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哲学
特徴 > 哲学と宗教

哲学と宗教は共に神の存在に関連している分野である。そのため厳密な区分は難しい。宗教と神学と哲学の境界は必ずしもはっきりしない。ただ、合理的な追求を試みる態度によって異なっている、とする人もいる。
西洋哲学の萌芽ともいえるソクラテス以前の哲学の中には、それまでの迷信を排したものがある。例えばホメロスの詩は、それまでの民衆の狂信的要素を極力退けているものになっていると言われる。この点古代ギリシア人及びその哲学には二つの傾向が見られた。一つは合理的で冷静、もう一つは迷信的で熱狂的であるというものであり、彼らはその合理性によって多くの迷信を克服したが、恐怖や苦難に見舞われた際に以前の迷信が再び頭をもたげた。
オルフェウスは‘清めの儀式’や天上・地獄の教義について述べていて、後のプラトンやキリスト教に影響を与えた。日本の仏教でも、例えば極楽浄土と地獄に関する教え等を説いている。プラトンは永遠で恒久なる存在について考えたが、彼の場合は少なからず認識といった知的なアプローチを説いた。後世においてライプニッツは、時間の絶対性の観点からして時間の始源より以前に時間を遡ることが論理的に不可能であるとし、その始源に神の座を据えたと言われる。現代では宇宙のビッグバン説や、時間の相対性といった発想が反論として挙げられるだろう。
宗教や神の存在に関する知的な理解を求めた人々は、しばしば哲学的な追究をし、逆に信仰生活（実践）に重点を置いた人々は、哲学的に手のこんだ解釈やへ理屈めいた議論を敬遠したといえるだろう。同じ宗教にたずさわりながら、知的に優れ業績を残した人もいれば、実践を重んじ困っている人を助けることを日々実行する人もいれば、迷信的なものにとらわれた人もいた。信仰心のあつい人は、しばしば、哲学をする人の中に、詭弁で他人を議論の袋小路に追い込む酷薄な人を見てとり、哲学者を不信の目で眺めた。ただし、知的なだけでなく、人格的にも傑出した哲学者に限れば、人々の尊敬を広く集めた。
また哲学と宗教との差異として、なにがしか「疑ってみる」態度の有無が挙げられることがある。宗教ごとに性質は異なるので一括りに語ることは難しいが、例えばアブラハムの宗教など）には信仰の遵守を求めるドグマ性がある、時として疑問抜きの盲信を要求しがちな面があるとして、比較されることはある。
18世紀～19世紀ごろから自然科学が成功を収め神的なものに疑問符が突きつけられるようになったため、唯物論思考など神を介しない考え方も力を得てきている
一方、古代から、否定的確証にも肯定的確証にも欠けるとして科学・宗教いずれの見解も留保する不可知論的立場もあり、これは現代でも支持者がいる。
中世哲学研究者の八木雄二は、「神について学問的分析をすることを『神学』と呼び、自然的な事柄全般についての学問的分析を『哲学』と呼」ぶのが一般的風潮であると提言したうえで、それを翻して、「哲学とは理性が吟味を全体的に行うことと理解すれば、キリスト教信仰を前提にしたあらゆる理性的吟味は、キリスト教哲学ということもできるし神学と呼ぶこともできる」と自説を主張している。つまり、哲学を理性的な吟味を行うことと定義し、その定義より神学は哲学に含まれると述べているのである。
フランシス・マクドナルド・コーンフォードは著書『宗教から哲学へ―ヨーロッパ的思惟の起源の研究』で、「哲学は、神話・宗教を母体とし、これを理性化することによって生まれてきた」といった哲学史観を示している。これは今日一般的な哲学観であり、中世哲学史家のエティエンヌ・ジルソン、科学哲学者のカール・ポパー もこれと同じ哲学観を持っている。
哲学と思想、文学や宗教の関係について、相愛大学人文学部教授の釈徹宗は「哲学や思想や文学と、宗教や霊性論との線引きも不明瞭になってきています。」と述べている。哲学者・倫理学者である内田樹は、「本物の哲学者はみんな死者と幽霊と異界の話をしている。」と述べている。
特徴 > 哲学と思想

「哲学」と「思想」を峻別するという哲学上の立場がある。永井均は、哲学は学問として「よい思考」をもたらす方法を考えるのに対し、思想はさまざまな物事が「かくあれかし」とする主張である、とする。ソクラテス以来の西欧哲学の流れによれば、知を愛するという議論は、知を構築する方法を論じるという契機を含んでおり、思考をより望ましいものにするための方法の追及こそが哲学である、という主張である。ところが実際には「よい思考の方法」を見出したとしても、現実に適用するにあたっては「それを用いるべき」と主張の形で表出することになるため、哲学は思想としてしか表現されないことになる。このために思想と哲学の混用は避けられない。
哲学と思想を区分することのメリットは具体的な使用事例で発見することができ、たとえば思想史と哲学史は明らかに異なる。通常は思想家とされない人物でも、その行動や事業を通して社会に影響を与えた場合には思想史の対象となる。これに対して哲学史の対象は哲学者の範囲にとどまり、哲学を最大限に解釈したとしても、政治家や経営者が哲学史で論じられることはない。しかし思想史においては、実務を担当し世界の構造を変えようとした人々は思想史の対象として研究対象になる、とする。
一方で小坂修平は別の立場をとり、「哲学と思想の間に明確な区別はない。思想は、一般にある程度まとまった世界なり人間の生についての考え方を指すのにたいし、哲学はそのなかでも共通の伝統や術語をもったより厳密な思考といった程度の違い」 であるとする。小阪はこの区別に基づき、19世紀後半から20世紀前半にかけて生まれてきた思想は分析哲学や現象学を除けば哲学の枠組みには収まらず、現代思想になるとする。
特徴 > 哲学と思想 > 人文科学との関係

