Цимринг Джеймс

Что такое наука, и как она работает

Вы смогли скачать эту книгу бесплатно на законных основаниях благодаря проекту «Дигитека». Дигитека — это цифровая коллекция лучших научно-популярных книг по самым важным темам — о том, как устроены мы сами и окружающий нас мир. Дигитека создается командой научно-просветительской программы «Всенаука». Чтобы сделать умные книги доступными для всех и при этом достойно вознаградить авторов и издателей, «Всенаука» организовала всенародный сбор средств.

Мы от всего сердца благодарим всех, кто помог освободить лучшие научно-популярные книги из оков рынка! Наша особая благодарность — тем, кто сделал самые значительные пожертвования (имена указаны в порядке поступления вкладов):

Дмитрий Зимин

Алексей Сейкин

Николай Кочкин

Роман Гольд

Максим Кузьмич

Арсений Лозбень

Михаил Бурцев

Ислам Курсаев

Артем Шевченко

Евгений Шевелев

Александр Анисимов

Михаил Калябин

Роман Мойсеев

Никита Скабцов

Святослав Сюрин

Евдоким Шевелев

Мы также от имени всех читателей благодарим за финансовую и организационную помощь:

Российскую государственную библиотеку

Компанию «Яндекс»

Фонд поддержки культурных и образовательных проектов «Русский глобус».

Этот экземпляр книги предназначен только для вашего личного использования. Его распространение, в том числе для извлечения коммерческой выгоды, не допускается.

УДК 530.1

ББК 22.31

Ц61

Ц61 Джеймс Цимринг

Что такое наука, и как она работает / пер. с англ. В. С. Яценкова. — М.: ДМК Пресс, 2021. — 326 с.: ил.

ISBN 978-5-97060-915-6

Научно-технический прогресс до неузнаваемости изменил образ жизни людей. От того, относится ли знание к категории «наука», зависит возможность преподавать его в школах. Слово «научный» придает вес любому высказыванию и заставляет его казаться более правдоподобным, чем утверждения ненаучного характера. Но что мы имеем в виду под научным фактом и что внушает особое доверие к нему?

Автор книги — профессиональный врач и академический ученый, который проводит независимые исследования и активно участвует в обучении студентов, изучающих естественные науки на уровне аспирантуры, — задается целью определить, что отличает науку от лженауки, выявить сильные и слабые стороны научного мышления, а также оценить естественные пределы полета научной мысли. В своей работе он раскрывает философские, логические и социальные аспекты, которые формируют современную научную картину мира.

Издание адресовано как непрофессионалам, изучающим естественные науки, так и профессиональным ученым, интересующимся науковедением в широком смысле этого слова.

Original English language edition published by Cambridge University Press is part of the University of Cambridge. Copyright © 2020 by James C. Zimring. Russian-language edition copyright © 2021 by DMK Press. All rights reserved.

Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав.

Материал, изложенный в данной книге, многократно проверен. Но, поскольку вероятность технических ошибок все равно существует, издательство не может гарантировать абсолютную точность и правильность приводимых сведений. В связи с этим издательство не несет ответственности за возможные ошибки, связанные с использованием книги.

ISBN 978-1-108-70164-8 (англ.)

ISBN 978-5-97060-915-6 (рус.)

© James C. Zimring, 2020

© Оформление, перевод на русский язык, издание,

ДМК Пресс, 2021

Посвящается моей жене Ким и дочери Алекс

Вступление от издательства

Отзывы и пожелания

Мы всегда рады отзывам наших читателей. Расскажите нам, что вы думаете об этой книге — что понравилось или, может быть, не понравилось. Отзывы важны для нас, чтобы выпускать книги, которые будут для вас максимально полезны.

Вы можете написать отзыв на нашем сайте www.dmkpress.com, зайдя на страницу книги и оставив комментарий в разделе «Отзывы и рецензии». Также можно послать письмо главному редактору по адресу dmkpress@gmail.com; при этом укажите название книги в теме письма.

Если вы являетесь экспертом в какой-либо области и заинтересованы в написании новой книги, заполните форму на нашем сайте по адресу http://dmkpress.com/authors/publish_book/ или напишите в издательство по адресу dmkpress@gmail.com.

Список опечаток

Хотя мы приняли все возможные меры для того, чтобы обеспечить высокое качество наших текстов, ошибки все равно случаются. Если вы найдете ошибку в одной из наших книг — возможно, ошибку в основном тексте или программном коде, — мы будем очень благодарны, если вы сообщите нам о ней. Сделав это, вы избавите других читателей от недопонимания и поможете нам улучшить последующие издания этой книги.

Если вы найдете какие-либо ошибки в коде, пожалуйста, сообщите о них главному редактору по адресу dmkpress@gmail.com, и мы исправим это в следующих тиражах.

Нарушение авторских прав

Пиратство в интернете по-прежнему остается насущной проблемой. Издательства «ДМК Пресс» и Cambridge University Press очень серьезно относятся к вопросам защиты авторских прав и лицензирования. Если вы столкнетесь в интернете с незаконной публикацией какой-либо из наших книг, пожалуйста, пришлите нам ссылку на интернет-ресурс, чтобы мы могли применить санкции.

Ссылку на подозрительные материалы можно прислать по адресу электронной почты dmkpress@gmail.com.

Мы высоко ценим любую помощь по защите наших авторов, благодаря которой мы можем предоставлять вам качественные материалы.

Благодарности от автора

Я рад упомянуть здесь многих людей, которым признателен за всю их помощь, поддержку, ободряющие и критические отзывы. Таких людей довольно много, поэтому я неизбежно пропущу кого-то из тех, кого я должен поблагодарить; если это случилось с вами, примите мою признательность и извинения. Не следует думать, что те, кому я благодарен, обязательно придерживаются моих взглядов; моя цель — выразить свою благодарность, а не сделать их невольными единомышленниками.

Я искренне благодарен моим научным наставникам, которые терпеливо поддерживали и направляли мое интеллектуальное развитие, — без них я бы никогда не стал настоящим ученым. В их число входят Майкл Кармайкл, Деннис Лиотта, Маргарет Офферманн, Джудит Капп, Кристофер Хиллер, Тристрам Парслоу, Джеймс Обушон и другие. Я рос как ученый благодаря вашим советам и знаниям, которыми вы столь щедро делились со мной. Отдельную благодарность я выражаю Дэвиду Джоллоу за 30 лет терпеливого руководства моей карьерой.

Было бы упущением не признать, что я в долгу перед студентами, которые прошли мой курс по этой теме, сначала в Университете Эмори, а затем в Вашингтонском университете. Как это обычно бывает во время преподавания, я, вероятно, узнал от своих учеников столько же, если не больше, чем они узнали от меня. Я благодарен им за все критические дискуссии и интеллектуальный вклад поистине замечательной группы молодых и энергичных умов. Я надеюсь, что каждый из вас нашел или найдет свой путь в науке и занятие по душе.

Я хочу выразить сердечную благодарность каждому из студентов, лаборантов и научных сотрудников лабораторий, в которых работал как член научной команды или которые я курировал. Вместе мы путешествовали по извилистым дорожкам научных убеждений и заблуждений, наслаждаясь радостью от занятия любимым делом. Я выражаю особую благодарность Кристалин Хадсон, Симе Патель, Максиму Десмаре, Жюстин Лиепкалнс, Шантель Кэдвелл, Мэтью Шнидержан, Ариэль Медфорд, Линде Капп, Рене Шоу, Брайану Харкорту, Дженнифер Харкорт, Глории Келли, Флоренс МакКурлинг, Кайлу Кристоферу Гилсону, Кейт Генри, Гите Милваганам, Элис Лонг, Никки Смит, Эшли Беннетт, Трейси Чедвик, Сюзанне Шотт, Кэтрин Жирар-Пирс, Жанне Хендриксон, Шону Стоуэллу, Хейли Уотерман, Карен де Вольски, Хизер Хауи, Ариэль Хей, Жаклин Постон, Сяохун Ван и Кимберли Андерсон.

У меня не хватает слов, чтобы выразить мою глубокую благодарность друзьям и коллегам, которые терпеливо переносили мою непрерывную болтовню по поводу этой книги и продолжали поддерживать и ободрять меня. Вас много, и я ценю вас всех; в частности, я хотел бы поблагодарить Стивена и Пэтрис Спитальник, Эльдада Ход, Дэвида Масопуста, Вайву Везис, Яапа Джана Звагинга, Гэри Фалькона, Терезу Прествуд, Зои Фалкон, Сюзанну Шотт, Тейлор Максон, Анджело Д'Алессандро, Карлу Фаулер, Дану Девайн, Кристаллин Хадсон, Мелиссу Хадсон, Ричарда Фрэнсиса, Тиффани Томас, Жанну Хендриксон, Джиллу Джонсен, Стефани Эйзенбарт и Джона Лаки.

Джеймс Цимринг

Примечание в последний момент

Когда я полностью завершил работу над этой книгой и она уже была отправлена в печать, доктор Ли Макинтайр опубликовал новую книгу под названием «Научный подход: защита науки от отрицания, мошенничества и лженауки» (Lee McIntyre, The Scientific Attitude: Defending Science from Denial, Fraud, and Pseudoscience. 2019). В этой работе доктор Макинтайр выдвигает новые идеи и объясняет, почему для настоящего ученого безупречные доказательства являются необходимым компонентом науки и служат надежной защитой от отрицателей и псевдоученых. Если бы я смог прочесть «Научный подход» во время работы над своей книгой, я бы, безусловно, ссылался на него, особенно в разделах, где идет речь о том, как ученые обрабатывают данные, а стремление к максимальной достоверности рассматривается как ключевая характеристика науки. Эти мысли глубоко раскрыты в работе доктора Макинтайра, опубликованной за шесть месяцев до выхода из печати моей книги.

Введение

Почему так важно разобраться с определениями

Термины «наука» и «научный» занимают особое место в современном обществе. Профессиональные ученые говорят нам, что генетически модифицированные продукты не причинят вреда, что промышленные выбросы вызывают глобальное потепление, что прививки не вызывают аутизм и что одни лекарства безопасны и эффективны, а другие нет. Нам кажется, что потребительский продукт заслуживает больше доверия, если у него «научно доказанные» свойства или если «клинические исследования продемонстрировали его эффективность». Политики и лоббисты часто ссылаются на «научные доказательства», отстаивая свою позицию либо защищая свои интересы. Наше правительство расходует миллиарды из кармана налогоплательщиков на различные «научные исследования». Именно от того, относится ли знание к категории «наука», зависит возможность преподавать его в государственных школах.

Наличие слова «научный» в определенном высказывании заставляет его казаться более правдоподобным, чем утверждения ненаучного характера. Вряд ли вам доводилось читать о лекарственном препарате, который «словесно доказал свою клиническую эффективность» или «теологически обосновал лечебный эффект». Но почему ярлык «научный» вообще имеет какую-то особую ценность? Что мы имеем в виду под «научным фактом»? Мы знаем, что наука в прошлом не раз ошибалась, так почему мы продолжаем верить заявлениям ученых? И даже если принять за аксиому, что наука имеет и должна иметь особый вес в обществе, по какому признаку нам следует определять «научность»? До какой степени мы должны доверять заявлениям ученых, и как можно оценить, насколько эти заявления действительно основаны на науке? В целом возникает вопрос: что значит быть научным и что такое вообще наука в конце концов?

Научно-технический прогресс до неузнаваемости изменил образ жизни людей. По этой причине способность науки предсказывать природные явления и даже управлять ими издавна делает научные знания как минимум более полезными, чем другие формы человеческих знаний, если не возводит их в ранг истины. Большинство людей очевидно признают, что в науке есть нечто особенное, и если это так, нам не помешает разобраться, что такое «настоящая наука» и чем она отличается от того, что не является таковой.

Что касается меня, я подхожу к этой проблеме как профессиональный врач и академический ученый, который проводит независимые исследования и активно участвует в обучении студентов, изучающих естественные науки на уровне аспирантуры. Формальное образование ученых сосредоточено почти исключительно на занятиях наукой, а не на понимании того, что такое наука. Большинство докторантов, участвующих в продвинутых образовательных программах, предназначенных для подготовки следующего поколения ученых, проводят свое время, наблюдая за наставниками и сокурсниками и обучаясь посредством имитации и повторения. Обычно преподаватели старательно пересказывают студентам готовые научные убеждения и передовые теории в выбранной ими области, а также перечисляют общепринятые свидетельства в поддержку (или опровержение) таких теорий; однако мало кто рассказывает о том, каким образом делается наука. Фактически каждому поколению студентов приходится заново открывать для себя научный подход, наблюдая за действиями коллег (сокурсников, лаборантов, докторантов и профессоров факультетов). При должном усердии можно, в конце концов, уловить закономерности. Часто ученые начинают задумываться о сути научного подхода как такового. Некоторые из них обстоятельно анализируют, как люди изучают природу, стараясь найти сильные и слабые стороны различных подходов, а также подводные камни, которых следует избегать. И вот что парадоксально: хотя сами ученые являются лидерами в практике науки — теми, кто не понаслышке знает, как это делается, — они являются сторонниками ограниченного формального взгляда на то, что такое наука.

Отдельно от научной практики существуют целые академические области, сосредоточенные именно на изучении того, как ученые исследуют природу; в частности, философия, история, психология, антропология и социология науки, а также комплексные исследования, которые объединяют эти различные области для более широкого охвата. В то время как я и мои коллеги-ученые изучаем природу, науковеды изучают нас. К сожалению, по моему опыту, практикующие ученые редко бывают осведомлены о деталях таких исследований и зачастую могут вообще не знать, что существует особая область знаний о том, как правильно делать науку, кроме слухов на этот счет. Это вовсе не означает, что такие ученые плохо занимаются наукой; теоретические знания о внутреннем устройстве двигателя внутреннего сгорания и способность управлять автомобилем — это разные области знаний, и запросто можно быть экспертом в одной из них, полностью игнорируя другую. Многие ученые могут безошибочно распознать настоящую науку или разоблачить лженауку, если увидят ее перед собой, — по крайней мере, верят, что могут, поскольку это основа всей системы научного рецензирования. Однако их способность судить о науке не обязательно означает, что они могут четко сформулировать теоретические основы того, что определяет науку, как она работает и почему периодически терпит поражение.

Если даже профессиональные ученые обычно не могут внятно сформулировать критерии научности своей работы, вряд ли мы вправе ожидать, что люди, не имеющие отношения к науке, способны адекватно определить степень доверия к научным исследованиям. Почему тогда мы ожидаем, что обычные люди будут отличать обоснованные научные утверждения от всевозможного вздора? Цель этой книги — помочь как непрофессионалам, изучающим естественные науки, так и профессиональным ученым понять, как работает наука в целом, определить сильные и слабые стороны научного мышления, а также оценить естественные пределы полета научной мысли.

Несмотря на значимость ярлыка научности в человеческом обществе, среди ученых или общественных деятелей не существует (и никогда не существовал) единый консенсус относительно того, что именно определяет науку. На протяжении столетий этим вопросом занимались многие великие ученые, но так и не нашли четкого и однозначного ответа. Тем не менее им удалось достигнуть значительного прогресса, и это привело к лучшему пониманию критериев науки, ее практики, ее сильных и слабых сторон. Я поставил перед собой задачу дать общее представление об этом прогрессе. Конечно, это амбициозная цель, но сложность задачи не умаляет ее важности. Все, что нам удалось узнать о сущности науки, удивляет своей нелогичностью и сложностью. В конечном счете это многое говорит не только о науке, но и о внутренней природе самого человека.

Назначение и структура этой книги

Когда я знакомлю читателя с ключевыми концепциями науковедения и достижениями в этой области, то рассуждаю, стоя на плечах гигантов. Я стараюсь по мере возможности называть этих гигантов поименно и давать читателям отсылки к первоисточникам многих концепций и дополнительным материалам, которые пригодятся для более детального изучения различных специализированных областей. Однако разнообразие этих областей знаний настолько велико, что мне придется многим пренебречь — при желании вы найдете множество других работ по науковедению, посвященных более тонким нюансам и деталям, достаточно их просто поискать. Здесь я пытаюсь скомпоновать ключевые идеи в единую структуру, надеюсь, понятную для читателя. Благодаря профессиональным занятиям прикладной наукой я могу рассуждать о науковедении с точки зрения изучаемого предмета, как если бы вдруг бактерия начала рассуждать о наблюдениях и теориях микробиологов, ведь я отлично знаю, что значит расти среди хаотического брожения микробной культуры.

Книга состоит из трех частей. В первой части (главы 1-3) я рассматриваю отдельные компоненты научного мышления и логики, а затем пытаюсь нарисовать картину научного мышления в целом. Во второй части (главы 4-8) будут описаны недостатки, которые существенно снижают ценность естественного человеческого наблюдения, восприятия и рассуждений. В третьей части (главы 9-13) я исследую, как наука пытается устранить эти недостатки, стремясь провести различие между научным и ненаучным мышлением. В целом заключительная часть книги посвящена тому, как научный подход компенсирует склонность нормального человеческого мышления к ошибочному восприятию реальности в конкретных ситуациях.

Основное назначение этой книги — помочь неспециалистам сформировать разумные ожидания относительно того, что наука может и чего не может. Различные группы населения часто относятся к заявлениям ученых либо со слепым доверием, либо слишком скептически. Этой книгой я стремлюсь заложить основу для здорового баланса в восприятии научных знаний. Вторая, но не менее важная цель данной книги — помочь профессиональным ученым лучше понять и систематизировать сильные и слабые стороны своего ремесла и роль, которую они играют в глазах общества. Эту часть аудитории я хотел бы подтолкнуть к очень важному признанию перед самими собой, что с точки зрения самолюбия чрезвычайно приятно, когда ученых считают арбитрами «истинного» знания. Эта склонность к толкованию истины была описана как «Легенда науки»[1].

Экстремальная версия Легенды гласит, что «наука направлена на открытие истины, только истины и ничего иного, кроме истины об окружающем мире», — менее амбициозная версия Легенды утверждает, что наука «направлена на открытие истины о тех аспектах природы, которые воздействуют на нас самым непосредственным образом, тех, за которыми мы можем наблюдать (и, возможно, надеемся контролировать)». Хотя считается, что науковеды давно отказались от Легенды, она оказалась на удивление живучей среди обывателей. По моему опыту, в ушах ученых еще звучат отголоски Легенды, и хотя они не претендуют на постижение философской истины, тем не менее склонны считать свои взгляды и знания по умолчанию более «истинными», чем то, что не является наукой. На мой взгляд, ученые не должны руководствоваться радикальной версией Легенды, которая услаждает эго, но вредна в долгосрочной перспективе и в конечном итоге разрушительна для имиджа науки, поскольку приводит к завышенным ожиданиям. Неспособность науки соответствовать завышенным ожиданиям служит питательной почвой для мракобесов, которые с язвительной враждебностью заявляют, что наука — в лучшем случае вообще ничто, а в худшем — грандиозный заговор с целью обмануть мир. Скорее, мы должны искать сбалансированную и честную точку зрения, основанную на реалистичных оценках. Наиболее очевидные слабости науки на самом деле являются ее самыми сильными сторонами; как профессиональные ученые мы должны принять это и не стремиться преуменьшать или игнорировать очевидное. В лучших традициях научного познания, пусть накопленные поколениями ученых знания о том, что такое наука, расскажут нам о свойствах самой науки — давайте смотреть правде в глаза непоколебимо, без изворотливости или самообмана.

Факты против мнений: история нелепого противостояния

Начиная с античных времен и, возможно, в силу присущей им традиционной самоуверенности ученые часто заявляли, что наука (или естественная философия, натурфилософия, как ее называли до 1830-х годов) имеет дело с фактами, тогда как другие школы мысли имеют дело с мнениями. Однако, поскольку многие научные факты античной эпохи были опровергнуты последующими поколениями ученых, стало ясно, что они не так уж отличаются от мнений[2]. Впрочем, несовершенство научных фактов еще не означает, что они не обладают особыми свойствами, присущими только научному знанию. Но если это действительно так, то в чем секрет науки и на чем вообще основана подобная точка зрения? Более поздние мыслители склонялись к идее о том, что если наличие фактов не отличает науку от других способов познания, то должен существовать особый способ выработки или оценки научных утверждений, который отличает ученых от остальных людей. Другими словами, наука использует особый метод или подход, и недостаточно просто уметь думать, чтобы прослыть ученым.

Думаю, теперь вы начинаете понимать, почему большинство современных попыток дать определение науке сосредоточены на методах или способах мышления, которые отличают научную деятельность от просто мыслительной, а не на дискуссиях о конкретных научных знаниях. Однако, хотя споры о «научном методе» и его роли в исследованиях не утихают до сих пор, по-прежнему нет единого мнения о том, что именно представляет из себя этот метод, и есть те, кто уверен, что понятие научного метода само по себе является абсолютным мифом[3]. Дело в том, что разные области науки отдают предпочтение разным методам, и, таким образом, нельзя точно определить «науку» или «научный метод» как таковые.

Более того, утверждалось, что даже если за счет широкого набора характеристик получится более-менее очертить понятие научного метода, поиск точного определения того, чем наука отличается от других способов мышления, — занятие невозможное и бесполезное[4]. Есть даже мнение, что наука процветает только при явном отсутствии строгой методологии и что попытки кодифицировать научный процесс приведут к его разрушению — другими словами, единственное правило науки — «никаких правил»[5]. Однако эта последняя точка зрения несколько радикальна и, безусловно, не нашла поддержки у профессиональных ученых, о чем говорит наличие строгих стандартов экспертной оценки научных открытий, заявок на гранты и результатов исследований.

Науковеды обычно отвергают любое определение, которое делало бы великих древних ученых «ненаучными». Хотя на первый взгляд это кажется логичным, получается, что наибольших успехов и признания добиваются те, кто действовал наиболее научно, — вопрос, который мы рассмотрим подробно позже. Возможно, что еще более важно, это означает, что научный подход, как бы мы его ни определяли, не менялся с течением времени, а с этим трудно согласиться.

