Страница:
Рис. 3.1. Схема индукции
Индуктивный анализ моего обсуждения теней должен тогда выглядеть примерно следующим образом: "Мы проводим ряд наблюдений теней и видим явление интерференции (этап 1). Результаты соответствуют тому, что следовало бы ожидать, если бы существовали параллельные вселенные, определенным образом воздействующие друг на друга. Но сначала никто этого не замечает. В конечном итоге, (этап 2) кто-то делает обобщение, что интерференция всегда будет иметь место при данных условиях, а следовательно, путем индукции выводит теорию, что за это ответственны параллельные вселенные. С каждым последующим наблюдением интерференции (этап 3) мы немного больше убеждаемся в справедливости этой теории. После достаточно большого количества таких наблюдений и при условии, что ни одно из них не противоречит теории, мы делаем вывод (этап 4), что эта теория истинна. Хотя мы никогда не можем быть уверены абсолютно, мы убеждены настолько, что для практических целей этого достаточно".
Трудно определить, где начать критиковать индуктивное представление о науке: оно настолько глубоко ложно, ложно по-разному. Возможно, самый большой недостаток, с моей точки зрения, -- это чистой воды вывод, не соответствующий посылкам относительно того, что обобщенное предсказание равносильно новой теории. Подобно всем научным теориям, разным по глубине, теория существования параллельных вселенных просто не имеет формы, в которую ее можно облечь, исходя из наблюдений. Разве мы наблюдали сначала одну вселенную, потом вторую и третью, а потом сделали вывод, что существуют триллионы вселенных? Разве обобщение относительно того, что планеты "блуждают" по небу, создавая одну, а не другую картину, было эквивалентно теории о том, что планеты -- это миры, вращающиеся по орбите вокруг Солнца и что Земля -- один из них? Также не является истиной то, что повторение наших наблюдений -- это способ убедиться в справедливости научных теорий. Как я уже сказал, теории -- это объяснения, а не просто предсказания. Если предложенное объяснение ряда наблюдений не принято, то вряд ли полезно продолжать вести наблюдения. Еще меньше это способно помочь нам создать удовлетворительное объяснение, если мы не можем придумать вообще никакого.
Более того, даже простые предсказания нельзя доказать с помощью результатов наблюдений, как показал в своей истории о цыпленке Бертран Рассел. (Во избежание возможных недоразумений позвольте мне подчеркнуть, что это метафорический, антропоморфный цыпленок, представляющий собой человека, который пытается понять регулярности вселенной). Цыпленок заметил, что фермер каждый день приходит, чтобы накормить его. Это говорило о том, что фермер будет продолжать каждый день приносить еду. Индуктивисты полагают, что цыпленок "экстраполировал" свои наблюдения в теорию, и каждый раз, когда его кормят, эта теория получает все больше доказательств. Затем однажды пришел фермер и свернул цыпленку шею. Разочарование, которое испытал цыпленок Рассела, испытали триллионы других цыплят. Это индуктивно доказывает вывод, что индукция не может доказать ни одного вывода!
Однако эта критическая линия недостаточна, чтобы сбросить индуктивизм со счетов. Она действительно иллюстрирует тот факт, что многократно повторенные наблюдения не способны доказать теории, но при этом она полностью упускает (или даже принимает) самое основное неправильное представление, а именно: новые теории можно образовать с помощью индуктивной экстраполяции наблюдений. На самом деле, экстраполировать наблюдения невозможно, пока их не поместят в рамки объяснений. Например, чтобы "вывести" свое ложное предсказание, цыпленок Рассела должен был сначала придумать ложное объяснение поведения фермера. Возможно, фермер испытывал к цыплятам добрые чувства. Придумай он другое объяснение -- что фермер старался откормить цыплят, чтобы потом зарезать, например, -- и поведение было бы "экстраполировано" совсем по-другому. Допустим, однажды фермер начинает приносить цыплятам больше еды, чем раньше. Экстраполяция этого нового ряда наблюдений для предсказания будущего поведения фермера полностью зависит от того, как его объяснить. В соответствии с теорией доброго фермера очевидно, что доброта фермера по отношению к цыплятам увеличилась, и цыплятам теперь совсем нечего переживать. Но в соответствии с теорией откармливания такое поведение -- зловещий признак: очевидно, что смерть близка.
То, что те же самые результаты наблюдений можно "экстраполировать", чтобы дать два диаметрально противоположных предсказания в зависимости от принятого объяснения, причем ни одно из них невозможно доказать, -- не просто случайное ограничение, связанное со средой обитания фермера: это относится ко всем результатам наблюдений, при любых обстоятельствах. Наблюдения не могут играть ни одну роль, которую им приписывает схема индуктивизма, даже в отношении простых предсказаний, не говоря уже о настоящих объяснительных теориях. Надо признаться, что индуктивизм основан на разумной теории роста знания (которое мы получаем из жизненного опыта), и исторически он ассоциировался с освобождением науки от догмы и тирании. Но если мы хотим понять истинную природу знания и его место в структуре реальности, мы должны признать, что индуктивизм абсолютно ложен. Ни одно научное объяснение, а в действительности, и ни одно успешное объяснение любого рода никогда не подходило под описание индуктивистов.
Какова же тогда картина научных рассуждении и открытий? Мы поняли, что индуктивизм и все остальные теории знания, направленные на предсказания, основаны на неправильном представлении. Нам необходима теория знания, нацеленная на объяснение: теория о том, как появляются объяснения и как их доказывают; как, почему и когда нам следует позволить своему восприятию изменить наше мировоззрение. Как только у нас будет такая теория, отдельная теория предсказаний нам больше не понадобится. При наличии объяснения какого-то наблюдаемого явления метод получения предсказаний уже не является загадкой. И если объяснение доказано, то любые предсказания, полученные из этого объяснения, тоже автоматически доказаны.