一部の哲学は、理知的な学問以外の領域とも深く関わっている点に特徴がある。古代ギリシア哲学が詩と分かちがたく結びついていたこと、スコラ哲学や仏教哲学のように、信仰・世界観・生活の具体的な指針と結びついて離れない例があることなどが指摘できる。理性によって物事を問いながらも、言葉を用いつつ、人々の心に響く考えやアイディアを探すという点では文学などの言語芸術や一部の宗教と通じる部分が多い。
哲学者の名言が多いのはそのためでもある。例えば日本では大学の主に文学部の中の「哲学科」で哲学を学ぶが欧米には「哲学部」という学部が存在する。
八木雄二は、前節で述べたように哲学を理性的な吟味を行うことと定義した上で、人文科学は「哲学によってその事実内容が真であるかどうかの批判的吟味を受けることによって学問性を明らかにする」と述べている。自然科学は数学的方法を適用することで、数学的方法を適用できない人文科学は哲学によって、それらが理性的であるかが確認でき、そういった数学的方法や哲学的吟味を受容してこそそれらは学問として認められるのだと彼は主張している(生物学のようにどちらの側面も持っていて、数学的方法に還元できない部分では哲学的吟味を受けるような学問もあるという)。
特徴 > 学問分野としての哲学の特徴

哲学を学ぶということについて、イマヌエル・カントは「人はあらゆる理性学（ア・プリオリな）の内で、ただ数学をのみまなぶことができるが、しかし哲学（Philosophie）をば（それが歴史記述的でない限り）決して学ぶことはできない」「理性に関しては、せいぜいただ哲学すること（Philosophieren）を学ぶことができるだけである」 という。その上でカントは「理性の学的な理論的使用は哲学か、もしくは数学のどちらかに属する」と主張している。
三森定史は、科学と哲学は区別されるべきであり、科学が外観学（意識外で観察されるものを収集することで法則を立てる学問）であるのに対して哲学は内観学（意識内での観照から一般法則を導き出す学問）であるとする。また三森は大学でおこなわれているいわゆる「哲学」（哲学・学）への批判を込めて「大学での哲学研究は外観学に含まれる」 としている。
特徴 > 学問分野としての哲学の特徴 > 論理学と哲学

伝統的に論理学は哲学の一分野として研究されてきた。論理学は伝統的にわれわれの推論のパターンを抽出することを目的としてきた。特に伝統的な論理学においては、前提が正しければ確実に正しい結論を導くことができる手法としての三段論法が主な研究の対象であった。
推論の厳密さを重視する哲学においては論理学は主要な研究の対象であり政治や弁論術、宗教、数学や科学の諸分野において論理学は重要な研究の対象であり続けた。古代の哲学者たちはしばしば現代でいう論理学者や数学者を兼ねていた。
論理学の直接の関心は推論の妥当性にあり、かならずしも人間や社会や自然の諸事象が考察の焦点にならない（この点で論理学は哲学の他の分野とは性格が異なる）。もし疑いようのない前提から三段論法を用いて人間や社会や自然の諸事象についての結論を導き出すことができるならそれは非常に強力な結論となりうる。哲学者たちが論理学を重視してきたことは当然といえるだろう。
哲学的論理学においてはしばしば推論規則そのものの哲学的な正当性が問題となってきた。古典論理については排中律の是非が問題となってきたし、帰納論理についてはそもそも帰納論理なるものが成立するのかどうか自体が問題となった。こうした検討は認識論や科学哲学といった他の分野にも大きな影響を与えてきた。20世紀の初頭までには古典論理による推論の限界が明らかにされる一方でその公理系そのものを懐疑する視点から様相論理学、直観論理や矛盾許容論理などの展開も提示されている。
特徴 > 広義の哲学の特徴

広義の哲学は思索を経て何かの意見や理解に辿り着く営みであり、そのような営みの結果形成されたり選ばれたりした思想、立場、信条を指すこともある。例えば、「子育ての哲学」「会社経営の哲学」などと言う場合、このような意味での哲学を指していることが多い。
また、哲学は個々人が意識的な思索の果てに形成、獲得するものに限定されず、生活習慣、伝統、信仰、神話、伝統芸能や慣用表現、その他の文化的諸要素などと結びついて存在している感受性、価値観、世界観などを指す場合もある。つまり、物事の認識・把握の仕方、概念、あるいは発想の仕方のことである（こうしたものは思想と呼ばれることも多い）。
このような感受性や世界観は必ずしも理論体系として言語によって表現されているわけではないが、体系性を備え、ひとつの立場になっていると考えられることがしばしばある。
貫成人は「モノづくりの哲学」や「料理の哲学」などといった俗な用例に着目し、哲学とはすべての物事を説明する普遍的原理を追求するものであるが、それにもかかわらずそういった哲学に違いが生まれるのは、時代・場所が異なり、哲学する人がどこまでを「すべて」に含めるかが異なることによるためだとする。
哲学への批判 > 哲学教室に対する批判

哲学者の森岡正博は、日本の大学や哲学教室、倫理学教室、学会や懸賞論文は制度化されており、本来答えるべき哲学的課題に向き合えていないと批判している。学会は文献学、特定個人の思想、著名哲学者の思想に偏重しており、直面した根本問題を検討することを「次の機会」に先延ばしすることに特徴があるとしている。哲学の<純粋探求>の凄みと快楽は理解するものの、それは本当に向かい合うべき問いから巧妙に逃げているのではないか、と問題提起する。
哲学への批判 > 現代理工医学からの批判 > 脳神経科学・コンピュータ科学・AI研究からの批判

「心」や「意識」という問題を解明してきた脳科学・計算機科学（コンピュータサイエンス）・人工知能研究開発等に関連して、神経科学者・分子生物学者のフランシス・クリックは
哲学者たちは2000年という長い間、ほとんど何も成果を残してこなかった。
と批判している。こうした観点において、哲学は「二流どころか三流」の学問・科学に過ぎない、と評価されている。脳科学者の澤口俊之はクリックに賛同し、次のように述べている。
これは私のため息まじりの愚痴になるが、哲学者や思想家というのはつくづく「暇」だと思う。
実際、哲学は暇（スコレー）から始まったとアリストテレスが伝えており、上記のような否定的発言も的外れではないと、科学哲学者の野家啓一は言う。
哲学への批判 > 現代理工医学からの批判 > 数学・論理学・数理論理学からの批判

