[userpic]

Метамета: требования к моделям (теориям). Долой инструментализм!

ailev в Openmeta (оригинал в ЖЖ)

Metapractice
Магия появления моделиста
  9. Магия появления моделиста metanymous
    ... metanymous
Openmeta
Мооделирование
  Мооделирование metanymous
  Мооделирование metanymous
Ранжированный список тем опенметы
  Ранжированный список тем опенметы metanymous
Старая новая парадигма: поиск наименьших личностных усилий
  Старая новая парадигма: поиск наименьших личностных усилий ailev
    ТКП anglerhood
Предварительная опись выявленных моделей ОпенМеты
  Предварительная опись выявленных моделей ОпенМеты metanymous
    ПравилоТКП и ПервичноеМоделирование metanymous
Переписка <lj user="metaphil"> и <lj user="ailev"> -- 8 сентября 2003. Метафизика в ассортименте
  Переписка <lj user="metaphil"> и <lj user="ailev"> -- 8 сентября 2003. Метафизика в ассортименте ailev
    ИнтерфейсСубстратаАлисыДляБоба и ИнтерфейсБобаДляСе metanymous
До дальнейшего разбирательства мы вполне можем считать модели и теории синонимами -- понимая, что теории являются некоторыми специфичными моделями, отражающими интересующие нас стороны реальности. Информационные модели и теории -- это про одно и то же. Мы не отрицаем, что OpenMeta занимается созданием Третьего кода -- созданием некоторой метамодели для моделей человеческого exellence. Но занимаемся мы тут наукой -- Третий код является некоторой научной теорией, полезность которой определяется не только тем, что он "верно" отражает некоторые стороны реальности (то есть отмоделированные в его терминах модели человеческого exellence действительно отражают этот exellence). Мы накладываем дополнительное требование: Третий код должен быть хорошей научной теорией. И возникает проблема: как нам отличить хорошие научные теории от плохих? Как нам не впасть в распространенные ошибки, в которые попадали ученые тысячи лет?
Для помощи в этом трудном деле я помещу тут несколько цитат из первой главы книжки Дэвида Дойча "Структура реальности" (для тех, кто не любит Дойча как физика, или смущает, что он приводит примеры в основном из физики: предложите свои книжки для того же самого -- я просто взял книжку, в кторой более-менее компактно изложены основы современной эпистемологии).
Для начала -- почему предсказательная сила теории менее важна, чем объяснительная (инструментализм), ибо вопрос о "предсказательности" наших моделей поднимается снова и снова:

