B2 · Episode 16 · 4:48

Skepticism and Scientific Thinking

This episode explores philosophical skepticism's role in modern science, explains David Hume's 'is-ought' problem, and introduces Bayesian reasoning as a probabilistic method for updating beliefs based on evidence.

Source:Tranxen / skeptikon.fr · License:CC BY-SA 4.0

Transcript

  1. T'as tout compris.

    You've got it all.

  2. En bref, le scepticisme est un courant de pensée qui s'est insufflé dans tous les

    In short, skepticism is a line of thought that

  3. domaines des sciences.

    has infused all fields of science.

  4. C'est pour ça qu'il est si important.

    That's why it's so important.

  5. C'est en doutant de nos certitudes qu'on a pu envoyer des gens dans l'espace,

    It's by doubting our certainties that

  6. c'est pas en campant sur nos certitudes.

    we've been able to send people into space—not by standing firm on our certainties.

  7. D'accord, donc en science on essaye de douter avec une bonne méthode.

    Okay, so in science, we try to doubt using a sound method.

  8. C'est un peu ce qu'on appelle esprit cartésien, non?

    This is somewhat what we call the Cartesian mindset, right?

  9. Oui et non. La méthode de Descartes est appelée cartésienne,

    Yes and no. Descartes' method is called Cartesian,

  10. ce qui est logique.

    which makes sense.

  11. Mais si on la confond aujourd'hui avec scepticisme ou rationalité,

    Yet if we now confuse it with skepticism or rationality,

  12. il faut bien se souvenir que Descartes était croyant.

    we must remember that Descartes himself was a believer.

  13. Et donc qu'il faudrait peut- être arrêter cette idée d'esprit rationnel cartésien.

    So perhaps we should stop using the phrase 'Cartesian rational mind.'

  14. En sciences modernes donc, on utilise souvent des méthodes probabilistes,

    So in modern science, we often use probabilistic methods,

  15. à base de probabilités entre différentes hypothèses.

    based on probabilities among competing hypotheses.

  16. Si vous avez bien suivi, c'est pour éviter l'opposition binaire vrai faux.

    If you've followed along, this approach avoids the binary 'true/false' opposition.

  17. Et l'inventeur de cette méthode, il s'agit de.

    And the inventor of this method is...

  18. David Hume est un philosophe et économiste écossais du XVIIIe siècle,

    David Hume was an 18th-century Scottish philosopher and economist,

  19. et il est connu pour son principe de la guillotine.

    famous for his principle called the 'Humean guillotine.'

  20. L'idée de cette guillotine de Hume On peut la définir comme ça:

    The idea behind Hume's 'guillotine' can be defined as follows:

  21. on ne peut pas dériver un doit être d'un est.

    One cannot derive an 'ought' from an 'is.'

  22. Dit autrement, on ne peut pas tirer une conclusion à l'impératif de prémisses qui

    Put another way,

  23. seraient toutes à l'indicatif.

    we cannot draw an imperative conclusion from premises all stated in the indicative mood.

  24. J'ai rien compris.

    I didn't understand any of that.

  25. Alors, quand on parle de science, on cherche à décrire le monde,

    So when we talk about science, we aim to describe the world, right?

  26. d'accord? On fait des observations: le ciel est bleu,

    We make observations: the sky is blue,

  27. le soleil se lève tous les jours, les chiens ont quatre pattes,

    the sun rises every day, dogs have four legs, etc. These are all examples of the 'is.'

  28. etc. Ça, c'est le" est".

    These are all examples of the 'is.'

  29. Jusque- là, ça va?

    So far, so good?

  30. Ce que dit Hume, c'est que toutes ces descriptions ne permettent pas de faire des

    What Hume says is that all these descriptions

  31. prédictions avec une probabilité de 100 %.

    do not allow us to make predictions with 100% certainty.

  32. Par exemple, le soleil va se lever demain.

    For example, the sun will rise tomorrow.