Значение слова «научный» в 2019 году может сильно отличаться от того, что оно означало в 1919, 1819 или 1719 году. Это не значит, что нет общих нитей, которые можно было бы вплести в определение, и мы постараемся их найти. Но вряд ли можно принять идею о том, что универсальные критерии научности сохранялись неизменными на протяжении всей истории науки. С другой стороны, если наука постоянно развивается, можно ли дать ей четкое определение? Об этом мы тоже поговорим.

Даже если не существует четкого и общепризнанного различия между наукой и ненаукой, которое может надежно классифицировать каждый случай, это не означает, что нет разницы между наукой и лженаукой; наличие серого цвета не устраняет различия между белым и черным.

Отказ от несовершенных определений науки и стремление к строгим условиям без двусмысленности или сомнительных случаев ведет нас в ловушку черно-белого мышления (также известного как ошибка идеального решения). В большинстве случаев мир не бывает черно-белым, и попытки навязать ему бинарные категории «да/нет» терпят неудачу, потому что мир — это континуум, охватывающий все оттенки. Именно поэтому даже несовершенные определения могут быть как реальными, так и полезными. По словам Вольтера, «лучшее — враг хорошего», так что нам не избежать дальнейшего изучения черной, белой и серой зон.

Относительно недавно некоторые ученые проанализировали определение науки, признав, что абсолютные категории могут быть просто следствием особенностей языка и человеческого мышления и что предыдущие неудачи в определении науки были неизбежны, потому что мы должны оперировать более размытыми категориями с подвижными и не столь резко очерченными границами[6]. Было высказано предположение, что науку следует анализировать с использованием семейств связанных свойств или «кластерного анализа»[7]. Сложность категоризации присуща отнюдь не только естественным наукам, это прискорбная проблема языка и мышления, затрагивающая многие области — философам и лингвистам иногда бывает очень трудно точно определять вещи, которые бесспорно существуют. Тем не менее это никоим образом не умаляет важности уточнения определений и разбиения на категории. Определение того, чем является (и чем не является) наука, остается задачей огромной важности[8].

Иллюзия науки: легенда еще жива

Наука часто представляется и воспринимается как логичный и упорядоченный процесс, который неуклонно движется к лучшему пониманию природы. Так нам преподносят науку презентации и публикации. Учебники описывают, как плодотворные эксперименты бросали смелый вызов научным идеям из прошлого и как были скорректированы теории, чтобы охватить новые и удивительные результаты. Популяризаторы науки говорят нам, что открытия выглядят рационально и логично, поскольку ученые шаг за шагом продвигаются к лучшим теориям и большему пониманию. Более того, научные убеждения часто подаются как бесспорные факты. В 2012 году, когда были сделаны наблюдения, согласующиеся с предположениями о том, что можно было бы ожидать, если бы бозон Хиггса существовал, в большинстве публикаций не говорилось, что ученые «обнаружили свидетельства, согласующиеся с существованием» бозона Хиггса; напротив, было заявлено об «открытии» бозона Хиггса! На самом деле научный факт — это не что иное, как заявление, которое до сих пор выдержало строгую проверку с помощью научных методологий, доступных в настоящее время, но научные факты часто преподносятся не так.

Чтобы понять науку, необходимо отбросить нереалистичные преувеличения, которые ей ошибочно приписаны (возможно, из лучших побуждений) и увековечены практикующими учеными и энтузиастами науки. Давно пора выявить недостатки науки и уделять больше внимания ее проблемам, слабостям и пределам того, что она может нам показать. Мы должны направить научный микроскоп на самих себя и проанализировать образец критическим и аналитическим взглядом, не поддаваясь искушению давать неоправданно благостные описания. То, что наука несовершенна и временами ошибается, не означает, что она неотличима от других систем знаний или что о ней нельзя рассуждать, пока не придумано четкое определение. Точно так же недостатки науки не мешают ей быть наиболее эффективным средством для исследования и понимания природы. Подобно тому, как демократия считается «худшей формой правления, если не говорить обо всех остальных»[9], то же самое можно сказать и о роли науки в понимании мироустройства. Цель этой книги — взглянуть на науку более реалистично, а не пытаться отстоять далекую от реальности восторженную точку зрения.

Хотя изображение науки как логического и упорядоченного процесса, управляемого особым методом и ведущего к непогрешимым фактам о природе, лежит весьма далеко от реальности, — это побочный эффект того, как ученые обмениваются научными открытиями. Причины этого будут раскрыты позже, но сейчас важно отметить, что хотя такие преувеличения временами помогают эффектно преподнести научные достижения, подмена реальности подобной видимостью науки наносит серьезный ущерб. Практикующие ученые обычно хорошо отличают показные эффекты от реальности. Однако те, кто находится за пределами конкретной научной области (или вообще вне науки), могут упустить это различие, полагая, что видимость — это и есть наука. Видимо, из этой иллюзии выросла Легенда о науке как об источнике абсолютной истины. Пытаясь понять науку, мы можем принять мираж за оазис в пустыне. Надо найти в себе смелость признать, что соблазнительный оазис — это просто видимость, и вместо него мы должны сосредоточиться на изучении пустыни.

Лес, не видимый за деревьями

Попытки описать и понять науку часто ограничиваются ее составными частями. Спору нет, разбор явления по частям является необходимым этапом любого углубленного анализа. Науковеды неоднократно искали отличия науки от ненауки в логических построениях, социологии, психологии и истории науки. Однако, хотя каждая из этих областей играет важную роль в практике современной науки, ни одна из них не дает нам полную картину. Попытка понять науку исключительно через анализ ее частей похожа на древнюю притчу о трех слепцах, которые пытались изучить слона[10]. Один из них ощупал ногу и сказал, что слон похож на дерево, второй ухватил слона за хвост и сказал, что слон похож на веревку, а слепец, которому достался хобот, сделал вывод, что слон — это змея. Каждый из них по-своему прав в своих наблюдениях, но чтобы понять, что такое слон на самом деле, требуется более широкий взгляд, объединяющий составные части в единую систему. Как ни странно, идея системного подхода к науке получила признание только в последние десятилетия прошлого века, когда науковедение окончательно оформилось как академическая дисциплина.

Современная наука представляет собой комбинацию нескольких ключевых компонентов, в том числе: передовые инструменты и подходы к наблюдению, человеческое восприятие и познание, вычислительный анализ, применение логики и рассуждений, а также влияние социальных институтов на то, как проводится и интерпретируется исследование. Чтобы понять современную науку, необходимо учитывать каждый из этих факторов; нам нужно исследовать и лес, и деревья, поскольку одно не имеет полного смысла без другого. Буквально за последнее столетие новые технологии и методы исследований значительно расширили диапазон того, что мы можем наблюдать (а также неправильно интерпретировать) способами, которые раньше были немыслимы. Когнитивная психология открыла нам глаза на удивительное несовершенство человеческого мышления, восприятия и наблюдения. Вычислительные возможности компьютеров позволяют нам генерировать и анализировать ошеломляющие объемы данных, а также проводить сравнения и анализ, выходящие далеко за пределы возможностей человеческого разума, и, таким образом, совершать новые грандиозные ошибки, которые обычный человеческий разум вряд ли сможет допустить. Статистика добилась больших успехов в анализе погрешностей и количественной оценке неопределенности. Философы науки и логики предоставили нам гораздо более четкое понимание сильных и слабых сторон рассуждения, чем когда-либо прежде, а также новое понимание природы доказательств и степени, в которой можно действительно подтвердить или отвергнуть идею. Социологи и антропологи многое узнали о влиянии группового поведения и научных обществ на мышление. Лингвисты и философы языка определили источники двусмысленности и недопонимания. Чтобы понять нынешние пределы возможностей науки, необходимо изучить каждую из упомянутых областей.

Наука — это сложная машина из множества составных частей, работу которых необходимо понимать как по отдельности, так и в совокупности. Невозможно понять, как работает двигатель внутреннего сгорания в целом, не понимая назначение свечи зажигания. Тем не менее значимость свечи зажигания невозможно оценить без предварительного понимания принципа работы двигателя в целом. Подобные взаимосвязанные знания образуют замкнутый круг, по которому, возможно, придется пройти не один раз, чтобы полностью изучить как части, так и целое. В этой книге сначала описаны различные отдельные компоненты науки. Последующие главы иллюстрируют взаимодействие отдельных частей как системы. Возможно, в процессе чтения вам придется возвращаться к более ранним главам книги, а полное значение отдельных компонентов науки раскроется в последней части, когда будет описана вся система.

Наука расширяет и отвергает традиционные способы мышления

Науку часто изображают как нечто, весьма отличное от обычного человеческого поведения или мышления. Наверное, это неспроста, и научному мышлению действительно присущи уникальные свойства; в конце концов, большинство людей не ученые. Однако различия в некоторых фундаментальных аспектах мировосприятия не означают, что наука недоступна человеческому познанию. Скорее всего, между научным и обычным человеческим мышлением существуют лишь очень небольшие различия. Отчасти это может объяснить, почему так трудно отделить науку от ненауки. Поскольку они так тесно связаны, легко найти очевидные исключения, которые опровергают любое предполагаемое различие. Другими словами, многие характеристики научного мышления были отвергнуты как критерий научности именно потому, что легко найти такие же характеристики в мышлении, которое считается обычным. Точно так же многие аспекты обычного мышления можно принять за важный компонент методов практикующих ученых. Невозможно найти большие принципиальные различия между наукой и ненаукой; скорее, небольшие различия между ними имеют огромный вес, но их трудно определить.

Различия между научным и обычным мышлением, хотя и незначительны, тем не менее имеют критически важное значение для науки и глубоко укоренились в нормальном человеческом сознании. Это частично объясняет, почему ученые должны проходить такое сложное формальное обучение — бакалавриат, магистратуру и аспирантуру; они должны сначала изучить свойства обычного человеческого мышления, а затем научиться управлять ими и преодолевать их. Научиться игнорировать врожденные свойства человеческого разума — трудная задача для думающего человека. В то время как люди живут на Земле миллионы лет, современная наука в ее нынешнем понимании существует лишь около 400 лет. Эпоха науки стала следствием развития мышления, а не биологии — у доисторических людей был, по сути, тот же мозг, что и сегодня, но не было передовых наук и технологий. Научное познание не отличается от любой техники или навыка, которые развиваются и совершенствуются с течением времени. Однако познавательные навыки, которые стали продуктом развития разума, имеют тонкие, но существенные отличия от наших естественных (или традиционных) навыков, иначе наука существовала бы всегда. Перед нами стоит важная задача изучить эти тонкие различия. Различия в образе мышления могут заставить ученых выглядеть в глазах общества «странными» и «нелогичными», хотя на самом деле они вполне разумны и логичны.

Как приблизить науку к реальности и сохранить лицо

Как я уже говорил, цель моей книги — превратить повсеместные преувеличения в реалистичное и, следовательно, более обоснованное описание науки. Несмотря на свои достижения, способность науки предсказывать природу всегда ограничена множеством способов. Научные предсказания и выводы никогда не бывают на 100 % достоверными, никогда не бывают идеальными, определенно никогда не бывают безошибочными — в науке ничто никогда не «доказано» в строгом смысле этого слова. Даже факты, которые наука называет «законами природы», сами по себе изменчивы, если возникает более позднее понимание, требующее их доработки или даже полного опровержения. По иронии судьбы, в сочетании с другими свойствами (а это ключевой момент!) именно признание собственных ограничений и недостатков составляет величайшую силу науки.

Есть много систем убеждений, которые дают гораздо лучшее объяснение опыта, чем наука. Действительно, некоторые системы могут объяснить устройство и причины всего сущего; наука не делает таких заявлений, и те, кто полагает, что наука в настоящее время преследует такие цели, ошибаются. Другие системы заявляют, что знают абсолютные истины; современная наука — нет, и в этом смысле Легенда науки действительно мертва. Если вашей целью является концептуальная структура, с помощью которой вы можете комфортно объяснить весь мир и весь опыт, если вам неудобно (или даже просто не нравится) бороться с невежеством и заблуждениями в долгосрочной перспективе[11], тогда наука не ваш инструмент. Вы можете спросить, почему же тогда следует предпочесть науку другим системам, сулящим готовые истины и объяснения? Ответ заключается в том, что если ваша цель — способность предсказывать и контролировать природу, то именно наука, которая не может объяснить окружающий мир с полной уверенностью других систем убеждений, успешно занимается этим каждый день. Понимание того, как эта несовершенная система может регулярно делать невероятно правильные прогнозы лучше, чем любой другой подход к знанию из ныне известных, и вопреки тому, как это привык делать обычный человеческий разум, — вот цель данной книги.

Часть I

Глава 1.

Проблема знаний, или Что мы действительно можем «знать»?

И поскольку никто не удосужился объяснить обратное, он считал процесс поиска знаний напраснейшей тратой времени.

— Нортон Джастер, «Призрачный сборный пункт»

В чем заключается проблема знания

Фрэнсису Бэкону, одному из корифеев современной науки, приписывают слова «знание — сила». С тех пор, как Бэкон произнес эти слова, стало совершенно ясно, что люди столкнулись с очень выраженной и трудной проблемой знания. У нас есть фундаментальные пробелы в понимании того, как мы приходим к знанию, и хотя наличие проблемы знаний общепризнано, ее масштаб редко оценивается и еще реже обсуждается. На первый взгляд такое заявление может показаться нелепым. Какая проблема в том, чтобы сказать, что кто-то что-то знает? Я знаю, где я и что делаю. Я знаю имена и лица моих друзей, семьи и знакомых. Я знаю, как водить машину, как готовить (по крайней мере, немного) и как оплачивать счета. В самом деле, чтобы ориентироваться в повседневной жизни, нужно «знать» множество вещей.

Проблема знания в ее классической форме — это не отрицание знания того, что вы наблюдали, или освоенных вами приемов. Никто не сомневается, что вы знаете, что у вас есть машина, что вы женаты или что вы владеете коллекцией сувенирных тарелок с портретами Элвиса Пресли, которые вы унаследовали от бабушки[12]. Однако слово «знание» приобретает совсем другое значение, как только человек выходит за рамки непосредственных наблюдений или переживаний. Существенные проблемы возникают в тот момент, когда принадлежность к знаниям распространяется на вещи, которые не наблюдались в прошлом, не наблюдаются сейчас и вряд ли будут наблюдаемы в будущем. Отдельная проблема возникает, когда кто-то заявляет о знании отношений и связей между вещами. За последние два тысячелетия, по мере того как историки, социологи, антропологи и философы исследовали, как возникают, развиваются и исчезают претензии на знание, нарастало понимание того, насколько ограничены наши способности к познанию.

С древних времен люди ищут более высокую форму знания, которая могла бы претендовать на универсальность. Знание в его наиболее амбициозной форме состоит из фундаментальных истин, в которых мы можем быть уверены, в которых мы не можем ошибаться и никогда не сомневаемся. Факты и знания такого рода всегда можно считать истиной; нам больше не нужно беспокоиться об их достоверности, поскольку это несомненно так. Мы можем поместить их в папку с названием «Истина» на нашем компьютере и забыть о необходимости их пересматривать. В этом смысл знания в его крайней форме, и именно с этой формой связана наиболее заметная проблема знаний.

Некоторые люди органически не переносят отсутствие надежного знания; они с абсолютной уверенностью придерживаются определенных идей и убеждений, и на таких предпосылках построено множество систем знаний (или верований — как вам угодно). Для других надежные знания не существуют и не должны существовать, поскольку они не требуются для взаимодействия с миром и получения удовольствия от жизни[13]. С прагматической точки зрения, если знание работает, то оно полезно, даже если по существу оно отражает лишь некоторое заблуждение. Если вы относитесь к числу людей, предпочитающих уверенность в надежных знаниях, постарайтесь быть непредвзятыми, когда мы будем анализировать, насколько обоснованы претензии подобных знаний на достоверность. Точно так же я бы попросил прагматиков учитывать, что проблема надежного знания не ограничивается эпистемологией башни из слоновой кости, а простирает свои щупальца до прагматического знания, как мы увидим. У представления о том, что если теория работает, то это полезная теория независимо от ее «истинности», есть серьезные последствия.

Предсказание неизведанного

Проблема знания становится наиболее очевидной, когда мы обсуждаем нашу способность предсказывать то, что еще не наблюдалось. Большинство людей сказали бы, что они «знают», что Солнце взойдет завтра. Однако можно ли назвать это предопределенностью? Событие выглядит очень вероятным, но также было предсказано, что наступит время (надеюсь, в далеком будущем), когда у Солнца закончится топливо, оно сильно раздуется и поглотит Землю. Мы не знаем, истинно ли это предсказание, но оно согласуется с нашим лучшим на сегодняшний день пониманием мироздания, и мы не можем его исключить. Также возможно, что Земля взорвется из-за какого-то случайного процесса внутри расплавленного ядра, чего мы никак не ожидали. Массивная комета, которую наши телескопы пока не наблюдали, в будущем может врезаться в Землю и разрушить планету. Эти примеры кажутся немного надуманными, но давайте вспомним про 230 000 человек, погибших в результате цунами на Суматре в 2004 году, возникшего после внезапного подводного землетрясения. Наиболее разумным предсказанием на тот день было то, что это будет обычный день, как и многие дни до него, а не то, что гигантская волна погубит многие тысячи жизней; к сожалению, случилось второе[14].

Другая проблема, связанная с концепцией знания, вызвана ассоциацией вещей, особенно в форме причинно-следственной связи. Люди очень хорошо умеют выстраивать ассоциации. Всякий раз, когда небо затягивают темные облака, раздаются звуки грома и сверкают молнии, мы ожидаем, что скоро хлынет дождь. Чем больше человек выкуривает сигарет, тем более вероятно, что он склонен к одышке, сердечным приступам, инсульту и раку легких. Дети, которым делают прививки от кори, чаще страдают аутизмом. Однако, хотя мы очень хорошо строим ассоциации, мы часто видим закономерности, которых нет. Что еще более важно, на основе закономерностей мы часто устанавливаем причинно-следственные связи между вещами (например, все больше курящих людей страдают раком легких, следовательно, курение вызывает рак легких). Однако мы не наблюдаем причинно-следственных связей между вещами; мы наблюдаем только последовательность событий. Таким образом, и здесь мы сталкиваемся с проблемой знаний, поскольку не можем непосредственно наблюдать причинность и способны только строить догадки относительно причинно-следственных связей[15]. Наши рассуждения не ограничиваются пассивным наблюдением ассоциаций; чтобы приблизиться к пониманию о причинности, мы можем провести всевозможные тесты (об этом пойдет речь в следующих главах); однако, в конце концов, мы ограничены рассуждениями о существовании причинно-следственных связей, которые не можем наблюдать напрямую.

Эти проблемы усугубляются, когда мы размышляем о причинно-следственных связях между очевидным явлением и дополнительной сущностью, которую мы не можем наблюдать. Если человек найден мертвым с торчащим из его груди ножом, начинается расследование с целью установления лица (или лиц), которое убило жертву; однако это действие основано на предположении, что кто-то действительно убил беднягу, и поэтому мы приписываем причину ненаблюдаемому источнику. Когда у людей появляются симптомы, напоминающие грипп, мы приписываем причину их болезни микроскопическому вирусу, который не наблюдаем воочию. Даже диагностический тест, который мы используем для «подтверждения» гриппа, обычно не наблюдает непосредственно за вирусом, а фиксирует вторичные эффекты его присутствия (например, антитела у пациента). Ни один человек никогда не видел и не ощущал магнитное поле; однако наблюдение за воздействием на магнитные металлы некой внешней силы заставило нас ввести в систему знаний концепцию магнитного поля.

Относительно недавно астрофизики постулировали существование «темной материи», которая составляет большую часть вещества во Вселенной и заставляет звезды и планеты иметь свое текущее местоположение и орбиты, однако никто не наблюдал темную материю напрямую. В этих случаях проблема заключается не только в том, что мы постулируем ненаблюдаемую причинно-следственную связь между двумя объектами, но и в том, что мы также не можем наблюдать одну из двух сущностей, занятых в причинно-следственной связи.

Конечно, существуют вещи, которые мы не можем наблюдать напрямую. Отрицание ненаблюдаемого привело бы к интеллектуальному параличу, потому что мы могли бы действовать только в соответствии с тем, что наблюдаем. В таком случае я должен предположить, что за стенами комнаты нет ничего, поскольку я это не вижу. Наша неспособность наблюдать за вещами не означает, что они не существуют, поэтому в использовании теорий, предполагающих их существование, нет никаких проблем, если такие теории помогают осмысленно предсказывать мир природы. Однако это проблема в контексте знания ненаблюдаемых сущностей и их ассоциаций. Обращение к ненаблюдаемой сущности, которая может объяснить наблюдаемые вещи, не означает, что ненаблюдаемая сущность действительно существует, равно как и отсутствие восприятия не означает, что ее не существует. Мы рассмотрим этот вопрос более глубоко в главе 2.

Чтобы полностью изучить глубину и проявления проблемы знания, а также то, насколько она обусловлена особенностями человеческого мышления, необходимо изучить типы рассуждений, используемых людьми, поскольку природа человеческого мышления порождает как преимущества, так и недостатки человеческого разума. Эту тему следует рассматривать отдельно от вопросов когнитивных ошибок человека (например, распространенных источников неправильного восприятия или ошибок в рассуждениях); скорее, это исследование пределов знания в контексте правильного восприятия и познания.

Индукция как основа мышления

Опыт и способность учиться на этом опыте дают фундаментальные преимущества любому существу, которое может изменять свое поведение на основе прошлых событий. Вот почему память так важна. Записывая различные наблюдения на протяжении жизни, мы обретаем мудрость, которая может дать нам огромные преимущества перед менее опытными или совершенно неопытными людьми. Если бы вам пришлось перенести хирургическую операцию, вы бы предпочли опытного хирурга, который успешно провел одну и ту же операцию сотни раз, или новичка, который не делал операцию ни разу? Когда вы посещаете чужую страну во второй или третий раз, проходите через досмотр в аэропорту или идете в ресторан, у вас как будто появляются способности, которых раньше не было. По сути, вы «знаете суть вещей» — где находятся ванные комнаты, что означает разметка на дороге, какие документы иметь при себе и каковы особенности культуры. А помните свой первый учебный день в университете или колледже? Для многих из нас это было ужасно по ряду причин, не последней из которых было незнание того, как ориентироваться в незнакомой среде (забудем на мгновение, что безумие юности затуманило наши слабые умы). Однако по прошествии нескольких дней мы познакомились с местом и процессом и смогли ориентироваться в системе и структуре, которые ранее казались нам запутанными и устрашающими[16].