数学者・論理学者である田中一之は
一般の哲学者は、論理の専門家ではない。
と述べている。計算機科学者（コンピュータ科学者）・論理学者・電子工学者・哲学博士（Ph.D. in Philosophy）であるトルケル・フランセーンは、哲学者たちによる数学的な言及の多くが
ひどい誤解や自由連想に基づいている
と批判している。田中によると、ゲーデルの不完全性定理について哲学者が書いた本が、フランセーンの本と同じ頃に書店販売されていたが、哲学者の本は専門誌によって酷評された。その本は全体として読みやすく一般読者からの評判は高かったが、ゲーデルの証明の核（不動点定理）について、根本的な勘違いをしたまま説明していた。同様の間違いは他の入門書などにも見られる。
フランセーンによれば、不完全性定理のインパクトと重要性について、しばしば大げさな主張が繰り返されてきた。たとえば
「数学の思考に変革をもたらした」「数学ばかりでなく、科学全体も一新した」
「数学だけではなく、哲学、言語学、計算機科学と宇宙論にまで革命を起こした」
という言があるが、これらは乱暴な誇張とされる。不完全性定理が一番大きな衝撃を与えたと思われる数学においてさえ、「革命」らしきものは何も起きていない。1931年にゲーデルが示した「不完全性定理」とは、「特定の形式体系Pにおいて決定不能な命題の存在」であり、一般的な意味での「不完全性」についての定理ではない。不完全性定理以降の時代にも、数学上の意味で「完全」な理論は存在し続けているが、“不完全性定理は数学や理論の「不完全性」を証明した”というような誤解が一般社会・哲学・宗教・神学等によって広まり、誤用されている。
→詳細は「ゲーデルの不完全性定理 § 誤解（哲学等による誤解・誤用）」、「不完全性定理が成立しない体系」、および「ゲーデルの完全性定理」を参照
数学者ダヴィット・ヒルベルトは「数学に“イグノラビムス（ignorabimus, 永遠に知られないこと）”はない」と述べた。数学上に不可知は無く、全ての問題は最終的に解決されるというヒルベルトのこの見方は、「ノン・イグノラビムス」として知られている。ゲーデル自身も以下の、「ノン・イグノラビムス」的なヒルベルト流の見解を持っていた。
あらゆる算術の問題をその中で解決する単一の形式体系を定めることは不可能であっても、

新しい公理や推論規則による数学の拡張が限りなく続いていくなかで、どんな算術の問題もいずれどこかで決定されるという可能性は排除されていない。
哲学等において「不完全性定理がヒルベルトのプログラムを破壊した」という類の発言がよくあるが、これは実際の不完全性定理やゲーデルの見解とは異なる。正確に言えば、ヒルベルトの目的（数学の「無矛盾性証明」）を実現するには手段（ヒルベルト・プログラム）を拡張する必要がある、ということをゲーデルが不完全性定理を通して示したのだった。日本数学会が編集した『岩波　数学辞典』第4版では、不完全性定理について次の通り記述されている。
ゲーデルも書いているように，有限の立場は特定の演繹体系として規定されるものではないから，彼の結果はヒルベルトの企図を直接否定するものではなく，実際この定理の発見後に無矛盾性証明のための様々な方法論が開発されている．
→「ゲンツェンの無矛盾性証明」も参照
哲学への批判 > 現代理工医学からの批判 > 量子論・量子力学・理論物理学からの批判

哲学者は、科学とは違う日常的言語で「宇宙」や「存在」を語ろうとしてきた。しかし、量子論を創設した一員である理論物理学者ポール・ディラックは、哲学者をことさら信用していなかった。ディラックが居た頃のケンブリッジ大学で、一番の論客として鳴らしていたのは哲学者ルートヴィヒ・ウィトゲンシュタインだったが、彼を含め哲学者たちは、量子波動関数や不確定性原理について的外れなことばかりを発言し記述しており、ディラックの不信は嫌悪に変わった。ディラックが見たところ、哲学者たちは量子力学どころか、パスカル以降の「確率」の概念さえ理解していない。
ディラックの考えでは、非科学的な日常的言語をいくら使っても、正確な意思疎通を行うことはできない。量子力学を説明してくれと言う家族や友人に対してディラックは、「無理です」と言って黙り込むのが常だった。どうしても説明してほしいと迫る友人に、ディラックは「それは目隠しした人に触覚だけで雪の結晶がなにかを教えるようなもので、触ったとたん溶けてしまうのだ」と返した。
宇宙の背後にある「語り得ぬもの」または「無」について、ウィトゲンシュタインは「もちろん言い表せないものが存在する。それは自らを示す。それは神秘である」と述べたが、こういった哲学的考えは、理論物理学者から疑問視されている。何故なら、「語り得ぬ」はずの「無」について、科学的に言語化する手がかりが既に見つかっているからである。例えばペンローズの「ツイスター理論」、アシュテカーの「ループ重力理論」、ロルとアンビョルンの「因果的動的三角分割理論」等の研究が進められている。
哲学への批判 > 現代理工医学からの批判 > 生物学・進化生物学・進化生態学からの批判

『利己的な遺伝子』の序文で、進化生物学者リチャード・ドーキンスは
多くの批判者、とりわけ哲学を専門とする声高な批判者たちは、タイトルだけで本を読みたがる
と述べている。前掲書の第一章ではこう述べる。
生命には意味があるのか？　私たちは何のためにいるのか？　人間とは何か？　といった深遠な問題に出くわしても、もう迷信に頼る必要はない。著名な動物学者G・G・シンプソンはこの最後の疑問を提起したあとで、こう述べている。

「私が強調したいのは、一八五九年［『種の起源』］以前には、この疑問に答えようとする試みはすべて無価値だったことと、回答せずに黙っているほうがましだったということである」。
哲学と、「人文学」と称する分野では、今なお、ダーウィンなど存在したことがないかのような教育がなされている。こうしたことがいずれ変わるであろうことは疑いない。 … 
この本の主張するところは、私たち、およびその他のあらゆる動物は、遺伝子によって創り出された機械にほかならないというものだ。 … 私がこれから述べるのは、成功した遺伝子に期待される特質のうちで最も重要なのは非情な利己主義である、ということだ。 …

