявявайки, че: „... теглото на доказателства тъй като извънредно вземане трябва да бъде пропорционално на неговата странност. ' Също, Дейвид Хъм пише през 1748 г .: „Мъдър човек ... пропорционалира своята вяра на доказателствата“ и „Никое свидетелство не е достатъчно, за да се установи чудо, освен ако свидетелството не е от такъв вид, че неговата лъжа би била по-чудотворна от факта, с който се стреми да се установи. ' и Марчело Труци казва: „Извънредното вземане изисква извънредни доказателства.“


Така или иначе, фразата е от основно значение за научен метод и ключов проблем за критично мислене , рационален мисъл и скептицизъм навсякъде.

Доказателствата, представени от поддръжници на такива неща като богове , духове , паранормално , и НЛО е силно съмнителен в най-добрия случай и не предлага много доказателства. Дори да приемем какви доказателства съществуват като валидни (и е много спорно, ако трябва), ограничените и слаби доказателства не са достатъчни, за да преодолеят извънредния характер на тези твърдения.


Съдържание

Аналогия

Вашата гравюра не е доказателство.

Алис и Боб са двама приятели, които си говорят след училище. Алис казва на Боб, че е гледала филм предишната вечер. Боб й вярва лесно, защото знае, че филмите съществуват, че Алис съществува и че Алис е способна и обича да гледа филми. Ако се съмнява в нея, може да поиска билетче за билет или потвърждение от някой от нейните приятели. Ако обаче Алис каже на Боб, че е летяла на еднорог в приказно царство, където тя участва в състезание за ядене на амброзия и тя издава професионално отпечатан сертификат за състезание и приятел, който ще свидетелства за описаните събития, Боб все още няма да е склонен да й вярва без сериозни доказателства за съществуването на летящи еднорози, феи и състезания за ядене на амброзия.

Теория на вероятностите

Вижте основната статия по тази тема: Вероятност P (A | B) =  fracA)  cdot P (A) {P (B)}
Байес „Теорема

Макар че идеята, че достатъчно необичайно твърдение изисква много по-убедителни доказателства, е доста интуитивна, тя може да бъде изразена добре с теория на вероятностите в Байесовски рамка. Накратко, достатъчно доказателства трябва да могат да предявят силно невероятно твърдение, за да бъдат много вероятни - и колкото по-невероятни са доказателствата, толкова по-добре. Чрез прилагане на теоремата на Байес е възможно да се покаже това в действие математически.

Да приемем, например, че някой твърди, че може да предскаже по какъв начин една монета ще кацне почти перфектно. Знаем, че това е извънредно твърдение, така че ще кажем, че само като познаем дали човекът казва истината или не, това е шанс от милион към един. В действителност броят би бил още по-невероятен, но това може да се използва за илюстрация. Затова ги молим да демонстрират умението. Те сапочтиперфектно, така че нека приемем, че те познават правилно около 90% от времето - това им дава възможност от време на време да объркат уменията си, но въпреки това да се окажат доста добри. Това ни дава цялата информация, която трябва да знаем, за да определим количественокакизвънредните доказателства трябва да бъдат.



Помислете дали са познали правилно хвърляне на една монета. Шансовете за случайно отгатване са само 50% или 50:50.


 frac {0,9  cdot 0,000001} {0,5} = 0,0000018

Хвърлянето на една монета не подобрява драстично шансовете ни. Доказателствата просто не садостатъчно необикновен- можете да предположите, че една монета хвърля правилно 50% от времето, без да са включени специални умения. Всичко зависи от това колко невероятни са всъщност нашите доказателства, P (B) и шанс 50:50 не е особено невероятен. За две хвърляния на монети P (B) става 0,25, а за 10 хвърляния на монети достига приблизително 0,00097. Включването на тези числа в теоремата на Байес ни дава вероятност за истинско умение (дадено P (A) от милион към едно) от около 0,0009, което, въпреки че все още е малко, е значително подобрение на този първоначален шанс за милион към един. С 20 или повече правилно познати хвърляния на монети умението започва да изглежда много по-истинско.


Това е основната идея, на която се основава статистическа значимост ; по-вероятно ли е нашите доказателства случайни , или поради реален ефект и пропорционално ли е направената неправдоподобност на представените доказателства? Но измислицата на Сагън за необикновени доказателства не означава само, че можем да вземем думата на някого, ако са успели да хвърлят толкова много монети подред. Derren Brown може да извърши подобен подвиг с известни усилия и погрешно насочване, както е показано в неговия специаленСистемата, така че винаги трябва да обмисляме алтернатива хипотези и сравнете колко вероятни са те. Както при Дерън Браун, хвърлящ монета с 10 глави подред, по-вероятно е те да са екстрасенс , или изневеряват? И така, тестове като Джеймс Ранди 'с предизвикателство за милиони долари ще контролира този потенциален фактор, като се увери, че вероятността за фал игра, измама и измама е далеч по-малка от вероятността за истинска психическа сила.

Допълнителна бележка

Обратното на твърдението, че „извънредните искове изискват извънредни доказателства“, би било, че всяко вземане изисква някои доказателства. Следователно, да се твърди, че конкурентното обикновено искане е по-вероятно да бъде вярно, отколкото извънредно, просто защото извънредното няма „извънредни“ доказателства, които да го подкрепят, не отчита възможността, че конкурентното „обикновено“ вземане няма доказателства изобщо в негова подкрепа (обикновени или други).