Индукция — это естественная форма человеческого мышления, которая практикуется рутинно и часто бессознательно и требуется для повседневного взаимодействия с окружающим миром. По сути, это использование опыта для предсказания событий, с которыми человек еще не сталкивался. Я отчетливо помню, как однажды субботним утром я спорил с дочерью на нашей кухне. В то время ей было 7 лет, и она была очень недовольна тем, что я ей рассказывал. Она скрестила руки на груди, разочарованно сморщила лицо и выпалила: «Ты не можешь предсказать будущее!» Я ответил: «Конечно могу. Я предсказываю, что если я столкну эту солонку со стола, она упадет». Что я и сделал. Она ответила: «Я не это имела в виду. Ты не можешь по-настоящему предсказать будущее». Она отмахнулась от моих доводов и ушла расстроенная. Это происшествие иллюстрирует способность, которая дает мыслящим животным с памятью огромное преимущество перед другими видами существ. Фактически я предсказал будущее, и предсказание сбылось. Это не было ошеломляющим или неожиданным предсказанием, и оно охватывало очень ограниченный контекст, но факт остается фактом: я предсказал исход события, которое еще не произошло, и мое предсказание оказалось совершенно верным. Я предвидел, что солонка упадет, как и все предыдущие солонки, которые я когда-либо ронял; я изрек предсказание.

В более общем плане индукцию можно описать как прогнозирование качества или поведения ненаблюдаемого на основе наблюдаемого. Когда вас интересует только то, что уже наблюдалось, это не индукция, это описание. Другими словами, если кто-то ограничит свои утверждения только тем, что уже было испытано, то его наблюдения будут говорить сами за себя. Я могу констатировать, что все солонки, которые я выпускал из рук, упали. На самом деле было бы безопаснее сказать, что я воспринимал каждую солонку, которую я помню, как упавшую. Если ограничить утверждения уже состоявшимися наблюдениями, то можно сделать очень четкие выводы о воспринимаемых свойствах, но никаких прогнозов относительно будущего не будет. Напомню, это не индукция, а наблюдение, и оно дает нам только энциклопедическую информацию об уже знакомых вещах и ситуациях. В этом случае знание больше не сила или, по крайней мере, гораздо менее полезная сила в том отношении, что сила — это способность предсказывать и управлять.

Огромная сила индукции проистекает именно из ее способности предсказывать будущее — то, что еще не произошло и не наблюдалось. Однако эта сила имеет столь же огромную уязвимость. Успешное предсказание падения солонки зависело, как и вся индукция в долгосрочной перспективе, от того, насколько модель в будущем похожа на модели в прошлом. За свою жизнь я уронил очень много вещей, и почти все они упали; фактически все солонки, которые я когда-либо ронял, падали. Поэтому легко сделать вывод, что когда вы роняете вещи, они падают. (Исключение составляют предметы с меньшей плотностью, чем воздух, например гелиевые шары.) Однако если в прошлом что-то вело себя одинаково, это не обязательно означает, что такое поведение продолжится и в будущем. Это предположение о неизменности модели — ахиллесова пята индукции.

Поначалу эта проблема с индукцией кажется пустяком, который не вызывает никаких тревог. Все знают, что вещи меняются, что вещи, как правило, не остаются неизменными навсегда и что наступает момент, когда прошлый опыт больше не применим. Однако серьезность этой проблемы можно сильно недооценить. Классический пример подобной проблемы с индукцией был приведен Бертраном Расселом, описавшим курицу, которую выкормил фермер. Каждый день в жизни курицы фермер выходил из дома и раздавал корм. Мы полагаем, что курица не могла общаться с другими курицами или кем-то еще, и поэтому все ее знания основаны только на личном опыте. Следовательно, с точки зрения курицы, каждый день фермер подходит к ней и дает пищу. Для курицы было бы разумным предсказать, что на следующий день фермер снова даст ей пищу. К сожалению, когда наступает следующее утро, фермер сворачивает курице шею, выщипывает перья и готовит на ужин — воистину трагический провал индукции — по крайней мере, для курицы[17]. Пример с курицей вполне применим к человеческому поведению. Я еще ни разу не погибал в автокатастрофе; поэтому я не предсказываю, что сегодня я погибну в автокатастрофе, и чувствую себя комфортно за рулем — ошибка индукции, которую совершают более 3000 человек, ежедневно погибающих в автокатастрофах по всему миру. Предположение, что будущее будет напоминать прошлое, является весьма полезным предположением, но отнюдь не бесспорным. В некоторых случаях оно почти неизбежно ошибочно.

Практический пример ошибочного предположения о том, что будущее будет напоминать прошлое, можно найти в истории применения антибиотиков. Когда пенициллин впервые применили для лечения инфекций, было отмечено, что введение пенициллина пациентам, инфицированным гонореей, приводило к их излечению. Отсюда можно было вывести общий принцип: пенициллин убивает гонорею. Фактически это стало общепринятой врачебной истиной, и медицинское сообщество включило пенициллин в список эффективных средств лечения гонореи. Однако под влиянием естественного отбора, вызванного повсеместным использованием пенициллина, некоторые штаммы гонореи приобрели устойчивость к пенициллину в результате эволюционных процессов. Таким образом, хотя в прошлом наблюдалась чувствительность к пенициллину практически 100 % возбудителей гонореи, в настоящее время это не так, что является ярким примером ошибочной индукции в способности предсказывать будущее.

Проблема предсказания будущих событий с помощью индукции может быть расширена за счет предположения, что соответствующие модификаторы будущих ситуаций также будут совпадать с прошлыми. Другими словами, предположение о неизменности модификаторов означает, что яблоки всегда сравнивают с яблоками. Я хорошо помню, как впервые подарил дочери гелиевый шарик (ей тогда было 9 месяцев). Когда я протянул ей шарик, она была очень расстроена тем, что шарик взлетел, а не упал. Для нее это было непредсказуемым событием, потому что до этого момента в ее жизни падало все, что она уронила. Таким образом, для нее было очень разумно предсказать, что воздушный шарик упадет, как и любой другой предмет. В этом случае индукция не удалась, потому что общее правило не распространялось на эту конкретную ситуацию (т. е. гелиевые шарики не такие, как другие предметы). Проблема с индукцией заключалась не в том, что будущее не совпадало с прошлым, а в том, что ситуативные изменения в будущем отсутствовали в прошлом. Если бы я держал солонку в руке, а затем отпускал ее, будучи пассажиром на международной космической станции, я бы, вероятно, наблюдал совсем другой результат, чем на моей кухне на Земле. Однако в случае и гелиевого шара, и космической станции будущее в точности совпадало с прошлым — насколько нам известно, гелиевые шары до сих пор всегда плавали в атмосфере Земли, а солонки всегда плавали в космическом пространстве; неудача моего прогноза заключалась в том, что я не учитывал, как изменились другие обстоятельства и модификаторы.

Проблема непонимания фоновых обстоятельств повсеместна и регулярно встречается в повседневной жизни. Все мы знаем, как неприятно получать от незнакомцев нежелательные советы, которые не применимы к нашим ситуациям. Большинство из нас видели, как у ребенка случилась истерика в общественном месте, а родители изо всех сил пытаются его успокоить. Тем из нас, кто побывал на месте этих родителей, кажется, что наблюдатели реагируют по-разному: сочувствие, облегчение от того, что это не их проблема, раздражение из-за того, что их беспокоят, и неодобрение в адрес ребенка, родителей или обоих. Во многих случаях наблюдатели критически относятся к тому, как родители справляются с ситуацией, а в некоторых случаях не могут удержаться от «полезных» советов.

Проблема таких советов заключается в том, что каждый ребенок индивидуален, каждый родитель индивидуален, взаимоотношения между ними по-своему уникальны и существуют всевозможные специфические модификаторы, которые могут повлиять на данную ситуацию (например, домашнее животное ребенка могло умереть, у ребенка может быть аутизм или он испытал необычный стресс и т. д.). В большинстве случаев человек, дающий совет, имеет ограниченный опыт общения с небольшим количеством детей и тем не менее чувствует себя комфортно, обобщая свой совет на этого ребенка, а возможно, и на всех детей. Конечно, в человеческом поведении есть некоторые общие черты, и некоторые советы могут быть применимы, но другие по очевидным причинам — нет. Это особенно остро ощущается, когда родители дают советы (часто нежелательные и, как правило, неприятные) по поводу воспитания внуков, потому что их советы больше не применимы (а в некоторых случаях больше не законны), исходя из опыта своего поколения, когда телесные наказания были не только разрешены, но и поощрялись, когда автокресла еще не были изобретены и когда не было проблем с курением в детской. Верно и обратное — детям легко критиковать поведение своих родителей во времена их молодости, если они придерживаются нынешних норм, которых не существовало тогда. Во всех этих случаях делаются обобщения относительно того, что «должно быть сделано», которые не всегда верны, потому что модификаторы, на которых основаны обобщения, могут не относиться к рассматриваемой ситуации. Это представляет собой фундаментальную слабость всех предсказаний, основанных на опыте, или, другими словами, фундаментальную проблему индукции — ситуационные особенности, из которых был получен прежний опыт, не обязательно повторяются в новом случае.

Проблемы индукции не ограничиваются обобщениями и предсказаниями будущего, но также распространяются на утверждения о знаниях относительно не наблюдаемых в настоящее время сущностей. Классическим примером может служить натуралист, который наблюдал очень много лебедей и заметил, что все они были белыми. Насколько можно быть уверенным в обобщении, что все лебеди белые, — не только все лебеди будущего, но и все другие существующие в настоящее время лебеди, которых он не наблюдал? Сколько лебедей вам нужно увидеть, чтобы оправдать принцип, согласно которому все лебеди белые? Хватит ли половины всех лебедей? Как насчет девяти десятых? К сожалению, эпистемологи более или менее пришли к единому мнению, что для уверенности необходимо исследовать каждого лебедя. Независимо от того, сколько белых лебедей видел биолог, все, что нужно сделать для опровержения, — это увидеть одного черного лебедя. В тот момент, когда это происходит, вывод «все лебеди белые» отвергается, несмотря на огромное количество белых лебедей, которые наблюдались ранее. Другими словами, единственный способ устранить эту проблему с помощью индукции — это ограничить свои утверждения тем, что уже наблюдалось. А это, как я говорил выше, вообще не является решением проблемы, потому что, поступая так, вы больше не предсказываете, а описываете. Мы больше не генерируем знания о ненаблюдаемом, основываясь на принципах, выведенных из наблюдаемого, и, таким образом, проблема индукции не решена. (В некоторой степени комично, что прибытие европейцев в Австралию привело к открытию черных лебедей[18], тем самым воплотив рассуждения логиков на практике.)

Существовал ряд элегантных доводов в защиту индукции, но в конечном итоге все они, похоже, не решают фундаментальных проблем, описанных ранее. В одном из доводов предлагают заявить, что все лебеди белые, и если кто-нибудь когда-нибудь найдет птицу иного цвета, которая во всем остальном выглядит как лебедь, то ее все равно не следует называть лебедем. По сути, это делает гипотезу неопровержимой за счет самоопределения[19]. Еще один распространенный довод в защиту индукции заключается в том, что, хотя она и несовершенна, до сих пор она работала довольно хорошо, и, следовательно, можно предположить, что она будет продолжать хорошо работать в будущем. Однако это просто оправдание индукции индукцией. Другими словами, для индукции не проблема, что вещи, которые работали в прошлом, могут не работать в будущем, потому что индукция срабатывала много раз в прошлом и, таким образом, будет работать в будущем. С таким же успехом можно сказать: я знаю, что информация, которую я получаю из интернета, достоверна, потому что я прочитал в интернете статью, в которой сказано, что информации из интернета можно доверять, или что я знаю, что Библия истинна, потому что Библия мне так говорит. Подробный перечень различных доводов в защиту индукции выходит далеко за рамки этой книги, но заинтересованному читателю доступны прекрасные дискуссии по этому вопросу[20].

Никакая защита индукции еще не решила проблемы, которые я описал, но это не означает, что индукция не была невероятно полезным инструментом или что люди не должны продолжать использовать индукцию. Это просто иллюстрации того, что с помощью индукции невозможно получить некоторые знания. Дэвид Юм, который дал наиболее известное разъяснение того, почему индукция ошибочна, зашел настолько далеко, что сказал, что индуктивные предсказания не только ненадежны, но и вообще не логичны[21]. По его словам, дело не только в том, что нет надежных оснований для предсказания завтрашнего восхода Солнца, но и в том, что для этого предсказания нет никакой логической причины. К счастью, по словам Юма, на всем протяжении цивилизации человеческое поведение не зависело от логической определенности и безупречных предсказаний, поскольку в этом случае мы ничего бы не достигли, дожидаясь таких предсказаний, прежде чем действовать.

Люди не могут обойтись без предсказаний во всех аспектах жизни, потому что это один из основных способов, с помощью которых мы ориентируемся в мире. Человек, полностью потерявший память или способность формировать новые воспоминания, лишен способности предсказания из-за отсутствия сознательной памяти и находится в крайне невыгодном положении в этом мире. Индукция до сих пор превосходила случайные догадки или метод проб и ошибок; однако, как я уже говорил, она склонна заблуждаться, когда речь идет о ненаблюдаемых вещах, и временами эти заблуждения бывали (и будут) трагически неверными.

Проецирование частных случаев на популяцию

Жизненный опыт исключителен и индивидуален для каждого из нас. Забудьте на мгновение, что, даже столкнувшись с одним и тем же опытом, мы можем воспринимать его по-разному; очевидно, что каждый из нас сталкивается с уникальным набором условий и жизненных событий, и у каждого из нас своя манера общения с миром. Хотя мы можем использовать знания других людей посредством общения, у нас по-прежнему есть прямой доступ только к очень маленькому кусочку пирога, которым является наш мир. Большая часть мироздания (Вселенная) просто недоступна для нас, и мы мало знаем даже о том, что рядом с нами. Какой процент людей вы на самом деле знаете в своем городе, на улице или на работе? Почти 50 % американцев живут в больших городах, но мы знакомы лишь с единицами из своего непосредственного окружения и очень мало знаем о них. Конечно, никто из нас не встречал практически никого из примерно 7 миллиардов жителей Земли, не видел значительную часть из 150 миллионов квадратных километров земной суши, не встречал большую часть животных Земли и т. д. Тем не менее, чтобы использовать силу индукции, чтобы ориентироваться в окружающем мире, мы должны делать хоть какие-то обобщения. Основывать такие обобщения на имеющемся небольшом количестве данных, наверное, лучше, чем на полном отсутствии данных.

Хотя мы периодически заходим в тупик, пытаясь ориентироваться в мире с теми скудными знаниями, что у нас есть, было бы большой ошибкой заведомо отвергать утверждения, сделанные в отношении популяций на основе ограниченных выборок. Тем не менее это, кажется, стойкая человеческая черта. Говорят, что в среднем курение увеличивает риск заболевания раком легких. Это аргумент, основанный на популяциях. У группы курильщиков вероятность возникновения рака легких в 23 раза (для мужчин) и в 13 раз (для женщин) выше, чем для аналогичных групп, члены которых не курят[22]. Однако такая статистика часто предлагается в качестве ответа на вопрос: вызывает ли курение рак легких? В ответ можно нередко услышать такое возражение: «Вы, конечно, можете утверждать, что курение вызывает рак легких, но мой дед выкуривал ежедневно по четыре пачки сигарет без фильтра последние 35 лет, и у него не было рака легких». Возможно, так оно и было с вашим дедушкой, и мы рады за него, но это не имеет отношения к утверждению, что курение в среднем увеличивает риск возникновения рака легких. Никто не утверждает, что курение неизбежно вызывает рак легких (то есть если человек курит, то неизбежно заболеет раком легких) точно так же, как ампутация головы неизбежно приводит к смерти[23]. По определению, если курение увеличивает заболеваемость раком легких до менее чем 100 %, тогда аргумент, основанный на популяциях, остается справедливым, даже если некоторые люди будут курить всю свою жизнь и никогда не заболеют раком легких[24].

Положительные утверждения обобщений основаны на ограниченных наборах данных не меньше, чем отрицательные. Можно пойти в два разных ресторана и получить замечательный обед в одном из них и ужасный ужин в другом. На основании этого опыта мы оцениваем первый ресторан как хороший, а второй как ужасный. Однако в тот день первый ресторан мог случайно получить отличные ингредиенты вместо просроченных уцененных продуктов из соседней лавки, которые они обычно покупают, чтобы сэкономить. Напротив, во втором ресторане в тот день могли заболеть и повара, и половина их официантов. Однако мы не уточняем, что именно в тот день в одном месте еда была хорошая, а в другом плохая. Наоборот, мы склонны обобщать, что один ресторан хороший, а другой плохой.

Во время президентских выборов в США в 2016 году была популярна весьма прискорбная риторика относительно того, следует ли допускать в страну лиц мусульманского вероисповедания или даже лиц ближневосточного происхождения (независимо от веры) и могут ли они баллотироваться в президенты, если они уже являются гражданами США, основываясь на утверждении, что люди мусульманского вероисповедания склонны к терроризму. Какими бы трагичными ни были последствия террористических актов в западном мире (и я использую западный мир просто как основу для сравнения, не имея в виду, что терроризм менее трагичен где-либо еще), исполнители этих актов представляют очень незначительную долю из 1,6 миллиарда мусульман (22 % всех живущих на Земле людей). Конечно, невозможно сделать сколько-нибудь значимое обобщение о 1,6 миллиарда человек на основе действий горстки людей. Если посмотреть на терроризм, связанный с мусульманами, то в Соединенных Штатах за последние годы в террористических актах участвовало менее 20 человек из 1,8 миллиона мусульман в стране. Это никоим образом не отвергает наблюдение, что террористические акты могут быть совершены людьми из этой группы или что некоторые экстремистские направления религии могут направлять действия горстки людей. Однако этой выборки недостаточно, чтобы оправдать более широкие обобщения о мусульманах. Во всяком случае, мы можем сделать вывод, что 99,9 % мусульман в Соединенных Штатах не являются террористами, что прямо противоположно тому, о чем говорила риторика. Более того, эта ситуация является ярким примером эвристики доступности (эвристика будет обсуждаться в главе 4) в сочетании с ошибкой базовой статистики. Когда кто-то совершает террористический акт, СМИ сообщают нам характеристики этого человека. Однако СМИ редко (если вообще когда-либо) сообщают нам количество людей с такими же характеристиками, которые не совершают таких действий.

Эта тенденция извлекать обобщенные знания из скудных данных — лучшее, что мы можем сделать как индивидуумы, поскольку проведение популяционных исследований не является типичной деятельностью людей; и даже если бы мы были склонны к систематическим исследованиям, у большинства из нас нет ни ресурсов, ни возможностей для этого. Однако тот факт, что люди делают все, что в их силах, не означает, что они всегда делают это хорошо. Более того, даже когда у нас есть доступ к данным о населении (например, о мусульманах и терроризме), мы склонны игнорировать их. Как я расскажу далее в книге, можно утверждать, что науковедение фокусировало внимание лишь на очень небольшом числе ученых и на их основе делало общие выводы. Более того, сосредоточиваясь на ученых, которые добились наибольшего успеха (или, по крайней мере, являются наиболее известными), те, кто изучает науку, загоняют себя в крайние предубеждения, потенциально ограничивая любую возможность объективно фиксировать то, что делают ученые в целом (или как группа общества).

Почему вероятностное мышление не помогает индукции

Общий подход к проблеме индукции, который часто используется в ответ на ранее высказанные опасения, состоит в том, чтобы сформулировать индуцированные утверждения о знаниях в вероятностных терминах. Это относится к заявлениям о ненаблюдаемых сущностях как в настоящем, так и на протяжении времени. Например, если мы наблюдали 99 воронов и все они были черными, можно предположить, что «все вороны черные». Однако если 100-й наблюдаемый ворон окажется белым, мы не станем разводить руками в разочаровании из-за незнания воронов. Скорее, мы просто изменим утверждение о знании, сказав, что «99 % наблюдаемых воронов черные». Этот трюк просто использует новые данные, чтобы откорректировать принцип, определяющий всех воронов. Затем новое определение можно использовать для прогнозирования ненаблюдаемых событий с вероятностной точки зрения; вы не можете утверждать, какого цвета будет следующий ворон, но вы можете сказать, что в 99 % случаев он будет черным, а в 1 % — нечерным, то есть не с абсолютной уверенностью в отношении следующего ворона, но с предсказательной силой в отношении всей популяции и относительной вероятностью того, какого цвета будет следующий ворон.

Да, вероятностный подход не позволяет предсказать отдельное событие, но нет причин, по которым он не может делать точные прогнозы относительно популяций.

Хотя рассуждения о пользе вероятности звучат утешительно, они почти не помогают решить проблему индукции и самого знания. Причина, по которой вероятностный подход не решает проблему знания, заключается в том, что даже если утверждение о вероятности истинно до последней буквы, оно никак не помогает достоверно предсказывать будущие события. В то время как утверждение сообщает вам о вероятности, что следующий ворон будет черным, следующий ворон может быть только черным или нечерным[25]. Способность определить вероятность того, что следующий ворон будет черным, — это своего рода предсказание. Тем не менее даже если человек обладает абсолютным знанием о популяции, оно не относится к конкретным случаям и, таким образом, все равно не помогает предсказать конкретные события. Когда большинство людей разговаривают со своим врачом, они не хотят знать, какова их вероятность заболеть раком; они ждут предсказание, заболеют ли раком именно они, — да или нет.

