Craig x Ehrman – Uma Análise, Parte 7: A Cagada Calamitosa de Craig

Este post é uma tradução do vídeo Craig’s Calamitous Cock-Up feito pelo Dr. Freed, autor do blog Reasonably Faithless que faz parte do portal Skeptic Ink. Os objetivos deste vídeo estão bem claros no decorrer da tradução – a primeira parte se refere aos textos introdutórios e em seguida coloco cada slide da palestra traduzido junto com o que ele falou durante o slide – mas basicamente seu objetivo é mostrar os erros cometidos por Craig ao tentar usar o Teorema de Bayes para provar que a melhor explicação para os Quatro Fatos era a ressurreição de Jesus. Acredito que o fato do autor do vídeo ser matemático diz um pouco sobre a sua capacidade de lidar com o assunto.

Destaco que escutei o vídeo e fiz a transcrição em inglês e depois traduzi para o português porque quero aparecer meu inglês não é fluente e alguns erros pequenos podem ter surgido. Inclusive tive que omitir um parágrafo inteiro em certa ocasião, em parte porque não entendi completamente o que está escrito e em parte porque o pouco que entendi mostrou não ser importante dentro da tese central dele. Mas garanto que não existem erros nas partes mais relevantes e que o está aqui é fiel à tese defendida pelo Dr. Freed. De qualquer forma, a transcrição em inglês – com os pontos nos quais tive dúvida em destaque – está neste arquivo pdf, para quem quiser conferir. Quem quiser revisar, sinta-se à vontade. Neste pdf estãos os slides da palestra original em inglês enviada pelo próprio Dr. Freed e neste pdf estão os slides traduzidos. E a seguir, o vídeo sem legendas. Have fun!

Texto Introdutório do blog

Eu fiz este vídeo há um tempo atrás, inspirado pelo debate entre Bart Ehrman e Willian Lane Craig sobre a ressurreição de Jesus. Nesse debate, Craig apelou para o Teorema de Bayes para suportar sua alegação de que Jesus acendeu dentre os mortos, e eu acho que sua abordagem foi altamente problemática.

Neste vídeo:

  1. Eu argumento brevemente que a evidência para a ressurreição se resume à existência de algumas alegações sobre ressurreição racionalmente sérias.
  2. Eu explico o Teorema de Bayes, e forneço estimativas plausíveis de vários parâmetros envolvidos na razão de probabilidade que ele proporciona.
  3. Finalmente, eu deduzo que a probabilidade da alegação da ressurreição de Jesus ser verdadeira é igual à probabilidade de qualquer outra alegação sobre ressurreição racionalmente séria ser verdadeira.
  4. Eu também faço uma breve consideração sobre se Craig foi desonesto intencionalmente ou não.

Muto mais pode ser discutido, e eu espero poder entrar em mais detalhes no futuro.

Descrição do Vídeo no Youtube

Este vídeo possui dois propósitos.

(1) Irei mostrar que os métodos de Craig são totalmente falhos (não tenho certeza se Craig está tentando nos enganar deliberadamente, ou se ele só cometeu alguns erros bobos.)

(2) Irei mostrar o que o Teorema de Bayes realmente diz sobre a ressurreição de Jesus. Não precisava nem falar, mas o teorema diz algo bem diferente do que Craig acha que ele diz.

Eu sei que nem todo mundo vai gostar da minha conclusão, e ficarei feliz em interagir com quaisquer objeções feitas nos comentários. Eu provavelmente irei incluir algumas objeções e minhas respostas aqui na descrição do vídeo. Aviso que objeções que não tiverem nada a ver com meus argumentos poderão ser ignoradas.

Só um pouco de background. Eu sou um matemático profissional; eu ensino e conduzo pesquisas em uma universidade australiana. Você não precisa ser matemático para usar uma fórmula, mas normalmente é necessário um matemático para evidenciar o exato momento em que uma fórmula foi usada incorretamente, e para resolver o problema.