Помню, когда я был еще ребенком, мне говорили, что в древние времена очень образованный человек мог знать все, что было известно. Кроме того, мне говорили, что в наше время известно так много, что ни один человек не в состоянии изучить больше крошечной частички этого знания даже за всю свою жизнь. Последнее удивляло и разочаровывало меня. Я просто отказывался в это поверить. Вместе с тем, я не знал, как оправдать свое неверие. Но такое положение вещей меня определенно не устраивало, и я завидовал древним ученым.
Не то чтобы я хотел заучить все факты, перечисленные в мировых энциклопедиях: напротив, я ненавидел зубрежку. Не таким способом я надеялся получить возможность узнать все, что только было известно. Даже если бы мне сказали, что ежедневно появляется столько публикаций, сколько человек не сможет прочитать и за целую жизнь, или, что науке известно 600000 видов жуков, это не разочаровало бы меня. Я не горел желанием проследить за полетом каждого воробья. Более того, я никогда не считал, что древний ученый, который, как предполагалось, знал все, что было известно, стал бы занимать себя чем-то подобным. Я иначе представлял себе то, что следует считать известным. Под "известным" я подразумевал понятым.
Сама мысль о том, что один человек в состоянии понять все, что понято, может показаться фантастической, однако фантастики в ней куда меньше, чем в мысли о том, что один человек сможет запомнить все известные факты. К примеру, никто не сможет запомнить все известные результаты научных наблюдений даже в такой узкой области, как изучение движения планет, но многие астрономы понимают это движение настолько полно, насколько оно понято. Это становится возможным, потому что понимание зависит не от знания множества фактов как таковых, а от построения правильных концепций, объяснений и теорий. Одна сравнительно простая и понятная теория может охватить бесконечно много неудобоваримых фактов. Лучшей теорией планетарного движения является общая теория относительности Эйнштейна, которая в самом начале двадцатого века вытеснила теории гравитации и движения Ньютона.
Теория Эйнштейна точно предсказывает не только принцип движения планет, но и любое другое влияние гравитации, причем точность этого предсказания соответствует нашим самым точным измерениям. Дело в том, что, когда теория предсказывает что-либо "в принципе", это означает, что предсказание логически истекает из теории, даже если на практике для получения некоторых таких предсказаний необходимо произвести больше вычислений, чем мы способны осуществить технологически или физически в той вселенной, которую мы себе представляем.
Способность предсказывать или описывать что-либо, даже достаточно точно, совсем не равноценна пониманию этого. В физике предсказания и описания часто выражаются в виде математических формул. Допустим, что я запомнил формулу, из которой при наличии времени и желания мог бы вычислить любое положение планет, которое когда-либо было записано в архивах астрономов. Что же я в этом случае выиграл бы по сравнению с непосредственным заучиванием архивов? Формулу проще запомнить, ну а дальше: посмотреть число в архивах может быть даже удобнее, чем вычислить его из формулы. Истинное преимущество формулы в том, что ее можно использовать в бесконечном множестве случаев помимо архивных данных, например, для предсказания результатов будущих наблюдений. С помощью формулы можно также получить более точное историческое положение планет, потому что архивные данные содержат ошибки наблюдений. Однако даже несмотря на то, что формула суммирует бесконечно большее количество фактов по сравнению с архивами, знать ее -- не значит понимать движение планет. Факты невозможно понять, попросту собрав их в формулу, так же как нельзя понять их, просто записав или запомнив. Факты можно понять только после объяснения. К счастью, наши лучшие теории наряду с точными предсказаниями содержат глубокие объяснения. Например, общая теория относительности объясняет гравитацию на основе новой четырехмерной геометрии искривленного пространства и времени. Она точно объясняет, каким образом эта геометрия воздействует на материю и подвергается воздействию материи. В этом объяснении и заключается полное содержание теории; а предсказания относительно движения планет -- это всего лишь некоторые умозаключения, которые мы можем сделать из объяснения.
Общая теория относительности так важна не потому, что она может чуть более точно предсказать движение планет, чем теория Ньютона, а потому, что она открывает и объясняет такие аспекты действительности, как искривление пространства и времени, о которых ранее не подозревали. Это типично для научного объяснения. Научные теории объясняют объекты и явления в нашей жизни на основе скрытой действительности, которую мы непосредственно не ощущаем. Тем не менее, способность теории объяснить то, что мы ощущаем, -- не самое ценное ее качество. Самое ценное ее качество заключается в том, что она объясняет саму структуру реальности. Как мы увидим, одно из самых ценных, значимых и полезных качеств человеческой мысли -- ее способность открывать и объяснять структуру реальности.
Однако некоторые философы, и даже ученые, недооценивают роль объяснения в науке. Для них основная цель научной теории заключается не в объяснении чего-либо, а в предсказании результатов экспериментов: все содержание теории заключено в формуле предсказания. Они считают, что теория может дать своим предсказаниям любое не противоречащее ей объяснение, а может и вовсе не давать такового до тех пор, пока ее предсказания верны. Такой взгляд называется инструментализмом (поскольку в этом случае теория -- всего лишь "инструмент" для предсказания). Саму мысль о том, что наука может помочь нам понять скрытую реальность, объясняющую наши наблюдения, инструменталисты считают ложной и тщеславной. Они не понимают, каким образом то, о чем говорит научная теория помимо предсказания результатов экспериментов, может быть чем-то большим, чем пустые слова. Объяснения, в частности, они считают простой психологической опорой: чем-то вроде художественных вкраплений, которые мы включаем в теории, чтобы сделать их более занимательными и легко запоминающимися. Лауреат Нобелевской премии, физик Стивен Вайнберг, явно говорил с позиций инструментализма, когда следующим образом прокомментировал объяснение гравитации Эйнштейном:
"Важно иметь возможность предсказать картины звездного неба на фотоснимках астрономов, частоту спектральных линий и т. п., а то, припишем ли мы эти прогнозы физическому воздействию гравитационных полей на движение планет и фотонов [как это было в физике до Эйнштейна] или искривлению пространства и времени, просто не имеет значения." (Gravitation and Cosmology, с. 147).
Вайнберг и другие инструменталисты ошибаются. То, чему мы приписываем изображения на фотошаблонах астрономов, имеет значение, и не только для физиков-теоретиков вроде меня, у которых желание в большей степени понять мир становится мотивацией для выражения теорий в виде формул и их изучения. (Я уверен, что эта мотивация присуща и Вайнбергу: вряд ли его стимулирует одно лишь желание предсказать изображения и спектры!) Дело в том, что даже для чисто практического применения прежде всего важны объяснительные возможности теории, а уж потом, в качестве дополнения, -- ее предсказательные возможности. Если это вас удивляет, представьте, что на Земле появился инопланетный ученый и преподнес нам ультратехнологичный "предсказатель", который может предсказать результат любого эксперимента, но без каких-либо объяснений. Если верить инструменталистам, то как только мы получим этот предсказатель, наши научные теории нам будут нужны разве что для развлечения. Но так ли это? Каким образом предсказатель можно было бы использовать практически? В некотором смысле предсказатель содержал бы знания, необходимые для того, чтобы построить, скажем, космический корабль. Но насколько он бы пригодился нам при строительстве этого корабля, или при создании другого подобного предсказателя, или даже при усовершенствовании мышеловки? Предсказатель всего лишь предсказывает результаты экспериментов. Следовательно, чтобы получить возможность пользоваться предсказателем, нам, прежде всего, нужно знать, о результатах каких экспериментов его можно спрашивать. Если бы мы задали предсказателю чертеж космического корабля и информацию о предполагаемом испытательном полете, он мог бы сказать нам, как поведет себя корабль во время этого полета. Но спроектировать космический корабль предсказатель не смог бы. И даже если бы он сообщил нам, что спроектированный нами космический корабль взорвется при запуске, он не смог бы сказать нам, как предотвратить этот взрыв. Эту проблему снова пришлось бы решать нам. А прежде чем ее решить, прежде чем приступить хоть к какому-то усовершенствованию конструкции, нам пришлось бы понять, кроме всего прочего, принцип работы космического корабля. И только тогда у нас появилась бы возможность выяснить причину взрыва при запуске. Предсказание -- пусть даже самое совершенное, универсальное предсказание -- не способно заменить объяснение.
Точно так же предсказатель не смог бы предоставить нам ни одной новой теории и в научных исследованиях. Вот если бы у нас уже была теория, и мы придумали бы эксперимент для ее проверки, тогда можно было бы спросить предсказатель, что произойдет, если подвергнуть теорию этому испытанию. Таким образом, предсказатель заменил бы вовсе не теории -- он заменил бы эксперименты. Он избавил бы нас от затрат на испытательные лаборатории и ускорители частиц. Вместо того чтобы строить опытные образцы космических кораблей и рисковать жизнью летчиков-испытателей, все испытания мы могли бы проводить на земле, посадив летчиков в пилотажные тренажеры, управляемые предсказателем.
Предсказатель мог бы быть весьма полезен в различных ситуациях, но его полезность всегда бы зависела от способности людей решать научные задачи точно так же, как они вынуждены делать это сейчас, а именно, изобретая объяснительные теории. Он даже не заменил бы все эксперименты, поскольку на практике его способность предсказать результат какого-то частного эксперимента зависела бы от того, что проще: достаточно точно описать этот эксперимент, чтобы предсказатель дал пригодный ответ, или провести эксперимент в действительности. В конце концов, для связи с предсказателем понадобился бы своего рода "пользовательский интерфейс". Возможно, описание изобретения пришлось бы вводить в предсказатель на каком-то стандартном языке. Некоторые эксперименты с трудом можно было бы описать на этом языке. На практике описание многих экспериментов оказалось бы слишком сложным для
ввода. Таким образом, предсказатель имел бы те же основные преимущества и недостатки, что и любой другой источник экспериментальных данных, и был бы полезен только в тех случаях, когда обращение к нему оказывалось бы удобнее, чем к другим источникам. Кроме того, такой предсказатель уже существует совсем рядом, -- это физический мир. Он сообщает нам результат любого возможного эксперимента, если мы спрашиваем его на правильном языке (т.е. если мы проводим эксперимент), хотя в некоторых случаях нам не очень удобно "вводить описание эксперимента" в требуемой форме (т.е. создавать некий аппарат и управлять им). Однако мир не дает объяснений.
