Søppel inn søppel ut
| Jeg tror, derfor er jeg det Logikk og retorikk |
 |
| Nøkkelartikler |
| Generell logikk |
|
| Dårlig logikk |
|
| Ved to anledninger har jeg blitt spurt: 'Be, Mr. Babbage, hvis du legger feil figurer i maskinen, vil de riktige svarene komme ut?' ... Jeg er ikke i stand til med rette å forstå den slags forvirring av ideer som kan provosere et slikt spørsmål. |
| - Charles Babbage , oversikt over den mekaniske datamaskinen |
Søppel inn, søppel ute (GIGO) er et langvarig prinsipp fordatamaskinprogrammering og algoritmedesign. Det betyr at det ikke betyr noe hvor god logikken din er; hvis innspillene dine er dårlige, vil utdataene dine være tull. Ifilosofiskvilkår, argumentet ditt kan væregyldig, men ikke lyd .
La oss undersøke Pascals innsats som et eksempel på hvordan dette gjelder debattaktikker:
- Hvis du tror på Gud og Gud eksisterer, vil du bli belønnet med evig liv iHimmel: dermed en uendelig gevinst.
- Hvis du ikke tror på Gud og Gud eksisterer, vil du bli dømt til å bli i Helvete for alltid: dermed et uendelig tap.
- Hvis du tror på Gud og Gud ikke eksisterer, vil du ikke bli belønnet: dermed et endelig tap.
- Hvis du ikke tror på Gud og Gud ikke eksisterer, vil du ikke bli belønnet, men du har levd ditt eget liv: dermed en endelig gevinst.
En rent logisk analyse av uttalelsene som sådan antyder at det beste alternativet nødvendigvis må være å tro på Gud. Det kan imidlertid lett hevdes at Pascals premisser var feil. Pascal antar det bare en slags tro (og derfor en Gud) hadde betydning . Pascal ignorerer mangfoldet av menneskelig religiøserfaringer, umiddelbart ugyldiggjøre lokalene selv, og derfor gjøre den logiske konklusjonen, søppel.
Vanlige kilder til søppelinntak inkluderer kirsebærplukket eller elidert data, motbevist ' sunn fornuft ', små utvalgstørrelser (oganekdoter), og direkteligger, i tillegg til tvetydighet over definisjoner . Søppelutgangene er tidvis korrekt , men hvis de kom dit på feil vei, har de ikke veldig mye nytte.
Innhold
Viktig advarsel
Det erulike statistiske metodersom kan ta ensamlingav upålitelige data, og 'korrigere' det (eller i det minste komme nærmere sannheten). Det er noen få begrensninger for disse metodene, det er sannsynligvis også verdt å nevne her, da de danner et annet problem:
- Det mest bemerkelsesverdige er at de dårlige dataene må være minstlittbra, relevant og basert på noe ekte. Du kommer nesten ikke til å få en nøyaktig temperatur fra en tilfeldig tallgenerator, eller en måleenhet som måler feil ting; med andre ord utvider disse metodene bare området 'ikke-søppel' -data.
- Du må vite at innspillene er upålitelige på forhånd. Hvis du antar at innspillene er bedre enn det faktisk er, vil du avvikle med søppelutgang uansett.
- Det må vanligvis være noe nøyaktig å sammenligne det med. Vi kan måle og sammenligne temperaturen i en tørketrommel direkte (hvis dyrt), noe som gjør at vi med relativt sikkerhet kan finne ut hvor ille de billigere sensorene vi faktisk installerer i tørketrommelen. Måling av temperaturen på fjerne stjerner, som vi bare har spådommer ogveldigindirekte målemetoder, kommer til å ha enmyestørre feilfelt.
- Slike metoder har feilområder; fordi verktøyene våre er unøyaktige og upresise, kan vi bare snakke i prosent sikkerhet (f.eks. 'Det er en 95% sjanse for at innsiden av tørketrommelen er mellom 70 og 73 grader Celsius').