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Objeções
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Aqui estão minhas respostas para objeções que foram levantadas.

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Objeção 1: Seu E é diferente do E de Craig
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Dois corpos de evidência E_1 e E_2 são ditos “equivalentes” se as proposições de E_1 implicarem coletivamente naquelas de E_2, e vice-versa. Se E_1 e E_2 são equivalentes, então

P(R:E_1) = P(R:E_2) para qualquer preposição R. Em nossa consideração,

R     = “Jesus se levantou dentre os mortos”
E_1 = “Existem alegações sérias de que Jesus se levantou dentre os mortos”
E_2 = “Existem alegações sérias de que a tumba de Jesus foi encontrada vazia” e “Existem alegações sérias de que Jesus foi visto vivo depois de sua morte”

Eu expliquei neste vídeo que E_1 implica em E_2. Que E_2 implica em E_1 é ainda mais trivial, e que portanto P(R:E_1) = P(R:E_2). Então, é possível trocar o “E de Craig” pelo “meu E” sem mudar o valor da probabilidade P(R:E).

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Objeção 2: Mas os Argumentos Cosmológico, do Ajuste Fino e Moral comprovam *de fato* a existência de um Deus que interage com o mundo
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De qualquer forma, estes tês argumentos são duvidosos. Mas, deixando isso de mão por um momento, se nós assumirmos a verdade dessas premissas e portanto as conclusões que logicamente se seguem delas, nós não chegamos *necessariamente* a um Deus que esteja interessado em interagir com o universo. Para provar essa asserção que acabei de fazer, eu tenho que apenas construir uma explicação plausível de um Deus que se encaixe nas conclusões dos três argumentos, mas que não interage com o universo. E fazer isso é muito trivial. Talvez Deus seja um especialista em física e em ética de uma dimensão diferente (o céu?) que calculou as leis físicas e morais e as constantes para um novo universo, e então o trouxe à existência, e que agora está apenas nos assistindo, como um humano poderia assistir uma coleção de peixes dourados em um aquário. Agora, eu não quero dizer que acredito que o universo tenha sido criado por um Deus assim, mas é o suficiente para refutar a objeção. (Só para constar, estou confiante de que Craig não iria disputar meu argumento aqui.)

Slide #01

Olá, eu sou o Dr. Freed e estou trazendo a vocês uma apresentação sobre o Teorema de Bayes e a ressurreição de Jesus.

Há um tempo atrás eu assisti ao debate entre Willian Lane Craig e Bart Ehrman sobre se historiadores podem ou não ter certeza sobre a ressurreição de Jesus. Craig defende que eles podem e Ehrman defende que não.

Um dos pontos chaves do debate foi a acusação feita por Craig de que Ehrman estava sendo simplista em seus cálculos de probabilidades. Craig acredita que isto levou Ehrman a cometer um Erro Escabroso [Ehrman’s Egregious Error]. Bem, eu irei explicar o que seria este suposto erro posteriormente, mas por hora digo apenas que o propósito deste vídeo é mostrar que quem estava errado era o Craig, não o Ehrman.

Então, envolto no ardente espírito de criação de alcunhas iniciado por Craig, eu vos apresento a Cagada Calamitosa de Craig [Craig’s Calamitous Cock-up].

Slide #02

Primeiro, vamos dar uma olhada em algumas bases da probabilidade. P(R) [lê-se pê de erre] é a probabilidade de uma proposição R ser verdadeira. P(R:E) [lê-se pê de erre dado e] é a probabilidade de que R seja verdadeiro assumindo que E seja verdadeiro.

Então, a probabilidade de uma pessoa desconhecida ser homem é de 50%. Mas nós não estamos falando sobre uma probabilidade científica aqui, mas de uma probabilidade histórica. Cientistas devem ser capazes de te dizer que existe uma chance de exatamente 50% de uma dada pessoa nascer homem, mas tudo que um historiador pode fazer é contar o número de homens que já viveram e dividir isso pelo número total de pessoa que já viveram e o resultado seria algo ao redor de 0,5.