Еще одна проблема с утверждениями о вероятности состоит в том, что, как и в случае простой индукции, нельзя исключить возможность будущих изменений. После наблюдения еще за 100 воронами определение вероятности 99 % может снова измениться, и даже наверняка изменится, если только 99 из следующих воронов опять не будут черными. Хотя предсказание с вероятностью 99 % может быть лучше, чем случайное предположение, это не то знание, в котором нет места ошибке. Давайте еще дальше отступим от нашего стремления к абсолютному знанию и отметим, что чем больше воронов мы наблюдаем, тем лучше и точнее станет наше определение вероятности[26]. На первый взгляд это выглядит оправданным утверждением (которое часто называют законом больших чисел). Но это лишь еще один способ сказать, что чем ближе мы подходим к наблюдению за каждым вороном, тем лучше мы знаем цвет всех воронов[27]. Этот взгляд и подход были бы приемлемы и привели бы к определенным знаниям (хотя и вероятностным), если бы можно было сделать предположение, что вещи распределены по Вселенной равномерно. Однако любая кластеризация любого вида в определенное время или с течением времени разрушает этот принцип, и нет никаких оснований рассчитывать на единообразие во Вселенной; на самом деле существует достаточно данных об обратном. Давайте отступим еще дальше и допустим, что мы сделали абсолютно правильную вероятностную оценку Вселенной и что распределение изменчивости не является проблемой. До сих пор нет способа оценить, сохранятся ли существующие распределения вероятностей во Вселенной в будущем, что в первую очередь возвращает нас к основному вопросу индукции.

Дедукция как основа мышления

Дедукция — это отдельный способ выработки утверждений о понимании и знании, который не страдает ни одной из проблем индукции. Это не означает, что у него нет своих проблем и ограничений, но, по крайней мере, они отличаются от проблем индукции. В трудах Аристотеля представлена самая ранняя из известных западных кодификаций дедукции, которую он продемонстрировал в форме силлогистических конструкций. Аристотель определяет силлогизм как «дискурс, в котором дается нечто предполагаемое и вытекает нечто отличное от предполагаемого как неизбежный результат наличия предположения». Это утверждение, хотя и выглядит почти замкнутым на себя, определяет традиционную основу дедукции. Силлогизм имеет посылки (утверждения о факте) и вывод, который выглядит «отличным» от обособленных посылок. Например, рассмотрим следующие две посылки.

Посылка 1: Все полярные медведи белые.

Посылка 2: Все медведи на Северном полюсе — полярные медведи.

Эти два утверждения представлены как факты, известные мыслителю. На основании этих двух посылок можно сделать следующий вывод:

Все медведи на Северном полюсе белые.

Хотя ни в одной из посылок не содержится прямой информации о цвете медведей на Северном полюсе, дедукция, основанная на совокупном содержании посылок, позволяет сделать вывод о цвете медведей на Северном полюсе. Следовательно, новое понимание было получено путем анализа и объединения посылок.

Более общая форма предыдущего силлогизма, но той же конструкции, выглядит следующим образом:

Посылка 1: Все A обладают свойством B.

Посылка 2: Все C являются A.

Вывод: все C обладают свойством B.

Огромная сила дедуктивного мышления состоит в том, что если посылки истинны, а логика верна, то выводы несомненно истинны — не близки к истине, не вероятны, а именно истинны, потому что по-другому не может быть. Это очень похоже на то, что мы ищем, когда говорим об истинном знании. Если правильные посылки и обоснованная логика приводят к однозначным выводам, то это действительно звучит многообещающе. Конечно, в дедуктивных рассуждениях есть место для ошибок, и, как и с любым инструментом логики, при неправильном пользовании им можно сделать неверные выводы даже из истинных посылок. Давайте рассмотрим следующий пример:

Посылка 1: Все полярные медведи белые.

Посылка 2: Все полярные медведи живут на Северном полюсе.

Вывод: все медведи на Северном полюсе белые.

Вывод в данном случае не является правильным следствием из посылок. Причина в том, что хотя вторая посылка ограничивает место обитания белых медведей (то есть на Северном полюсе), это не исключает того, что другие медведи (не полярные) также могут оказаться на Северном полюсе. Следовательно, популяция медведей на Северном полюсе может состоять из белых медведей и некоторого количества бурых медведей. Эта возможность не обязательно делает утверждение ложным, так как не гарантирует, что бурые медведи непременно окажутся на Северном полюсе; однако это не исключено, значит, есть возможность того, что вывод неверен. Другими словами, вывод не обязательно верен и, следовательно, не ведет к достоверному знанию.

Как и индукция, дедукция — распространенный инструмент человеческого мышления, без которого мы не смогли бы уверенно ориентироваться в окружающем мире. Хотя Аристотель, возможно, первым назвал и охарактеризовал дедукцию, это не изобретение Аристотеля. Он лишь описал процесс, который, как и индукция, является нормальной частью повседневного человеческого мышления. Дедуктивное мышление можно найти и у детей дошкольного возраста[28]. 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.

Пусть так, но тогда можно было бы ожидать, что не существует проблемы знания для философий, которые ссылаются на самоочевидные предпосылки, или для религий, которые рассматривают переживание бога или божественное откровение как источники недвусмысленной истины. Однако, как мы детально рассмотрим дальше, они обычно не выводят всю систему убеждений, по крайней мере в формальном смысле дедукции, из заявленных посылок, и, таким образом, это своего рода апельсины, выросшие на яблоне. Более того, хотя ощущение или восприятие чего-либо может эффективно убеждать человека в существовании объекта или явления, наше восприятие и чувства весьма подвержены ошибкам и неверной интерпретации и, следовательно, не могут обосновать знание, которое противопоставляют аналитическому мышлению. Такого обоснования достаточно для религии или других духовных систем верований, но ясно, что оно подвержено ошибкам. Сколько в истории человечества существовало религий, уверенно утверждавших, что они идут единственно верным путем? Чтобы это было правдой, все они, кроме одной, должны быть неправильными, однако из этого еще не следует, что кто-то из них обязательно прав. Очевидно, богословские откровения не могут служить источником несомненной истины. Следовательно, хотя религии обычно оперируют однозначными понятиями и склонны к бесспорным утверждениям, они не приводят к бесспорным знаниям. Необоснованная уверенность в «объяснении всего» будет рассмотрена позже как один из критериев, с помощью которого можно отделить некоторые разновидности лженауки от науки.

Если мы примем за данность, что люди не имеют доступа к фундаментальным посылкам или исходным первоусловиям через откровение или врожденное знание таких посылок, то как можно использовать дедукцию? Если предположения не гарантируют истинности, то, независимо от того, насколько верны дедуктивные рассуждения, результаты не всегда верны, что разрушает весь дедуктивный подход к выработке знаний. Можно привести пример Евклида, который сформулировал определенные посылки, а затем смог вывести сложную геометрию, которая чрезвычайно полезна для описания мира природы. Точно так же сэр Исаак Ньютон сформулировал определенные посылки (законы движения), из которых он вывел систему механики, способную с большой точностью описывать и предсказывать движение планет и то, как силы действуют на тела в целом. Разве удивительная способность этих систем к прогнозированию не является подтверждением правильности их посылок? К сожалению, как мы рассмотрим позже, это не так. Пока лишь отметим, что с учетом современных теорий относительности и искривленной природы пространства-времени системы Ньютона и Евклида остаются великими интеллектуальными достижениями, имеющими большую теоретическую и практическую ценность, но в конечном счете эти системы не совсем верны из-за не совсем правильных предпосылок.

Короче говоря, нет ясного способа обойти главную проблему дедуктивного знания. Чтобы предсказывать ненаблюдаемое, дедукция должна делать универсальные утверждения. Из-за проблем индукции универсальные утверждения, основанные на опыте, не могут быть доказаны, и никакой другой источник универсальных предпосылок не выглядит достоверным.

Хотя и индукция, и дедукция имеют описанные проблемы, в реальной жизни можно успешно использовать индукцию и дедукцию (или, по крайней мере, рассуждения, похожие на дедукцию) вместе. Индукция обеспечивает обоснование посылок на основе опыта (пусть и несовершенное). Дедуктивное рассуждение помогает разуму оттолкнуться от индуцированных посылок, чтобы создать новое понимание ассоциации внутри посылок. Следовательно, сочетание индукции и дедукции, безусловно, приводит к новым знаниям, которые не могли бы возникнуть ни в одном из подходов по отдельности, но не решает проблемы ни того, ни другого. В совокупности проблема знания не решается ни индукцией, ни дедукцией, ни их комбинацией.

Действительно ли проблема знаний является проблемой?

Судя по всему, мы не найдем решение проблемы знаний. Однако насколько критична эта проблема? Это подводит нас к вопросу: что делает знание полезным, и должно ли полезное знание быть универсально определенным? Многие мыслители издавна занимали прагматичную точку зрения, согласно которой научная теория имеет ценность, если она работает в реальном мире. Если теория предсказывает поведение мира природы, то это полезная теория, независимо от того, истинна она в конечном итоге или нет. Разумеется, знания бывают ошибочными и не могут служить источником абсолютной истины.

Однако трудно игнорировать бурный рост науки и технологий, изменивший мир за последние четыре столетия. Большая часть этих изменений реализована с использованием теорий, которые были не только неоднозначны (как и все научные теории), но и, как теперь полагают, ошибочны. Несмотря на свою «ошибочность», они тем не менее были очень полезными теориями. Независимо от того, является ли прогресс науки и техники хорошим, плохим или аморальным, факт остается фактом: продукт несовершенного, неоднозначного и в конечном счете ошибочного понимания оказал вполне реальное влияние на жизни бесчисленных миллионов людей. Несмотря на оплошности и ошибки, научный процесс в целом был плодотворным. Учитывая проблемы индукции, мы не можем предполагать, что наука продолжит работать с большей определенностью, но, как минимум, она еще не перестала работать; похоже, что научные теории, хотя и несовершенные, остаются довольно полезными.

Огромное значение имеет понимание того, что индукция и дедукция являются важными инструментами в наборе инструментов мышления, но сами по себе они не являются методами современного исследования. Безусловно, есть современные индуктивисты (например, ботаники в тропических лесах, каталогизирующие новые виды растений, или биологи, секвенирующие каждый фрагмент ДНК, который они могут получить, для создания энциклопедических баз данных) и современные дедуктивисты (например, математики-теоретики). Однако моим основным посланием здесь является указание на то, что индукция и дедукция являются частями нормального человеческого мышления. Хотя они востребованы учеными, они также активно эксплуатируются всеми остальными. Поэтому слабые стороны индукции и дедукции — это недостатки не только науки, но и человеческого мышления в целом. Поскольку индукция и дедукция распространены повсеместно, простой факт их использования по отдельности или в комбинации не может служить критерием, позволяющим отличить науку от ненауки. Тем не менее индукция и дедукция служат неотъемлемыми и важными компонентами научного метода и, следовательно, входят в число деревьев в лесу, где мы будем искать отличия науки от ненауки.

Глава 2.

Инструменты человеческого мышления и проблема знания

Невозможно добиться ни малейшего прогресса в знании за пределами этапа простого созерцания без ретродукции на каждом шагу.

— Чарльз Сандерс Пирс

Ретродукция как еще один инструмент мышления

Индукция и дедукция, как было сказано в предыдущей главе, привлекли большое внимание мыслителей. В девятнадцатом веке философы Уильям Уэвелл и Чарльз Сандерс Пирс сосредоточили свое внимание на ретродукции (абдукции) как отдельном способе рассуждений. Ретродукция была признана Аристотелем как отдельная сущность со специфическими свойствами; однако только Уэвелл и Пирс подчеркнули четкое различие между ретродукцией и индукцией[31]. Ретродукция является неотъемлемой частью человеческого мышления, без которого, по существу, не могли бы возникать идеи причинно-следственных связей, так как действие индукции и дедукции направлено только на «готовые» посылки. Фактически Пирс (который, несомненно, наиболее способствовал признанию роли ретродукции в науке) описал этот способ рассуждения как «единственную логическую операцию, которая создает любую новую идею», и добавил: «Невозможно добиться ни малейшего прогресса в знании за пределами стадии простого созерцания без ретродукции на каждом шагу»[32].

Что же такое ретродукция? Она представляет собой процесс, посредством которого генерируются идеи относительно причин уже наблюдаемых вещей. По словам Пирса, ретродукция — это «процесс формирования объяснительных гипотез». Другими словами, при помощи ретродукции наш разум находит связи между наблюдаемыми эффектами и причинами, которые, как мы предполагаем, вызвали эти эффекты. Ретродукции можно найти повсюду и в любой сфере жизни, поскольку они являются неотъемлемой частью нормального человеческого мышления. Однажды утром вы просыпаетесь, видите снег на земле, которого не было накануне вечером, и понимаете, что, должно быть, ночью шел снег. Вы возвращаетесь с работы, видите возле дома машину супруги и понимаете, что она уже приехала домой. Вы получаете электронное письмо с адреса друга и понимаете, что письмо пришло, потому что друг его отправил. Основываясь на данных, мы предполагаем причину наблюдаемых эффектов.

Кто-то может возразить, что это просто мышление, основанное на опыте, простое выполнение перечислительной индукции, например все предыдущие разы, когда на земле лежал снег, он шел, раньше, когда машина супруги стояла возле дома, супруга оказывалась в доме, и когда предыдущие электронные письма были отправлены с определенного адреса, их отправлял конкретный друг. Однако ретродукция совершенно отличается от индукции. Это не наблюдение чего-либо и предсказание общего принципа из наблюдаемого; это не вывод о продолжении «того же самого». Наоборот, ретродукция предполагает наличие предыдущего (отсюда и «ретро-») явления, которое привело к наблюдаемому результату. При ретродукции обычно постулируют что-то, что произошло в прошлом, чтобы объяснить причину текущего наблюдения, а не предсказать будущее. Более того, ретродуктивные причины могут быть совершенно новыми сущностями, которые никогда не наблюдались (например, утверждение, что невидимый злой демон является причиной вспышки болезни). Следовательно, ретродукция отличается от индукции. В то время как индукция может привести к обобщенным выводам и предсказаниям еще не испытанных вещей, ретродукция делает ретроградное предположение о причинах уже наблюдаемого явления. Важно отметить, что ретродукция не обязана ограничиваться временными и причинными сущностями, но может также применяться к законам и принципам, которые дают объяснение без ссылки на причину; однако мы сосредоточимся на ретродукции причинных сущностей в качестве основного примера.

Хотя ретродукции могут постулировать доселе неизвестные причины наблюдаемых эффектов, хорошие ретродукции не должны быть просто случайными предположениями. Скорее, ретродуцированная причина или причины должны быть только сущностями, из которых будут следовать наблюдаемые эффекты, или, по крайней мере, быть логичными. Рассмотрим пример из эпидемиологии рака. Допустим, в небольшом городке в штате Арканзас необычно много случаев детской лейкемии; мы будем считать это наблюдение точным и правильным. Можно сделать вывод, что дети, живущие в этом конкретном месте, подвергаются повышенному риску заболевания раком. Процесс ретродукции начнется с выработки гипотезы, способной объяснить индуцированное обобщение (то есть повышенную вероятность лейкемии).

Например, предположим, что кто-то ретродуцировал присутствие канцерогена в питьевой воде города и что этот конкретный канцероген вызывает более высокие показатели лейкемии у детей. Отметим также, что дети в этом городе часто употребляли питьевую воду. При прочих равных условиях можно выполнить дедукцию о том, что и наблюдалось, — что в этом городе дети заболеют лейкемией. Выражение «при прочих равных условиях» — это огромное логическое допущение, и трудно (если не невозможно) когда-либо представить такое положение дел в реальном мире, как вы узнаете позже. Тем не менее ученые часто мыслят таким образом, и даже если формальная дедукция не работает, можно, по крайней мере, вывести наблюдаемый результат на основе ретродукции. Предполагать причину, которая не привела бы к наблюдаемому эффекту, — недопустимая ретродукция. Другими словами, если мы полагаем, что потребление конфет не связано с раком, но ретродуцируем, что более высокие показатели рака в городе связаны с употреблением большего количества конфет, такая ретродукция не согласуется с общепринятыми доказательствами. Даже если дети съедят очень много конфет, это не приведет к явлению, которое мы пытаемся объяснить. Это не означает, что люди не делают ретродукции, которые не приводят к искомому объяснению, — но, по крайней мере, это плохие ретродукции. Чтобы ретродуктивная гипотеза была полезной с научной точки зрения, она должна, по крайней мере, иметь хоть какой-то шанс привести к наблюдаемому эффекту. А еще, чтобы быть полезной с научной точки зрения, она должна также служить причиной других (пока еще не наблюдаемых) эффектов, как я расскажу дальше.

Следовательно, ретродукция является третьим и отдельным способом мышления, и с добавлением ее к индукции и дедукции начинает вырисовываться целостная модель научного мышления. Однако, прежде чем мы синтезируем такую модель, необходимо более подробно изучить проблемы ретродукции. Поскольку ретродукция отличается от индукции и дедукции, ее преимущества и недостатки тоже отличаются. Конкретная проблема ретродукции называется ошибкой обоснования причины следствием и заслуживает отдельного рассмотрения.

Ошибка обоснования причины следствием

Рассмотрим следующее утверждение: если A, то B. Другими словами, если A является причиной, то B должно быть следствием. В качестве примера можно сказать, что если человек упадет с крыши 30-этажного дома на бетонный тротуар (при прочих равных условиях), он получит травму[33]. Если Билл недвусмысленно и однозначно упадет с 30-этажного здания, можно с уверенностью заключить, что Билл получит травму[34]. Если А, то В; случилось А, значит, должно случиться B.

Однако логически невозможно пойти в обратном направлении; другими словами, учитывая утверждение «если A, то B», нельзя заключить, что если случилось B, то должно было случиться A. Почему это так? Если кто-то находит лежащего на тротуаре искалеченного Билла, почему он не может с уверенностью сделать вывод, что Билл упал с 30-этажного здания рядом с тротуаром? Причина в том, что к травмам Билла могло привести множество других причин (например, его сбил грузовик, он выпал из вертолета, очень неудачно споткнулся). Другими словами, как показано на рис. 2.1, каждая из причин A, C или D может привести к B. Если известно, что произошло C, A или D, то можно с уверенностью заключить, что следствием будет B. Однако, зная, что произошло B, нельзя с уверенностью заключить, что произошло A, поскольку B в равной степени могло быть вызвано причинами C или D (или даже некоторыми пока неизвестными причинами, не указанными на рисунке).

Рис. 2.1. Причина, следствие и обоснование причины следствием

Почему этот фундаментальный вопрос так важен? Потому что большая часть нормального человеческого мышления и взаимодействия с миром — это как раз процесс наблюдения В и постулирования А, что составляет суть процесса ретродукции.

В нашей личной жизни, нашей профессиональной жизни, а также в местных и мировых событиях мы постоянно наблюдаем следствия и ретродуктивные причины. Мы наблюдаем, что климат Земли становится теплее, и предполагаем разные причины. Мы наблюдаем, как одна страна вторгается в другую, и размышляем о мотивации. Каждый день фондовый рынок идет вверх или вниз, и разные финансовые эксперты выдвигают множество теорий о том, что вызвало это изменение.

На более бытовом уровне, кто-то выигрывает в лотерею, и все начинают искать причину, например, где счастливчик купил билет или в какой одежде был человек, когда он это делал. Люди болеют, а у нас нет объяснений, поэтому мы начинаем выдвигать причины (например, токсины в воде, вышки 5G, пластмассы или вакцины). Еще один пример — классическая тайна убийства: найден труп, и сыщики составляют список подозреваемых и пытаются выяснить, кто убийца.

В каждом из этих случаев множество разных людей одновременно выдвигают различные гипотезы. Хотя мы обычно не используем это слово, во всех этих случаях люди выдвигают гипотезы для объяснения наблюдаемых эффектов, что происходит постоянно. Более того, поступая таким образом, люди совершают ошибку обоснования гипотезы следствием. Обоснование следствием — это непреодолимый логический дефект в самом процессе ретродукции, и одно только мышление не может исправить этот недостаток. Это не означает, что ретродукция не способна дать верный ответ; это просто означает, что мы никогда не можем быть уверены в правильности ответа. Именно по данной причине существует сомнение, является ли ретродукция вообще формой логики; тем не менее это, безусловно, форма мышления, и ее полезность представляется очевидной (если не бесспорной).

Итак, в случае города в Арканзасе, сколько различных гипотез согласуются с данными о высоких показателях заболеваемости раком? Ответ в том, что их существует бесконечное количество, ограниченное только воображением мыслителя.

1. В городском водопроводе присутствует канцероген, вызывающий рак.

2. Горожане заражены вирусом, вызывающим рак.

3. Генетическая мутация, вызывающая рак, встречается в семьях этого города чаще, чем в других местах.

4. В озоновом слое над этим городом образовалась дыра, в результате чего граждане подвергаются большему воздействию ультрафиолетового солнечного света, вызывающего рак.

5. Через город проходят линии высокого напряжения, вызывающие рак.

6. Крупные месторождения магнитной породы возле города вызывают рак.

7. Сочетание токсинов и магнитного поля вызывает рак.

8. В рыбе, живущей в близлежащем озере, содержится токсин, и употребление этой рыбы в пищу вызывает рак.

9. Правительство проводит над детьми города тайные радиационные эксперименты.

10. Космические пришельцы похищают детей и имплантируют им зонды, вызывающие рак.

11. Аморальное поведение родителей детей в прошлом привело к плохой карме и раку.

12. Бог наказывает город.

Здесь мы видим фундаментальную проблему ретродукции и всего мышления, основанного на гипотезах. Для любого наблюдения существует бесконечное количество гипотез, каждая из которых в равной степени приведет к тому, что мы наблюдаем. Это не означает, что все возможные гипотезы одинаково согласуются с данными — многие вещи просто не приводят к тому, что мы наблюдали, и не учитываются. Но для гипотез, которые привели бы к наблюдаемым явлениям, нет предела. Ваш сосед может быть шутником, который засыпал землю снегом, поэтому прошлой ночью снега не было; кто-то другой мог подъехать к дому на такой же машине, как у вашей жены, и, следовательно, вашей жены нет дома; незнакомец мог взломать электронную почту вашего друга и отправить вам сообщение от его имени.

