主持人:殷越

参会老师:杨矫云

参会学生:赵春阳、程坤、丁会通、郭思伊、哈山、殷越、贵芳

时间:2019年11月20日

本次例会学习讨论了Joseph Yehuda Halpern 教授在合肥工业大学做的题为“Actual Causality: A Survey”的学术报告。

解释因果是一件极为艰难的事情。在哲学和法律文献中将因果定义为两类:类型因果(type causality)和象征/实际因果(token/actual causality)。其中实际因果(actual causality)在法律案例中普遍存在和且相关理论受到了广泛应用,对于统计学家而言,他们则更加在意象征因果(token causality)。事实上,因果与历史、计算机乃至人类科学都关系密切。解释实际因果,简单来说就是解释对于一组事件A,B而言,什么情况下A事件是B事件的原因。

在基于世界是由相互影响的变量来描述的基础上,可以通过结构方程来解释和描述实际因果。通过现场模拟场景,Joseph教授深入浅出的向我们传授了分析事件间因果关系的3条规则:1.原因事件和结果事件之间的关系必然是串联的,两者必须都真实存在;2.在一个因果模型中,在确保证据事件(witness)的值维持真实值不变的情况下,原因事件变动必然会导致结果的变化;3.原因事件是一个最小因果事件集合,原因事件的子集不能够满足前两个规则。

在以上规则的前提下,本次例会深入的讨论了投掷碎瓶案例、患者就医案例等,展现了实际因果的各类特性,以及理论的进一步衍生。不仅能够判断因果,解释因果还可以通过结合普遍认识如统计学中的频率、人们的共同协定、道德约束等以及证据事件(witness)来判定各个原因事件的归责大小如评定选举中投票人对投票结果的影响程度、确定医生对医疗事故的归责程度等,尤其是当事件中涉及到人时,可以结合考虑当事人知情与否、应该知情与否等多方因素进行更加全面科学的因果分析和解释,给予当事人更加科学公正的判断决策。

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