Contudo, se o nome dessa pessoa fosse Bob, então a probabilidade [dela ser homem] seria próxima de 1, e não seria exatamente 1 porque podem ter algumas mulheres por aí chamadas Bob. Mas se a evidência fosse contra a proposição, isto minaria a probabilidade [ver último parágrafo do slide].

Slide #03

Agora, o que isso tem a ver com Jesus? Bem, esta é a questão na qual estamos interessados aqui: quais são as chances de Jesus ter se levantado dentre os mortos?

Seria apenas a divisão do número de ressurreições autênticas pelo número de oportunidades que as pessoas tiveram de retornar da morte? Bem, esta seria a probabilidade intrínseca de uma pessoa se levantar dos mortos na ausência de qualquer evidência.

Seria algo como isso aqui? [ver terceiro parágrafo do slide].

Para responder isso adequadamente, vamos colocar as questões de maneira formal. Seja R a proposição de que Jesus se levantou dentre os mortos e seja E a evidência a favor da ressurreição de Jesus. Isto inclui as alegações bíblicas da tumba vazia, aparições post-mortem e por aí vai.

E a pergunta chave é: qual a probabilidade de Jesus ter se levantado dentre os mortos dadas essas evidências? Ou mais especificamente, como historiadores determinam essa probabilidade?

Slide #04

Nós não temos muito tempo para discutir a natureza da evidência E ou a complexidade da colocação da proposição R, mas eu gostaria de dizer algumas coisas.

Em primeiro lugar, Craig diz que essas coisas não são apenas alegações, mas fatos aceitos pela maioria dos estudiosos do Novo Testamento. Bem, é claro que a maioria dos estudiosos do Novo Testamento aceita eles, porque a maioria dos estudiosos do Novo Testamento são cristãos. Eles também acreditam na própria ressurreição, e eles acreditam desde muito antes de se tornarem estudiosos. Devemos acreditar neles e aceitar sua palavra pela ressurreição? Óbvio que não. E devemos ficar igualmente atentos com o que está sendo apresentado aqui como evidência.

A próxima coisa a se saber é que a fonte destas alegações começaram a surgir aproximadamente meio século depois do evento ter supostamente ocorrido, e somente depois começaram a surgir as histórias escritas sobre o que estava se espalhando por aí por estas décadas. [Nota do tradutor: alguns erros históricos podem ter sido cometidos aqui. Contudo, creio que esse argumento histórico problemático – que não é a área do Freed – não enfraqueça o argumento matemático exposto, que é o real objetivo do vídeo. Digo isso porque acredito que a discussão dos problemas neste parágrafo deve ser feita de forma independente do restante do vídeo.]

As peças de evidência nas quais Craig se baseia são apenas detalhes das histórias; e o tipo de detalhes que deveriam estar presentes em qualquer alegação de ressurreição séria. Quem acreditaria em você se você alegasse, ou acreditasse genuinamente, que uma pessoa se levantou dos mortos se o corpo ainda estivesse no lugar do sepultamento ou se ninguém o tivesse visto depois da ressurreição?

Agora, isso é a essência básica de qualquer alegação de ressurreição minimamente digna de crédito. Então a evidência é: “as pessoas alegaram que Jesus se levantou dentre os mortos.” E isso não é só uma alegação antiga, mas uma alegação, e houveram diversas alegações de ressurreição sérias através dos séculos.

Vale a pena notar aqui que Craig quer mudar R para a proposição de que Jesus foi levantado dentre os mortos de maneira sobrenatural. Ele acredita que os argumentos da teologia natural provam que Deus existe de forma tão segura a ponto de assumir que ele de fato existe. []

Mesmo que garantíssemos as conclusões destes argumentos, não temos razão para assumir que tal deus seja o Deus da Bíblia, ou mesmo que tenha um interesse pessoal em intervir no mundo de qualquer maneira, como ressuscitando alguém dos mortos.

