The Debates on Scientific Realism Today: Knowledge and Objectivity in Science

Debates on realism in science concern two main questions: whether theoretical knowledge is possible, and whether it is objective. Today, as in the past, the possibility of theoretical knowledge is often denied because of the empirical underdetermination of theories. Realists rely on explanatory power, theoretical virtues, and instrumental but theory-free observation to solve this problem. Besides, they use the “no miracles argument” for the truth of successful theories. Antirealists, however, deny that explanation is either necessary or possible, and that is a cue to truth. Moreover, they reject realism and the cogency of the no miracle argument by the pessimistic induction from the falsity of since past successful theories. Some realists reply that there is a radical discontinuity between past science (largely off-track) and current science (basically sound). But this reply is at best insufficient, and most realists prefer to restrict their commitment to selected parts or features of theories, both past and present. Forms of “selective realism” are entity realism, structural realism, deployment realism and semirealism, but also the verisimilitude research program and the restricted-domain approach. Realists need criteria to identify the true components of theories, and a noteworthy candidate is essential involvement in functionally novel and surprising predictions. The second main question is a special instance of the old debate between realists and relativists or idealists: according to antirealists science cannot be objective, because of its inherently “perspectival” nature, characterized by a priori and subjective factors. On the contrary, perspectival realists argue the specific “viewpoints” within which scientists must work do not prevent them to discover objective features of reality

Gabriele Ferretti, "Presenza e realtà. Nuovi sviluppi in epistemologia e filosofia delle scienze cognitive", Lemonnier Università, Mondadori Education, Firenze, 2022, pp. 202

Discutendo molte recenti scoperte in psichiatria, scienza della visione, filosofia della mente, e filosofia delle scienze cognitive, Gabriele Ferretti sostiene la tesi controintuitiva che percepire un oggetto come presente per l’interazione non è necessario né sufficiente per avere l’esperienza della sua realtà. Io suggerisco che, anche se le cose stanno così, la nostra esperienza di realtà resta epistemologicamente affidabile: proprio come i giudizi di realtà sono giustificati se e solo se si hanno certe percezioni, l’esperienza di realtà (per quanto prodotta da sistemi sub-personali, e forse a motivo della sua origine evoluzionisticamente adattiva) richiede sempre una percezione di presenza, anche se non necessariamente di presenza per l’interazione. Inoltre, la percezione della presenza produce sempre un’esperienza di realtà, salvo in casi patologici.By discussing many recent findings in psychiatry, vision science, philosophy of mind and philosophy of the cognitive sciences, Ferretti argues that, counterintuitively, perceiving an object as present for interaction is neither necessary nor sufficient for experiencing it as real. I argue that even if this is the case, still our experience of reality is epistemologically reliable: just like reality judgments are justified if and only if one has certain perceptions, the experience of reality (in spite of being produced by sub-personal systems, and possibly because of its evolutionary adaptive origin) always requires the perception of presence, although not of presence for the interaction. Besides, the perception of presence always produces an experience of reality, except in pathological cases