  33. C'est une prédiction très probable,

    This is a highly probable prediction,

  34. mais on peut pas en être sûr avant que ça arrive.

    but we cannot be certain of it before it actually happens.

  35. On ne peut pas avec un" et" déduire un" doit être".

    We cannot deduce an 'ought' from an 'is'.

  36. Et on peut très bien appliquer ce principe à la morale.

    And we can readily apply this principle to morality.

  37. Par exemple, à partir de la vitesse de la lumière,

    For instance, from the speed of light,

  38. on peut pas déduire des prédictions morales.

    we cannot deduce any moral predictions.

  39. Et là, je prends volontairement un exemple innocent parce qu'on a dit qu'on

    Here, I deliberately choose a neutral example,

  40. parlerait pas d'exploitation animale.

    since we agreed earlier not to discuss animal exploitation.

  41. Ce principe a ensuite donné le sophisme de l'appel à la nature et l'appel à la

    Later, this principle gave rise to the fallacies of 'appeal to nature' and 'appeal to tradition'.

  42. tradition. Mais à la limite, les noms ne sont pas importants.

    But ultimately, the names themselves aren’t important.

  43. Moi, ça m'aide d'avoir le nom.

    For me, having names for them is helpful.

  44. Mais c'est vrai que l'important,

    Yet what truly matters is

  45. c'est de regarder la structure d'un argument qu'on nous présente.

    examining the structure of an argument presented to us.

  46. Par exemple, dans la publicité ou dans les discours politiques,

    For example, in advertisements or political speeches,

  47. on entend super souvent une référence à la tradition ou à la nature.

    we very frequently hear appeals to 'tradition' or 'nature'.

  48. Donc si j'ai bien compris, si

    So, if I understand correctly, if

  49. le seul argument qu'on ait pour nous dire qu'un truc est bien,

    the only reason offered to us for why something is good

  50. c'est que c'est naturel ou ancien,

    is simply that it is 'natural' or 'long-standing',

  51. ça suffit pas comme argument.

    then that alone is insufficient as an argument.

  52. C'est pas si compliqué que ça en fait.

    In fact, it’s not that complicated.

  53. Au- delà de ça, Hume était globalement sceptique et il a contribué à la diffusion

    Beyond this, Hume was broadly skeptical,

  54. des idées sceptiques comme l'empirisme dans cette période où la raison prenait de

    and he helped spread skeptical and empiricist ideas

  55. plus en plus d'ampleur.

    during a period when reason was increasingly gaining prominence.

  56. Par contre, il se méfiait du scepticisme trop radical qu'il comparait à une secte.

    By contrast, he was wary of overly radical skepticism, which he compared to a sect.

  57. Hume était un philosophe des Lumières qui, sur le scepticisme,

    Hume was an Enlightenment philosopher who, regarding skepticism,

  58. n'ont pas forcément inventé grand- chose,

    did not necessarily invent much new,

  59. mais ont reformulé des idées qui existaient çà et là pour dépasser le dogmatisme

    but reformulated ideas that existed here and there to overcome religious dogmatism.

  60. religieux. Même s'il faudrait nuancer cette idée que les Lumières sont tous des

    Although this idea—that all Enlightenment thinkers were rational atheists—needs nuancing.

  61. athées rationnels.

    Indeed, not all Enlightenment thinkers rejected the existence of God.

  62. Typiquement, Hume était persuadé que le scepticisme,

    Typically, Hume was convinced that skepticism,

  63. c'était le premier pas du croyant, en référence aux miracles.

    was the believer’s first step—especially concerning miracles.

  64. Bref, globalement, les Lumières ont commencé à fonder ce qu'on a appelé la

    In short, overall, the Enlightenment began laying the foundations of what we call ‘modernity’—

  65. modernité, une modernité qui a petit à petit expliqué le monde de plus en plus avec

    a modernity that increasingly explained the world through science, and less and less through religion.