O argumento que Craig usa para introduzir Yahweh no cenário são a historicidade da ressurreição de Jesus e o testemunho do Espírito Santo. Bem, claramente não podemos usar o primeiro neste contexto, e Craig diz em vários debates que o segundo não é um argumento de verdade.

A conclusão é que, apesar de ser até possível que o Deus da Bíblia exista e que Jesus se levantou dentre os mortos supernaturalmente, um historiador não tem nenhuma razão para assumir a existência de um deus motivado em intervir no mundo ressuscitando pessoas.

Eu absolutamente não estou dizendo que nós devemos proibir o sobrenatural; nós apenas não temos permissão para assumir que haja o sobrenatural. Em particular, não temos permissão para incluir nem na proposição R e nem na evidência E.

Slide #05

Agora nós chagamos àquilo que Craig chama de Erro Escabroso de Ehrman. Craig acredita que Ehrman, em sua confusão, esqueceu de considerar a evidência, misturando a real probabilidade da ressurreição com a probabilidade intrínseca. Craig explica então que se Ehrman tivesse levado em conta o Teorema de Bayes, ele teria chegado a uma probabilidade bem maior. Mas o que Craig achou que fosse um cálculo inteligente se mostrou ser uma Cagada Calamitosa, como irei mostrar em breve.

Irei demonstrar também que a probabilidade da ressurreição, dada a evidência, é igual ao número total de alegações de ressurreição verdadeiras sobre o total de alegações do tipo. Contudo, esta observação coloca a carroça na frente dos bois.

Aqueles que discordam de mim podem chamar isso de a “Falha Fabulosa de Freed”, se eles quiserem. Mas eu prefiro chamar isso de a “Fórmula Fabulosa de Freed” – e uma suportada por matemática sólida e não por truques apologistas baratos. A propósito, isto é o que Ehrman provavelmente tinha em mente, ao invés da confusão de Craig atribui a ele. E se este é o caso, eu acho que isto merece o título de a “Elucidação Exemplar de Ehrman.”

Slide #06

Então o Craig quer usar o Teorema de Bayes e eis que aqui está. Esta fórmula [a primeira] estabelece a probabilidade da proposição R assumindo a evidência E através desta fração. Agora, Craig na verdade usa a versão mais complicada do teorema, na qual o denominador da fração é expandido desta forma [ver a segunda fórmula]. O símbolo engraçado que aparece no fim desta fórmula [¬] é o símbolo “não”.

A versão de Craig desta fórmula basicamente inclui na evidência parte de toda probabilidade envolvida, mas isto é só uma questão de gosto, não afeta o estabelecimento do teorema. Nós concordamos apenas que todo valor de probabilidade leva em consideração todo o conhecimento de fundo que nós teríamos no caso contrário.

É claro, se você estiver interessado em aprender mais sobre o teorema, incluindo Bayes e Laplace, sinta-se livre para visitar a página da wikipédia.

Slide #06b

Agora, a primeira observação chave é que o numerador da fração também aparece no denominador. Então a fração está na forma x sobre x + y, onde x e y representam essas expressões mais complicadas [ver penúltima linha].

Antes de seguir em frente, vamos apontar o óbvio: se P(R) = 0, então toda a fração da probabilidade é zero. Eu tenho certeza de que não é isto que Craig deseja, mas deixa pra lá.

Slide #07

Agora podemos ver como Craig usa o Teorema de Bayes com o objetivo de fazer parecer que eles diz algo que na verdade não diz. Craig nota corretamente que a probabilidade está nesta forma: x sobre x + y. Ele diz então: quando y tende a zero, o valor desta razão tende a um [ver linha 3], o que em probabilidade significa absoluta certeza. Em símbolos, à medida que y se aproxima de zero, a probabilidade se aproxima a x sobre x mais zero, e x sobre x é igual a um.