К счастью, общепринятую теорию научного познания, которая своей современной формулировкой обязана главным образом философу Карлу Попперу (и которая является одной из моих четырех "основных нитей" объяснения структуры реальности), в этом смысле действительно можно считать объяснительной теорией. Она рассматривает науку как процесс решения задач. Индуктивизм рассматривает список наших прошлых наблюдений как некий скелет теории, считая, что вся наука состоит в заполнении пробелов этой теории путем интерполяции и экстраполяции. Решение задач начинается с неадекватной теории -- а не с понятийной "теории", состоящей из прошлых наблюдений. Оно начинается с наших лучших существующих теорий. Когда некоторые из этих теорий кажутся нам неадекватными и мы начинаем нуждаться в новых, это и составляет задачу. Таким образом, в противовес схеме индукции, показанной на рисунке 3.1, научное открытие не должно начинаться с результатов наблюдений. Но оно всегда начинается с задачи. Под "задачей" я понимаю не обязательно практическую трудную ситуацию или источник трудностей. Я имею в виду набор идей, который выглядит неадекватным и который стоит попытаться усовершенствовать. Существующее объяснение может показаться слишком многословным или слишком трудным; оно также может показаться излишне конкретным или нереально амбициозным. Может промелькнуть возможное объединение с другими идеями. Или объяснение, удовлетворительное в одной области, может оказаться несовместимым с таким же удовлетворительным объяснением из другой области. Или, может быть, были удивительные наблюдения, как-то: блуждающие планеты, -- которые существующие теории не могли ни предсказать, ни объяснить.
Последний тип задачи напоминает первый этап схемы индуктивистов, но лишь поверхностно. Неожиданное наблюдение никогда не порождает научное открытие, если только существующие до него теории уже не содержат зачатки задачи. Например, облака блуждают даже больше, чем планеты. Это непредсказуемое блуждание, по-видимому, было известно задолго до того, как открыли планеты. Более того, прогнозы погоды всегда ценили фермеры, моряки и солдаты, так что всегда существовал стимул создать теорию движения облаков. Тем не менее, не метеорология, а астрономия оставила след для современной науки. Результаты наблюдений метеорологии были гораздо более легко доступными, чем результаты наблюдений астрономии, но никто не обращал на них особого внимания и никто не выводил из них теорий относительно холодных фронтов или антициклонов. История науки не была загружена спорами, догмами, ересью, размышлениями и тщательно продуманными теориями о природе облаков и их движения. Почему? Потому что при установившейся объяснительной теории погоды было совершенно ясно, что движение облаков непредсказуемо. Здравый смысл подсказывает, что движение облаков зависит от ветра. Когда они движутся в разных направлениях, разумно предположить, что на разной высоте разный ветер, и это вряд ли возможно предугадать, а потому легко сделать вывод, что объяснять больше нечего. Некоторые люди несомненно переносили этот взгляд на планеты и считали их просто сияющими объектами на небесной сфере, которые на большой высоте разгонял ветер, или, возможно, перемещали ангелы, и большего объяснения не требовалось. Но других это не удовлетворяло: они предполагали, что за блужданием планет стоят более глубокие объяснения. Поэтому они искали такие объяснения и находили их. В разные времена в истории астрономии появлялись то массы необъясненных результатов наблюдений, то лишь крупицы таких свидетельств, а то их и вовсе не было. Но выбирая предмет создания теории, соответствующий собранным наблюдениям конкретного явления, они неизменно должны были бы выбирать облака, а не планеты. Тем не менее, они выбирали планеты и делали это по различным причинам. Некоторые причины зависели от предубеждений относительно того, какой должна быть космология, или от споров древних философов, или от мистической нумерологии. Некоторые основывались на физике того времени, другие -- на математике или геометрии. Некоторые причины оказались объективными, другие -- нет. Но каждая из них означала следующее: кому-то казалось, что существующие объяснения требуют усовершенствования и они должны его получить.
Рис. 3.2. Процесс решения задачи
При решении задачи мы ищем новые или усовершенствованные теории, которые содержат объяснения без недостатков, но сохраняют достоинства существующих теорий (рисунок 3.2). Таким образом, за постановкой задачи (этап 1) следует гипотеза: высказывание новых теорий, изменение или новое толкование старых для решения задачи (этап 2). Затем гипотезы подвергают критике, что позволяет (если критика рациональна) исследовать и сравнить теории, чтобы выбрать ту, которая содержит лучшие объяснения относительно критериев задачи (этап 3). Выдвинутую теорию, не прошедшую испытание критикой, то есть предлагающую худшие объяснения по сравнению с другими теориями, исключают. Заменив одну из первоначально принятых теорий на вновь предложенную (этап 4), мы предварительно считаем, что делаем успехи в решении задачи. Я говорю "предварительно", потому что последующее решение задачи возможно потребует корректировки или замены даже этих новых, на первый взгляд, удовлетворительных теорий, а иногда даже возврата к некоторым, ранее признанным неудовлетворительными. Таким образом, решение, каким бы хорошим оно ни было, еще не конец процесса: это начало процесса решения следующей задачи (этап 5). Это иллюстрирует еще одно ошибочное представление индуктивизма. Задача науки заключается не в том, чтобы найти теорию, которая будет считаться вечной истиной, а в том, чтобы найти лучшую на данный момент теорию и если это возможно, внести поправки во все имеющиеся теории. Научная дискуссия необходима, чтобы убедиться, что данное объяснение -- лучшее из имеющихся. Она ничего не говорит, да и не может сказать, относительно того, выдержит ли это объяснение впоследствии новую критику и сравнение с вновь найденными объяснениями. Хорошее объяснение может дать хорошие предсказания относительно будущего, но ни одно объяснение не способно предугадать содержание или качество своих будущих конкурентов.