遺伝子が個体レベルにおけるある限られた形の利他主義を助長することによって、自分自身の利己的な目標を最も達成できるような特別な状況も存在する。この文の「限られた（limited）」と「特別な（special）」という語は重要な言葉だ。
そうでないと信じたいのはやまやまだが、普遍的な愛とか種全体の繁栄などというものは、進化的には意味をなさない概念にすぎない。
また進化生物学者・社会生物学者のロバート・L・トリヴァースは、前掲書へ以下の序文を寄稿した。
チンパンジーと人間とはその進化の歴史のほぼ九九・五％を共有している。にもかかわらず、大多数の人間の思想家たちは、チンパンジーをでき損ないで見当違いの化けものと見なし、一方自分たち人間は全能への踏み台だと思っている。
進化論者から見れば、そのようなことはありえない。一つの種を他の種より上に見る客観的根拠などは存在しないのだ。
同時にトリヴァースは「定量的データ」による実証を強調しており、『利己的な遺伝子』を邦訳した一員、動物行動学者の日髙敏隆は「この本に書かれた内容を完全に理解するためには、数学の言葉が必要である」としている。
哲学や人文学からの批判は、生物学へ、そして生物学について解説したドーキンスへ向かった。その批判は例えば、遺伝子の理論を極端に単純化して捉えつつ、遺伝子との関連が薄い事物を同列に置いていた（「遺伝子は利己的でも非利己的でもありえない。原子がやきもち焼きだったり、ゾウが抽象的だったり、ビスケットが目的論的だったりすることがありえない以上に」等）。批判に対しドーキンスは、前掲書の中で「利己的」等の生物学用語を挙げつつ「このような言い回しは、それを理解する十分な資格を備えていない（あるいはそれを誤解する十分な資格を備えたというべきか？）人間の手にたまたま落ちるということさえなければ、無害な簡便語法である」と反論した。彼は次のようにも記している。
哲学という道具を教育によって過剰に賦与された一部の人々は、それが役に立たない場合にもその学問的装置でつつき回す誘惑に抵抗できないように思われる。
私は、「しばしば高度な文学的・学問的趣味を持ち、しかし分析的思考を実行する能力をはるかに超えた教育を受けてきた膨大な数の人々」に対する「哲学的絵空事（フィクション）」の魅力についてのP・B・メダワーの意見を思い起こす。(ドーキンス 2018, p.477)
また前掲書中でドーキンスは、文化的自己複製子「ミーム」の理論に関して
哲学的だろうが、そうでなかろうが、私の主張に欠陥があるとは誰も指摘できていないのが事実である。
と述べている。
哲学への批判 > 現代理工医学からの批判 > 物理学・宇宙物理学からの批判

『科学を語るとはどういうことか』の中で宇宙物理学者の須藤靖は、科学についての哲学的考察（科学哲学）が、実際には科学と関係が無いことを指摘している。
「科学哲学と科学の断絶」
私は科学哲学が物理学者に対して何らかの助言をしたなどということは聞いたことがないし、おそらく科学哲学と一般の科学者はほとんど没交渉であると言って差し支えない状況なのであろう。 … 科学哲学者と科学者の価値観の溝が深いことは確実だ。
二〇世紀が生んだ最も偉大な物理学者の一人であるリチャード・ファインマンが述べたとされる有名な言葉に「」がある。 … かつて私がこの言葉を引用した講演をした際に、「鳥類学は鳥のためにやっているわけでないし、科学哲学もまた科学のために存在するのではない」という反論をもらったことがある。確かに、科学哲学が科学のためのものである必要は無い。
科学哲学が、この方法論が果たして正しいのであろうかと立ち止まって悩んでいる間に、。それでいいではないですか。

科学哲学者が横からいろいろ言うけれども、科学者からは「耳を傾けるべき重要な指摘だろうか」と首を傾げることばかり（たぶん、科学哲学者の皆さんから袋叩きに遭うでしょうが）というのが、正直な印象です。(『科学を語るとはどういうことか』, p.260)
須藤は、哲学的に論じられている「原因」という言葉を取り上げて、「原因という言葉を具体的に定義しない限りそれ以上の議論は不可能です」と述べており、「哲学者が興味を持っている因果の定義が物理学者とは違うことは確かでしょう」としている。科学哲学者・倫理学者の伊勢田哲治は、「思った以上に物理学者と哲学者のものの見え方の違いというのは大きいのかもしれません」と述べている。
須藤によると、学問の扱う問題が整理され分化したことで、科学と哲学もそれぞれ異なる問題を研究するようになった。これは「研究分野の細分化そのもの」であり、「立派な進歩」だと須藤は言う。一方で伊勢田は、様々な要素を含んだ「大きな」問題を哲学的・統一的に扱う、かつての天文学について言及した。「その後の天文学ではその〔哲学的〕問題を扱わなくなりましたし、今の物理学でもそういう問題を扱わない」と述べた伊勢田に対し、須藤は「その通りですが、それ自体に何か問題があるのでしょうか」と返した。
対談で須藤は「これまでけっこう長時間議論を行ってきました。おかげで、意見の違いは明らかになったとは思いますが、果たして何か決着がつくのでしょうか？」と発言し、伊勢田は「決着はつかないでしょうね」と答えている。
哲学への批判 > 現代理工医学からの批判 > ソーカル事件

→詳細は「ソーカル事件」を参照
哲学への批判 > 現代哲学からの批判 > 権威性への批判

哲学者の中島義道は、哲学は「何の役にも立たない」のであり「哲学に『血税』を使う必要などない」と述べている。哲学科については、大幅な縮小か別の組織に統合させるべきだとしている。
大学からすっかり
哲学科
がなくなるのも考え物ですが、そこは原則的に哲学ではなく哲学研究をする場所、つまり
知的遺産
管財人
の養成機関なのですから、東大や京大など旧帝国大学などの片隅にわずかな定員を確保して存続するだけでいい。あるいは、
新聞
編纂
所のような哲学編纂所という(学生や講義なしの)専門研究機関として、あるいは
考古学
科の一分科として存続してもいいのではないかと思います。
（中略）
哲学など何の役にも立たないのですから、それに血税を使うのはもったいない。（中略）少なくともわが国民が哲学の真の姿を認めて、その表面的な美名をひっぺがし、哲学はまったく役に立たず、自他の幸福を望むこととは無関係であり、反社会的で、危険で、不健全なもの、という点で認識が一致し、それにもかかわらず哲学をしなければ死んでしまう全人口の1パーセント未満の人のためにのみ哲学を学ぶ「真の場所」を設置すること。これはまことに健全なことだと思いますが、いかがでしょうか?
学術博士・思想家の東浩紀は、哲学は「一種の観光」であり、そこに専門知は無く、哲学者は「無責任」な観光客に似ていると述べている。
ひとことで言えば、「哲学とは一種の
観光
である」ということです。観光客は無責任にさまざまなところに出かけます。好奇心に導かれ、生半可な知識を手に入れ、好き勝手なことを言っては去っていきます。哲学者はそのような観光客に似ています。哲学に
専門
知はありません。
（中略）
哲学への批判 > 現代哲学からの批判 > その他 > 近代理性主義への批判

