The review article refl ects on Vladimír Havlík’s book Hierarchical Emergent Ontology and the Universal Principle of Emergence (Filosofia, 2021). It notes the key argumentative procedures and implications of the author’s arguments. It evaluates the various elements of hierarchical emergent ontology and compares them with classical proponents and critics of emergentism, especially Paul Humphreys and Jaegwon Kim. The study reconstructs Havlík’s universal principle of emergence and notes its application in selected scientific fields (fermions, cellular automata and neural networks). It takes a polemical approach to the advocated concept of scientific metaphysics.
CS
Recenzní studie refl ektuje knihu Vladimíra Havlíka Hierarchická emergentní ontologie a univerzální princip emergence (Filosofia, 2021). Všímá si klíčových argumentačních postupů a implikací argumentů autora. Hodnotí jednotlivé prvky hierarchické emergentní ontologie a srovnává je s klasickými zastánci i kritiky emergentismu, především s Paulem Humphreysem a Jaegwonem Kimem. Studie rekonstruuje Havlíkův univerzální princip emergence a všímá si jeho uplatnění ve vybraných vědních oblastech (fermiony, buněčné automaty a neuronové sítě). Polemicky se staví k obhajované koncepci vědecké metafyziky.
The paper discusses some of the poorly explored links between the conceptual systems of logic in Kurt Gödel, the theory of automata in Alan Turing, and the theory of self-reproducing automata in John von Neumann. Traditional controversies are left aside (especially the opposition of Gödel and Turing in the view of mind) and attention is focused on the similarities between all three authors. In individual chapters, the text deals with: the form of differentiation of syntax and semantics in formal system in Gödel, Turing and von Neumann; von Neumann’s variant of Gödel’s theorem and von Neumann’s and Gödel’s conception of Turing machine; and finally the same basis of the view of the relation between mind and automaton in all three authors.
CS
Stať pojednává o některých nedostatečně prozkoumaných vazbách mezi pojmovými systémy logiky u Kurta Gödela, teorie automatů u Alana Turinga a teorie sebe-reprodukujících se automatů u Johna von Neumanna. Stranou jsou ponechány tradiční polemiky (především opozice Gödela a Turinga v pojetí mysli) a pozornost je soustředěna na podobnosti mezi všemi třemi autory. V jednotlivých kapitolách se text věnuje postupně: podobě odlišení syntaxe a sémantiky formálního systému u Gödela, Turinga a von Neumanna; von Neumannově variantě Gödelova důkazu a von Neumannově a Gödelově pojetí Turingova stroje; a konečně stejnému základu pojetí vztahu mezi myslí a strojem u všech tří autorů.
Scientific knowledge relies heavily on models, shaped by simplifying assumptions, with common categories being abstraction and idealization. This article aims to expose conceptual challenges inherent in conventional interpretations of these concepts, particularly in their practical application to scientific modeling. The primary hurdle emerges in applying these categories to real-world instances of scientific modeling, which we illustrate with examples of non-causal explanations. Key issues revolve around (i) the ambiguous distinction between abstraction and idealization and (ii) the application of the simplifying assumption of abstraction. Our hypothesis posits that non-causal explanations face unintelligibility due to an unclear understanding of the role of simplifying assumptions in them. To test this, we analyze selected examples, ranging from (toy-)examples to real-world instances, scrutinizing the alignment with the standard notions of abstraction and idealization. Throughout, we investigate the influence of simplifying assumptions on these explanations, assessing their adherence or deviation from conventional concepts.
CS
Vědecké poznání je do značné míry zprostředkováno modely, které stojí na různých typech zjednodušujících předpokladů. Mezi nejčastěji skloňované kategorie takových předpokladů patří abstrakce a idealizace. Naším cílem zde bude poukázat na několik konceptuálních problémů, které se týkají standardního pojetí abstrakce a idealizace. Hlavní obtíž spočívá v aplikování těchto kategorií v konkrétních příkladech vědeckého modelování. Nesnáze budeme ilustrovat na několika příkladech nekauzálních vysvětlení. Všimneme si, že zásadní je (i) nejasné odlišení abstrakce a idealizace a (ii) způsob použití zjednodušujícího předpokladu abstrakce. Prověříme naši hypotézu, že kategorie nekauzálního vysvětlení je nesrozumitelná, protože není vyjasněno, jakou úlohu v nekauzálních vysvětleních hrají zjednodušující předpoklady. K prověření této hypotézy využijeme některé vybrané reprezentativní příklady nekauzálních vysvětlení. Zaměříme se jak na velmi jednoduché (toy-)příklady tak také na reálné příklady z vědecké praxe. Ve všech případech budeme analyzovat roli, jakou v nich hrají zjednodušující předpoklady a jejich užití v (ne)souladu se standardním pojetím abstrakce a idealizace.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.