То, что я описал до настоящего момента, применимо к решению любых задач независимо от темы рассматриваемого предмета или методов рациональной критики. Решение научных задач всегда содержит конкретный метод рациональной критики -- экспериментальную проверку. Когда две или более конкурирующих теории дают противоположные предсказания результатов эксперимента, этот эксперимент проводят, а теорию или теории, предсказания которых оказались ложными, отвергают. Сама структура научных гипотез направлена на нахождение объяснений, предсказания которых можно проверить экспериментально. В идеале мы всегда ищем решающие экспериментальные проверки -- эксперименты, результат которых, каким бы он ни был, заявит о несостоятельности одной или нескольких конкурирующих теорий. Этот процесс показан на рисунке 3.3. Независимо от того, включала ли постановка задачи наблюдения (этап 1) и были ли конкурирующие теории придуманы только для экспериментальной проверки, именно на этой критической фазе научного открытия (этап 3) экспериментальные проверки играют решающую и определяющую роль. Эта роль состоит в том, чтобы объявить некоторые конкурирующие теории неудовлетворительными, обнаружив, что их объяснения приводят к ложным предсказаниям. Здесь я должен упомянуть об асимметрии, которая очень важна в философии и методологии науки: асимметрии между экспериментальным опровержением и экспериментальным подтверждением. Тогда как неправильное предсказание автоматически переводит лежащее в его основе объяснение в разряд неудовлетворительных, правильное предсказание вообще ничего не говорит об объяснении, лежащем в его основе. Еще хуже неправильные объяснения, дающие правильные предсказания, что должны бы иметь в виду разные любители НЛО, теоретики-конспираторы и псевдоученые (но чего они никогда не делают).
Рис. 3.3. Последовательность научного открытия
Если теорию о наблюдаемых событиях невозможно проверить, то есть ни одно возможное наблюдение ее не исключает, значит она сама не может объяснить, почему эти события происходят именно так, как наблюдается, а не иначе. Например, "ангельскую" теорию движения планет проверить невозможно, потому что независимо от того, как планеты движутся, это движение можно приписать влиянию ангелов; следовательно, теория ангелов не может объяснить конкретное движение планет, которое мы видим, пока его не дополнит теория о том, как движутся ангелы. Именно поэтому в науке есть методологическое правило, которое гласит, что как только теория, которую можно экспериментально проверить, прошла соответствующую проверку, любые другие менее проверяемые теории, конкурирующие с ней и касающиеся того же явления, отвергают сразу же, поскольку их объяснения, несомненно, окажутся хуже. На это правило часто ссылаются как на правило, которое отличает науку от других видов создания знания. Но, принимая то, что наука заключается в объяснениях, мы понимаем, что это правило - действительно особый случай, применимый к решениям любых задач: теории, способные дать более подробные объяснения, автоматически становятся предпочтительными. Эти теории предпочитают по двум причинам. Первая состоит в том, что теория, которая "заметна" своей конкретностью относительно большего числа явлений, открывает себя и своих соперников большему проявлению критики, а следовательно, у нее больше шансов продвинуть процесс решения задачи вперед. Вторая причина просто в том, что если такая теория выдержит критику, она получит еще большее количество объяснений, что и является задачей науки.
Я уже отметил, что даже в науке экспериментальные проверки не составляют большую часть критики. Так происходит потому, что научная критика большей частью направлена не на предсказание теорий, а непосредственно на объяснения, которые лежат в их основе. Проверка предсказаний -- это лишь косвенный способ (хотя при возможности его использования исключительно мощный) проверки объяснений. В главе 1 я привел пример "лечения травой" -теории о том, что, съев килограмм травы, можно вылечиться от обычной простуды. Эту теорию и множество других, ей подобных, легко проверить. Но мы можем критиковать и отбрасывать их, даже не проводя эксперименты, просто на основе того, что они объясняют не больше предшествующих теорий, противоречащих им, но делают новые допущения, которые невозможно объяснить.
Научное открытие редко проходит последовательно все стадии, показанные на рисунке 3.3, с первой попытки. До завершения или даже решения каждого этапа обычно применяют повторяющийся поиск с возвратом, поскольку на каждом этапе может возникнуть задача, для решения которой необходимо пройти все пять этапов вспомогательного процесса решения задач. Это применимо даже к этапу 1, поскольку первоначальную задачу нельзя назвать непреложной. Если мы не можем придумать хорошие варианты решения, мы можем вернуться на первый этап и попытаться сформулировать задачу иначе, а возможно, и выбрать другую задачу. На самом деле, кажущаяся нерешаемость -- только одна из множества причин, почему зачастую мы хотим изменить задачи, которые решаем. Некоторые варианты задачи несомненно более интересны или в большей степени подходят другим задачам; другие -- лучше сформулированы; третьи кажутся потенциально более эффективными или более насущными и т.д. Часто вопрос о том, в чем точно заключается задача и какие качества должны быть присущи "хорошему" объяснению, подвергается такой же критике и тем же гипотезам, что и пробные решения.
Точно также, если критика на этапе 3 не выберет одну из конкурирующих теорий, мы попытаемся изобрести новые методы критики. Если и это не поможет, мы можем вернуться на этап 2 и попытаться уточнить предлагаемые нами решения (и существующие теории) так, чтобы извлечь из них больше объяснений и предсказаний и облегчить поиск их недостатков. Мы также можем вновь вернуться к этапу 1 и попытаться найти лучшие критерии объяснений. И так далее.
Существует не только постоянный возврат, многие подзадачи остаются действующими одновременно, и к ним приходится обращаться по мере возможности. И лишь когда открытие сделано, четкую его последовательность можно представить так, как показано на рисунке 3.3. Эта последовательность может начаться с самого последнего и наилучшего варианта постановки задачи; затем она может показать, каким образом некоторые из отвергнутых теорий не выдержали критики; представить победившую теорию и сказать, почему она выдержала критику; объяснить, как обойтись без вытесненной теории; и, наконец, указать несколько новых задач, которые создает или предусматривает это открытие.