理性や言語を重んじる価値観は近代以降の西洋の諸文化に特徴的なものであると見做して攻撃する立場もある[要出典]。既存の哲学が「西洋哲学」中心であることや、習慣などに埋め込まれて存在していて言語化されたり、理性的な吟味の対象にならない思想を哲学の一種として扱わない傾向にあったりすることなどを、そのような価値観の表れと考え、問題視する立場もある[要出典]。
大学の哲学教員など現代の職業哲学者の従事する学問としての哲学は理性と言語による思考に特化しており、必ずしも詩や宗教などと密接に結びついているわけではない[要出典]。これに関して理性や言語による思考には限界や欠陥があり、人間の豊かな感性、感情を見落としがちであり哲学は学問分野としてそのような本質的限界、欠陥を抱え込んだ分野であると批判されることもある。
哲学への批判 > 過去（古代・宗教）からの批判 > 古代ギリシア

古代ギリシャの時代の時代から、フィロソフィアが役に立たないと思う人がいた。アリストテレスはその著『政治学』において 次のような逸話を提示することで、そうではないと示した。
彼（タレス）は貧乏であった。貧乏であることは哲学が役に立たないことを示すと考えられたので、彼はそのことで非難を受けた。話によれば、彼は星に関する自分の巧妙な知識によって、次にくる年にオリーヴの豊作がある、ということを冬の間に知ることができた。そこで彼は、少しは金をもっていたので、キオスとミレトスにあるすべてのオリーヴ圧搾機を使用するための、保証金を支払っておいた。競りあう人が全然いなかったために、彼はわずかの金でそれらの器械を借りたわけだ。収穫時が来て急に多くの圧搾器がそろって必要となると、彼は思いのままの高値でそれを貸し出し、多額の金をつくった。このようにして彼は、哲学者は望みとあらば容易に金持ちとなることができるが、哲学者の野心はそれ以外にある、ということを世間に示した
哲学への批判 > 過去（古代・宗教）からの批判 > 聖書中

コロサイの信徒への手紙の中でパウロは以下のように哲学を「むなしいだましごと」と称している箇所がある。
確率変数の収束

数学の確率論の分野において、確率変数の収束（かくりつへんすうのしゅうそく、英: convergence of random variables）に関しては、いくつかの異なる概念がある。確率変数列のある極限への収束は、確率論や、その応用としての統計学や確率過程の研究における重要な概念の一つである。より一般的な数学において同様の概念は確率収束 (stochastic convergence) として知られ、その概念は、本質的にランダムあるいは予測不可能な事象の列は、その列から十分離れているアイテムを研究する場合において、しばしば、本質的に不変な挙動へと落ち着くことが予想されることがある、という考えを定式化するものである。異なる収束の概念とは、そのような挙動の特徴づけに関連するものである：すぐに分かる二つの挙動とは、その列が最終的に定数となるか、あるいはその列に含まれる値は変動を続けるがある不変な確率分布によってその変動が表現される、というようなものである。
背景

「確率収束」とは、本質的にランダムあるいは予測不可能である事象の列がしばしばあるパターンへと落ち着くことが期待される、という考えを定式化するものである。そのパターンとは、例えば、
ある固定値や、ある確率事象から発生するそれ自身への、古典的な意味での収束
純粋な決定論的な関数から生じる結果への相似性の増加
ある特定の結果への嗜好の増加
ある特定の結果から離れていることに対する反発の増加
などが挙げられる。それより明白ではないが、より理論的なパターンとしては
次の結果を表現する確率分布が、ある分布へとより似るようになること
ある特定の値から離れた結果の期待値を計算することによって形成される列が 0 へと収束すること
次の事象を表現する確率変数の分散がより少なくなっていくこと
などが挙げられる。これらの起こりうる異なるタイプのパターンは、研究されている異なるタイプの確率収束において反映される。
上述の議論は一つの列の一つの極限値への収束と関連しているが、二つの列が互いへと収束する概念も重要である。しかし、それは、それら2つの列の差や比によって定義される列を研究することによって容易に扱うことができる。
例えば、等しい有限の平均と分散を持つような n 個の無相関（英語版）確率変数 Yi, i = 1, …, n の平均が
で与えられるとすると、n が無限大へと近付く時、Xn は確率変数 Yi の共通の平均 μ へと確率収束（下記参照）する。この結果は大数の弱法則として知られる。別のタイプの収束は、中心極限定理を含む別の有用な定理において重要となる。
以下では、(Xn) を確率変数列とし、X を確率変数とし、それらすべては同一の確率空間  \scriptstyle (\Omega ,{\mathcal {F}},P) 上で定義されるものとする。
分布収束

| サイコロ工場 |
| --- | --- |
 新しく建設されたばかりのサイコロ工場について考える。初めの方に作られたサイコロには、その製造過程の不完全さに起因して、偏りがあると考えられる。それらを投げた時に出る目から得られる分布は、理想とする一様分布とはきわだって異なるものとなるであろう。  工場が改善されるにつれてサイコロの偏りは少なくなり、より新しく作られたサイコロを投げた時に出る目は一様分布により近いものとなっていく。
コイン投げ
 偏りの無いコインを n 回投げた時に表が出た割合を Xn とする。このとき、X1 は期待値 μ = 0.5 および分散 σ2 = 0.25 であるベルヌーイ分布に従う。それ以降の確率変数 X2, X3, … はすべて二項的に分布する。  n が大きくなるにつれて、その分布はしだいに正規分布の釣鐘型曲線に近い形を取るようになる。Xn を適切にシフトし、リスケールすることによって \scriptstyle Z_{n}={\sqrt {n}}(X_{n}-\mu )/\sigma  は標準正規分布へと分布収束する。この結果は有名な中心極限定理によるものである。
グラフ例
 {Xi} を、一様 U(−1,1) 確率変数の独立同一列とする。 \scriptstyle Z_{n}={\scriptscriptstyle {\frac {1}{\sqrt {n}}}}\sum _{i=1}^{n}X_{i} を、それらの（正規化された）和とする。このとき、中心極限定理より、Zn の分布は標準 N(0, 1/3) 分布へと近付く。この収束を、下図に表す：n が大きくなるにつれて、確率密度関数はガウス曲線へと近付いていく。 
このタイプの収束により、ある与えられた確率分布によってより良くモデル化されるようなランダム実験の列における結果を期待することができる。
分布収束は、この記事内で述べられる全ての他のタイプの収束も意味するという点において、最も弱い収束である。しかしながら、実際の現場において、分布収束は非常によく利用される; 最もよく現れるのは、中心極限定理の応用においてである。
分布収束 > 定義