The" No Miracles" Justification of Induction

Il problema apparentemente insolubile di una giustificazione non circolare dell’induzione diverrebbe più abbordabile se invece di chiederci solo cosa ci assicura che un fenomeno osservato si riprodurrà in modo uguale in un numero potenzialmente infinito di casi futuri, ci chiedessimo anche come si spiega che esso si sia manifestato fin qui in modo identico e senza eccezioni in un numero di casi finito ma assai alto. E’ questa l’idea della giustificazione abduttiva dell’induzione, avanzata in forme diverse da Armstrong, Foster e BonJour: serie talmente regolari di fenomeni sono da un punto di vista logico talmente improbabili che se il mondo fosse puramente casuale (se cioè gli eventi si presentassero con frequenza proporzionale alla loro probabilità logica) esse non potrebbero verificarsi se non per una coincidenza miracolosa. Pertanto, tali regolarità si spiegano solo assumendo che siano prodotte da meccanismi o necessità nomiche; ma se questo è il caso, è corretto concludere che tali regolarità persisteranno anche in futuro senza eccezioni, e dunque le inferenze induttive su di esse sono giustificate. Anche Kornblith argomenta dall’effettivo successo delle inferenze induttive all’esistenza di regolarità oggettive in natura; mentre Sankey parte dall’ uniformità della natura per giustificare l’induzione. Congiungendo le due argomentazioni, dunque, si ottiene di nuovo una giustificazione dell’induzione in base all’argomento del “se non è un miracolo …”. Un ostacolo su questa via è specificare in che senso la natura sia uniforme (dato che ovviamente non lo è in ogni suo aspetto) e di quali regolarità possiamo aspettarci che persistano senza eccezione anche in futuro (dato che evidentemente non tutte lo fanno: l’acqua non bolle sempre a 100°, la pressione non è sempre funzione della temperatura, e così via). Entrano qui in gioco le conoscenze di sfondo e la ripetizione delle osservazioni in condizioni diverse, che ci mostrano quali circostanze siano rilevanti al verificarsi del fenomeno dato. In tal modo, le nostre descrizioni delle regolarità naturali convergono su descrizioni che specificano sia le condizioni individualmente necessarie e congiuntamente sufficienti, sia tutti gli argomenti delle funzioni che costituiscono tali regolarità. Ciò consente di formulare i principi di Uniformità della Natura e di Induzione in modo non generico (e dunque, a seconda della formulazione, vuoto o eccessivo), ma circostanziato: così essi asseriscono, rispettivamente, che la natura è uniforme negli aspetti evidenziati dalle descrizioni su cui convergiamo grazie alle osservazioni ripetute, e che solo queste descrizioni possono essere induttivamente generalizzate. Ciò consente anche di risolvere enigmi alla Goodman, quali: poiché le osservazioni ci hanno mostrato (solo) il verificarsi di una data regolarità fino al momento presente t, come possiamo presumere che essa si verificherà anche dopo t? La risposta è che osservazioni e conoscenza di sfondo non ci dicono che vi sia alcun limite temporale tra le condizioni necessarie della regolarità data

How Deployment Realism withstands Doppelt's Criticisms

Gerald Doppelt claims that Deployment Realism cannot withstand the antirealist objections based on the "pessimistic meta-induction" and Laudan's historical counterexamples. Moreover it is incomplete, as it purports to explain the predictive success of theories, but overlooks the necessity to explain also their explanatory success. Accordingly, he proposes a new version of realism, presented as the best explanation of both predictive and explanatory success, and committed only to the truth of best current theories, not of the discarded ones (Doppelt (2007, 2011, 2013, 2014). Elsewhere I criticized his new brand of realism. Here instead I argue that (a) Doppelt has not shown that Deployment Realism cannot solve the problems raised by the history of science, (b) explaining explanatory success does not add much to explaining novel predictive success, and (c) Doppelt is right that truth is not a sufficient explanans, but for different reasons, and this does not refute Deployment Realism, but helps to detail it better. In a more explicit formulation, the realist IBE concludes not only to the truth of theories, but also to the reliability of scientists and scientific method, the order and simplicity of nature, and the approximate truth of background theories

Taylor Approximations for Model Uncertainty within the Tweedie Exponential Dispersion Family

The use of generalized linear models (GLM) to estimate claims reserves has become a standard method in insurance. Most frequently, the exponential dispersion family (EDF) is used; see e.g. England, Verrall. We study the so-called Tweedie EDF and test the sensitivity of the claims reserves and their mean square error of predictions (MSEP) over this family. Furthermore, we develop second order Taylor approximations for the claims reserves and the MSEPs for members of the Tweedie family that are difficult to obtain in practice, but are close enough to models for which claims reserves and MSEP estimations are easy to determine. As a result of multiple case studies, we find that claims reserves estimation is relatively insensitive to which distribution is chosen amongst the Tweedie family, in contrast to the MSEP, which varies widel

L’uomo nell’era della tecnoscienza

Il nuovo libro di Giampaolo Bellini ed Evandro Agazzi riesamina la posizione esistenziale e intellettuale della persona umana nell’epoca della tecnoscienza, argomentando che la cultura odierna non può prescindere dalla nostra miglior scienza, mentre la conoscenza scientifica sarebbe monca senza il sapere umanistico e la profonda consapevolezza che ce ne deriva