В процессе решения задачи мы имеем дело с огромным неоднородным набором идей, теорий и критериев, представленных в разных конкурирующих между собой вариантах. Существует непрерывная смена теорий по мере того, как они изменяются или их вытесняют новые теории. Таким образом, все теории подвергаются изменению или отбору в соответствии с критериями, которые тоже подвергаются изменению или отбору. Весь процесс напоминает биологическую эволюцию. Задача подобна экологической нише, а теория -- гену или виду, который проверяют на жизнеспособность в этой нише. Подобно генетическим мутациям постоянно возникают новые варианты теорий, и менее удачные варианты отмирают, когда им на смену приходят более удачные. "Удача" -- это способность выживать под постоянным избирательным давлением -- критикой, -властвующим в этой нише, причем ее критерии частично зависят от физических характеристик ниши, частично от качеств, присущих другим генам и видам (т.е. другим идеям), которые уже там присутствуют. Новое мировоззрение, которое неявно может присутствовать в теории, решающей задачу, и отличительные черты нового вида, занимающего нишу, -- исходящие свойства задачи или ниши. Другим словами, процесс получения решений изначально сложен. Не существует простого способа открыть истинную природу планет, задаваясь, скажем, критикой теории небесной сферы и некоторыми дополнительными наблюдениями, так же, как не существует простого способа составить ДНК коалы, опираясь на свойства эвкалиптов. Эволюция или метод проб и ошибок -- особенно сконцентрированная, целенаправленная форма этого метода, называемая научным открытием, -единственный способ осуществить это.
Именно по этой причине Поппер назвал свою теорию о том, что знание может увеличиться только через гипотезы и опровержения, как показано на рисунке 3.3, эволюционной эпистемологией. Это важное объединяющее понимание. Мы увидим, что между этими фундаментальными теориями существуют и другие связи. Но я не хочу преувеличивать сходство научного открытия и биологической эволюции, поскольку между ними существуют и значительные отличия. Одно из отличий заключается в том, что в биологии вариации (мутации) происходят беспорядочно, слепо и бесцельно, тогда как при решении задач создание новых гипотез -- процесс сам по себе комплексный, основанный на знаниях и движимый намерениями людей, в нем заинтересованных. Но, может быть, даже более важное отличие заключается в отсутствии биологического эквивалента аргумента. Все гипотезы необходимо проверять экспериментально, что является одной из причин того, что биологическая эволюция протекает в астрономическое число раз более медленно и менее эффективно. Тем не менее, между этими двумя процессами существует не просто аналогия, а более глубокая связь: они входят в число тесно связанных между собой "основных нитей" объяснения структуры реальности.
Как в науке, так и в биологической эволюции эволюционный успех зависит от возникновения и выживания объективного знания, которое в биологии называется адаптацией. То есть способность теории или гена выжить в нише -не бессистемная функция его структуры, она зависит от того, достаточно ли истинная и полезная информация о нише явно или неявно закодирована там. К этому я вернусь в главе 8.
Теперь становится понятнее, что оправдывает те выводы, которые мы делаем из наблюдений. Мы никогда не делаем выводов из одних наблюдений, но наблюдения могут сыграть значительную роль в процессе доказательства, показывая недостатки некоторых конкурирующих объяснений. Мы выбираем научную теорию, потому что аргументы (только некоторые из которых зависят от наблюдений) убедили нас (на данный момент), что объяснения, предлагаемые всеми остальными конкурирующими теориями менее точны, менее обширны или глубоки.
Давайте сравним рисунки 3.1 и 3.3. Посмотрите, насколько отличаются эти две концепции научного процесса. Индуктивизм основывается на наблюдениях и предсказаниях, тогда как наука в действительности основывается на задачах и объяснениях. Индуктивизм предполагает, что теории каким-то образом извлекают или получают из наблюдений, или доказывают с помощью наблюдений, тогда как в действительности теории начинаются с недоказанных гипотез, возникших в чьем-то разуме и, как правило, предшествующих наблюдениям, исключающим конкурирующие теории. Индуктивизм ищет доказательства предсказаний как вероятных будущих событий. Процесс решения задач доказывает объяснение, которое превосходит все остальные имеющиеся на данный момент объяснения. Индуктивизм -- опасный источник повторяющихся ошибок разного рода потому что на первый взгляд, он весьма правдоподобен. Но это не так.
Успешно решая задачу, научную или любую другую, в конечном итоге мы получаем набор теорий, которые предпочитаем начальным теориям несмотря на то, что они снова содержат задачи. Следовательно, новые качества, которые будут присущи новым теориям; зависят от того, что мы посчитаем недостатками наших первоначальных теорий, то есть от того, в чем заключалась задача. Наука характеризуется как своими задачами, так и своими методами. Астрологи, решающие задачу составления более интригующих гороскопов без риска быть уличенными в неправоте, вряд ли создали много того, что заслуживает названия научного знания, даже если они использовали настоящие научные методы (например, исследование рынка) и сами в достаточной степени удовлетворены найденным решением. Задача настоящей науки всегда заключается в том, чтобы понять какой-то аспект структуры реальности, изыскивая объяснения, настолько обширные и глубокие, истинные и точные, насколько это возможно.
Когда мы считаем, что решили задачу, мы естественно принимаем новый набор теорий вместо старого. Именно поэтому наука, если ее рассматривать как ищущую объяснений и решающую задачи, не ставит "задачи индукции". И нет никакого секрета в том, почему у нас должно появиться непреодолимое желание экспериментально принять объяснение, превосходящее все объяснения, которые мы можем придумать.
ТЕРМИНОЛОГИЯ
Солипсизм -- теория о том, что существует только один разум, а то, что кажется внешней реальностью, -- не более чем сон этого разума.