E por que Craig acha que podemos fazer y se aproximar a zero? Porque y é pequeno. Mas eu aqui eu penso que Craig se confundiu: o problema é que ser pequeno não é a mesma coisa que tender a zero. E isso pode parecer complicado para alguém que não é matemático, mas na verdade é o passo chave no pequeno truque de Craig. O que acontece é que mesmo y sendo pequeno, x também é, e se pudermos fazer x tender a zero [ver linha 5], então a probabilidade se aproxima a zero sobre zero mais 1, o que é igual a zero. E como todos sabemos, na teoria da probabilidade isto significa com certeza não.

Como pode o mesmo método levar a duas respostas completamente diferentes? Simples, porque é um método falho, não matemática sólida.

Slide #08

Neste ponto, compensa refletir o porquê de Craig ter usado este método falho para tentar provar seu caso. Se ele sabia que seu método era falho, então ele é culpado por deliberadamente enganar as pessoas com o objetivo de fazer sua audiência acreditar nele e de tentar fazer seu oponente parecer estúpido.

Se ele não tinha percebido que sua mensagem era falha, então ele cometeu alguns erros matemáticos embaraçosos, ironicamente enquanto tentava ridicularizar Ehrman por cometer supostos erros matemáticos.

Nenhuma das opções ajuda muito a reputação de Craig aqui, e eu acho oportuno citar suas próprias palavras: “Teólogos do Novo Testamento não têm mais nenhuma desculpa para usar argumentos demonstradamente falaciosos como este.”

Slide #09

A questão é que não é importa o quanto y seja pequeno. O que realmente importa é o quanto y é pequeno em relação a x. Eis um exemplo: fazemos y ser este número pequeno [ver segundo quadro] e x ser este número menor ainda; então a razão da probabilidade se mostra ser um número igualmente pequeno. Não interessa o quanto y é pequeno, esta razão de probabilidade pode resultar em qualquer coisa.

E a moral é: sem saber a razão de x sobre y, não basta simplesmente saber se ou y ou x é pequeno. Isto é mais fácil de perceber quando se escreve a razão nesta forma [ver terceiro quadro], aqui você percebe que a razão x sobre y é o fator chave.

Slide #10

Agora eu posso seguir para a questão mais importante: o que o teorema de Bayes realmente diz.

Para fazer isso, precisamos introduzir algumas variáveis. Vamos fazer n representar o número de pessoas que já morreram; vamos fazer a representar a quantidade destas pessoas que se levantaram dentre os demais mortos. É importante ressaltar que estamos falando sobre pessoas “realmente mortas” e “realmente ressuscitadas”, já que ninguém está alegando que Jesus morreu por alguns instantes numa mesa de cirurgia.

Uma coisa: muita gente poderia acreditar que a seja igual a zero, mas eu não vou assumir isso, então prossigamos.

Agora vamos definir b como o número de alegações de ressurreição que se mostraram verdadeiras e c o número que delas eram falsas.

Agora vamos fazer alguns cálculos: P(R) é a probabilidade intrínseca da ressurreição. Sem nenhuma evidência, qual a probabilidade que um historiador conferiria à ressurreição de Jesus? Sem nenhuma evidência, tudo que eu poderia apontar seria o número de ressurreições de fato sobre o número de oportunidades já existentes para se fazer isso. Ou seja, a sobre n[ver fórmula azul]

Probabilidade intrínseca da evidência existir: esta seria a probabilidade da alegação de ressurreição ter sido feita, então é o número de alegações, incluindo as verdadeiras e falsas, dividido pelo número de pessoas que já morreram. [ver fórmula verde]

E finalmente a probabilidade da alegação ter sido feita se alguém realmente ressuscitou: bem, este é o número de alegações verdadeiras sobre o número de ressurreições verdadeiras. [ver fórmula vermelha]

Agora nós substituimos estes valores no Teorema de Bayes e isto é o que temos [ver penúltima linha]. Note que a fração P(E) foi invertida uma vez que está no denominador. Ok, agora cancelamos os a‘s e os n‘s e o que resta é b sobre b mais c. Nós voltaremos a esta fração em breve.

