Что такое наука, и как она работает - [21]

Шрифт
Интервал

Рис. 2.3. Взаимодействие между различными категориями предсказаний


Как мы увидим позже, в действительности ситуация намного сложнее, но это основной принцип работы ГДМ. В нашем примере с автомобилем начальное наблюдение заключалось в том, что автомобиль не заводится. Из множества причин одни предсказывали, что подсветка приборной панели будет работать, тогда как другие предсказывали, что нет; таким образом, наблюдение за лампочками приборной панели помогло сузить область ретродуктивных гипотез. Из проверенных гипотез только гипотеза о том, что аккумулятор разряжен, предсказывала, что замена аккумулятора решит проблему.

Ремонт автомобиля путем замены аккумулятора, по существу, исключил все остальные выдвинутые гипотезы и поддержал гипотезу о разрядке аккумулятора. Многие люди (включая многих ученых) сказали бы, что таким образом доказано, что проблема была в разряженном аккумуляторе; к сожалению, это не так. Но почему нет? Хотя пример кажется очень простым, всегда можно предложить другую гипотезу, объясняющую наблюдаемые явления. Возможно, на клеммах для подключения к аккумулятору образовался толстый слой окислов, что мешает электрическому контакту. В этом случае замена аккумулятора заставила автомобиль завестись, но не потому, что старый был разряжен, а потому, что вы непроизвольно очистили клеммы из-за трения, вызванного заменой аккумулятора.

Это демонстрирует способности ГДМ решать проблемы (в конце концов, машина сейчас заводится), но также и его неспособность добиться уверенности: мы не можем быть абсолютно уверены, почему так получилось[39].

Как загнать себя в угол: классический пример повседневного мышления

Представьте, что вы провели неделю на пляже, расслабляясь под летним солнцем, вместо того чтобы пойти на работу. В первый день начальник, обеспокоенный вашим отсутствием, звонит вам на мобильный. Старательно имитируя «больной голос», вы говорите ему, что утром проснулись с лихорадкой и ознобом, что у вас грипп и вы не придете на работу, пока не выздоровеете. По сути, вы предоставили своему боссу гипотезу, которая предсказывает наблюдение, что вы не на работе. Ваше объяснение было дано после наблюдения (вы не на работе), но оно описывало причину, предшествовавшую тому, что вы не были на работе (проснулись с лихорадкой и ознобом). Другими словами, если бы босс выдвинул гипотезу о том, что вы слишком больны, чтобы вставать с постели, он мог бы предсказать исход, что вы не придете на работу. Это эквивалентно ретродукции гипотезы, согласующейся с наблюдениями.

Однако вы не знали, что во время вашего отсутствия босс несколько раз звонил вам домой (просто чтобы спросить, как вы себя чувствуете), и, конечно же, вы не ответили ни на один из телефонных звонков, потому что были на пляже. Это стало неожиданностью для вашего начальника, потому что можно было также предсказать (при прочих равных), что если вы заболели и лежите дома, то ответите на звонок[40]. Ваш босс подумал, что, возможно, вы настолько больны, что не можете ответить на звонок, и нужно вызвать вам службу спасения. Однако он также подумал, что вы могли уйти на прием к врачу или что вы на самом деле не болеете дома и устроили себе несанкционированный отпуск (еще один пример опровержения нескольких гипотез, каждая из которых предполагает, что вы не ответите на звонок). Вместо того чтобы проводить расследование, например снова позвонить на ваш мобильный телефон, пойти к вам домой или позвонить в службу спасения, ваш босс решил просто подождать. Когда вы возвращаетесь на работу, он спрашивает, почему вы не взяли трубку домашнего телефона. Опасаясь, что ваш обман будет раскрыт, вы отвечаете, что у вас отключили стационарный телефон и вы пользуетесь только мобильным. Вы изменили условия гипотезы, добавив вспомогательное утверждение об отсутствии стационарного телефона, так что снова результат предсказуем (я был слишком болен, чтобы приходить на работу, и поэтому я остался дома, где телефон отключен от линии).

К сожалению, во время разговора с вами босс замечает, что у вас свежий загар! Ваш загар определенно нельзя было предсказать исходя из гипотезы; напротив, следовало предположить, что вы находитесь дома и недоступны солнечным лучам. Охваченный нарастающим отчаянием, вы говорите своему боссу, что недавно купили домашний солярий и проводили в нем по полчаса в день, пока болели, потому что это полезно для скорейшего выздоровления. Опять же, обновленная гипотеза (мне было слишком плохо, чтобы приходить на работу, поэтому я остался дома, где отключен домашний телефон, но есть солярий) соответствует наблюдениям — вы отсутствовали на работе, не отвечали на телефонные звонки и теперь вернулись с загаром. Вдохновленный вашим описанием того, насколько хорош солярий, ваш босс спрашивает, может ли он зайти к вам домой сегодня вечером и воспользоваться солярием, чтобы подготовиться к предстоящей поездке на Карибские острова. Из вашего нового объяснения ваш босс может предсказать, что если он войдет в ваш дом, то увидит солярий. На самом деле, зайдя в ваш дом, ваш босс не наткнется на солярий и может увидеть телефон, подключенный к стационарной линии, и в этот момент вам придется придумать еще одну ложь, чтобы объяснить отсутствие солярия и наличие телефона, — или так, или признать, что вы все время лгали.


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.