Индуктивный анализ моего обсуждения теней должен тогда выглядеть примерно следующим образом: "Мы проводим ряд наблюдений теней и видим явление интерференции (этап 1). Результаты соответствуют тому, что следовало бы ожидать, если бы существовали параллельные вселенные, определенным образом воздействующие друг на друга. Но сначала никто этого не замечает. В конечном итоге, (этап 2) кто-то делает обобщение, что интерференция всегда будет иметь место при данных условиях, а следовательно, путем индукции выводит теорию, что за это ответственны параллельные вселенные. С каждым последующим наблюдением интерференции (этап 3) мы немного больше убеждаемся в справедливости этой теории. После достаточно большого количества таких наблюдений и при условии, что ни одно из них не противоречит теории, мы делаем вывод (этап 4), что эта теория истинна. Хотя мы никогда не можем быть уверены абсолютно, мы убеждены настолько, что для практических целей этого достаточно".
Трудно определить, где начать критиковать индуктивное представление о науке: оно настолько глубоко ложно, ложно по-разному. Возможно, самый большой недостаток, с моей точки зрения, -- это чистой воды вывод, не соответствующий посылкам относительно того, что обобщенное предсказание равносильно новой теории. Подобно всем научным теориям, разным по глубине, теория существования параллельных вселенных просто не имеет формы, в которую ее можно облечь, исходя из наблюдений. Разве мы наблюдали сначала одну вселенную, потом вторую и третью, а потом сделали вывод, что существуют триллионы вселенных? Разве обобщение относительно того, что планеты "блуждают" по небу, создавая одну, а не другую картину, было эквивалентно теории о том, что планеты -- это миры, вращающиеся по орбите вокруг Солнца и что Земля -- один из них? Также не является истиной то, что повторение наших наблюдений -- это способ убедиться в справедливости научных теорий. Как я уже сказал, теории -- это объяснения, а не просто предсказания. Если предложенное объяснение ряда наблюдений не принято, то вряд ли полезно продолжать вести наблюдения. Еще меньше это способно помочь нам создать удовлетворительное объяснение, если мы не можем придумать вообще никакого.
Более того, даже простые предсказания нельзя доказать с помощью результатов наблюдений, как показал в своей истории о цыпленке Бертран Рассел. (Во избежание возможных недоразумений позвольте мне подчеркнуть, что это метафорический, антропоморфный цыпленок, представляющий собой человека, который пытается понять регулярности вселенной). Цыпленок заметил, что фермер каждый день приходит, чтобы накормить его. Это говорило о том, что фермер будет продолжать каждый день приносить еду. Индуктивисты полагают, что цыпленок "экстраполировал" свои наблюдения в теорию, и каждый раз, когда его кормят, эта теория получает все больше доказательств. Затем однажды пришел фермер и свернул цыпленку шею. Разочарование, которое испытал цыпленок Рассела, испытали триллионы других цыплят. Это индуктивно доказывает вывод, что индукция не может доказать ни одного вывода!
Однако эта критическая линия недостаточна, чтобы сбросить индуктивизм со счетов. Она действительно иллюстрирует тот факт, что многократно повторенные наблюдения не способны доказать теории, но при этом она полностью упускает (или даже принимает) самое основное неправильное представление, а именно: новые теории можно образовать с помощью индуктивной экстраполяции наблюдений. На самом деле, экстраполировать наблюдения невозможно, пока их не поместят в рамки объяснений. Например, чтобы "вывести" свое ложное предсказание, цыпленок Рассела должен был сначала придумать ложное объяснение поведения фермера. Возможно, фермер испытывал к цыплятам добрые чувства. Придумай он другое объяснение -- что фермер старался откормить цыплят, чтобы потом зарезать, например, -- и поведение было бы "экстраполировано" совсем по-другому. Допустим, однажды фермер начинает приносить цыплятам больше еды, чем раньше. Экстраполяция этого нового ряда наблюдений для предсказания будущего поведения фермера полностью зависит от того, как его объяснить. В соответствии с теорией доброго фермера очевидно, что доброта фермера по отношению к цыплятам увеличилась, и цыплятам теперь совсем нечего переживать. Но в соответствии с теорией откармливания такое поведение -- зловещий признак: очевидно, что смерть близка.
То, что те же самые результаты наблюдений можно "экстраполировать", чтобы дать два диаметрально противоположных предсказания в зависимости от принятого объяснения, причем ни одно из них невозможно доказать, -- не просто случайное ограничение, связанное со средой обитания фермера: это относится ко всем результатам наблюдений, при любых обстоятельствах. Наблюдения не могут играть ни одну роль, которую им приписывает схема индуктивизма, даже в отношении простых предсказаний, не говоря уже о настоящих объяснительных теориях. Надо признаться, что индуктивизм основан на разумной теории роста знания (которое мы получаем из жизненного опыта), и исторически он ассоциировался с освобождением науки от догмы и тирании. Но если мы хотим понять истинную природу знания и его место в структуре реальности, мы должны признать, что индуктивизм абсолютно ложен. Ни одно научное объяснение, а в действительности, и ни одно успешное объяснение любого рода никогда не подходило под описание индуктивистов.
Какова же тогда картина научных рассуждении и открытий? Мы поняли, что индуктивизм и все остальные теории знания, направленные на предсказания, основаны на неправильном представлении. Нам необходима теория знания, нацеленная на объяснение: теория о том, как появляются объяснения и как их доказывают; как, почему и когда нам следует позволить своему восприятию изменить наше мировоззрение. Как только у нас будет такая теория, отдельная теория предсказаний нам больше не понадобится. При наличии объяснения какого-то наблюдаемого явления метод получения предсказаний уже не является загадкой. И если объяснение доказано, то любые предсказания, полученные из этого объяснения, тоже автоматически доказаны.
