Что такое наука, и как она работает - [15]

Шрифт
Интервал

. Это не означает, что люди являются безупречными умниками; на самом деле целый ряд исследований показал, что мы склонны делать неправильные выводы, особенно в определенных обстоятельствах[29].

Правильное применение формальной логики — очень сложная и глубоко разработанная область, большая часть которой трудна для изучения и уж точно не интуитивна. Тем не менее, как и индукция, дедукция — это нормальная часть человеческого мышления, которую мы применяем в процессе взаимодействия с окружающим миром. Однако ошибки в дедукции — тоже нормальная человеческая черта. Более того, когда мы делаем такие ошибки, нам часто кажется, что мы пришли к правильному выводу, хотя на самом деле это не так. Именно по этой причине логики изобрели особые способы выражения логических утверждений, определили различные типы логики и правила, по которым они работают, и добились огромного прогресса в логическом мышлении. Действительно, большую часть математики можно описать как дедуктивный язык.

Хотя дедукция очень эффективна, она не решает проблему знания. Первое, что следует отметить, что является фундаментальным ограничением дедуктивного мышления, — дедукция не генерирует информацию о ненаблюдаемом; скорее, она только выявляет сложности, которые уже содержатся в предпосылках, но не очевидны, пока не будет полностью выполнено дедуктивное рассуждение. Другими словами, мы не получаем никакой новой информации, которая уже не содержится в предпосылках; тем не менее без силлогизма существующие факты не могут быть представлены и оценены во всей их полноте. Это можно назвать ограничением дедукции, поскольку без возможности делать какие-либо прогнозы относительно ненаблюдаемого наша способность прогнозировать или контролировать внешний мир ограничена. Однако это ограничение можно преодолеть, если посылки универсальны, что позволяет делать универсальные выводы. Например, возьмем посылки в форме разговорного языка «каждый A является B» или «никакой A не является B». Исходя из таких универсальных посылок, можно вывести утверждения о знаниях, которые применимы к каждому экземпляру A, даже к случаям, которые не были испытаны. Таким образом, человек выводит знание о ненаблюдаемом. Это одна из причин, по которой мыслители-дедуктивисты склонны отдавать предпочтение предпосылкам универсального вида (например, все A являются B), поскольку без таких универсальных предпосылок выводы не универсальны. Если выводы не универсальны, то нельзя делать абсолютных утверждений о ненаблюдаемых вещах. Если человек не достиг уверенности в том, что не наблюдается, значит, он не получил истинного знания (по крайней мере, как мы его определили), и проблема знания остается нерешенной.

Если дедукция может генерировать истинное знание, пока она использует посылки универсального характера, то в чем проблема? В том, чтобы суметь определить оправданные посылки универсального характера. На протяжении веков многие известные философы считали, что люди обладают некоторой врожденной способностью распознавать естественные истины. Однако в последнее время понимание человеческого восприятия и мышления неврологами и когнитивными психологами продвинулось до такой степени, что теперь мы понимаем — люди могут совершать ужасающие ошибки при восприятии явлений мира, представленных прямо перед их глазами, не говоря уже о том, чтобы придумывать универсальные истинные посылки (этот вопрос подробно рассматривается в следующих разделах). Если есть хотя бы одна ошибка в предпосылке, на которой построена выведенная система знания, то вся система может рухнуть. Если посылки недостоверны, значит, и знание недостоверно, независимо от того, насколько верны рассуждения. Если нет надежного источника для строгих предпосылок, то дедуктивное мышление не может решить проблему знания.

Некоторые из наших величайших общественных институтов решили проблему посылок, просто заявив, что данная посылка истинна. Например, в Декларации независимости США говорится: «Мы считаем самоочевидными истины, что все люди созданы равными, что они наделены Создателем неотъемлемыми правами, среди которых есть Жизнь, Свобода и стремление к Счастью». Другими словами, эти истины самоочевидны, потому что мы так сказали (да ладно!), и теперь мы построим систему убеждений, частично основанную на этой предпосылке[30]. Если истины действительно самоочевидны, тогда это может быть нормально, но чем подкреплено такое утверждение, кроме заявлений авторов о том, что они считают их самоочевидными? Другими словами, это их мнение, но чем доказана правильность этого мнения? Точно так же многие религии основаны на бездоказательной посылке о том, что некий бог или боги существуют. Точно так же многие системы верований, не имея формального божества, заявляют о наличии некой силы, энергии или структуры во Вселенной. Такие отсылки к богам или силам в некотором смысле не лишены доказательств; действительно, свидетельство божественности может быть получено через переживание бога, через наблюдаемые явления, которые можно объяснить существованием бога, или даже через откровение. Можно ощутить универсальные источники истины через духовный опыт или через действие неких сил в мире.


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.