  66. de la science et de moins en moins avec la religion.

    (referring back to the previous point)

  67. Ouais, ça me rappelle ce que t'as dit tout à l'heure là, Dieu,

    Yeah, that reminds me of what you said earlier: ‘God, I have no need of that hypothesis.’

  68. j'ai pas eu besoin de cette hypothèse.

    (this statement)

  69. C'est qui qui a dit ça d'ailleurs?

    Who actually said that?

  70. Pierre Simon de Laplace était physicien et homme politique français,

    Pierre-Simon de Laplace was a French physicist and politician,

  71. mais ce qui nous intéresse c'est qu'il était aussi mathématicien.

    but what interests us is that he was also a mathematician.

  72. Il a repris une formule sur les probabilités, la formule de Bayes,

    He revived a formula in probability theory—the Bayes formula—

  73. une formule qui paraissait assez anodine.

    a formula that at the time seemed quite unremarkable.

  74. Et à partir de cette simple formule,

    And from this simple formula,

  75. il va déduire toute une philosophie de tri des hypothèses.

    he deduced an entire philosophy for selecting hypotheses.

  76. C'est la naissance de la méthode de pensée bayésienne.

    This marked the birth of Bayesian thinking.

  77. Je vais reprendre la métaphore de mon collègue Christophe Michel d'Hygiène Mentale.

    I’ll borrow the metaphor used by my colleague Christophe Michel, author of *Mental Hygiene*.

  78. Toutes nos opinions sur le monde, sur nos proches, en politique,

    All our opinions about the world, about our loved ones, about politics, about science—no matter the topic—

  79. en science, peu importe, sont comme une forêt de bâtons.

    are like a forest of sticks.

  80. Ces bâtons sont des curseurs, des curseurs de plausibilité.

    These sticks are plausibility sliders.

  81. On ne peut pas être dogmatique,

    We cannot be dogmatic,

  82. donc on dira qu'aucune hypothèse ne peut jamais atteindre 0 ou 100 %.

    so we say no hypothesis can ever reach 0% or 100% certainty.

  83. L'idée, c'est qu'à chaque fois qu'une expérience étaye une théorie,

    The idea is that each time an experiment supports a theory,

  84. on va plus ou moins faire bouger les curseurs.

    we’ll shift our belief sliders somewhat.

  85. En partant de nos a priori sur le monde,

    Starting from our prior beliefs about the world,

  86. on va faire bouger les curseurs en fonction du niveau de preuve apporté.

    we adjust those sliders based on how strong the evidence is.

  87. Idéalement, on applique la formule de probabilité de Bayes, mais là,

    Ideally, we’d apply Bayes’ probability formula—but here,

  88. on va faire sans calcul, c'est pour vous compreniez.

    we’ll skip the math so you can grasp the concept.

  89. En gros, le but est d'avoir la plausibilité d'une théorie sachant les données qu'on

    In short, the goal is to find the plausibility of a theory,

  90. a en notre possession.

    given the data we currently have.

  91. Par exemple, sur le sujet de l'homéopathie,

    For example, regarding homeopathy,

  92. je pourrais partir avec le cas simple de deux hypothèses:

    I could start with two simple hypotheses:

  93. ça a une vraie efficacité et c'est juste un placebo.

    it truly works—or it’s merely a placebo effect.

  94. Au départ, mettons que j'ai pas d'opinion particulière, prenons 50/50.

    Initially, suppose I have no strong opinion—so let’s set them at 50/50.

  95. J'ai quelques personnes dans mon entourage qui me donnent des anecdotes sur

    Some people around me share personal anecdotes about homeopathy’s effectiveness,

  96. l'efficacité de l'homéopathie.

    claiming it worked for them.

  97. Je sais que les anecdotes personnelles ça vaut pas grand- chose,

    I know personal anecdotes carry little evidential weight,

  98. alors je modifie qu'un peu mon curseur.

    so I’ll only nudge my belief slider slightly.