К счастью, общепринятую теорию научного познания, которая своей современной формулировкой обязана главным образом философу Карлу Попперу (и которая является одной из моих четырех "основных нитей" объяснения структуры реальности), в этом смысле действительно можно считать объяснительной теорией. Она рассматривает науку как процесс решения задач. Индуктивизм рассматривает список наших прошлых наблюдений как некий скелет теории, считая, что вся наука состоит в заполнении пробелов этой теории путем интерполяции и экстраполяции. Решение задач начинается с неадекватной теории -- а не с понятийной "теории", состоящей из прошлых наблюдений. Оно начинается с наших лучших существующих теорий. Когда некоторые из этих теорий кажутся нам неадекватными и мы начинаем нуждаться в новых, это и составляет задачу. Таким образом, в противовес схеме индукции, показанной на рисунке 3.1, научное открытие не должно начинаться с результатов наблюдений. Но оно всегда начинается с задачи. Под "задачей" я понимаю не обязательно практическую трудную ситуацию или источник трудностей. Я имею в виду набор идей, который выглядит неадекватным и который стоит попытаться усовершенствовать. Существующее объяснение может показаться слишком многословным или слишком трудным; оно также может показаться излишне конкретным или нереально амбициозным. Может промелькнуть возможное объединение с другими идеями. Или объяснение, удовлетворительное в одной области, может оказаться несовместимым с таким же удовлетворительным объяснением из другой области. Или, может быть, были удивительные наблюдения, как-то: блуждающие планеты, -- которые существующие теории не могли ни предсказать, ни объяснить.
Последний тип задачи напоминает первый этап схемы индуктивистов, но лишь поверхностно. Неожиданное наблюдение никогда не порождает научное открытие, если только существующие до него теории уже не содержат зачатки задачи. Например, облака блуждают даже больше, чем планеты. Это непредсказуемое блуждание, по-видимому, было известно задолго до того, как открыли планеты. Более того, прогнозы погоды всегда ценили фермеры, моряки и солдаты, так что всегда существовал стимул создать теорию движения облаков. Тем не менее, не метеорология, а астрономия оставила след для современной науки. Результаты наблюдений метеорологии были гораздо более легко доступными, чем результаты наблюдений астрономии, но никто не обращал на них особого внимания и никто не выводил из них теорий относительно холодных фронтов или антициклонов. История науки не была загружена спорами, догмами, ересью, размышлениями и тщательно продуманными теориями о природе облаков и их движения. Почему? Потому что при установившейся объяснительной теории погоды было совершенно ясно, что движение облаков непредсказуемо. Здравый смысл подсказывает, что движение облаков зависит от ветра. Когда они движутся в разных направлениях, разумно предположить, что на разной высоте разный ветер, и это вряд ли возможно предугадать, а потому легко сделать вывод, что объяснять больше нечего. Некоторые люди несомненно переносили этот взгляд на планеты и считали их просто сияющими объектами на небесной сфере, которые на большой высоте разгонял ветер, или, возможно, перемещали ангелы, и большего объяснения не требовалось. Но других это не удовлетворяло: они предполагали, что за блужданием планет стоят более глубокие объяснения. Поэтому они искали такие объяснения и находили их. В разные времена в истории астрономии появлялись то массы необъясненных результатов наблюдений, то лишь крупицы таких свидетельств, а то их и вовсе не было. Но выбирая предмет создания теории, соответствующий собранным наблюдениям конкретного явления, они неизменно должны были бы выбирать облака, а не планеты. Тем не менее, они выбирали планеты и делали это по различным причинам. Некоторые причины зависели от предубеждений относительно того, какой должна быть космология, или от споров древних философов, или от мистической нумерологии. Некоторые основывались на физике того времени, другие -- на математике или геометрии. Некоторые причины оказались объективными, другие -- нет. Но каждая из них означала следующее: кому-то казалось, что существующие объяснения требуют усовершенствования и они должны его получить.
Рис. 3.2. Процесс решения задачи
При решении задачи мы ищем новые или усовершенствованные теории, которые содержат объяснения без недостатков, но сохраняют достоинства существующих теорий (рисунок 3.2). Таким образом, за постановкой задачи (этап 1) следует гипотеза: высказывание новых теорий, изменение или новое толкование старых для решения задачи (этап 2). Затем гипотезы подвергают критике, что позволяет (если критика рациональна) исследовать и сравнить теории, чтобы выбрать ту, которая содержит лучшие объяснения относительно критериев задачи (этап 3). Выдвинутую теорию, не прошедшую испытание критикой, то есть предлагающую худшие объяснения по сравнению с другими теориями, исключают. Заменив одну из первоначально принятых теорий на вновь предложенную (этап 4), мы предварительно считаем, что делаем успехи в решении задачи. Я говорю "предварительно", потому что последующее решение задачи возможно потребует корректировки или замены даже этих новых, на первый взгляд, удовлетворительных теорий, а иногда даже возврата к некоторым, ранее признанным неудовлетворительными. Таким образом, решение, каким бы хорошим оно ни было, еще не конец процесса: это начало процесса решения следующей задачи (этап 5). Это иллюстрирует еще одно ошибочное представление индуктивизма. Задача науки заключается не в том, чтобы найти теорию, которая будет считаться вечной истиной, а в том, чтобы найти лучшую на данный момент теорию и если это возможно, внести поправки во все имеющиеся теории. Научная дискуссия необходима, чтобы убедиться, что данное объяснение -- лучшее из имеющихся. Она ничего не говорит, да и не может сказать, относительно того, выдержит ли это объяснение впоследствии новую критику и сравнение с вновь найденными объяснениями. Хорошее объяснение может дать хорошие предсказания относительно будущего, но ни одно объяснение не способно предугадать содержание или качество своих будущих конкурентов.
