Что такое наука, и как она работает - [30]
Опасность опровержения состоит в том, что как только идея отвергнута, она больше не изучается и фактически пропадает с экрана радара. Ущерб от ложных отказов широко распространен, с сильными колебаниями. Поскольку природа — это взаимосвязанная система вещей, которые в конечном итоге принадлежат одной и той же вселенной, ложное отклонение идеи может помешать прогрессу во всех областях. К ложному отказу со временем можно вернуться, если исследования покажут, что это единственный способ (или лучший способ) примирить продолжающиеся конфликты между теорией и наблюдением, но вернуться к отвергнутой идее — трудная задача для ученых по только что описанным причинам.
Неопределенность теорий
Осознание важности вспомогательных гипотез и понимание парадокса ворона дают начало представлению о том, что мир природы состоит из взаимосвязанных вещей и идей. Говоря словами Куайна, мы понимаем мир как «сеть убеждений», и изменение любой части сети оказывает обширное влияние на другие нити и узлы. Этот взгляд получил название холизма. Изоляция одной части целого отделяет часть мира от других взаимодействующих частей. Эта попытка изоляции и есть истинная причина существования лабораторий и упрощенных моделей — попытка ограничить переменные факторы (например, количество вероятных вспомогательных гипотез). Однако в конечном итоге нужно рассматривать систему как единое целое, чтобы понять функцию любой ее отдельной части в естественном контексте и понять, что любая изоляция может скрывать остальную часть окружающего мира.
Проблема обоснования следствием мешает нам уверенно и логически достоверно отвергать единственную гипотезу; всегда существует ряд конкурирующих гипотез. Однако проблемы холизма и вспомогательных гипотез не позволяют нам выделить какую-то одну из выдвинутых гипотез и окончательно отвергнуть остальные. Тогда как мы можем найти единственное объяснение тех частей окружающего мира, которые мы можем наблюдать?
Эта проблема была исследована и развита Дюгемом, Куайном и другими философами науки в двадцатом веке и называется «недоопределенностью»[56]. По сути, недоопределенность (underdetermination) — это формальная постановка проблемы, о которой говорилось ранее, что никакого количества данных никогда не будет достаточно, чтобы свести все возможные объяснения к одной гипотезе, отвергнув все остальные. Поэтому теория всегда остается «не полностью определенной». Более того, проблема заключается не только в неспособности отвергнуть все выдвинутые гипотезы, кроме правильной; нельзя полностью исключить даже одну гипотезу, потому что независимо от того, насколько сильным может быть опровергающий аргумент, любую гипотезу можно спасти от опровержения, изменив неявные условия или вспомогательную гипотезу (как указали Дюгем, Куайн, Поппер и др.).
Поскольку наука обычно довольно жестко ограничивает себя существующей сетью убеждений, недоопределенность не так уж важна в повседневной практике науки. Количество проверяемых гипотез, одновременно используемых в определенной области, обычно весьма ограничено. Как правило, наука не страдает проблемой множества гипотез, каждая из которых одинаково объясняет наблюдаемые явления. Это не означает, что в науке нет места конкурирующим гипотезам — они всегда есть. Однако часто бывает так, что не удается выдвинуть хотя бы одну гипотезу, способную объяснить все существующие данные разом, зато хватает конкурирующих гипотез, каждая из которых имеет свой недостаток.
Почему так бывает? Существующая сеть убеждений (например, наша база знаний, построенная на собираемых в течение многих веков свидетельствах) ограничивает то, какие гипотезы можно хотя бы рассматривать, поскольку любая гипотеза, противоречащая сети убеждений, не согласуется со всеми известными данными. Точно так же ограничено количество вспомогательных гипотез, не противоречащих какой-то части сети убеждений. Ошибки в существующей сети убеждений могут стать огромными препятствиями на пути прогресса, потому что ученые не решаются внести изменения в сеть, если только они не вынуждены сделать это под давлением новых доказательств или зайдя в теоретический тупик, из которого они не могут выйти, не подвергая сомнению некоторые аспекты сети. Поэтому наука в каком-то смысле препятствует рывку инноваций, но зато предотвращает безрассудное шарлатанство.
Однако не забывайте о недоопределенности, когда будете читать дальше[57]. Когда наука сворачивает не туда (а иногда это трагическая история), проблема недоопределенности теорий поднимает свою вполне реальную и уродливую голову. Недооценка роли вспомогательных гипотез ведет к всевозможным ошибкам. Как говорится, «допущение — мать всех неудач». Допущение — это просто еще один способ сказать, что за кулисами вашей идеи стоят вспомогательные гипотезы, которые недостаточно обоснованы и потенциально неверны.
Проверка дополнительных гипотез как норма человеческого мышления
Ученые в основном используют инструменты типичного человеческого мышления (индукция, дедукция и ретродукция). Проверка вспомогательных гипотез — вопрос, поднятый Куайном, — тоже нормальное человеческое мышление.
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.
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.
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.
В наше время научные открытия совершатся большими коллективами ученых, но не так давно все было иначе. В истории навсегда остались звездные часы, когда ученые, задавая вопросы природе, получали ответы, ставя эксперимент в одиночку.Джордж Джонсон, замечательный популяризатор науки, рассказывает, как во время опытов по гравитации Галилео Галилей пел песни, отмеряя промежутки времени, Уильям Гарвей перевязывал руку, наблюдая ход крови по артериям и венам, а Иван Павлов заставлял подопытных собак истекать слюной при ударе тока.Перевод опубликован с согласия Alfred A, Knopf, филиала издательской группы Random House, Inc.
Настоящее издание поможет систематизировать полученные ранее знания, а также подготовиться к экзамену или зачету и успешно их сдать. Пособие предназначено для студентов высших и средних образовательных учреждений.