Slide #11

E o que aconteceria se tentássemos usar a versão mais complicada do teorema? Bem, aqui estão as probabilidades que já havíamos determinado [ver fórmulas azul, verde e vermelha]. Nós não precisaremos de P(E), mas nós precisaremos de alguma outras probabilidades.

P(¬R) [lê-se pê de não erre] é apenas o número de pessoas que não se levantaram dentre os mortos sobre o número de pessoas que se levantaram. Então vale n menos a sobre [ver fórmula roxa]. E P(E:¬R) [lê-se pê de E dado não erre] é a probabilidade de que uma alegação tenha sido feita para uma pessoa que não ressuscitou. Então este é o número de falsas alegações sobre o número de pessoas que não se levantaram dentre os mortos. [ver fórmula laranja]

E agora substituimos estes valores na equação.

Slide #12

Então lembre que a versão complicada do teorema é esta [ver segunda linha]. Agora eu substituo os valores que acabamos de calcular e […] chegamos em b sobre b mais c – como anteriormente. [ver terceira linha]

Relembremos o que estes números representam: b é o número de alegações de ressurreição verdadeiras e c é o número de alegações falsas; então b mais c é o número total de alegações.

Slide #13

E então, qual a conclusão?

Qualquer versão da fórmula que nós usemos, deduzimos que a probabilidade da ressurreição de Jesus dada a evidência é igual ao número de alegações de ressurreição verdadeira sobre o número de alegações. E isto nada mais é do que a probabilidade intrínseca de qualquer alegação de ressurreição ser verdadeira.

Em outras palavras, a ressurreição de Jesus é tão possível de ter acontecido quanto qualquer outra alegação de ressurreição. Em particular, tão provável quanto as alegações sobre  Julius Caesar, Augustus Caesar, Apollonius de Tyana… E à medida que esses nomes aparecem, somente se lembre de que existem alegações de ressurreição sérias sobre eles.

Mas você honestamente acredita que eles se levantaram dentre os mortos?

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7 opiniões sobre “Craig x Ehrman – Uma Análise, Parte 7: A Cagada Calamitosa de Craig”

  1. Fiquei desapontado quando dei o play, pensei que vc tinha legendado o vídeo (nem tinha lido os primeiros parágrafos).

    Essa aqui não tenho como deixar passar: “Nesse debate, Craig apelou para o Teorema de Bayes para suportar sua alegação de que Jesus ACENDEU dentre os mortos…” AUHUHHEAUHEUAEH, imagina que cena, aquele zumbi em chamas caminhando de braços abertos em sua direção!

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    1. Pessoalmente, sempre prefiro ler transcrições do que ver vídeos legendados. Some aqui o fato de que ficaria um pouco estranho as legendas em português com os textos dos slides em inglês. Eu até pensei em fazer um novo vídeo, com os meus slides, o audio original e a legenda em português, para ficar um trabalho realmente digno, mas aí ia dar muito trabalho para um post só rsrs

      Sobre a ascensão, acontece… pelo menos ficou engraçado, mas já corrijo eheheheh

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    1. Fico feliz. Teu despeito é meu troféu.

      Engraçado que no teu blog você disse: “Não “defendemos” Craig. Ele é um dos grandes apologistas cristãos mas há outros. E como se ateístas não cometessem gafes também. Paulatinamente vamos colocando aqui artigos sobre isso.”

      Reconheceu que o Craig cometeu uma gafe mas resolveu voltar atrás? Não… é despeito puro mesmo.

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  2. Por favor, alguém pode me passar um link da parte em que o Craig fala do “tender a zero” e tenta inverter o uso do teorema de Bayes para usá-lo como evidência da ressurreição de Cristo? Dentro dessa lista de vídeos com o debate legendado, não encontrei essa parte em que o Craig diz isso:

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    1. Olha, o trecho do vídeo dá trabalho descobrir. O que eu tenho é o transcript traduzido para o português neste link. Procure na página 21 logo abaixo a primeira fórmula. Olha e me diga se é isso mesmo que procurava.

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