確率変数の列 X1, X2, … が、ある確率変数 X へと分布収束する、あるいは弱収束あるいは法則収束 (converge in law) するとは、
が、F が連続であるような全ての数 x ∈ R に対して成り立つことである。ここで、Fn および F はそれぞれ確率変数 Xn および X の累積分布関数である。
F が連続であるような点のみを考えるということは本質的である。例えば、もし Xn が区間 [0, 1/n] 上一様に分布しているなら、その列は退化確率変数 X = 0 へと収束する。実際、x ≤ 0 である時はすべての n に対して Fn(x) = 0 が成り立ち、 x > 0 である時はすべての x ≥ 1/n となる n に対して Fn(x) = 1 が成り立つ。しかしながら、すべての n に対して Fn(0) = 0 であるにもかかわらず、この極限確率変数に対しては F(0) = 1 である。したがって、F の不連続点 x = 0 では累積分布関数の収束は成立しない。
分布収束は次のように表記することができる。
ここで  \scriptstyle {\mathcal {L}}_{X} は X の法則（確率分布）である。例えば、X が標準正規であるなら  X_{n}\,{\xrightarrow {d}}\,{\mathcal {N}}(0,\,1) と書くことができる。
確率ベクトル（英語版） (X1, X2, …) ⊂ Rk に対する分布収束も、同様に定義される。この列がある確率 k-ベクトルへと分布収束するとは、
が、X の連続集合（英語版）であるすべての A ⊂ Rk に対して成り立つことである。
分布収束の定義は、確率ベクトルから、任意の距離空間におけるより複雑な確率要素や、さらには漸近の場合を除いて可測でない「確率変数」に対してですら拡張される-そのような状況は例えば経験過程の研究において現れ、これは「定義されていない法則の弱収束」である。
この場合、弱収束という呼び名が好ましい（測度の弱収束（英語版）を参照されたい）。また、確率要素の列 (Xn) が X へと弱収束する（Xn ⇒ X と記述される）とは、
がすべての連続有界関数 h(·) に対して成り立つことである。ここで E* は外期待値 (outer expectation)、すなわち、h(Xn) を支配するような最小の可測関数 g の期待値を表す。
分布収束 > 性質

F(a) = Pr(X ≤ a) であることから、分布収束は、十分大きい n に対して Xn がある与えられた領域に含まれる確率と、その領域に X が含まれる確率がほとんど等しいことを意味する。
一般的に分布収束は、対応する確率密度関数の列が同様に収束するということは意味しない。その一例として、密度 fn(x) = (1 − cos(2πnx))1{x∈(0,1)} を備える確率変数を考える。そのような確率変数は一様分布 U(0, 1) へと分布収束するが、その密度が収束することはない。
ポートマントーの補題（英語版）では、分布収束のいくつかの同値な定義が述べられている。それらの定義は直感にそぐわないものでもあるかも知れないが、統計学における多くの定理の証明に利用されている。その補題によれば、(Xn) が X へ分布収束するための必要条件は、次のいずれかが成立することである：
Ef(Xn) → Ef(X) がすべての有界な連続関数 f に対して成立する；
Eƒ(Xn) → Ef(X) がすべての有界なリプシッツ関数 f に対して成立する；
limsup{ Ef(Xn) } ≤ Ef(X) がすべての上半連続かつ上に有界な関数 f に対して成立する；
liminf{ Ef(Xn) } ≥ Ef(X) がすべての下半連続かつ下に有界な関数 f に対して成立する；
limsup{ Pr(Xn ∈ C) } ≤ Pr(X ∈ C) がすべての閉集合 C に対して成立する；
liminf{ Pr(Xn ∈ U) } ≥ Pr(X ∈ U) がすべての開集合 U に対して成立する；
lim{ Pr(Xn ∈ A) } = Pr(X ∈ A) が、すべての確率変数 X の連続集合（英語版） A に対して成立する。
連続写像定理（英語版）によると、g(·) が連続関数であるとき、確率変数列 {Xn} が X に分布収束するなら、{g(Xn)} も g(X) へと分布収束することが分かる。
レヴィの連続性定理：確率変数列 {Xn} が X に分布収束するための必要十分条件は、それらに対応する特性関数の列 (φn) が X の特性関数 φ へと各点収束することである。
分布収束はレヴィ-プロホロフ計量によって距離化可能である。
スコロホッドの表現定理は、分布収束への自然な拡張である。
確率収束

| ある人物の身長 |
| --- | --- |
 次のような実験を考える。はじめに、路上の人の中からランダムに一人選ぶ。その人の身長 X を、事前に確率変数として定めておく。その後、他の人々に、その人の身長を目算で予測してもらう作業を始める。Xn を、その人々からの n 回目の回答までに得られた身長の数字の平均とする。すると（バイアスが無いならば）大数の法則により、列 Xn はあらかじめ定めた確率変数 X へと確率収束する。
射手
 人に弓を持たせ、的を目掛けて矢を射させる作業を考える。Xn を、その人の n 回目までの射的の成績とする。初めの内は、その人はとても頻繁に的を外すことも考えられるであろうが、何度も繰り返す内にその人の射的の腕前は向上し、的の中心を射抜いて 10 点の成績を得ることも起こりやすくなるであろう。何年も練習を重ねた後に、その人が 10 点以外の成績を得る可能性はより低くなるであろう。したがって、列 Xn は X = 10 へと確率収束する。  ここで Xn は、概収束はしないことに注意されたい。その人がどれほど優れた射手であろうと、失敗をする確率はわずかにでも常に存在している。したがって、列 (Xn) は決して定常状態になることは無い。たとえその頻度が少なくなろうと、パーフェクトでない成績は必ずそこに含まれる。
「例外的」な結果が起こる確率は、列が進むにつれてより小さくなる、という考え方が、このタイプの収束の背景にある。
確率収束の概念は統計学において非常に頻繁に用いられる。例えば、ある推定量が一致推定量であるとは、それが推定された量へと確率収束することを言う。確率収束はまた、大数の弱法則により確立される収束の一つでもある。
確率収束 > 定義