То, что я описал до настоящего момента, применимо к решению любых задач независимо от темы рассматриваемого предмета или методов рациональной критики. Решение научных задач всегда содержит конкретный метод рациональной критики -- экспериментальную проверку. Когда две или более конкурирующих теории дают противоположные предсказания результатов эксперимента, этот эксперимент проводят, а теорию или теории, предсказания которых оказались ложными, отвергают. Сама структура научных гипотез направлена на нахождение объяснений, предсказания которых можно проверить экспериментально. В идеале мы всегда ищем решающие экспериментальные проверки -- эксперименты, результат которых, каким бы он ни был, заявит о несостоятельности одной или нескольких конкурирующих теорий. Этот процесс показан на рисунке 3.3. Независимо от того, включала ли постановка задачи наблюдения (этап 1) и были ли конкурирующие теории придуманы только для экспериментальной проверки, именно на этой критической фазе научного открытия (этап 3) экспериментальные проверки играют решающую и определяющую роль. Эта роль состоит в том, чтобы объявить некоторые конкурирующие теории неудовлетворительными, обнаружив, что их объяснения приводят к ложным предсказаниям. Здесь я должен упомянуть об асимметрии, которая очень важна в философии и методологии науки: асимметрии между экспериментальным опровержением и экспериментальным подтверждением. Тогда как неправильное предсказание автоматически переводит лежащее в его основе объяснение в разряд неудовлетворительных, правильное предсказание вообще ничего не говорит об объяснении, лежащем в его основе. Еще хуже неправильные объяснения, дающие правильные предсказания, что должны бы иметь в виду разные любители НЛО, теоретики-конспираторы и псевдоученые (но чего они никогда не делают).
Рис. 3.3. Последовательность научного открытия
Если теорию о наблюдаемых событиях невозможно проверить, то есть ни одно возможное наблюдение ее не исключает, значит она сама не может объяснить, почему эти события происходят именно так, как наблюдается, а не иначе. Например, "ангельскую" теорию движения планет проверить невозможно, потому что независимо от того, как планеты движутся, это движение можно приписать влиянию ангелов; следовательно, теория ангелов не может объяснить конкретное движение планет, которое мы видим, пока его не дополнит теория о том, как движутся ангелы. Именно поэтому в науке есть методологическое правило, которое гласит, что как только теория, которую можно экспериментально проверить, прошла соответствующую проверку, любые другие менее проверяемые теории, конкурирующие с ней и касающиеся того же явления, отвергают сразу же, поскольку их объяснения, несомненно, окажутся хуже. На это правило часто ссылаются как на правило, которое отличает науку от других видов создания знания. Но, принимая то, что наука заключается в объяснениях, мы понимаем, что это правило - действительно особый случай, применимый к решениям любых задач: теории, способные дать более подробные объяснения, автоматически становятся предпочтительными. Эти теории предпочитают по двум причинам. Первая состоит в том, что теория, которая "заметна" своей конкретностью относительно большего числа явлений, открывает себя и своих соперников большему проявлению критики, а следовательно, у нее больше шансов продвинуть процесс решения задачи вперед. Вторая причина просто в том, что если такая теория выдержит критику, она получит еще большее количество объяснений, что и является задачей науки.
Я уже отметил, что даже в науке экспериментальные проверки не составляют большую часть критики. Так происходит потому, что научная критика большей частью направлена не на предсказание теорий, а непосредственно на объяснения, которые лежат в их основе. Проверка предсказаний -- это лишь косвенный способ (хотя при возможности его использования исключительно мощный) проверки объяснений. В главе 1 я привел пример "лечения травой" -теории о том, что, съев килограмм травы, можно вылечиться от обычной простуды. Эту теорию и множество других, ей подобных, легко проверить. Но мы можем критиковать и отбрасывать их, даже не проводя эксперименты, просто на основе того, что они объясняют не больше предшествующих теорий, противоречащих им, но делают новые допущения, которые невозможно объяснить.
Научное открытие редко проходит последовательно все стадии, показанные на рисунке 3.3, с первой попытки. До завершения или даже решения каждого этапа обычно применяют повторяющийся поиск с возвратом, поскольку на каждом этапе может возникнуть задача, для решения которой необходимо пройти все пять этапов вспомогательного процесса решения задач. Это применимо даже к этапу 1, поскольку первоначальную задачу нельзя назвать непреложной. Если мы не можем придумать хорошие варианты решения, мы можем вернуться на первый этап и попытаться сформулировать задачу иначе, а возможно, и выбрать другую задачу. На самом деле, кажущаяся нерешаемость -- только одна из множества причин, почему зачастую мы хотим изменить задачи, которые решаем. Некоторые варианты задачи несомненно более интересны или в большей степени подходят другим задачам; другие -- лучше сформулированы; третьи кажутся потенциально более эффективными или более насущными и т.д. Часто вопрос о том, в чем точно заключается задача и какие качества должны быть присущи "хорошему" объяснению, подвергается такой же критике и тем же гипотезам, что и пробные решения.
Точно также, если критика на этапе 3 не выберет одну из конкурирующих теорий, мы попытаемся изобрести новые методы критики. Если и это не поможет, мы можем вернуться на этап 2 и попытаться уточнить предлагаемые нами решения (и существующие теории) так, чтобы извлечь из них больше объяснений и предсказаний и облегчить поиск их недостатков. Мы также можем вновь вернуться к этапу 1 и попытаться найти лучшие критерии объяснений. И так далее.
Существует не только постоянный возврат, многие подзадачи остаются действующими одновременно, и к ним приходится обращаться по мере возможности. И лишь когда открытие сделано, четкую его последовательность можно представить так, как показано на рисунке 3.3. Эта последовательность может начаться с самого последнего и наилучшего варианта постановки задачи; затем она может показать, каким образом некоторые из отвергнутых теорий не выдержали критики; представить победившую теорию и сказать, почему она выдержала критику; объяснить, как обойтись без вытесненной теории; и, наконец, указать несколько новых задач, которые создает или предусматривает это открытие.