В некоторых практических случаях, например, при прогнозе погоды, предсказатель, обладающий исключительно предсказательной функцией, устроил бы нас не меньше, чем объяснительная теория. Но даже в этом случае для целесообразного использования предсказателя предсказанный прогноз погоды должен быть полным и совершенным. На практике прогнозы погоды неполны и несовершенны, и, чтобы скомпенсировать неточность, в них включают объяснения того, как метеорологи получили тот или иной прогноз. Объяснения позволяют нам судить о надежности прогноза и вывести дальнейший прогноз для нашего места расположения или наших нужд. К примеру, для меня есть разница, чем будет вызвана ветреная погода, которую прогнозируют на завтра: близостью района с высоким атмосферным давлением или более отдаленным ураганом. В последнем случае я бы предпринял больше предосторожностей. Метеорологам самим необходимы объяснительные теории о погоде, чтобы они могли предположить, какие приближения можно допустить при компьютерном моделировании погоды, какие дополнительные наблюдения обеспечат более точный и своевременный прогноз погоды и т. п.
Таким образом, идеал инструменталистов, представленный в виде нашего воображаемого предсказателя, а именно, научной теории, лишенной своего объяснительного содержания, будет полезен в строго ограниченном числе случаев. Так будем благодарны, что реальные научные теории не похожи на этот идеал и что, в действительности, ученые к нему не стремятся.
Крайняя форма инструментализма, называемая позитивизм (или логический позитивизм), утверждает, что все положения, отличные от тех, которые описывают или предсказывают наблюдения, не только излишни, но и бессмысленны. И хотя в соответствии со своими же критериями в этой доктрине отсутствует смысл, она, тем не менее, господствовала в науке всю первую половину двадцатого столетия! Идеи инструменталистов и позитивистов широко распространены даже сегодня. Причина такой их убедительности заключается в том, что, хотя предсказание не является целью науки, оно является частью характеристического метода науки. Этот научный метод включает теоретическое принятие новой теории для объяснения некоторого класса явлений, затем проведение решающего экспериментального исследования, эксперимента, для которого старая теория предсказывает один видимый результат, а новая теория -- другой. Затем теорию, предсказания которой оказались ложными, отвергают. Таким образом, результат решающего эксперимента, который позволяет сделать выбор между двумя теориями, зависит от предсказания теорий, а не от их объяснения. Именно отсюда истекает ошибочное представление, что в научной теории нет ничего, кроме предсказаний. Однако экспериментальное исследование -- это далеко не единственный процесс, связанный с ростом научного знания. Подавляющее большинство теорий отвергли не потому, что их не подтвердили
экспериментальные исследования, а потому, что у них были плохие объяснения. Мы отвергаем такие теории, даже не проверяя их. Например, рассмотрим следующую теорию: съев килограмм травы, можно вылечиться от простуды. Эта теория делает предсказание, которое можно проверить на опыте: если люди попробуют лечиться травой и найдут это неэффективным, появятся доказательства ложности этой теории. Но эту теорию никогда не проверяли на опыте и, возможно, никогда не проверят, потому что она не дает объяснений: она не объясняет ни процесс лечения, ни что бы то ни было еще. Мы абсолютно правильно считаем ее ложной. Всегда есть бесконечно много возможных теорий такого рода, совместимых с существующими наблюдениями и предлагающих новые предсказания, и у нас не хватило бы ни времени, ни средств, чтобы проверить их все. Мы проверяем новые теории, которые выглядят более обещающими для объяснения чего-либо, чем те, которые широко распространены сегодня.
Сказать, что предсказание -- цель научной теории, значит перепутать средства и цели. Точно так же можно сказать, что цель космического корабля -- сжигать топливо. На самом деле, горение топлива -- это лишь один из многих процессов, которые корабль должен выполнить для достижения своей действительной цели, то есть транспортировки полезной нагрузки из одной точки космического пространства в другую. Проведение экспериментальных исследований -- это лишь один из многих процессов, которые должна осуществить теория для достижения истинной цели науки, которая заключается в объяснении мира.
Как я уже сказал, частично объяснения составляются на основе того, что мы непосредственно не наблюдаем: атомы и силы; внутренние области звезд и вращение галактик; прошлое и будущее; законы природы. Чем глубже объяснение, тем к более отдаленным от настоящего опыта категориям оно должно обращаться. Однако эти категории не вымышлены: напротив, они являются частью самой структуры реальности.
Объяснения часто порождают предсказания, по крайней мере, в принципе. В самом деле, если что-то, в принципе, можно предсказать, то достаточно полное объяснение должно, в принципе, предсказать это полностью (помимо всего прочего). Однако можно объяснить и понять многие изначально непредсказуемые вещи. Например, вы не можете предсказать, какие номера выпадут на честной (т.е. беспристрастной) рулетке. Но если вы поймете, что в конструкции и действии рулетки делает ее беспристрастной, то вы сможете объяснить, почему невозможно предсказать номера. И опять: простое знание того, что рулетка беспристрастна, не равноценно пониманию того, что делает ее беспристрастной.
И я говорю именно о понимании, а не просто о знании (или описании, или предсказании). Поскольку понимание приходит через объяснительные теории, а эти теории могут быть схожи, быстрое увеличение количества записанных фактов не обязательно усложняет понимание всего, что понято.


Далее Дойч пространно обсуждает отличия "понимания" от "знания" или "описания или предсказания". Наука -- это про понимание. Третий код -- это про понимание. Если я понимаю человеческий exellence, то я смогу разобраться и в незнакомых ситуациях. Но я никогда не смогу выучить "сборник рецептов" типа "проблема -- техника", как это задается во многих попсовых НЛП-книжках. Поэтому Третий код должен обеспечивать понимание моделирования человеческого exellence, а не просто большой мешок с техниками этого моделирования и намеками, в каких случаях какую технику использовать. И на меньшее мы не согласны.

25 комментариев

сначала старые сначала новые