Другой способ понять проблему обоснования причины — это математическое представление. Например, можно задать математическое уравнение x + y = z. Если сказать, что x = 10 и y = 20, то можно сделать вывод, что z = 30, и это единственный ответ, который удовлетворяет уравнению[35].

В отличие от этого, ретродукция начинается с результата, поскольку она основана на наблюдении за миром природы. Другими словами, мы знаем ответ, потому что наблюдали его в окружающем мире, и стремимся определить причину или причины. Таким образом, процесс ретродукции начинается с уравнения x + y = 30.

Что ж, это легко решить. Например, 10 + 20 = 30. Это совершенно правильное решение уравнения, где x = 10 и y = 20, что приводит к значению z, равному 30. Однако 5 + 25 = 30 является столь же допустимым решением, как и 1 + 29 = 30. Учитывая отрицательные числа и десятичные дроби, легко увидеть, что существует бесконечное количество математических решений этой задачи, и все они одинаково верны.

Это первый серьезный недостаток ретродукции и, по сути, всех рассуждений о причинности — для каждого объяснения наблюдаемого явления существует бесконечное количество альтернативных объяснений, которые в равной степени согласуются с имеющимися данными. Разумеется, вы можете исключить недопустимые ретродукции (например, x = 20, y = 20, потому что в этом случае x + y не равно 30); однако после исключения недопустимых ретродукций все равно остается бесконечное количество допустимых. Используя ретродукцию, нельзя сказать, какие из всех допустимых ретродукций являются (или не являются) допустимыми причинами. С помощью одних только рассуждений невозможно оценить вероятность того, что постулируемая сущность является причинной.

Сочетание индукции, дедукции и ретродукции

Определив концепции индукции, дедукции и ретродукции, можно свести их в систему, называемую гипотетико-дедуктивизмом или гипотетико-дедуктивным мышлением (ГДМ; рис. 2.2). ГДМ применяется для описания мыслительного процесса в качестве модели того, как работает наука. Этот процесс состоит из наблюдения фактов о мире природы и выработки ретродуктивных гипотез (касаемо причин), из которых можно вывести наблюдения. В этом случае часть «гипотетико-» обозначает ретродукцию, поскольку она приводит к гипотезам относительно причин наблюдаемых явлений. Слово «дедуктивизм» означает, что нужно уметь выводить наблюдение из ретродуктивной причины. Следует отметить, что многие гипотезы имеют вероятностную или статистическую взаимосвязь между ретродуктивной причиной и последующим явлением. В таких случаях, поскольку речь идет только о большей вероятности возникновения явления (например, в примере с раком, который обсуждался ранее), нет уверенности в том, что явление рака произойдет, — по сути, это не дедукция в традиционном смысле. Тем не менее увеличение вероятности предсказуемо, и в остальной части книги я буду использовать ГДМ, чтобы привести примеры подобного рода.

Рис. 2.2. Гипотетико-дедуктивная модель научного исследования

ГДМ включает дополнительный шаг, который возник как попытка устранить ошибку обоснования гипотезы следствием; другими словами, чтобы сузить количество возможных причин наблюдаемого эффекта. Этот шаг заключается в использовании дедукции (или статистического вывода в случае вероятностных гипотез) для получения дополнительных предсказаний, которые еще не были проверены (например, никаких наблюдений или попыток наблюдения еще не было; рис. 2.2D). Важность этого дополнительного пункта нельзя переоценить, поскольку он дает ответ на проблему обоснования гипотезы (хотя и несовершенный). Если новые явления, которые можно предсказать на основе ретродуктивной причины, не наблюдаются, то эта причина больше не является приемлемой ретродукцией, поскольку ее наличие не ведет к наблюдаемым явлениям. Хотя все ретродуктивные гипотезы могут предсказывать первоначальное наблюдение или наблюдения, разные гипотезы в конечном итоге приводят по крайней мере к некоторым различиям в предсказаниях, позволяющих сократить количество гипотез[36]. Таким образом, путем выработки дополнительных предсказаний и их проверки можно оценить достоверность ретродуктивных идей. Хотя философы и ученые использовали ГДМ для описания научного мышления, в ГДМ нет ничего однозначно научного. Как и в случае с индукцией, дедукцией и ретродукцией, ГДМ встречается в повседневной человеческой деятельности и решении задач.

Давайте рассмотрим пример ГДМ в повседневной жизни. Одним холодным утром вы садитесь в машину, поворачиваете ключ, а двигатель не заводится. Вы заметили, что ваша машина не заводится. Вы предполагаете, что причина в разряженном аккумуляторе. Вы только что использовали первую часть метода ГДМ — ретродуцировали гипотезу, объясняющую, почему ваша машина не заводится.

Посылка 1: Автомобилям для запуска нужны заряженные аккумуляторы.

Посылка 2: Моя машина не заводится.

Ретродукция: Разумно предположить, что мой аккумулятор разряжен.

Таким образом, была сгенерирована логически связная причинно-следственная мыслительная конструкция, которая означает, что с учетом имеющейся у вас исходной информации гипотеза (т. е. аккумулятор разряжен) предсказывает явление (т. е. машина не заводится)[37].

В более совершенном мире без логических заблуждений это был бы правильный ответ. Однако из-за ошибочного обоснования гипотезы следствием у вас возникает серьезная проблема. Можно привести несколько других гипотез, каждая из которых также предсказывает, что автомобиль не заведется. Например, может быть сломан замок зажигания или стартер, перегорел предохранитель, или вор вскрыл капот и украл аккумулятор, или в машине вообще отсутствует двигатель, а вы забыли, что вытащили его вчера. В самом деле, как и в случае с раком в маленьком городке в Арканзасе, если вы достаточно изобретательны, то разработаете бесконечное количество гипотез, объясняющих, почему ваш двигатель не заводится. Космические пришельцы посылают сигнал в вашу машину, чтобы предотвратить ее запуск. Демоны вселились в двигатель. Кто-то подменил машину на идентичную вашей, но сломанную.

Чтобы еще ярче проиллюстрировать этот момент, следующая ретродукция представляет логически безупречное объяснение того, почему ваша машина не заводится.

Ретродукция: Дух Элвиса Пресли очень рассержен безразличием людей к глобальному потеплению и ментально воздействует на все двигатели внутреннего сгорания в мире, предотвращая их запуск всемогущей властью короля рок-н-ролла[38].

Ретродукция — обычная и вездесущая часть человеческого мышления; в то же время обоснование следствием является проблемой для любой ретродукции, поскольку существует бесконечное количество причин, которые могут предсказать любой исход. В самом деле, не существует логического способа с помощью одних лишь рассуждений приписать гипотезе разряженного аккумулятора большую достоверность, чем у гипотезы Элвиса Пресли. Может показаться, что здесь поможет индукция, так как у вас раньше были разряженные аккумуляторы, но никогда не было проблем с Элвисом (по крайней мере, вы не знали об этом), однако, как сказано в разделе об индукции, хотя разряженный аккумулятор действительно может оказаться причиной, такая позиция не подкреплена логикой.

Именно в этот момент вы применяете дополнительные предсказания своих гипотез в сочетании с наблюдением (как пассивным, так и активным), чтобы сузить круг предположений. Проверяя новые предсказания, можно существенно сократить список ретродуктивных объяснений, которые остаются в силе. Вы заметили, что помимо того, что двигатель не запускается, лампочки на вашей приборной панели не загорались, когда вы поворачивали ключ. Это наблюдение можно предсказать, если разрядился аккумулятор, перегорел предохранитель или вор украл аккумулятор; однако это не может быть предсказано поломкой стартера.

Из гипотезы о разряженном аккумуляторе следует, что замена аккумулятора позволит автомобилю завестись (это не следует из других гипотез). Итак, если вы затем замените аккумулятор на новый, включите зажигание, и машина заведется, вы, по сути, выполнили активный эксперимент (в отличие от пассивного наблюдения). Вы заменили аккумулятор, и машина завелась. Мы предполагаем, что это единственное внесенное вами изменение, указывающее, что причина, по которой автомобиль не заводился, была связана с разряженным аккумулятором. Таким образом, вы подтвердили эту гипотезу и опровергли другие. Вы только что использовали метод ГДМ для предсказания и контроля определенного аспекта окружающего мира.

Логическая основа этого мышления изображена на рис. 2.3. Процесс начинается с первоначального наблюдения (шаг 1). В попытке объяснить первоначальное наблюдение предполагается несколько причин (шаг 2), каждая из которых приведет к предсказанию первоначального наблюдения. По этим причинам можно предсказать другие наблюдения (шаг 3), каждое из которых предсказуемо в силу некоторых, но не всех причин. Затем предсказания исследуются либо посредством наблюдения, либо посредством активных экспериментов, чтобы оценить, сбываются ли предсказания. Например, если вы наблюдаете ожидаемое явление 2, это поддерживает причины 2 и 3, но исключает причину 1, тогда как ожидаемые явления 1 или 3 поддерживают только причины 1 или 3 соответственно и исключают причину 2.

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.

В какой-то момент своей жизни большинство из нас сталкивались с ситуацией, когда мы сами себя загоняем в угол, — это, по сути, процесс ГДМ. Это случается в наших личных и профессиональных отношениях, а также является важной частью работы полиции и прокуратуры в отношении обвиняемых. Обвиняемый предъявляет алиби, что он находился за сотни миль от места совершения преступления. Полиция собирает всю информацию, которую можно предсказать из алиби, такую как свидетели, распечатки телефонных звонков, выписки с банковских счетов, записи камер наблюдения и тому подобные сведения, чтобы проверить, соответствуют ли они вашим утверждениям. Если доказательства не соответствуют вашему алиби, то полиция делает вывод, что вы лгали им, и вы остаетесь подозреваемым. В самом деле, как ученые часто говорят об опровержении гипотезы, так и сотрудники правоохранительных органов говорят об оправдании (или обвинении) подозреваемого. Фактически с помощью этого процесса можно проводить много разных исследований.

Любой, кому довелось иметь детей, загонял себя в угол, и легко убедиться, как даже маленькие дети участвуют в процессе ГДМ. Например, в западном обществе есть веские доказательства того, что Санта-Клаус существует. Под рождественской елкой появляются подарки, и визит Санта-Клауса служит объяснением наблюдаемого явления. Но затем ребенок спрашивает: как Санта делает все эти игрушки, как он попадает в наш дом и как он попадает в каждый дом в мире? На это у нас наготове ответы: у него есть армия эльфов, делающих игрушки, он проникает через дымоход, у него летающие сани, запряженные волшебными оленями. Но с помощью этих уточнений ребенок может делать новые прогнозы, что приводит к следующим вопросам: чем Санта кормит всех эльфов, как он проникает в дома и квартиры без дымоходов, и не жарко ли оленям, когда они летят через экватор? Если вы принадлежите к западной культуре и имеете детей, то продолжение этого упражнения вы уже знаете.

Гипотетико-дедуктивное мышление как характерное свойство науки

Гипотетико-дедуктивное мышление было предложено в качестве модели того, как работает наука, и эту модель можно использовать в качестве критерия для разграничения между наукой и ненаукой. Однако у этого аргумента есть проблемы, которые можно разделить на несколько групп.

Первая проблема заключается в том, что ГДМ не может предоставить никаких истинных «знаний», согласующихся с общей проблемой знаний, описанной ранее.

По словам Джона Стюарта Милля:

Большинство мыслителей любой степени здравомыслия согласны, что определенную гипотезу ... не следует воспринимать как вероятно истинную на том лишь основании, что она объясняет все известные явления, поскольку это условие иногда с приемлемой точностью выполняется двумя противоречащими друг другу гипотезами. Между тем, вероятно, существует еще тысяча гипотез, которые в равной степени возможны, но которые из-за отсутствия чего-либо похожего в нашем опыте наш разум неспособен постичь.

(1867[1900])[41]

Это возражение вызывает беспокойство только у того, кто считает, что наука определяется как набор фактов и, следовательно, не может мириться с отсутствием истины. Но это возражение не выдерживает критики, если мы признаем (а я думаю, что должны), что наука ошибочна по определению, учитывая все ошибки, которые наука совершала, совершает и будет совершать. Поскольку наука несовершенна и подвержена ошибкам, врожденная неоднозначность гипотетико-дедуктивного мышления не мешает ему служить критерием научной практики. Если наука призвана развивать нашу способность предсказывать и контролировать мир природы и не питает амбиций найти лежащие в основе природы «абсолютные истины», тогда против ГДМ нет никаких возражений.

Вторая проблема намного серьезнее. Как показано на примере неисправного автомобиля, ГДМ — это обычное человеческое мышление в повседневной жизни, осуществляемое в том числе далекими от науки людьми; поскольку это часть повседневного мышления и встречается повсюду, это должно исключить ГДМ как достаточное условие для определения научности (если мы только не скажем, что все мы постоянно занимаемся наукой, что неправда и ничем не помогает в нашей задаче). Это не значит, что механик глуп и бесполезен — я знаю мало ученых, которые могут починить машину, но мы обычно не называем механиков учеными. Возможно, еще более тревожным признаком являются многочисленные свидетельства того, что практикующие ученые (даже всемирно известные ученые с большими достижениями) проводят исследования и совершают открытия способами, в которых мало общего с ГДМ. В самом деле, наука часто преподносится и воспринимается постфактум как процесс, основанный на ГДМ, но, как правило, на самом деле это не так (это подробно рассматривается в главе 10).

Получается, что гипотетико-дедуктивное мышление присуще не только ученым, и, возможно, это даже не тот процесс, посредством которого наука делается в наши дни. Следовательно, мы не можем обоснованно утверждать, что ГДМ является ключевым свойством науки. Однако это не означает, что ГДМ не является важным компонентом научной практики. В следующих главах будет рассказано о том, что хотя использование ГДМ само по себе не отличает науку от ненауки, способ, которым применяют ГДМ ученые, на самом деле способствует отграничению науки от повседневной практики. Поэтому наши рассуждения о ГДМ не напрасны. Наличие общего представления о том, как сочетание индукции, дедукции и ретродукции образует способ мышления, который, кажется, является общим для человеческого познания, впоследствии поможет нам сформулировать определение науки.

Призрачные сущности науки

Начиная с 1667 года и на протяжении 1700-х годов много времени было потрачено на изучение важного природного вещества, которое называлось «флогистон». Было замечено, что при сгорании любое вещество становилось легче, в то же время оно испускало тепло и свет. Снижение веса свидетельствовало, что горящие вещества теряют часть своей массы, выделяя тепло. Это выделившееся вещество, выделяющее тепло, было названо флогистоном. Другое известное наблюдение заключалось в том, что если поместить зажженную свечу в закрытый сосуд, она будет гореть некоторое время, а затем погаснет. Поскольку горение прекратилось, а большая часть свечи осталась нетронутой, можно заключить, что истощение флогистона не объясняет наблюдаемое явление. Вероятно, каким-то образом изменилось качество воздуха. Действительно, эта гипотеза подтверждалась наблюдением, что если в сосуд впустить свежий воздух, то угасающая свеча снова вспыхнет. Из этих наблюдений ученые сделали вывод, что для горения вещества окружающий воздух должен поглощать флогистон, который оно выделяет, и через некоторое время горение прекращалось, потому что флогистон больше не мог поглощаться воздухом. Это очень похоже на растворение поваренной соли в воде — соль будет растворяться по мере добавления (и, кстати, сделает воду более холодной) до точки, после которой раствор станет насыщенным и соль больше не сможет растворяться; однако при добавлении пресной воды растворение возобновится.

Также было отмечено, что способность воздуха поддерживать жизнь непосредственно связана с его способностью поддерживать горение. Другими словами, если поместить небольшое млекопитающее (обычно мышь) в закрытый сосуд, через некоторое время оно умрет, а оставшийся воздух не сможет поддерживать горение; и наоборот, если держать в сосуде зажженную свечу до тех пор, пока она не погаснет, воздух больше не сможет поддерживать жизнь мыши. Удивительно, но если поместить в «испорченный» воздух растение, оно будет хорошо себя чувствовать, и через некоторое время воздух снова сможет поддерживать горение или жизнь мыши. Казалось очевидным, что и горение, и жизнедеятельность организма приводят к высвобождению флогистона, поэтому мы дышим, чтобы изгнать флогистон из наших тел. Воздух может поглотить только определенное количество флогистона и, таким образом, поддерживает горение или жизнь мыши в течение ограниченного времени. Однако растения удаляют флогистон из воздуха, восстанавливая его способность поглощать флогистон и поддерживать жизнь мышей или горение. Гипотеза флогистона прекрасно согласуется с принципами гипотетико-дедуктивного метода; все известные явления можно было предсказать, исходя из предположения, что флогистон существует и что воздух может поглощать лишь ограниченное его количество.

Когда ученые начали понимать, что «воздух» на самом деле представляет собой смесь различных сущностей, изучение состава воздуха стало богатой областью исследований. Когда был открыт азот, выяснилось, что он не поддерживает горение и жизнь мышей. Это было истолковано как создание «флогистированного» воздуха; другими словами, азот не обладал способностью поглощать флогистон. Несколько лет спустя Джозеф Пристли сделал любопытное наблюдение, что нагревание оксида ртути приводит к «дефлогистированию» воздуха. Воздух, обработанный путем нагревания оксида ртути, был способен поглощать больше флогистона и, как следствие, усиливал горение пламени, а мышь могла жить в таком воздухе дольше, чем в обычном воздухе[42]. Изучение флогистона казалось триумфом, поскольку каждое новое открытие прекрасно вписывалось в целостную теорию.

Дальнейшие исследования природы показали, что некоторые вещества, в частности металлы, на самом деле становились тяжелее при горении. Это стало серьезной проблемой для теории флогистона, поскольку трудно объяснить, почему вещество, которое теряет флогистон (и выделяет тепло), становится тяжелее, а не легче. Ученые предложили ряд объяснений, но в конечном итоге (другими исследованиями и известными экспериментами) было показано, что во время горения вещества на самом деле соединяются с чем-то, что содержится в воздухе. В действительности, согласно нашему нынешнему пониманию, флогистона не существует; наоборот, в воздухе присутствует противоположность флогистону, которую мы теперь называем кислородом. Свеча перестает гореть в закрытом сосуде не потому, что воздух больше не может поглощать флогистон, выделяемый свечой; напротив, воздух содержит элемент, жизненно важный для горения (кислород), и вещества перестают гореть, когда потреблен весь кислород. Нагревание оксида ртути не приводит к дефлогистированию воздуха; на самом деле при этом выделяется кислород, газ, необходимый как для горения, так и для жизни. Это открытие вызвало инверсию представлений, сдвиг парадигмы не менее глубокий, чем предположение, что Земля вращается вокруг Солнца, а не наоборот.

Я рассказал эту историю для того, чтобы вы задумались о природе абстрактной сущности, которой был флогистон. Подобно многим вещам, исследуемым наукой, сам флогистон никогда непосредственно не наблюдался; наблюдались эффекты присутствия флогистона, которые служили веским доказательством его существования. Понятие флогистона было в основном введено как обозначение объекта, объясняющего наблюдаемые явления. По мере накопления наблюдений они интерпретировались в свете существования флогистона. Как уже обсуждалось, процесс ретродукции подвержен ошибочному обоснованию гипотезы наблюдением. Тот факт, что существование флогистона объясняет все наблюдаемые эффекты, вовсе не означает, что флогистон обязательно существует (с логической точки зрения). Однако идея флогистона, безусловно, какое-то время очень хорошо объясняла явления мира природы. Многие ученые снова и снова убеждались, что они на самом деле «наблюдают флогистон» или его отсутствие. Ученые изучили природу флогистона. Они изучили его свойства. Они могли измерить массу флогистона, покинувшего горящие вещества. Они могли удалить флогистон из воздуха, поглотив его нагретым оксидом ртути. Они могли вернуть флогистон в воздух, сжигая свечу.

Как могли ученые изучать физические свойства вещей, которые существовали только в их воображении? Прежде всего нам нужно согласиться с более широким философским представлением о том, что в нашем воображении нет ничего предсказывающего, независимо от того, насколько хорошо наши постулируемые теории объясняют наблюдения. Предложить ненаблюдаемую сущность для объяснения наблюдаемых явлений — отнюдь не то же самое, что продемонстрировать ее существование. Ни один ученый никогда напрямую не наблюдал электрон, атом или бозон Хиггса, но мы с уверенностью заявляем, что они существуют, потому что можем изучить предсказанные эффекты их существования. Фактически мы заменили абстрактное понятие флогистона столь же абстрактным понятием кислорода, и хотя предположение о существовании кислорода объясняет больше наших наблюдений, чем флогистон, оно не менее абстрактно. Мы чувствуем себя уверенно, изучая такие объекты, но в конце концов каждый из этих объектов с философской точки зрения не отличается от флогистона. Ученые изучают явления, но при этом говорят с точки зрения научных объектов. Важно помнить, что многие научные объекты, изучаемые наукой, всегда будут страдать от уязвимости недоказуемого существования. Вот почему, когда кто-то постулирует исходные предпосылки, а затем строит теории с огромной предсказательной силой (например, Евклид и Ньютон), нельзя использовать успех теории как доказательство того, что посылки на самом деле верны. Они могут быть правильными, но их нельзя доказать; сколько раз случалось за историю науки, что «известные» научные объекты и общепринятые научные предпосылки и принципы позже оценивались как не существующие нигде, кроме воображения ученых.