確率収束の定義を正式に述べる。任意の ε > 0 および任意の δ > 0 を選ぶ。X を中心とする半径 ε の外側に Xn がある確率を Pn とする。このとき、Xn が X へと確率収束するためには、全ての n ≥ Nδ に対して確率 Pn が δ より小さくなる、ある数 Nδ が存在しなければならない。
確率収束は、収束を表す矢印に記号 p を付け加えるか、確率極限作用素 "plim" を使って表される：
確率収束 > 性質

確率収束するならば、分布収束する[proof]。
確率収束しても、必ずしも概収束しない[proof]。
逆に、分布収束が確率収束を意味するためには、極限の確率変数 X が定数である必要がある[proof]。
連続写像定理（英語版）によると、どのような連続関数 g(·) に対しても、 \scriptstyle X_{n}{\xrightarrow {p}}X であるならば  \scriptstyle g(X_{n}){\xrightarrow {p}}g(X) が成立する。
確率収束は、ある固定された確率空間に対する確率変数の空間上の位相を定義する。この位相は、次に述べるカイ・ファン（英語版）計量により距離化可能である：
あるいは
概収束

| 例 1 |
| --- | --- |
 短命の種である一匹の動物について考える。その動物が毎日に摂る食事の数量を記録する。この数量の列は予測不可能であろうが、その値が 0 となる日は「確かに必ず」訪れるであろう。その値はその後は永遠に 0 であり続ける。
例 2
 毎朝 7 枚のコインを投げる男について考える。その男は、表の出た枚数だけ 1 ポンド貨幣を午後にチャリティーへと寄付することを日課としているが、全てが裏であった時にはその日課を永遠に止めることに決めている。  X1, X2, … を、そのチャリティーが彼から受け取る日々の金額とする。  その金額が 0 となり、またその後も 0 であり続けるような日が訪れることは「ほとんど確かに」予想できるであろう。  しかし、コインを投げる日が有限であるのなら、そのような終了条件が起こらない確率も 0 ではない。
概収束は、初等的な実解析の分野で知られる各点収束の概念とほぼ同様な、確率収束の一つの型である。
概収束 > 定義

確率変数列 Xn が X へと概収束あるいはほとんど確実に収束、ほとんど至る所で収束、確率 1 で収束あるいは強収束するとは、
が成り立つことである。
上式は、Xn が X へと収束しない事象が起きる確率が 0 であるという意味で、Xn の値が X の値へと近付くことを意味する（ほとんど (数学)も参照）。確率空間  \scriptstyle (\Omega ,{\mathcal {F}},P) を定め、Ω から R への関数としての確率変数の概念を利用することで、上式は
と同値となる。
また概収束の同値な定義には、以下もある：
概収束は、しばしば、収束を表す矢印の上に記号 a.s.（almost surelyの略）を付け加えることによって表現される：
距離空間 (S, d) 上の一般的な確率要素 (Xn) に対しても、同様に概収束が定義される：
概収束 > 性質

概収束は確率収束を意味し、したがって分布収束を意味する。大数の強法則で用いられる概念は、概収束である。
概収束の概念は、確率変数の空間上のトポロジーから生じるものではない。このことは、概収束がそのトポロジーに関する収束列と全く等しいような確率変数の空間上のトポロジーというものは存在しないことを意味する。特に、概収束には計量が無い。
確実収束

ある確率空間上定義される列あるいは確率変数 (Xn)（すなわち、確率過程）が X へ確実収束 (sure convergence) あるいは各点収束するとは、
が成り立つことである。ここで Ω は、確率変数が定義される確率空間に含まれる標本空間である。
これは、関数列の各点収束の概念を確率変数の列へと拡張したものである（確率変数はそれ自身が関数であることに注意されたい）。
確率変数の確実収束は、上述の他の全ての収束を意味する。しかし、概収束の代わりに確実収束を用いることのメリットは確率論においてはあまり無い。それら2つの収束の違いは、確率 0 の集合に関する点のみに存在する。このことが、確実収束の概念が滅多に用いられることの無い理由である。
平均収束

ある r ≥ 1 に対し、列 (Xn) が X へと r次平均収束（あるいは、Lr-ノルムについて収束）するとは、(Xn) および X の r次絶対積率が存在し、かつ
が成り立つことである。ここで作用素 E は期待値を表す。r次平均収束は、(Xn) と X の差の r次のべきの期待値が 0 へと収束することを意味する。
この種の収束はしばしば、収束を表す矢の上に記号 Lr を付け加えることで表現される：
r次平均収束に関して重要なケースを下に挙げる：
r = 1 について Xn が X へと r次平均収束するとき、Xn は X へ平均収束すると言われる。
r = 2 について Xn が X へと r次平均収束するとき、Xn は X へ二乗平均収束すると言う。この収束はまた次のように記述されることもある：
 {\underset {n\to \infty }{\operatorname {l.i.m.} }}X_{n}=X.
r > 1 に関する r次平均収束は、（マルコフの不等式により）確率収束を意味する。また、r > s ≥ 1 である時、r次平均収束は s次平均収束を意味する。このことから、二乗平均収束は平均収束を意味することが分かる。
性質

