Что такое наука, и как она работает - [14]

Шрифт
Интервал

, — да или нет.

Еще одна проблема с утверждениями о вероятности состоит в том, что, как и в случае простой индукции, нельзя исключить возможность будущих изменений. После наблюдения еще за 100 воронами определение вероятности 99 % может снова измениться, и даже наверняка изменится, если только 99 из следующих воронов опять не будут черными. Хотя предсказание с вероятностью 99 % может быть лучше, чем случайное предположение, это не то знание, в котором нет места ошибке. Давайте еще дальше отступим от нашего стремления к абсолютному знанию и отметим, что чем больше воронов мы наблюдаем, тем лучше и точнее станет наше определение вероятности[26]. На первый взгляд это выглядит оправданным утверждением (которое часто называют законом больших чисел). Но это лишь еще один способ сказать, что чем ближе мы подходим к наблюдению за каждым вороном, тем лучше мы знаем цвет всех воронов[27]. Этот взгляд и подход были бы приемлемы и привели бы к определенным знаниям (хотя и вероятностным), если бы можно было сделать предположение, что вещи распределены по Вселенной равномерно. Однако любая кластеризация любого вида в определенное время или с течением времени разрушает этот принцип, и нет никаких оснований рассчитывать на единообразие во Вселенной; на самом деле существует достаточно данных об обратном. Давайте отступим еще дальше и допустим, что мы сделали абсолютно правильную вероятностную оценку Вселенной и что распределение изменчивости не является проблемой. До сих пор нет способа оценить, сохранятся ли существующие распределения вероятностей во Вселенной в будущем, что в первую очередь возвращает нас к основному вопросу индукции.

Дедукция как основа мышления

Дедукция — это отдельный способ выработки утверждений о понимании и знании, который не страдает ни одной из проблем индукции. Это не означает, что у него нет своих проблем и ограничений, но, по крайней мере, они отличаются от проблем индукции. В трудах Аристотеля представлена самая ранняя из известных западных кодификаций дедукции, которую он продемонстрировал в форме силлогистических конструкций. Аристотель определяет силлогизм как «дискурс, в котором дается нечто предполагаемое и вытекает нечто отличное от предполагаемого как неизбежный результат наличия предположения». Это утверждение, хотя и выглядит почти замкнутым на себя, определяет традиционную основу дедукции. Силлогизм имеет посылки (утверждения о факте) и вывод, который выглядит «отличным» от обособленных посылок. Например, рассмотрим следующие две посылки.


Посылка 1: Все полярные медведи белые.

Посылка 2: Все медведи на Северном полюсе — полярные медведи.


Эти два утверждения представлены как факты, известные мыслителю. На основании этих двух посылок можно сделать следующий вывод:


Все медведи на Северном полюсе белые.


Хотя ни в одной из посылок не содержится прямой информации о цвете медведей на Северном полюсе, дедукция, основанная на совокупном содержании посылок, позволяет сделать вывод о цвете медведей на Северном полюсе. Следовательно, новое понимание было получено путем анализа и объединения посылок.

Более общая форма предыдущего силлогизма, но той же конструкции, выглядит следующим образом:


Посылка 1: Все A обладают свойством B.

Посылка 2: Все C являются A.

Вывод: все C обладают свойством B.


Огромная сила дедуктивного мышления состоит в том, что если посылки истинны, а логика верна, то выводы несомненно истинны — не близки к истине, не вероятны, а именно истинны, потому что по-другому не может быть. Это очень похоже на то, что мы ищем, когда говорим об истинном знании. Если правильные посылки и обоснованная логика приводят к однозначным выводам, то это действительно звучит многообещающе. Конечно, в дедуктивных рассуждениях есть место для ошибок, и, как и с любым инструментом логики, при неправильном пользовании им можно сделать неверные выводы даже из истинных посылок. Давайте рассмотрим следующий пример:


Посылка 1: Все полярные медведи белые.

Посылка 2: Все полярные медведи живут на Северном полюсе.

Вывод: все медведи на Северном полюсе белые.


Вывод в данном случае не является правильным следствием из посылок. Причина в том, что хотя вторая посылка ограничивает место обитания белых медведей (то есть на Северном полюсе), это не исключает того, что другие медведи (не полярные) также могут оказаться на Северном полюсе. Следовательно, популяция медведей на Северном полюсе может состоять из белых медведей и некоторого количества бурых медведей. Эта возможность не обязательно делает утверждение ложным, так как не гарантирует, что бурые медведи непременно окажутся на Северном полюсе; однако это не исключено, значит, есть возможность того, что вывод неверен. Другими словами, вывод не обязательно верен и, следовательно, не ведет к достоверному знанию.

Как и индукция, дедукция — распространенный инструмент человеческого мышления, без которого мы не смогли бы уверенно ориентироваться в окружающем мире. Хотя Аристотель, возможно, первым назвал и охарактеризовал дедукцию, это не изобретение Аристотеля. Он лишь описал процесс, который, как и индукция, является нормальной частью повседневного человеческого мышления. Дедуктивное мышление можно найти и у детей дошкольного возраста


Рекомендуем почитать
Старший брат следит за тобой. Как защитить себя в цифровом мире

В эпоху тотальной цифровизации сложно представить свою жизнь без интернета и умных устройств. Но даже люди, осторожно ведущие себя в реальном мире, часто недостаточно внимательно относятся к своей цифровой безопасности. Между тем с последствиями такой беспечности можно столкнуться в любой момент: злоумышленник может перехватить управление автомобилем, а телевизор – записывать разговоры зрителей, с помощью игрушек преступники могут похищать детей, а к видеокамерам можно подключиться и шпионить за владельцами.


Продолжим наши игры+Кандибобер

Виктор Пронин пишет о героях, которые решают острые нравственные проблемы. В конфликтных ситуациях им приходится делать выбор между добром и злом, отстаивать свои убеждения или изменять им — тогда человек неизбежно теряет многое.


Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

История машинного обучения, от теоретических исследований 50-х годов до наших дней, в изложении ведущего мирового специалиста по изучению нейросетей и искусственного интеллекта Терренса Сейновски. Автор рассказывает обо всех ключевых исследованиях и событиях, повлиявших на развитие этой технологии, начиная с первых конгрессов, посвященных искусственному разуму, и заканчивая глубоким обучением и возможностями, которые оно предоставляет разработчикам ИИ. В формате PDF A4 сохранен издательский макет.



НЛО - за и против. Контакт! Есть контакт!

Гипотезы о природе НЛО. Исторический ракурс. Конференции, симпозиумы, выставки.


Куклы из кремниевой долины

В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.