В первых двух главах мы рассмотрели общую логическую структуру гипотетико-дедуктивного мышления, которое является одним из способов представления науки (если не того, как она фактически работает). Учитывая внутренние недостатки в каждой из его составных частей (индукция, дедукция и ретродукция), а также наблюдение, что эти недостатки почти не компенсируют друг друга, неудивительно, что само ГДМ обладает совокупностью недостатков своих компонентов, а то и новыми недостатками. Однако это лишь начало нашего исследования науки. Люди в целом и ученые в частности не мыслят в рамках отдельных, индивидуальных систем ГДМ. Конструкции убеждений человека представляют собой сложную систему причин и следствий, начиная от очень практических и фундаментальных (почему я чувствую голод, почему моя машина не заводится, каковы правила моего мира, как физические, так и социальные?) до возвышенных и абстрактных (каковы истоки Вселенной, в чем смысл жизни, почему мы существуем?). В нас одновременно уживаются многочисленные и сложные конструкции убеждений, которые пересекаются и влияют друг на друга. В следующей главе мы исследуем особенности систем мышления, которые возникают при объединении нескольких меньших ГДМ-систем в более масштабное мировоззрение.

Глава 3.

Согласованность научного мышления как системы рассуждений

Самая многообещающая фраза, которую можно услышать от ученых и предшествующая большинству открытий, — это не «Эврика!» (я нашел!), а «Хм... это странно...».

— Айзек Азимов

В предыдущих главах мы рассмотрели общую картину гипотетико-дедуктивного мышления, с помощью которого можно предсказать явления на основе гипотез и установить достоверность гипотез путем исследования, действительно ли происходят предсказанные явления. Если явление произошло, значит, теория верна; если явление не наблюдается, значит, теория ошибочная. На первый взгляд это выглядит довольно просто, и именно так наука, похоже, воспринимается не только обывателями, но и некоторыми учеными. К сожалению, это не так. Этот, казалось бы, очевидный подход отличается от того, как на самом деле работает наука, и это неправильное восприятие является одновременно следствием искажения и недопонимания. Причина недопонимания будет выяснена позже; а сейчас мы подумаем, почему проверка гипотез не так проста, как кажется. Вряд ли можно назвать что-то более важное для правильного определения науки, чем глубокое понимание этого вопроса. Это может показаться странным, но есть серьезные проблемы с определением того, как данные подтверждают гипотезу и как данные опровергают ее, — на самом деле не совсем понятно и вовсе не бесспорно, какие именно доказательства должны быть приняты в том и другом случаях.

Проблема подтверждения гипотезы

Сами ученые часто ссылаются на данные, подкрепляющие или даже доказывающие идею, но вопрос о том, что представляет собой подтверждающее свидетельство (и в какой мере оно подтверждает), остается открытым. Вопрос о подтверждении наиболее глубоко изучен в основополагающих работах[43] Карла Хемпеля. Рассмотрим гипотезу о том, что все вороны черные (как это сделал Хемпель). Исходя из этой гипотезы, можно однозначно предсказать, что каждый раз, когда кто-то видит ворона, это будет черная птица. Если кто-то видит черного ворона, «доказывает» ли это гипотезу? Разумеется, нет. Чтобы доказать гипотезу подтверждающими примерами, нужно проверить цвет каждого ворона в настоящем, прошлом и будущем. Если кто-то заключит, что все вороны черные, после наблюдения за каждым вороном, кроме одного, гипотеза все равно не будет «доказана» — этот последний ворон вполне может оказаться зеленым. Это прежняя проблема создания обобщенных утверждений на основе конечных наблюдений, с которой мы столкнулись при описании индукции в главе 1. Следовательно, проблемы подтверждения имеют сходство с проблемами индукции, только с более очевидной практической направленностью[44].

В то же время было бы очень странным утверждать, что наблюдение за черным вороном совсем не является доказательством в пользу гипотезы о том, что все вороны черные. Но какова доказательная сила отдельного черного ворона? Карл Хемпель ввел в анализ подтверждающих свидетельств очень интригующее понятие. Гипотеза о том, что «все вороны черные», изображена в виде диаграммы на рис. 3.1. Поскольку все вороны черные, то круг, определяющий воронов, попадает в совокупность всех черных вещей. Конечно, есть много черных вещей, которые не являются воронами (содержимое светло-серого круга, за исключением того, что попадает в круг воронов). Во Вселенной также есть очень много вещей, которые не являются ни воронами, ни черными (нечерные не вороны в темно-сером круге, не считая круга «все черные вещи»). Хемпель указал, что высказывание «все вороны черные» дает то же самое предсказание, что и высказывание «все, что нечерное, — не вороны». Другими словами, если все вороны черные и вы ограничили себя наблюдением только за нечерными вещами, то вам незачем наблюдать за воронами (ибо все, что нечерное, не является воронами). Поскольку результаты обеих гипотез идентичны, они рассматриваются как эквивалентные утверждения.

Допустим, перед нами зеленое яблоко. Это означает наблюдение за вещью, которая не является ни вороном, ни черным и, следовательно, является доказательством утверждения «все, что не является черным, не вороны». Возникает очевидный парадокс: в силу эквивалентности утверждений наблюдение за зеленым яблоком также доказывает утверждение, что «все вороны черные». Если это верно, то любое наблюдение за любой вещью в мире (кроме нечерного ворона) является подтверждением гипотезы о том, что все вороны черные. Получается, что любое наблюдение, которое не опровергает гипотезу, является свидетельством в ее пользу. Другими словами, проблема заключается скорее не в том, что подтверждающие доказательства трудно найти, а в том, что их слишком легко получить, потому что все не опровергающие гипотезу наблюдения служат ее доказательством.

Рис. 3.1. Графическое представление парадокса ворона

Пример Хемпеля с вороном (часто называемый «парадоксом ворона») может показаться абстрактным и нарочитым, но его последствия весьма актуальны и практичны. Возьмем, к примеру, детектива, который пытается раскрыть тайну убийства на корабле, на борту которого находилось всего 10 человек. Это очень похоже на популярную настольную игру Cluedo (В России продается одна из версий под названием «Паутина лжи». — Прим. перев.), в которой есть ограниченное количество подозреваемых. Если исключить всех подозреваемых, кроме одного, можно сделать уверенный вывод о виновности этого человека. Однако ни одно из доказательств виновности профессора Плама не имеет ничего общего с известными фактами о профессоре; наоборот, все наблюдения лишь доказывают невиновность других подозреваемых. В данном случае этот подход работает, потому что существует конечный и фиксированный набор подозреваемых. Действительно, как говорил блестящий (хотя и вымышленный) сыщик Шерлок Холмс, «отбросьте все невозможное, и то, что останется, будет ответом, сколь невероятным оно ни казалось бы»[45]. Если ограничить возможности (как в игре Cluedo), то действительно можно использовать парадокс ворона, чтобы что-то доказать. Если я знаю, что есть только пять подозреваемых, которые могли убить жертву, и я исключаю четверых из них, тогда оставшийся подозреваемый должен быть убийцей. Однако это работает только в том случае, если я могу сказать с абсолютной уверенностью, что никто другой не мог убить жертву, что жертва действительно была кем-то убита и что я точно знаю, что жертва не покончила с собой.

Из этих соображений никоим образом не следует, что зеленое яблоко является более сильным доказательством гипотезы о черных воронах, чем сами черные вороны; они просто говорят о том, насколько дешевы подтверждающие доказательства и сколько вещей можно доказать таким способом. Согласно пояснениям Хемпеля, зеленое яблоко не только доказывает, что все вороны черные, оно доказывает, что все вороны желтые, все вороны синие, все автобусы бледно-лиловые, все самолеты оранжевые и т. д. Существует ряд решений парадокса ворона, а также его подробный философский анализ, выходящие за рамки данной книги. Однако у философов нет единого мнения о точном смысле и значении парадокса ворона, а также о том, является ли это парадоксом вообще.

Тем не менее если бы мы могли наблюдать абсолютно все нечерные объекты во Вселенной и ни один из них не оказался бы вороном, то любой существующий ворон должен был бы быть черным (то есть все вороны действительно черные). Поскольку Вселенная содержала невероятно много объектов на протяжении огромного промежутка времени, наблюдение зеленого яблока — лишь бесконечно слабое доказательство того, что все вороны черные, но тем не менее это действительно доказательство. Другой вопрос — насколько важны бесконечно слабые доказательства. Рассуждения Хемпеля на самом деле отражают идею, что Вселенная является концептуально взаимосвязанным местом и что невозможно создать гипотезу об отдельном объекте, не делая утверждений обо всех объектах. Это критически важный и глубокий момент, который необходимо иметь в виду при рассмотрении «целостного» научного подхода, который и является целью данной главы.

Актуальность примера Хемпеля не следует недооценивать, поскольку практикующие ученые на самом деле делают именно то, о чем Хемпель говорил все время, особенно сегодня, когда становятся все доступнее невероятные вычислительные мощности и огромные объемы данных (так называемые «большие данные»). Эта область исследований получила название «наука о данных», и сейчас она активно развивается и определяет свои рамки. Например, в настоящее время предпринимаются попытки найти генетическую причину многих заболеваний. Говоря упрощенно, исследователи секвенируют ДНК людей, которые страдают определенным заболеванием, и ДНК людей, у которых такого заболевания нет, и пытаются найти генетические элементы, которые всегда присутствуют при наличии болезни и никогда не встречаются при ее отсутствии (Во многом это практическое применение методов Джона Стюарта Милля). Во многих случаях ответы сложнее, чем просто «да» или «нет», поскольку многие гены вносят свой вклад сложным небинарным образом.

При этом, как уже было сказано, если ограничить систему доказательств предположением, что причина болезни кроется в последовательности ДНК, и суметь исключить каждый ген, кроме одного, то можно считать оставшийся ген наиболее вероятной причиной болезни. Другими словами, это эквивалентно наблюдению всех нечерных объектов во Вселенной, констатации того, что ни один из них не является вороном, и заключению, таким образом, что все вороны черные, — но никогда не видя ворона. Такой подход требует множества исходных предпосылок, которые могут быть изначально неверными, включая ошибочно заданные границы закрытой системы, однако он становится все более востребованным в научных исследованиях.

Учитывая, что Вселенная как минимум слишком обширна для людей, чтобы наблюдать в ней все объекты, мы никогда не сможем получить никаких доказательств путем поиска подтверждений за пределами закрытых систем. Тем не менее предположение о закрытых системах является важной частью научной практики. Ученые стремятся сделать любую идею проверяемой, но это влечет за собой один из источников ошибок в научных рассуждениях — иногда предположение о закрытой системе оказывается неверным. Тем не менее с учетом этой уязвимости научное мышление в стиле парадокса ворона может послужить источником доказательств, которые столь же нелогичны, сколь и мощны.

Опровержение идей и гипотез

Если и есть какой-нибудь научный философ, о котором знают все современные практикующие ученые, так это Карл Поппер. Если коротко, Поппер сказал, что хотя невозможно предоставить убедительное доказательство гипотезы, ее можно убедительно опровергнуть, и именно эта практика помогает отделить науку от ненауки. Невозможно доказать, что все вороны черные, наблюдая одного черного ворона за другим (или одно зеленое яблоко за другим), потому что окружающий мир не является замкнутой системой, и невозможно наблюдать всех воронов, все яблоки или что-то еще; однако достаточно найти единственного ворона, который не является черным, и это убедительно опровергнет гипотезу о том, что все вороны черные. В то время как попытка доказать гипотезу всегда сопряжена с проблемами индукции, опровержение гипотезы («фальсификация» по словам Поппера) носит дедуктивный характер и, как таковое, не страдает проблемами индукции. Мы можем опровергать гипотезы и исключать их. Что касается гипотез, которые мы считаем правильными, они никогда не доказываются, а скорее «укрепляются» неудачными попытками их опровергнуть. Чем дольше нам не удается их опровергнуть, тем больше они укрепляются[46].

Идеи Поппера прочно вошли в жизнь профессиональных ученых. Действительно, многие академические и профессиональные ученые признают, что гипотеза не может быть доказана (хотя на первый взгляд может показаться, что у них нет такого согласия)[47]. Из тех, кто признает, что гипотезы не могут быть доказаны, большинство заявит, что они могут быть уверенно опровергнуты и что стремление опровергнуть гипотезу — самый верный способ двигаться вперед[48]. Действительно, идея опровергнуть гипотезу, чтобы не тратить время и ресурсы на ее развитие, лежит в основе исследовательских грантов, статей о науке и рассказов академических ученых о своей работе. Это одна из отличительных черт, которую часто приписывают научному методу. Альберту Эйнштейну приписывают знаменитую цитату: «Никаким количеством экспериментов нельзя доказать теорию; но достаточно одного эксперимента, чтобы её опровергнуть»[49].

Поппер использовал идею опровержения гипотез как характеристику науки в противовес лженауке и ненауке. Особое впечатление на Поппера произвели теории, рождающие смелые и «рискованные» предсказания, которые можно проверить, но нельзя было вывести на основании других теорий. Если предсказание не сбывается, теория мертва; если же предсказанное явление удалось наблюдать, то это весьма сильное подтверждение, поскольку без теории не было бы и этого предсказания. В качестве примера такой научной теории Поппер использовал теорию относительности Эйнштейна и ее предсказания о поведении света в сильных гравитационных полях.

И наоборот, по мнению Поппера, теория, которую в принципе невозможно опровергнуть никакими доказательствами, не является научной теорией. Особенно показательным примером, который использовал Поппер, были теории психологии, которые возникли как раз в его время. Поппер рассматривал теории как Фрейда, так и Адлера. Например, Адлер предположил, что именно стремление компенсировать чувство неполноценности мотивирует человеческое поведение. Поппер привел два противоположных примера: первый, когда мужчина намеренно топит ребенка с целью убить его, второй, когда мужчина рискует собственной жизнью, чтобы спасти тонущего ребенка. «Согласно Адлеру, первый мужчина страдал от чувства неполноценности, и это вызвало необходимость доказать, что он осмелился совершить какое-то преступление, и то же самое сделал второй мужчина, который хотел доказать себе, что он осмелится спасти ребенка. Я не смог придумать какой-либо человеческий поступок, который не укладывался бы в эту теорию»[50]. Поппер считает, что любое человеческое поведение может быть объяснено теорией и как таковая теория не может быть опровергнута. Если теория не может быть опровергнута никаким наблюдаемым явлением, это не делает теорию неправильной, это просто делает ее невосприимчивой к проверке и недоступной научному анализу.

Поппер нашел особую иронию в том, что теории, которые, кажется, объясняют больше всего (и поэтому кажутся лучшими), на самом деле являются наименее научными теориями, исходя из которых, невозможно добиться большого прогресса. По его словам: «Именно этот факт — то, что они всегда соответствовали наблюдениям, что они всегда подтверждались, — в глазах их поклонников был самым сильным аргументом в пользу этих теорий. Я начал понимать, что эта очевидная сила на самом деле была их слабостью».

Это похоже на споры, которые иногда происходят между богословами и учеными относительно того, какой подход может лучше объяснить опыт. Несовершенство научного понимания и неспособность объяснить явления природы служат аргументами тем, кто настаивает на противопоставлении религиозного и научного мышлений, утверждая, что наука уступает религии в объяснении опыта. Я хотел бы признать, что эта точка зрения полностью верна; в целом религия может предложить такой уровень объяснения, которого наука никогда не сможет достичь. Если же человек ищет способность предсказывать и контролировать природу, влиять на явления и менять условия жизни — в этом наука вне конкуренции. Разница между объяснением природы и способностью предсказывать и контролировать ее явления может показаться незначительной, но она очень глубока.

Конечно, существует множество религий самых разных свойств. В западном и ближневосточном мире приверженцы авраамических религий указывают на тот факт, что их религиозная доктрина может дать исчерпывающие объяснения и ответы относительно окружающего мира, или, по крайней мере, нет опыта, который нельзя было бы интерпретировать с позиций веры. Даже вещам, которые ускользают от нашего понимания, всегда можно дать объяснение, что «людям не велено этого знать», что «пути Господни неисповедимы», что «заблуждение — это способ расти духовно и укрепить веру» и так далее. Напротив, наука всегда оставляет нас наедине со множеством неопределенностей и явлений, которым у нас нет полного объяснения, а в некоторых случаях — вообще никакого. У природы нет высшей цели и нет добродетели, а в нашем невежестве нет глубокого смысла. Мы просто невежественны, потому что у нас пока нет (и, возможно, никогда не будет) ответа, который работает. Умение распознавать свое невежество, принять его и посмотреть ему в глаза — ключ к научному мышлению[51].

Если ваша цель — уверенность и понятная картина мира, тогда вам следует придерживаться религии (или аналогичного подхода), потому что религия дает гораздо лучшее «объяснение» опыта. Подобная объяснительная сила не ограничивается религиями и их божествами; позже я покажу, как теории определенного рода, даже те, которые изначально выглядели как научные, могут с комфортом дать объяснения всем событиям. Именно об этом Поппер говорил Адлеру, теория которого постфактум объясняет, почему кто-то что-то сделал, но не может предсказать дальнейшее поведение кого-либо в определенных обстоятельствах. Напротив, наука не может и никогда не должна претендовать на такой уровень объяснения и определенности. Это не означает, что наука не предлагает объяснений; очевидно, что она делает это, но не в абсолютной форме, и никогда не объясняет все, по крайней мере пока[52].

Причина, по которой многие религии могут «объяснить все», заключается в том, что любое очевидное противоречие может быть легко устранено теологическим аргументом. Обратите внимание, что эти теории (или теологии) все объясняют, но ничего не предсказывают. Способность религии предсказывать будущие явления крайне мала, несмотря на развитую способность объяснять уже случившиеся. Я не хочу сказать, что религии и религиозные деятели не проявляют любознательности, критичности или временами не пытаются понять свой опыт в контексте своих религиозных убеждений. Однако в религии допустимо ограничиться заявлением, что мир такой, какой он есть, потому что Бог сделал его таким, — ведь объяснения работают лишь до определенного предела. По словам Вильгельма Баскервильского: «Если бы у меня были ответы на все вопросы, я бы преподавал богословие в Париже»[53]. Свет может огибать тела с сильной гравитацией или не огибать, и любой исход можно объяснить волей Божьей. Напротив, теория Эйнштейна утверждает, что свет будет огибать тела с сильной гравитацией, а если нет, то теория неверна. Это не делает заключения Адлера, некоторые теологические конструкции или неопровергаемые теории заведомо ошибочными, но лишает их предсказательной полезности и делает совершенно неопровержимыми при помощи научных доказательств — таким образом, с точки зрения Поппера, они ненаучны.

Другие ученые-науковеды подвергли идеи Поппера детальному разбору. Влияние идей Поппера не следует недооценивать, но и они тоже сталкиваются с двумя серьезными препятствиями на пути к описанию того, что такое наука и чем она отличается от ненауки. Во-первых, это наблюдение, что профессиональные ученые, даже те, кто добился огромного успеха, часто не действуют «научным» образом (т. е. они не предпринимают попыток опровергнуть свои гипотезы). Вторая проблема (была хорошо известна Попперу, и он анализировал ее в своих трудах) — гипотезы никогда не могут быть полностью опровергнуты, даже при наличии противоречивых данных.

Почему гипотезы не могут быть полностью опровергнуты

По моему опыту, многим ученым очень нравится использовать язык и основанные на наблюдениях аргументы для логического опровержения гипотез, предсказания которых не соблюдаются в природе. Однако науке и ее методам присущи некоторые нюансы, которые ведут к интуитивно не очевидным и весьма удивительным следствиям — в частности, никакое количество опровергающих свидетельств никогда не может полностью исключить гипотезу. Как это может быть? Возможно ли, что обнаружение белого ворона не сможет опровергнуть гипотезу о том, что все вороны черные?

Несколько философов разработали формальное определение этой проблемы. Ее часто называют проблемой Дюгема-Куайна. Сам Поппер явно знал об этой проблеме, хотя не ясно, был ли он согласен с тем, насколько она глубока. Проблемы опровержения гипотез, пожалуй, наиболее обобщенно сформулировал Уиллард ван Орман Куайн[54]. По сути, проблема в том, что отдельные гипотезы сами по себе не дают проверяемых предсказаний. Например, рассмотрим гипотезу, которая приводит к предсказанию, что весь свет в вакууме движется с постоянной скоростью (в данном случае 299 792 458 м/с). Из этой гипотезы можно сделать вывод о том, что при измерении скорости света в вакууме будет получено значение 299 792 458 м/с. Чтобы проверить это предсказание, нужно сконструировать экспериментальный прибор, способный измерять скорость света. Например, потребуется источник, излучающий свет, вакуум на определенном расстоянии для прохождения света, а также детектор света. Более того, понадобится таймер, который мог бы точно регистрировать, когда свет был испущен и в какой момент он был обнаружен. Итак, если кто-то изготовил такой прибор и получил скорость света, отличную от предсказанной, почему он не может полностью опровергнуть гипотезу? Ведь это кажется достаточно простым и логически правильным решением. Итак, в чем проблема?

Если бы физик выступил с таким опровержением, другие ученые моментально возразили бы ему вопросами: (1) откуда вы знаете, что это действительно полный вакуум? (2) как узнать, что ваши излучатели и детекторы света работают правильно? (3) как узнать, что ваш таймер работает правильно? Каждый из этих вопросов чрезвычайно важен, потому что опровержение гипотезы полностью зависит от правильности наблюдения, которое, в свою очередь, зависит от каждого из вышеперечисленных понятий.

Куайн назвал такие вопросы «вспомогательными гипотезами», которые лежат в основе всех проверок гипотез. В этом случае наиболее очевидными вспомогательными гипотезами являются предположения, что вакуум действительно полный, что источник света, детектор и таймер работают правильно. Как указал Куайн, любую гипотезу, которая кажется опровергнутой несбывшимся предсказанием, можно спасти, выдвинув или отвергнув вспомогательную гипотезу. Если в результате измерений вы получили скорость света 5000 м/с, это не опровергает базовую гипотезу, потому что вы могли неправильно измерить скорость света или объект измерения не является светом (т. е. одна из вспомогательных гипотез была неверной). Поппер назвал это переосмыслением теории «на ходу», чтобы спасти ее от фальсификации.

