Mario Alai

On the basis of Levin’s claim that truth is not a scientific explanatory factor, Michel Ghins argues that the “no miracle” argument (NMA) is not scientific, therefore scientific realism is not a scientific hypothesis, and naturalism is wrong. I argue that there are genuine senses of ‘scientific’ and ‘explanation’ in which truth can yield scientific explanations. Hence, the NMA can be considered scientific in the sense that it hinges on a scientific explanation, it follows a typically scientific inferential pattern (IBE), and it is based on an empirical fact (the success of science). Scientific realism, in turn, is scientific in the sense that it is supported both by a meta-level scientific argument (the NMA), and by first level scientific arguments through semantic ascent and generalization. However, both the NMA and scientific realism are not purely scientific, since they go beyond properly scientific concerns, and require additional philosophical reasoning. In turn, naturalism is correct in the sense that philosophy is continuous with science, partly based on it, and potentially equally well warranted. Beside denying the scientific nature of the NMA, Ghins raises some objections to its cogency , to which I reply in the final section

Criticisms à la Laudan can block the “no miracles” argument for the (approximate) truth of whole theories. Realists have thus retrenched, arguing that at least the individual claims deployed in the derivation of novel predictions should be considered (approximately) true. But for Lyons (2002) there are historical counterexamples even to this weaker “deployment” realism: he lists a number of novel predictions supposedly derived from (radically) false claims. But if so, those successes would seem unexplainable, even by Lyons’ “modest surrealism” or other surrogates to realism. In fact, I argue, some of those predictions were an easy guess, or independently probable in the light of available evidence; hence, they are no counterexamples to deployment realism, for the no miracles argument wouldn’t apply to them. In other instances, pace Lyon, the prediction was actually false, and could be reinterpreted as true only by interpreting as true also the claim from which it was derived; or again, a false claim was employed in the derivation of a true prediction, but inessentially, the essential role being played by a weaker true claim. But as soon as the paradoxical air of such historical cases is explained away in any of these manners, they cease to represent counterexamples to deployment realism. If, as I suggest, all of them can be dealt with by these strategies, a theoretical claim can still be assumed to be true if it is crucial in deriving an improbable novel prediction.

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.