様々な収束の概念の間の包含関係を以下に記述する。それらは、矢の記号を使うことで、次のように表される：
いくつかの特別な場合とともに、これらの性質を次のようにまとめる：
概収束は、確率収束を意味する[proof]：
 X_{n}\ {\xrightarrow {as}}\ X\quad \Rightarrow \quad X_{n}\ {\xrightarrow {p}}\ X
確率収束は、概収束するような部分列  (k_{n}) が存在することを意味する：
 X_{n}\ {\xrightarrow {p}}\ X\quad \Rightarrow \quad X_{k_{n}}\ {\xrightarrow {as}}\ X
確率収束は、分布収束を意味する[proof]：
 X_{n}\ {\xrightarrow {p}}\ X\quad \Rightarrow \quad X_{n}\ {\xrightarrow {d}}\ X
r次平均収束は、確率収束を意味する：
 X_{n}\ {\xrightarrow {L^{r}}}\ X\quad \Rightarrow \quad X_{n}\ {\xrightarrow {p}}\ X
r次平均収束は、より低次（ただしそれらはいずれも 1 より大きいものとする）の平均収束を意味する：
 X_{n}\ {\xrightarrow {L^{r}}}\ X\quad \Rightarrow \quad X_{n}\ {\xrightarrow {L^{s}}}\ X, provided r ≥ s ≥ 1.
Xn が定数 c へと分布収束するなら、Xn は c へと確率収束する[proof]：
 X_{n}\ {\xrightarrow {d}}\ c\quad \Rightarrow \quad X_{n}\ {\xrightarrow {p}}\ c, provided c is a constant.
Xn が X へと分布収束し、Xn と Yn の差が 0 へと確率収束するなら、Yn もまた X へ分布収束する[proof]：
 X_{n}\ {\xrightarrow {d}}\ X,\ \ |X_{n}-Y_{n}|\ {\xrightarrow {p}}\ 0\ \quad \Rightarrow \quad Y_{n}\ {\xrightarrow {d}}\ X
Xn が X へ分布収束し、Yn が定数 c へ分布収束するなら、それらの結合ベクトル (Xn, Yn) は (X, c) へ分布収束する[proof]：
 X_{n}\ {\xrightarrow {d}}\ X,\ \ Y_{n}\ {\xrightarrow {d}}\ c\ \quad \Rightarrow \quad (X_{n},Y_{n})\ {\xrightarrow {d}}\ (X,c) provided c is a constant.
ここで Yn が定数へ収束するという条件が重要であることに注意されたい。もしその収束がある確率変数 Y へのものであったら、(Xn, Yn) が (X, Y) へ収束するという結論は得られない。
Xn が X へ確率収束し、Yn が Y へ確率収束するなら、それらの結合ベクトル (Xn, Yn) は (X, Y) へ確率収束する[proof]：
 X_{n}\ {\xrightarrow {p}}\ X,\ \ Y_{n}\ {\xrightarrow {p}}\ Y\ \quad \Rightarrow \quad (X_{n},Y_{n})\ {\xrightarrow {p}}\ (X,Y)
Xn が X へ確率収束し、すべての n およびある b に対して P(|Xn| ≤ b) = 1 が成立するなら、Xn はすべての r ≥ 1 に対して X へと r次平均収束する。言い換えると、Xn が X へと確率収束し、すべての Xn がほとんど確実に上下とも有界であるなら、Xn は任意の r について X へ r次平均収束する。
概収束表現：通常、分布収束は概収束を意味するものではない。しかし、X0 へ分布収束するある与えられた列 (Xn) に対しては、新しい確率空間 (Ω, F, P) とその上で定義される確率変数 (Yn, n = 0, 1, …) で、各 n ≥ 0 に対して Yn は分布として Xn に等しく、また Yn は Y0 へと概収束するようなものを見つけることが常に可能である。
すべての ε > 0 に対して
 \sum _{n}\mathbb {P} \left(|X_{n}-X|>\varepsilon \right)<\infty
Sn を n 個の実独立な確率変数の和
 S_{n}=X_{1}+\cdots +X_{n}
優収束定理は、概収束が L1-収束を意味するための十分条件を与える：
 \left.{\begin{array}{ccc}X_{n}{\xrightarrow {a.s.}}X\\\\|X_{n}|<Y\\\\\mathrm {E} (Y)<\infty \end{array}}\right\}\quad \Rightarrow \quad X_{n}{\xrightarrow {L^{1}}}X
L1 収束のための必要十分条件は、 X_{n}{\xrightarrow {P}}X かつ列 (Xn) が一様可積分であることである。
菊地昇吾

| 菊地昇吾 |
| --- | --- |
 
基本情報
国籍:   日本
出身地:  北海道
生年月日:   (1975-11-29) 1975年11月29日（49歳）
身長:  157cm
体重:  50kg
血液型:  A型
騎手情報
所属団体:  JRA
所属厩舎:  本田優（栗東）
初免許年:  1994年
免許区分:  平地・障害
騎手引退日:  2010年12月20日
経歴
所属:  鹿戸明（栗東）→フリー→ 本田優（栗東）
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菊地 昇吾（きくち しょうご、1975年11月29日 - ）は、日本中央競馬会 (JRA) の栗東トレーニングセンターの本田優厩舎に所属する元騎手・調教助手。北海道出身。
人物

JRA競馬学校卒業後、鹿戸明厩舎所属でデビューし、1994年3月5日の中京競馬場で初騎乗、同年4月9日の阪神競馬場で初勝利を挙げている。デビュー年は16勝をあげ、中央競馬関西放送記者クラブ賞を受賞した。
1997年のグランシャリオカップではテイエムメガトンに騎乗して重賞競走初勝利。同馬で同年のダービーグランプリも優勝し、GI級優勝騎手となった。テイエムメガトンをはじめ鹿戸明厩舎所属馬でテイエムの冠名で知られる竹園正繼の所有馬の騎乗が多い[要検証]。
2008年1月15日付けで、フリーから栗東の本田優厩舎の所属となった。
平地、障害の免許も持っており、デビュー時は平地のみだったが、その後障害競走にも騎乗している。
2008年6月14日、東京ハイジャンプをテイエムエースで勝ち中央重賞初勝利を挙げた。
2010年12月20日付けで騎手を引退する。引退後は本田優厩舎の調教助手となる。
おもな騎乗馬

テイエムメガトン（ダービーグランプリ、グランシャリオカップ）
テイエムエース（東京ハイジャンプ）
バトルブレーヴ（小倉サマージャンプ）
テイエムマッチョ（阪神ジャンプステークス2着）