贝叶斯网络和解释融贯性是两种进行因果推理的计算模型。贝叶斯网络是基于概率的因果计算模型,解释融贯性是基于联结主义和ECHO的计算模型。本文以“冯·布洛世纪谋杀”案为例,运用贝叶斯网络和解释融贯性理论进行司法裁判的案例分析。公正是法律追求的目标之一。法律要想实现公正,就要依靠法律理性。法官需要根据法律对案件作出裁决,具有独立性的陪审团要据自身朴素的价值观念以及道德意识和原始的判断思维对冯·布洛案中的事实作出裁决。在冯·布洛案中,陪审员依据其朴素的思维过程,在一审和二审中分别基于证据的差别作出对事实的不同裁定。由于概念内涵和外延的不确定、法律语言和日常语言的交融、法律推理结果的非唯一性,原本以确定性为旨归的法律却不可避免地存在着不确定性。法律的不确定性为逻辑方法在司法判决推理中的应用提供了必要和可能。法官们要在法律不确定性条件下探寻解决当前案件的裁决理由,而逻辑方法能够有效帮助人们实现法律的确定性。冯·布洛案的推理过程就是陪审员和法官依据由个别到一般的归纳逻辑所做出的司法裁判的因果推理过程。贝叶斯法则是由贝叶斯创立的一种用所观察到的现象对相关概率的主观判断进行修正的方法,它构成了贝叶斯推理的逻辑基础。贝叶斯推理正是贝叶斯法则在不确定性条件下的逻辑展开,目前已经广泛应用于司法裁判中。贝叶斯网络则是贝叶斯推理的应用,是以可视化的概率网络方式展示问题中变量间相互依赖的关系的计算模型,包括了贝叶斯网络学习和贝叶斯网络推理。贝叶斯网络包含因果结构图和条件概率表。贝叶斯网络学习包括因果结构的学习和概率表展示的参数学习。司法裁判的过程是法律决策的过程,其实质是不断收集信息的过程,若信息足够完备,则不难做出决策。以冯·布洛案为例进行贝叶斯网络建模和应用分析,初步验证了贝叶斯网络运用于司法裁判的可行性和局限性。萨伽德将其融贯性定义为“约束满足性”。解释融贯性是融贯性的实现途径之一。萨伽德的理论评价模型具有可操作的平台,利用解释融贯理论分析科学理论中的命题系统的变化机制,并利用可执行的联结主义算法(ECHO计算机程序)使融贯计算得以实现。解释融贯性包括对称、解释、类比、数据优先级、矛盾、竞争和接受7大原则。为将解释融贯性和ECHO计算模型应用于冯·布洛案中,ECHO模型需要输入诸如((H1 H2)E1),即假设H1和H2共同解释证据E1。ECHO程序成功模拟一审和二审陪审团判决裁定。解释融贯性展示了如何整合不同类型的因果关系,得出被告是否无罪的判断。贝叶斯网络能够通过网络得到计算执行,解释融贯理论也通过联结主义程序ECHO的运作表明了解释融贯度在命题网络中的得出。通过冯在·布洛案中的应用比较,得出解释融贯性更适宜司法裁判的应用。