Вернемся к нашему предыдущему случаю, когда автомобиль не заводился при повороте ключа зажигания. Среди выдвинутых гипотез была мысль о том, что аккумулятор разряжен. Теперь представьте, что после замены аккумулятора машина все еще не заводится. На основании этого можно сделать вывод, что исходная гипотеза ошибочна, потому что проблема не в аккумуляторе. Однако для того, чтобы такой вывод был сделан с уверенностью, необходимо, чтобы каждая из вспомогательных гипотез (все они подразумеваются в неявном виде) также выполнялась. Вот несколько таких вспомогательных гипотез.

1. Новый аккумулятор, который вы вставили, действительно заряжен и исправен.

2. Вы правильно подключили аккумулятор.

3. Вы используете правильную модель аккумулятора.

Также следует отметить, что вспомогательные гипотезы не обязаны ограничиваться конкретными примерами и могут быть более абстрактными. Другими словами, за основной гипотезой могут скрываться самые разные вспомогательные гипотезы — что на аккумулятор не влияет необычное скопление солнечных пятен в данный день, цвет носков, которые носит механик, и выиграли ли «Чикагские медведи» Суперкубок прошлого года. Эти вспомогательные гипотезы не нужно создавать; они уже существуют на заднем плане нашего понимания. К сожалению, подобно бесконечному количеству основных гипотез, существует также бесконечное количество вспомогательных гипотез, которые можно использовать, чтобы спасти свою любимую гипотезу от опровержения. Чтобы изолировать и опровергнуть конкретную гипотезу, нужно выделить бесконечное количество различных вспомогательных гипотез, что не более возможно, чем наблюдение за каждым вороном, который когда-либо существовал или когда-либо будет существовать, или, если на то пошло, за каждой нечерной сущностью во Вселенной. Так что насчет того белого ворона, которого мы видели? Ну хорошо, откуда вы знаете, что у вас не галлюцинация, или что какой-то фильтр, меняющий цвет с черного на белый, не был поставлен перед вашими глазами, или что это действительно был ворон?

Существенным моментом здесь является то, что можно уверенно отвергнуть конкретную «сеть убеждений», когда нарушается логическая последовательность — когда посылки и гипотезы не поддерживают логически обоснованные, аргументированные выводы в контексте исходных убеждений. Однако невозможно определить, что является причиной нарушения последовательности — гипотеза, какое-либо другое исходное убеждение, рассуждение или наблюдаемое явление, — и, конечно, их может быть несколько. Можно восстановить логическую последовательность, изменив какой-то из этих факторов. Таким образом, добавление наблюдения и экспериментов может уверенно опровергнуть сеть убеждений, к которой они добавлены, но нельзя изолировать гипотезу или новое наблюдение (или любой другой компонент как таковой) как гарантированный источник логической несогласованности. Попытка выделить часть паутины убеждений — одна из движущих сил научных экспериментов и исследований.

Опасность опровержения подтвержденной теории

Практика науки такова, что предыдущие утверждения о знаниях всегда подлежат переоценке в будущем, по мере того как становится доступно все больше и больше информации об окружающем мире. Это проявление итеративной природы науки, которая постепенно исправляет сама себя. Так что имеет смысл на какое-то время принять подтверждающие доказательства (или неудачную попытку опровержения) в качестве поддержки идеи и продолжать искать новую информацию, которая подтвердит предсказания или приведет к опровержению теории. Зачастую это даже не эксперименты для дальнейшей проверки идеи, а сбор информации, которую сообщают другие, иногда в новом контексте и по другим причинам, включая даже предсказания, которые явно не следовали из теории. Хотя и доказательство, и опровержение на практике даются одинаково трудно, до тех пор, пока мы проявляем разумную и обоснованную уверенность в аргументах и соблюдаем баланс между вспомогательными гипотезами, ошибочные теории, когда-то считавшиеся истинными, всегда будут опровергнуты впоследствии, если новое наблюдение не соответствует тому, что предсказывает теория. По крайней мере, это неоднократно случалось в истории науки. Практически каждая теория, которая когда-то считалась верной, впоследствии оказывалась ложной, за исключением наших текущих теорий, которые завтра тоже могут оказаться под ударом опровержений. Как было сказано ранее, это невозможно сделать чисто логическим путем — поддержание достоверности теорий в актуальном состоянии является частью научной практики.

Хотя ни опровержение, ни доказательство не могут быть однозначными, отказ от идеи тем не менее кажется гораздо более продуктивным маневром, чем доказательство, как утверждал Поппер. Однако на практике у опровержения есть неприятная оборотная сторона — опасная стойкость его последствий. Если теория будет доказана неправильно, эта ошибка рано или поздно будет найдена и ученые детально исследуют проблему. Напротив, если теория опровергнута по всеобщему согласию, ученые прекращают ее изучать. Это происходит по ряду причин. Во-первых, большинство ученых больше не считают целесообразным тратить время и силы на дискредитированные идеи. Во-вторых, правительственные агентства очень неохотно поддерживают грантами научные исследования того, что уже было опровергнуто. Наконец, существует предвзятость публикации — если ученый повторно проверяет отвергнутую теорию и опровержение остается в силе (т. е. теория по-прежнему кажется явно ложной), такие исследования очень трудно опубликовать, поскольку научные журналы не считают так называемые отрицательные данные заслуживающими публикации[55]. У предвзятости научных журналов есть два негативных последствия: во-первых, она мешает подтверждать опровержения и, во-вторых, лишает ученых мотивации проверять существующие опровержения, которые могут быть ошибочными.

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.

Рассмотрим сценарий, когда врач диагностирует у вас рак. Это шок, и вам сложно принять новую информацию. Но что, если диагностический тест на рак дал неправильный результат? Что, если была допущена канцелярская ошибка и ваше имя написали на чужих анализах? Вы только что оспорили вспомогательные гипотезы (или исходные предположения, составляющие вашу сеть убеждений), необходимые для того, чтобы ваш диагноз был правильным (например, анализы действительно ваши, тест был проведен правильно, онколог правильно истолковал результаты теста, в отчете онколога указано правильное имя пациента и т. д.). Опять же, хотя мы обычно не называем такие идеи вспомогательными гипотезами, ясно, что существует бесчисленное множество исходных предположений, которые должны быть правильными, чтобы основная идея была верной, и нормальное человеческое мышление подвергает их сомнению при тщательном изучении главной идеи. Столкнувшись с выводом, к которому мы относимся скептически, мы оспариваем его, спрашивая: «Но откуда вы знаете, что ... (вставьте сюда исходное предположение)?» В отличие от нашей склонности ставить под сомнение вспомогательные гипотезы, люди также обладают удивительной способностью игнорировать их, когда основная гипотеза интересна или желательна.

Перед вторжением союзников на Сицилию во время Второй мировой войны море выбросило на пляж в Испании тело, одетое в униформу британского королевского морского пехотинца. В его карманах были найдены документы на имя майора Билла Мартина, а также бумаги, подтверждающие, что вторжение произойдет в Греции и Сардинии, а не на Сицилии. Эта информация была передана немецкому верховному командованию и заставила его подготовиться к обороне Греции и Сардинии, оставив Сицилию уязвимой для вторжения. Однако, как и в любой сети убеждений, за информацией стояло множество вспомогательных гипотез. Некоторые из этих вспомогательных гипотез заключались в том, что тело действительно принадлежало майору британской морской пехоты, что приказы были подлинными, что приказы все еще действовали, что союзники не изменили свою стратегию с тех пор, как был отдан приказ, и т. д. На самом деле это было тело британца, который умер от случайного отравления крысиным ядом в Англии, и, чтобы ввести немцев в заблуждение, его тело одели в британскую военную форму, засунули в карман фальшивые документы и бросили в море у побережья Испании. Эта операция британцев получила название «Пирог с начинкой». Некоторые члены немецкого командования были настроены скептически и сомневались в том, что Билл Мартин действительно был настоящим майором, погибшим в бою. К счастью для союзников, британцы создали фальшивую личность майора Мартина и сфабриковали другие свидетельства, которые в конечном итоге заставили Германию признать подлинность приказов. Ошибка немецкого командования заключалась в доверии к вспомогательной гипотезе о том, что тело действительно принадлежало британскому майору.

Вспомогательные гипотезы постоянно присутствуют в нашем мышлении, и привычка подвергать сомнению вспомогательные гипотезы — это обычный способ тщательно проверить наши выводы. В практике науки маневр, выполняемый для проверки вспомогательных гипотез, называется «контролем». Предположим, ученый проводит эксперимент, чтобы проверить гипотезу о том, что некий вирус является причиной определенного заболевания. У пациента с этим заболеванием берут анализы, и вирус не обнаруживается, что приводит к опровержению гипотезы о причастности этого вируса. Чтобы такой экспериментальный результат был признан действительным, ученый обычно должен предусмотреть положительный контроль, который состоит в добавлении известного количества вируса к заведомо отрицательному образцу. Этот положительный контроль, по существу, оценивает вспомогательную гипотезу о том, что тест работает правильно и способен обнаруживать вирус. И наоборот, если вирус был обнаружен в каждом проанализированном образце или, по крайней мере, с необычно высокой частотой, тогда потребуется отрицательный контроль (образец, который заведомо не содержит вирус), чтобы оценить вспомогательную гипотезу о том, что тест не дает ложную реакцию на вирус, когда тот отсутствует. Поэтому, читая научную литературу, мы постоянно встречаем упоминания о контрольных экспериментах. Логическим обоснованием таких экспериментов является неизменная проблема зависимости наблюдений от достоверности ряда вспомогательных гипотез.

Хотя многие ученые твердо придерживаются мнения, что гипотезы действительно можно уверенно опровергнуть, они тем не менее тратят много времени и энергии на контрольные эксперименты именно потому, что опровержение не гарантирует отсутствие ошибки из-за ложного исходного предположения (например, вспомогательная гипотеза ошибочна). Таким образом, научная практика признает наличие проблемы опровержения, но ученые могут и не разбираться в ее логических причинах, а невозможность уверенного опровержения гипотезы редко упоминается в научной литературе и столь же редко признается практикующими учеными.

Хотя в быту мы редко употребляем формальные термины, но проблема опровержения часто встречается в повседневной жизни. При обсуждении вопроса общая идиома (при прочих равных), по сути, оговаривает, что ни одно из бесконечных исходных убеждений и вспомогательных гипотез не выделяется среди остальных. Таким образом, выделение одной идеи при равенстве всех остальных — это, по сути, мысленный эксперимент, направленный на решение проблемы вспомогательной гипотезы и исходных убеждений/предположений.

Как и сама концепция вспомогательных гипотез, использование того, что ученые называют контролем, входит в повседневную человеческую практику. Если вы заменили прежний аккумулятор вашего автомобиля на новый, а ваш автомобиль все равно не заводится, было бы разумно проверить новый аккумулятор с помощью вольтметра, чтобы убедиться, что он достаточно заряжен, или поместить его в другой автомобиль, чтобы проверить, заведется ли он, что служит «контролем» вспомогательной гипотезы о том, что новый аккумулятор исправен. Фактически обычный процесс поиска и устранения неисправностей включает проверку других исходных предположений (или вспомогательных гипотез) с помощью контрольных действий.

Несмотря на невозможность уверенно отвергать гипотезы из-за бесконечного количества вспомогательных гипотез, которые необходимо иметь в виду, это не означает, что следует игнорировать преимущества опровержения. Чем больше вспомогательных гипотез (т. е. средств контроля) указывают на свидетельства, не совместимые с тем, что предсказано основной гипотезой, тем больше вероятность того, что эта гипотеза окажется ошибочной. Более того, поскольку опровержение по своей природе похоже на дедукцию (тогда как подтверждение является индуктивным), оно имеет больший вес, чем подтверждающие доказательства. Другими словами, наши наблюдения дают нам больше надежной информации, когда идея неверна. Ставка на опровергающие свидетельства имеет смысл, пока не игнорируется проблема исходных предположений, а отклонение свидетельств не рассматривается как путь к определенности в реальном мире, со всем его беспорядком и бесконечным количеством вспомогательных гипотез.

Изменение исходных представлений влияет на общие выводы

Здравый смысл — хваленое свойство логично мыслящих людей. Однако здравый смысл — это просто аргументированные прогнозы целостной сети убеждений, основанные на совокупности общих исходных предположений, выдвигаемых в человеческой популяции.

В 2015 году вспышка вирусной инфекции Зика в Бразилии сопровождалась увеличением числа детей, рожденных с микроцефалией. Если бы вы были беременной женщиной, поступившей в больницу в Чикаго в это время, и вам нужно было переливание крови, здравый смысл подсказал бы, что вы должны настаивать на крови, которая была проверена на вирус Зика и дала отрицательный результат. Это кажется очевидным и не требует особых раздумий. Однако если бы вы настояли на использовании крови, у которой в то время был отрицательный результат теста на вирус Зика, вы бы на самом деле максимально увеличили свой шанс заражения по сравнению с непроверенной кровью! Почему? Причина в том, что на раннем этапе, когда возможности тестирования были очень низкими, было принято решение применять ограниченные ресурсы тестирования только к крови, взятой из регионов, которые считаются эндемичными по вирусу Зика (например, Пуэрто-Рико)[58]. Таким образом, единственный способ получить кровь с отрицательным результатом на вирус Зика — это импортировать ее из Пуэрто-Рико, где бушует инфекция. Тест на Зика хорош, но, как и большинство тестов, не обладает 100%-ной достоверностью. Вероятность того, что тест не выявит Зика в инфицированной крови доноров из эндемичного региона, была выше, чем шанс встретить вирус в непроверенной крови, полученной из других регионов[59]. Таким образом, желание получить кровь с отрицательным результатом теста на Зика приведет к получению таковой из регионов, где присутствует вирус, и увеличит вероятность заражения. Если у вас нет исходной информации о неоднородности тестирования (которой действительно не было бы у большинства людей), то требование предоставить кровь с отрицательным результатом тестирования выглядит вполне обоснованным. Однако стоит заменить одно исходное представление, и этот выбор из лучшего превращается в худший[60].

Недавно я столкнулся с более банальным примером, когда мне казалось, что нет ничего проще, чем определить любимые продукты дочери. Когда мы собирались поехать к моим родителям в Чикаго, они спросили, что моя дочь любит больше всего, чтобы купить это к нашему приезду. Я дал им список продуктов, которые она ежедневно брала с собой для обеда в школе. Это просто здравый смысл; моя дочь просит, чтобы ей на обед ежедневно давали питьевой йогурт, значит, она любит этот продукт. Каждый день я клал этот напиток ей в ланчбокс, и каждый день она приносила домой пустую коробку — свидетельство того, что напиток был выпит, а бутылочка выброшена. Однако позже, уже став взрослой, моя дочь сказала мне, что она просто ненавидела именно этот йогурт.

Конечно, я спросил ее, зачем же она тогда постоянно просила давать ей йогурт, если он ей не нравился. Ответ заключался в том, что хотя ей йогурт не нравился, его любила школьная подруга, а моя дочь меняла йогуртовый напиток на кексы, которые ее подруга всегда ела на обед. Следует отметить, что ее подруга не очень любила кексы, но любила питьевой йогурт. Я спросил свою дочь: «А почему ты не попросила просто класть кексы тебе в ланчбокс?» Она ответила, что меняться продуктами питания во время обеда было очень забавно и это стало важной частью социального опыта, когда она была ребенком. Первоначально моя сеть убеждений просто не включала в себя исходное понимание того, что в обеденное время в школе моей дочери царит живая бартерная экономика. В отсутствие этой информации казалось разумным сделать вывод, что моей дочери действительно нравилось есть то, что она просила каждый день. В этом случае наблюдения не изменились бы из-за корректировки исходного убеждения — в любом случае моя дочь просила бы йогурт каждый день; однако значение этих наблюдений и выводы, которые я мог сделать из них, были бы совершенно другими.

Спасение гипотетико-дедуктивной логики

Важно отметить, что действие вспомогательных гипотез не ограничивается оценкой основной гипотезы. Появление новых гипотез может заставить вас изменить свою интерпретацию наблюдений или выводы о ситуации. Изменение любой части сети убеждений может привести к ряду компенсирующих изменений в других частях. Когда я был студентом-медиком, я провел четыре недели стажировки в психиатрическом стационаре в больнице при моей медицинской школе. Меня вызвали для осмотра женщины, которую отправили в психиатрическое отделение. Поговорив с ней некоторое время, я узнал, что она очень расстроена тем, что кто-то имплантировал ей часы в грудную клетку. Она была уверена в этом, потому что постоянно слышала «тиканье» часов. Я отметил в своих записях, что она страдает слуховыми галлюцинациями, записал ее анамнез, а затем провел медицинский осмотр. Во время осмотра я заметил у нее на груди шрам от стернотомии (ей сделали операцию на грудной клетке). Когда я приложил стетоскоп к ее груди, к своему удивлению, я услышал громкое и постоянное тиканье внутри, как она и описывала. В ходе дальнейшей беседы она рассказала, что несколько лет назад перенесла операцию на открытом сердце (факт, который я не смог выяснить, а она не сочла нужным упомянуть, когда я изучал ее историю). В конце концов, мне удалось обстоятельно изучить ее медицинскую карту, и оказалось, что ей имплантировали в сердце искусственный клапан, чтобы исправить врожденный дефект. Моя первоначальная базовая гипотеза, что ощущение тиканья в груди было вызвано слуховой галлюцинацией, включала исходную вспомогательную гипотезу (или предположение) об отсутствии источника звука в ее груди — предположение, которое было ошибочным. Эта женщина неверно истолковывала звуки и страдала от непонимания причины, но мои рассуждения содержали предположение, которое, как оказалось, не соответствовало действительности. Когда я сам услышал звук, мне пришлось изменить свою конструкцию убеждений, чтобы сохранить логику ГДМ, и теперь моя вспомогательная гипотеза успешно предсказывала то, что я наблюдал, — у нее действительно слышалось тиканье в груди, но источником звука были не часы[61].

Сделав покупки, вы катите тележку с продуктами к машине, приближаясь к ней с безмятежной уверенностью носителя ГДМ. Другими словами, у вас есть сеть убеждений относительно вашей машины и ожидания относительно того, что вы испытаете. Вы нажимаете кнопку на ключе, чтобы открыть багажник, но он не открывается. Это контрастирует с вашим предсказанием, что, исходя из предпосылки, что это ваша машина и ключ открывает ее, нажатие на кнопку должно привести к открыванию багажника. Теперь логика ГДМ нарушена; багажник, который должен был открыться, не открылся. Используя классическую башню из слоновой кости ГДМ, вы использовали бы данные (которые ясны, священны и не могут быть изменены), чтобы отвергнуть одну из своих гипотез. Первым делом вы оспариваете гипотезу о том, что это действительно ваша машина. Если это ваша машина, вы можете предсказать, что на ней будет ваш номерной знак; присмотревшись, вы обнаруживаете, что регистрационный номер чужой. В свете этого нового свидетельства вы опровергаете гипотезу о том, что это ваша машина, и логика вывода восстановлена (вы не ожидали, что ваш ключ откроет чужую машину). Проблема решена, и вы отправляетесь на поиски своего автомобиля. Хотя этот пример ясен и логичен, можно придумать и другие варианты развития событий.

Давайте рассмотрим три способа, с помощью которых вы можете легко восстановить логику вывода в отношении вашего автомобиля. Во-первых, вы можете оспорить собственное наблюдение (например, багажник действительно открылся, но вы этого не заметили). В качестве альтернативы, если вы нажимаете кнопку ключа снова и снова и багажник открывается с третьей попытки, то логика восстановлена, и промежуточные данные были просто неверными (или, по крайней мере, невоспроизводимыми). Однако если багажник все еще не открывается, несмотря на множество попыток, вы можете попытаться атаковать другую точку в вашей логике; вы можете оспорить одно из своих исходных предположений (вспомогательных гипотез). Например, можно оспорить предположение, что ваш ключ исправен — в конце концов, могла разрядиться батарейка в ключе или аккумулятор в автомобиле. В самом деле, логическая целостность будет восстановлена, если вы вспомните, что ключ и раньше работал со сбоями, — следовательно, текущее наблюдение снова будет вытекать из ваших предпосылок и исходных убеждений. Даже если ключ больше не передает сигнал, вы все равно можете предсказать, что он должен вручную открыть замок. Вы вставляете ключ в замочную скважину и пытаетесь повернуть его, чтобы открыть багажник; однако ключ не поворачивается, поэтому согласованность остается нарушенной. Деваться некуда, придется обратить внимание на гипотезу о том, что это ваша машина. Чтобы проверить гипотезу, вы смотрите на номерной знак, который не совпадает с вашим, и это приводит вас к выводу, что вы ошибочно приняли похожую машину за свою. Любой из перечисленных маневров мог восстановить логическую согласованность вывода (например, багажник действительно мог открыться незаметно для вас, ключ мог перестать излучать радиосигнал, но все еще работал вручную, или это могла быть не ваша машина).

Важность этого конкретного примера трудно переоценить. Упрощенное общее понимание ГДМ, которое часто применяется в науке, заключается в том, что предсказания могут быть выведены из гипотез, данные могут быть собраны для проверки предсказаний, и если данные не подтверждают предсказание, то можно обоснованно отклонить гипотезу. Как было сказано ранее, это нормальная стратегия человеческого мышления. Как часто вы слышите фразу: «Мы знаем, что X неправда из-за Y»? Однако в действительности ситуация такова, что ни обычное, ни научное мышление не работают столь ограниченным образом. Как показывают предыдущие примеры, логическая последовательность может поддерживаться по крайней мере тремя основными способами: (1) путем изменения теорий, (2) путем проверки данных и наблюдений, (3) путем изменения исходных предположений (изменения вспомогательных гипотез). Каждый способ пытается установить и поддерживать наивысший уровень согласия между теориями и наблюдениями, который можно предсказать на основе теорий, изменяя различные части уравнения. Это далеко не тот портрет науки, в котором ясные и однозначные данные позволяют логически и методологически отвергать теории; на практике для поддержания согласованности ГДМ могут выполняться все три этих маневра[62] (иногда одновременно).

