Ockhams barberkniv

**Ockhams barberkniv** (latin: *lex parsimoniæ*, «påholdenhets lov») er et problemløsingsprinsipp i vitenskapsteori. Prinsippet hevder at blant to mulige hypoteser (eller forklaringer)  når begge hypoteser stiller likt, da er det mest sannsynlig at den enkleste er den riktige. Prinsippet slår fast at man ikke skal operere med flere antakelser enn hva som trengs for å forklare det som observeres. Det er en tommelfingerregel om parsimoni (sparsommelighet og selvbeherskelse).

Prinsippet ble framsatt av William av Ockham (ca. 1287–1347). Han var en engelsk fransiskanermunk og skolastisk filosof og teolog i middelalderen.

Etter inspirasjon fra Ockhams barberkniv har flere prinsipper fått tilnavn som spiller på metaforen «barberkniv».

## Prinsippet

Når en ny rekke med fakta krever at en ny teori framsettes, er prosessen ikke nødvendigvis velordnet og metodisk. Mange hypoteser blir foreslått, undersøkt, avvist, og selv når uegnede hypoteser er avvist kan likevel flere muligheter være igjen. For å kunne velge blant disse mulige teoriene er en velegnet metode hva som er kalt for Ockhams barberkniv. Ockham formulerte det slik på latin: *Pluralitas non est ponenda sine necessitate* – «enheter bør ikke mangfoldiggjøres unødvendig». Sagt på en annen måte: «gjør det enkelt». Med andre ord, gjør det ikke vanskeligere enn det er. Dette kan spores tilbake til tidligere filosofer, selv til antikken, men fikk sitt navn etter William av Ockham ettersom han så ofte anvendte det.

Et eksempel: Etter en stormfull natt ligger to trær veltet på et jorde. Hvordan har dette skjedd? Mulige forklaringer kan være:

# De kan ha blitt blåst ned av vinden. 
#Gud veltet trærne.
# To meteoritter kom samtidig fra det ytre rom, traff og felte trærne, kolliderte direkte med hverandre og fordampet, slik at de ikke etterlot materialrester.

Alle forklaringene er teoretisk sett mulige, men førstnevnte er mest sannsynlig mens de to andre er langt mer komplisert og usannsynlige. Ifølge Ockhams barberkniv er det da mest sannsynlig den første forklaringen som stemmer. Dette prinsippet er mye brukt innenfor blant annet økonomi, medisin og naturvitenskap. Slike vitenskaper bygger grunnleggende sett på forholdet mellom empiri (foreliggende informasjon om den reelle verden) og sannsynlighet.

En parafrase på Ockhams barberkniv er Hanlons barberkniv, som beskrives i science-fiction-forfatteren Robert A. Heinleins bok *Logic of Empire* (1941): «Tilskriv aldri noe som ondskap når det er tilstrekkelig å forklare det med dumhet»; i korthet; anta dumhet, ikke ondskap.

## Historie
Betegnelsen «Ockhams barberkniv» ble første gang benyttet i 1852 i tekster av William Hamilton (1788–1856), århundrer etter William av Ockhams død i 1347. Ockham oppfant ikke denne «barberkniven»; tilknytningen til ham har sin årsak i den hyppighet som han benyttet seg av den. Ockham uttrykte prinsippet på flere måter, men den mest populære versjonen er *Non sunt multiplicanda entia sine necessitate* («enheter bør ikke mangfoldiggjøres unødvendig») som ble formulert, ikke av Ockham, men av den irske fransiskaner og filosof John Punch (Johannes Poncius) i hans kommentarer fra 1639 på tekstene til John Duns Scotus.

Opphavet til hva som er blitt kjent som «Ockhams barberkniv» er sporet tilbake til tekstene til tidligere filosofer som John Duns Scotus (1265–1308), Robert Grosseteste (1175–1253), Maimonides (Moses ben-Maimon, 1138–1204), og selv Aristoteles (384–322 f.Kr.). Aristoteles skrev i *Analytika posteriora* (gresk: Ἀναλυτικὰ Ὕστερα) at «vi kan anta overlegenhet *ceteris paribus* (andre ting er like) av demonstrasjonen som avledes fra færre forutsetninger eller hypoteser.» Klaudios Ptolemaios (ca. 90–168 e.Kr.) uttrykte noen lignende: «Vi betrakter det som et godt prinsipp å forklare fenomen med den enkleste hypotese mulig.» I middelalderen skrev Thomas Aquinas (1225–1274): «Om en ting kan bli gjort adekvat ved hjelp av én, er det overflødig å gjøre det ved hjelp av flere; for vi observerer at naturen ikke benytter to redskaper der hvor ett er nok.» 

## Referanser