В процессе решения задачи мы имеем дело с огромным неоднородным набором идей, теорий и критериев, представленных в разных конкурирующих между собой вариантах. Существует непрерывная смена теорий по мере того, как они изменяются или их вытесняют новые теории. Таким образом, все теории подвергаются изменению или отбору в соответствии с критериями, которые тоже подвергаются изменению или отбору. Весь процесс напоминает биологическую эволюцию. Задача подобна экологической нише, а теория -- гену или виду, который проверяют на жизнеспособность в этой нише. Подобно генетическим мутациям постоянно возникают новые варианты теорий, и менее удачные варианты отмирают, когда им на смену приходят более удачные. "Удача" -- это способность выживать под постоянным избирательным давлением -- критикой, -властвующим в этой нише, причем ее критерии частично зависят от физических характеристик ниши, частично от качеств, присущих другим генам и видам (т.е. другим идеям), которые уже там присутствуют. Новое мировоззрение, которое неявно может присутствовать в теории, решающей задачу, и отличительные черты нового вида, занимающего нишу, -- исходящие свойства задачи или ниши. Другим словами, процесс получения решений изначально сложен. Не существует простого способа открыть истинную природу планет, задаваясь, скажем, критикой теории небесной сферы и некоторыми дополнительными наблюдениями, так же, как не существует простого способа составить ДНК коалы, опираясь на свойства эвкалиптов. Эволюция или метод проб и ошибок -- особенно сконцентрированная, целенаправленная форма этого метода, называемая научным открытием, -единственный способ осуществить это.
Именно по этой причине Поппер назвал свою теорию о том, что знание может увеличиться только через гипотезы и опровержения, как показано на рисунке 3.3, эволюционной эпистемологией. Это важное объединяющее понимание. Мы увидим, что между этими фундаментальными теориями существуют и другие связи. Но я не хочу преувеличивать сходство научного открытия и биологической эволюции, поскольку между ними существуют и значительные отличия. Одно из отличий заключается в том, что в биологии вариации (мутации) происходят беспорядочно, слепо и бесцельно, тогда как при решении задач создание новых гипотез -- процесс сам по себе комплексный, основанный на знаниях и движимый намерениями людей, в нем заинтересованных. Но, может быть, даже более важное отличие заключается в отсутствии биологического эквивалента аргумента. Все гипотезы необходимо проверять экспериментально, что является одной из причин того, что биологическая эволюция протекает в астрономическое число раз более медленно и менее эффективно. Тем не менее, между этими двумя процессами существует не просто аналогия, а более глубокая связь: они входят в число тесно связанных между собой "основных нитей" объяснения структуры реальности.
Как в науке, так и в биологической эволюции эволюционный успех зависит от возникновения и выживания объективного знания, которое в биологии называется адаптацией. То есть способность теории или гена выжить в нише -не бессистемная функция его структуры, она зависит от того, достаточно ли истинная и полезная информация о нише явно или неявно закодирована там. К этому я вернусь в главе 8.
Теперь становится понятнее, что оправдывает те выводы, которые мы делаем из наблюдений. Мы никогда не делаем выводов из одних наблюдений, но наблюдения могут сыграть значительную роль в процессе доказательства, показывая недостатки некоторых конкурирующих объяснений. Мы выбираем научную теорию, потому что аргументы (только некоторые из которых зависят от наблюдений) убедили нас (на данный момент), что объяснения, предлагаемые всеми остальными конкурирующими теориями менее точны, менее обширны или глубоки.
Давайте сравним рисунки 3.1 и 3.3. Посмотрите, насколько отличаются эти две концепции научного процесса. Индуктивизм основывается на наблюдениях и предсказаниях, тогда как наука в действительности основывается на задачах и объяснениях. Индуктивизм предполагает, что теории каким-то образом извлекают или получают из наблюдений, или доказывают с помощью наблюдений, тогда как в действительности теории начинаются с недоказанных гипотез, возникших в чьем-то разуме и, как правило, предшествующих наблюдениям, исключающим конкурирующие теории. Индуктивизм ищет доказательства предсказаний как вероятных будущих событий. Процесс решения задач доказывает объяснение, которое превосходит все остальные имеющиеся на данный момент объяснения. Индуктивизм -- опасный источник повторяющихся ошибок разного рода потому что на первый взгляд, он весьма правдоподобен. Но это не так.
Успешно решая задачу, научную или любую другую, в конечном итоге мы получаем набор теорий, которые предпочитаем начальным теориям несмотря на то, что они снова содержат задачи. Следовательно, новые качества, которые будут присущи новым теориям; зависят от того, что мы посчитаем недостатками наших первоначальных теорий, то есть от того, в чем заключалась задача. Наука характеризуется как своими задачами, так и своими методами. Астрологи, решающие задачу составления более интригующих гороскопов без риска быть уличенными в неправоте, вряд ли создали много того, что заслуживает названия научного знания, даже если они использовали настоящие научные методы (например, исследование рынка) и сами в достаточной степени удовлетворены найденным решением. Задача настоящей науки всегда заключается в том, чтобы понять какой-то аспект структуры реальности, изыскивая объяснения, настолько обширные и глубокие, истинные и точные, насколько это возможно.
Когда мы считаем, что решили задачу, мы естественно принимаем новый набор теорий вместо старого. Именно поэтому наука, если ее рассматривать как ищущую объяснений и решающую задачи, не ставит "задачи индукции". И нет никакого секрета в том, почему у нас должно появиться непреодолимое желание экспериментально принять объяснение, превосходящее все объяснения, которые мы можем придумать.
ТЕРМИНОЛОГИЯ
Солипсизм -- теория о том, что существует только один разум, а то, что кажется внешней реальностью, -- не более чем сон этого разума.