简单说说康德的四组范畴

22-02-08 banq

在《纯粹理性批判》中,伊曼纽尔·康德介绍了他著名的纯粹知性概念清单,也称为范畴,是所有其他概念的基本组成部分。它们分为四组:称为数量质量关系形式。这些组中的每一个都包含三个类别。
 

数量



老子道德经中说:道生一、一生二,三生万物。正好对应着康德的数量三体论:“一个”、“一些”和“全部/普遍”。
经典亚里士多德三段论的谓词:

  • 一些 - Some A-s are B(有限范围)
  • 全部/普遍 - All A-s are B(通用范围)

如果我观察到两三个A对象(例如“苹果”)并且我发现它们具有属性B(例如“美味”),我可以得出结论,Some A-s are B。这是仅基于这些观察,即基于我的直觉。
另一方面,在全部普遍意义上,也就是本质上应该是公理的:All A-s are B,所有苹果都是美味的,我是假设这条知识是普遍的。
 

质量



经典逻辑本质上是二元的:它的命题只有两个可能的真值——真和假,例如计算机的逻辑门是基于0或1,但是还有一种逻辑是:非真非假,灰色地带,这是由于人的认知不精确导致,体现了一种局限性:Limitation限制性,某些元素在不同的限制性上下文中,可能会真,但是在其他不同界限上下文中可能会假,见:维特根斯坦哲学核心是上下文为王
 

关系



关系与数量和数量不同,这个类别不关注现象本身,而是人类感知它们的方式。
一些对象具有固有本质的关系的元素,例如一个人有其生理和心理性格等固有属性,一张桌子固有属性有腿,腿就是桌子的固有属性。
因果关系是科学研究基本关系,有因必有果;而相关性则是表示两者有一定相关性,而不是互为因果关系。例如:基因研究可以发现某个基因对身体哪些疾病有因果关系;但是流行人群调查,爱吃甜食的人与肥胖有相关性,但是不一定是因果,爱吃甜食不一定导致肥胖。
另外一项好像很权威健康调查显示:吃健康食品的人比较长寿,这个调查的样本也是有幸存者偏差的,因为健康的食品一般不好吃,那么健康食品吃得比较少,那也可能是吃得少(热量限制)才可能长寿。所以,同样是科学客观的数据,如果没有逻辑理性分析判断,很容易失之毫厘谬以千里。
 

模态



模态是唯一一个不处理知识本身,而是处理与知识和知道者(即你)的关系。
有可能或不可能是我们经常做出的判断;存在或不存在也是我们的观点,第三元则是:必然性与偶然性,是不是存在客观必然性规律呢?这是一个信念问题,有些看似必然实则偶然,尤其对于复杂性系统,蝴蝶效应看似偶然,实则可能隐含一种必然性其中。
 

第三类作为逻辑偏差
我们将上面四组范畴中第三元,也就是“三生万物”单独分离出来,那么,每组范畴都有类似中国太极阴阳二元论,二元论是符合直觉的,但是也是简单片面的,针对简单事物可以使用二元论或二分法,或者我们学习新知识时,也是从二分法开始入门,但是对于复杂性系统,就不是简单二分法可以应付了。

  • 数量范畴中的全部/普遍性代表了对宇宙中所有物体都有效的偏见。如果没有整体性,我们只有特殊性认识,没有普遍性抽象概念了。
  • 质量范畴中的限制(非真非假)代表了对对象状态的一种认知偏见。如果没有限制,会阻止我们以布尔方式思考,将一切视为“非此即彼”(非黑即白)的极端判断,或者根据一些主观标准,实际上许多事物既可以是什么也可以不是什么(可以是灰色的)。
  • 关系范畴中相关性虽然也是代表了一种偏见,但是没有它,所有对象之间都是紧紧耦合的关系,而不是一种松散的关系,机器学习的一个基本特征就是找出事物的相关性,但是并没有真正达到人的因果关系判断的智能层度,因此人工智能是一种相关性判断的人工智能,大数据分析、商业智能等等都是挖掘数据相关性关系。
  • 模态范畴中的必然与偶然性,如果始终存在因果线性关系,那么我们可以认为这是必然的,但是如果只是相关性关系,则可能存在偶然性等概率问题,是一种非线性思维,非线性的概率思维是认识复杂性系统的一种基本思维;遇事不决,量子力学。

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