В качестве классического исторического примера этого подхода в «точных науках» давайте рассмотрим теории гравитации и движения планет сэра Исаака Ньютона (ньютоновская механика). Ньютоновская механика была одной из величайших и наиболее успешных теорий в истории науки и до сих пор считается типичным примером научного триумфа и интеллектуального прорыва. Сделав некоторые базовые предположения (которые он назвал законами), Ньютон смог построить математическую систему, описывающую, как гравитационные силы определяют движение планет в нашей Солнечной системе и во всей Вселенной, — воистину великое достижение[63]! Однако, несмотря на почти полное совпадение предсказаний теории с наблюдениями ученых того времени, впоследствии были обнаружены расхождения. Первое — и самое известное — заключается в том, что орбита Урана отклоняется от траектории, предсказанной ньютоновской механикой. Следовательно, логическая целостность ГДМ была утрачена, так как наблюдение не соответствовало предсказанию теории.

Астрономы были согласны с тем, что движение Урана не соответствует теории Ньютона[64]. Способность ученых проверять и перепроверять одно и то же природное явление с течением времени остается сильной стороной науки; поэтому отклонение новых данных ничем не поможет теории — наблюдаемое явление никуда не денется.

На этом этапе строгое применение наблюдений должно было привести к опровержению теории Ньютона — независимо от того, сколько существует подтверждающих доказательств, одного неудачного дедуктивного предсказания достаточно, чтобы опровергнуть теорию. Действительно, можно было просто отвергнуть теорию Ньютона, но прочная сеть убеждений помешала это сделать — теория была настолько успешной во многих отношениях, что не было никакой нужды в ее спешном опровержении. Напротив, была предпринята попытка защитить одновременно как теорию, так и данные. С этой целью астрономы оспорили вспомогательные гипотезы, в частности о том, что не существует ранее неоткрытых планет. Поэтому было высказано предположение, что в космосе находится большое неизвестное тело, которое отклоняет Уран с предсказанного пути за счет сильного гравитационного притяжения.

И в самом деле, основываясь на расчетах и предсказаниях, сделанных Урбеном Леверье с использованием уравнений Ньютона, Иоганн Готфрид Галле открыл Нептун 23-24 сентября 1846 года[65]. Открытие этой ранее неизвестной планеты, влияющей на орбиту Урана, не только стало еще одним триумфом теории Ньютона, но и послужило еще одной иллюстрацией того, что данные, противоречащие предсказанию гипотезы, не обязательно требуют отказа от гипотезы. В этом случае одна из бесконечных исходных гипотез (то есть что нет дополнительных неоткрытых планет) была опровергнута вспомогательной гипотезой существования Нептуна. Поскольку вспомогательная гипотеза повлекла собственное предсказание, которое можно проверить экспериментально (Нептун можно было увидеть в телескопы), колесо ГДМ совершило новый оборот, и логическая целостность ГДМ была восстановлена. Этот последний момент имеет решающее значение, поскольку Поппер указал, что введение специального предположения для спасения гипотезы, которая была непроверяемой (например, которая не делала своих собственных прогнозов), делает всю гипотезу неопровержимой — в данном случае можно было искать новую, но заранее предсказанную планету.

Великий триумф открытия Нептуна послужил доказательством не только правильности механики Ньютона, но и научного подхода в целом. Леверье предсказал местонахождение Нептуна с точностью до градуса, что было в те годы удивительным достижением. Поэтому неудивительно, что Леверье подошел к другому разногласию между теорией Ньютона и наблюдаемыми данными с аналогичным энтузиазмом. Было замечено, что перигелий прецессии[66] Меркурия отклоняется от предсказанного механикой Ньютона; отклонение было небольшим, но постоянным, и несколько астрономов обнаружили одинаковый результат в своих наблюдениях. И снова согласованность ГДМ была нарушена. Полученные данные нельзя вывести из посылок и теории Ньютона. И опять невозможно восстановить согласованность, отклонив наблюдение, поскольку его можно проверить и перепроверить, и оно никуда не исчезнет. С другой стороны, очень сложно восстановить согласованность, отвергнув базовую теорию, потому что все остальные наблюдения говорят в пользу механики Ньютона. Как и в случае открытия Нептуна, для восстановления логической согласованности ГДМ пришлось оспорить исходное предположение об отсутствии неоткрытых планет. Леверье рассчитал, что к наблюдаемой прецессии перигелия Меркурия может привести ранее не обнаруженная планета между Меркурием и Солнцем, которую он назвал Вулканом. В 1859 году Эдмон Лескарбо обнаружил Вулкан и сообщил о своем наблюдении Леверье, который с большим энтузиазмом объявил об открытии в 1860 году. Дополнительная гипотеза о существовании новой планеты восстановила согласованность ГДМ.

Проницательный читатель может удивиться, что никогда не слышал в школе о загадочной первой планете нашей Солнечной системы под названием Вулкан (кроме фильма «Звездный путь», но этот Вулкан не находится в нашей Солнечной системе). Дело в том, что никто, кроме Лескарбо, не смог достоверно наблюдать эту планету[67]. Поэтому после открытия Вулкана логика ГДМ оказалась менее прочной, чем после открытия Нептуна. На самом деле до сих пор не найдено подтверждения того, что Вулкан когда-либо существовал, и, несмотря на то, что его существование восстановило бы репутацию ньютоновской механики, наблюдения просто не подтверждают это предположение. Следовательно, согласованность ГДМ была утрачена вновь.

Итак, что же делать мыслителю? Если мы примем, что перигелий Меркурия (как наблюдаемое явление) не предсказан ньютоновской механикой, и если не появится надежная вспомогательная гипотеза, объясняющая поведение Меркурия (например, подтвердится наличие Вулкана), возможно, мы просто не сумели придумать правильную вспомогательную гипотезу (или наш метод измерения перигелия в корне ошибочен). С другой стороны, слабым местом может быть сама базовая теория. Однако теория Ньютона была настолько успешной и давала так много потрясающе точных предсказаний, что науке было очень трудно с ней расстаться — сеть убеждений состояла из множества очень сильных связей с экспериментальными данными, недвусмысленно подтверждавшими теорию.

В конечном итоге согласованность ГДМ была восстановлена в 1915 году после разработки Альбертом Эйнштейном теории относительности, которая выходит далеко за рамки ньютоновской механики. Теория относительности точно предсказывает перигелий Меркурия. Поразительно, но в данном случае сама теория (механика Ньютона) была неверной, несмотря на потрясающий успех, и ее пришлось дорабатывать, исходя из полученных данных. Судя по всему, Ньютон ошибался, но баланс согласованности ГДМ был восстановлен.

Что мы имеем? В двух случаях, касающихся механики Ньютона, логическая согласованность ГДМ была нарушена, а затем восстановлена за счет изменения разных частей сети убеждений. В первом случае была отвергнута вспомогательная гипотеза об отсутствии неоткрытых планет. Во втором случае была отвергнута сама теория. Хотя эти действия кажутся очень разными, они идентичны, если рассматривать их через призму модификации определенной части сети убеждений для восстановления согласованности ГДМ. Тогда у нас должны возникнуть важные вопросы: если можно изменить любую часть сети убеждений и сохранить обоснованность, то каковы правила изменений? Когда и что можно менять?

Как выбрать способы сохранения согласованности

Тот факт, что логическая обоснованность ГДМ может поддерживаться несколькими способами, является серьезной проблемой — как узнать, какой из них правильный? Вернемся к примеру, когда ваш ключ не открывает багажник автомобиля. Ваш ключ не работает — ни дистанционно, ни будучи вставлен в замок, поэтому вы переключаете свое внимание на базовую предпосылку и оспариваете гипотезу о том, что это ваша машина. Вы замечаете, что номерной знак не ваш, и делаете вывод, что это не ваша машина, тем самым восстанавливая логическую обоснованность. Однако вы также можете восстановить обоснованность, заявив, что это ваша машина, но кто-то поменял номерной знак, пока вы ходили по магазинам, перепрограммировал сигнал ключа и сменил замок багажника. Если вы смотрите в салон машины и видите там чужие вещи, то присутствие незнакомых предметов все равно можно объяснить, изменив единственную гипотезу (что это ваша машина). В качестве альтернативы вы можете спасти гипотезу о том, что это действительно ваша машина, если добавите предположение, что кто-то открыл вашу машину, подкинул в нее чужие вещи, а потом перепрограммировал сигнал ключа, заменил номерной знак и замок багажника. Формальная логическая обоснованность достигается в равной степени одним изменением вашей гипотезы (это не ваша машина) или четырьмя перечисленными выше изменениями, необходимыми для сохранения уверенности в том, что это ваша машина.

Комик Стивен Райт точно подметил эту проблему, когда сказал: «На днях кто-то украл все вещи в моей квартире и заменил их точными копиями». Зайдя в свою квартиру и не обнаружив ни малейших изменений, вы можете сказать, что действительно ничего не изменилось или что космический пришелец заменил все ваши вещи абсолютно идентичными копиями. Обычно люди предпочитают первое объяснение, потому что второе объяснение крайне маловероятно. Однако важным моментом здесь является то, что с формальной точки зрения ни одно из объяснений не является логически лучшим, поскольку оба сохраняют согласованность ГДМ. Как в обычном человеческом мышлении, так и в научной практике часто используется принцип бритвы Оккама (например, наиболее вероятным является наиболее простое объяснение)[68]. Другими словами, не усложняйте вещи больше, чем это требуется для обеспечения логической согласованности; однако нет особой причины, по которой вещи должны быть простыми, даже если мы этого очень хотим. Но поскольку каждое из наших индивидуальных убеждений вплетено в сеть, несущую на себе вес множества эмпирических данных на бесконечных пересечениях, в поддержании согласованности с помощью минимальных средств есть определенный смысл — это приводит к наименьшему количеству ненужных изменений в системе знаний.

Логическая согласованность как фильтр для окружающего мира

Поддержание логической согласованности между нашими базовыми убеждениями, исходными предположениями и наблюдениями — это один из способов, которым мы ориентируемся в мире. Мы проводим большую часть дня, не обращая внимания на множество вещей, которые наблюдаем. Можно ездить на работу и с работы, проезжать мимо тысяч автомобилей и не различать их марки. Однако стоит увидеть единственную машину, парящую в воздухе над шоссе, и ваше внимание немедленно будет приковано к ней, потому что это несовместимо с вашим жизненным опытом и противоречит вашим конструкциям убеждений и исходным предположениям. Вот почему фокусы так привлекательны — они нарушают наше представление о том, как устроен мир. Когда мы видим, как человек левитирует на сцене, наша первая реакция — предположить, что нас каким-то образом обманули. Мы выдвигаем вспомогательные гипотезы, например что плавающее в воздухе тело висит на каком-то тросе или поддерживается каким-то постаментом, который мы не видим. Именно поэтому маг проводит обручем вокруг парящего тела, чтобы отвергнуть такие вспомогательные гипотезы. Если маг может лишить нас всех наших вспомогательных гипотез, мы останемся с объяснением, что он действительно может поднять человека в воздух. Конечно, мы сохраним уверенность, что нас обманывают, просто не сможем понять, как это сделано.

Выдвижение вспомогательных гипотез и исходных убеждений для поддержания согласованности разжигает разногласия в наших нынешних политических системах. Возьмем американскую внутреннюю политику. Никто не станет отрицать, что спецпрокурор Роберт Мюллер проводил расследование в отношении Дональда Трампа и его соратников. Крайние правые могут выдвинуть вспомогательную гипотезу о том, что существует заговор левых (или даже «глубинное государство»), и все это — «охота на ведьм». Крайние левые могут выдвинуть вспомогательную гипотезу о том, что Дональд Трамп действительно нарушил всевозможные законы и что единственный способ провалить расследование — это вмешательство истеблишмента Трампа. Члены организации QAnon (сторонники теории заговора в США) могут выдвинуть еще более сложные предпосылки, тем самым еще больше усложнив ландшафт. Каждая из точек зрения требует своих вспомогательных гипотез, которые могут быть более или менее вероятными, но при этом каждая точка зрения полностью согласована со своей собственной сетью убеждений — и каждая сеть убеждений связана с тем фактом, что Мюллер проводит свое расследование.

Существуют всевозможные теории заговора и сложные структуры убеждений, которых придерживается очень много людей. Хотя многие убеждения могут показаться экстремальными, они ни в коем случае не противоречивы. Действительно, идеально законспирированный заговор не оставил бы за собой никаких следов, и поэтому отсутствие каких-либо доказательств заговора является лучшим доказательством самого изощренного заговора. Хотя мы можем отвергать такие идеи как маловероятные, во многих случаях наши опровержения не могут повлиять на логику сторонников заговора, поскольку их убеждения столь же внутренне согласованы, как и любые другие убеждения. Даже в состоянии бредового психоза люди могут поддерживать превосходную согласованность убеждений. (Некоторые формы психоза приводят к полному разрыву с реальностью и дезорганизации мышления; однако психоз может принимать и другие формы. Если кто-то считает, что демон или правительство контролирует его мысли, это не означает, что он не мыслит логически — хотя и с предпосылками, которые выглядят маловероятными или необоснованными.)

Основная мысль этой главы заключается в том, что поддержание согласованности ГДМ — обычное средство, используемое как непрофессионалами, так и профессиональными учеными. Было бы очень наивно думать, что в науке или в повседневной жизни человек получает новые данные, а затем логично и уверенно отвергает или принимает гипотезы. Предположение о том, почему не открывается багажник машины, ньютоновская механика и даже крайние представления о заговоре могут быть в равной степени обоснованы путем изменений в личной сети убеждений, от гипотезы и исходных предположений до сомнения в самом наблюдении. Невозможно логически определить какую-либо одну часть уравнения, если у вас нет определенности в других его частях, а для такой определенности нет никаких оснований. Изучение способов поддержания согласованности ГДМ приближает нас к выработке рабочего определения науки и понимания того, как ее можно отличить от ненаучной деятельности. Дальше я покажу, что сохранение логической согласованности ГДМ является необходимым компонентом науки; однако, как говорилось раньше, одного гипотетико-дедуктивного метода недостаточно, чтобы отличить науку от других подходов, поскольку этот метод обычно встречается во всех формах мышления. Суть в том, что хотя принятое наблюдение не может с абсолютной уверенностью опровергнуть гипотезу, оно может вызвать изменение в сети убеждений (одной из частей которой является гипотеза) и тем самым внести в наше мировосприятие изменения (если не какой-то прогресс). Но есть одно условие — нужно, чтобы то, что кажется логической согласованностью, действительно ею было. Мы поговорим об этом в следующих главах.

Как вернуть науке реалистичный образ

Перед нами стоит важная задача сформировать новое представление о науке, более реалистичное, чем расхожие гиперболы и наша уверенность в ее непогрешимости. Поскольку научные утверждения опираются на систему, использующую индукцию, дедукцию и ретродукцию, любое заявление о знании, сделанное наукой, страдает всеми недостатками, присущими каждому из этих инструментов (как подробно описано в первых трех главах); добавьте к этому проблемы согласованности убеждений и недоопределенности, раскрытые в этой главе. Хотя в следующих главах я докажу, что природа научных заявлений действительно своеобразна, науке присущи все ранее упомянутые проблемы нормального человеческого мышления. На мой взгляд, научный метод следует рассматривать как итеративную систему, которая добилась большого прогресса за последние столетия и, надеюсь, будет продолжать это делать. Однако не существует абсолютных научных знаний или окончательных утверждений, свободных от упомянутых выше недостатков.(Абсолютные доказательства могут быть получены в абстрактной математике и чистой теории, не связанной с наблюдениями; однако как только человек вступает в контакт с реальным миром, все вышеупомянутые недостатки дают о себе знать.)

Когда политики, аналитические центры и лоббисты оправдывают бездействие в отношении глобального потепления или защиты окружающей среды, они говорят, что наука «окончательно не доказала» существование проблемы, или что нет «научных доказательств» важности проблемы, или что наука «не имеет окончательного мнения».

Что касается конкретной проблемы, такое отношение к науке недопустимо, потому что оно основано на фантазиях о том, какой может быть наука в альтернативной Вселенной, где логика работает иначе и абсолютная истина возможна. В такой Вселенной отсутствие абсолютных доказательств может быть хорошим поводом не верить во что-то. Но мы живем в другой Вселенной, и неправильное отношение к научным утверждениям позволяет людям отказаться от защиты окружающей среды и разрушать собственное здоровье в ожидании «достоверных доказательств».

В некоторых случаях проблема «научной неопределенности» представляет собой циничный маневр людей, намеренно преувеличивающих «сомнения», чтобы оправдать вредные продукты и безответственное поведение[69]; в других случаях это, вероятно, отражает подлинное заблуждение относительно того, что такое наука на самом деле. В любом случае, пока мы живем в этой Вселенной, науку следует рассматривать через более реалистичную призму — как изначально ошибочный процесс, который никогда не приведет к определенности. Это никоим образом не означает, что в науке нет ничего особенного, что отличает ее оценки окружающего мира от других подходов, но человек, который ждет абсолютной научной уверенности, будет ждать вечно.

Наука всегда имеет базовый уровень неопределенности, внутреннего несогласия между теорией и наблюдениями. Ученые используют высокую логическую согласованность как причину для модификации сети убеждений, когда это имеет смысл; однако научное мышление допускает значительную несогласованность. Рассмотренные ранее теоретические проблемы с ретродукцией, подтверждения гипотезы следствием и недоопределенностью теорий показывают нам, что существует бесконечное количество гипотез для объяснения любого наблюдения или наблюдений. Очевидно, что реальная проблема заключается в том, как сузить их объем до проверяемого числа. Однако практикующие ученые редко сталкиваются с этой проблемой, по крайней мере в контексте более широких теорий. Напротив, наши лучшие научные теории редко (если вообще когда-либо) предсказывают все наши наблюдения, а если даже и предсказывают, то просто подождите немного, и наверняка появятся новые наблюдения, выходящие за рамки теории.

Для большинства природных явлений не существует единой теории, которая объясняла бы все имеющиеся данные, и поэтому в науке скорее недостаток согласованных гипотез, чем избыток. И причина этого вряд ли в отсутствии всеобъемлющих теорий; вероятно, дело в том, что в любой момент времени определенное количество наблюдений ошибочно, некоторые части сети могут оставаться неопределенными или еще не открытыми, а аргументы, связывающие части сети, могут оказаться ошибочными. Следовательно, невозможно достоверно определить полную сеть убеждений и сосредоточиться только на теории. Любая часть сети может иметь изъяны, мешающие прогрессу в определенном направлении, но это не отсутствие прогресса в целом. Скорее, он обладает изъянами и склонен иногда ходить кругами, но тем не менее это прогресс.

Примирение с несогласованностью теорий может служить источником бесконечных споров; однако ученых вполне устраивает некоторый базовый уровень несогласованности. Именно по этой причине вы обычно слышите, как неученые опровергают теорию эволюции, потому что она не может объяснить каждый крошечный артефакт в летописи окаменелостей или отсутствие некоторых предсказанных артефактов. Именно по этой причине вы слышите, как неученые отвергают теорию глобального потепления, потому что она не позволяет давать точные прогнозы погоды или потому что периодически возникают погодные аномалии. По сути, все теории имеют аномалии, которые они не могут объяснить. Только ненаучные теории прекрасно объясняют все без исключения. Как указывал Поппер, их кажущаяся сила — на самом деле их слабость: они достаточно гибки, чтобы объяснить все, но в то же время настолько податливы, что по существу бесполезны для каких-либо других целей, кроме абстрактного объяснения, без способности предсказывать.

Однако, заложив эту основу понимания науки, мы должны найти ответ на следующий вопрос: если наука дает нам меньше уверенности, чем другие системы убеждений, есть ли какие-то причины отдавать предпочтение именно научным убеждениям? Мы также вправе спросить: если неученые более строго, чем ученые, отвергают теории как ложные, когда они не могут предсказать наблюдения, почему мы должны слушать ученых? Оба эти вопроса очень важны, и мы должны ответить на них. Но прежде чем мы сможем найти ответ, необходимо продолжить разработку нашего определения науки, чтобы ясно понимать, что относится к науке, а что нет. В первой части книги мы рассмотрели инструменты мышления, которые являются общими для научного и ненаучного мышлений, и определили базовый уровень логической согласованности. Во второй части мы сосредоточимся на конкретных аспектах, в которых наука отличается от других модальностей мышления и может быть отделена от них.

Часть II

Глава 4.

Как научное мышление отличается от других рассуждений

Отрекаясь от доводов разума и меряя истинность веры степенью фанатизма, с которой мы ее придерживаемся, мы ведем себя самоубийственно...

— Питер Медавар

В начале 1950-х годов в пригороде Чикаго сформировалась группа фанатиков под названием «Искатели», основанная на убеждении, что они получают сообщения от более высокоразвитого интеллекта посредством «автоматического письма». Автоматическим письмом сторонники мистицизма называют записи, которые делает медиум в состоянии транса. В данном случае женщина-медиум по имени Дороти Мартин входила в состояние транса и записывала ментальные сообщения от великого существа по имени Сананда. Рука Дороти по сути обретала собственный разум и наносила на бумагу сообщения Сананды. Из этих сообщений поклонники Дороти построили целую конструкцию верований, включая информацию о том, что знания исходят с далекой планеты по имени Кларион и что НЛО с Клариона часто посещают Землю.

В начале 1954 года Дороти получила сообщение о том, что 21 декабря 1954 года Земля будет уничтожена катастрофическим наводнением, исходящим из Великих озер. Это предсказание побудило группу ее последователей к действию; они бросили работу, продали все имущество и перевернули свою жизнь, пытаясь подготовиться к наводнению и выжить. Один из последователей Дороти, доктор медицинских наук Чарльз Лотхед, ранее работал врачом в Университете штата Мичиган. Он широко обнародовал откровения Дороти и придал ее идеям научную достоверность. Втайне от Дороти и ее последователей группа психологов и социологов, изучавших культы Судного дня, внедрилась в группу для проведения социологического исследования. В результате получилась отличная книга «Когда пророчество провалилось» Леона Фестингера, Генри Рикена и Стэнли Шехтера. Она дает подробное и бесценное описание внутреннего устройства этой конкретной системы убеждений и ее приверженцев[70].

Нам кажется вполне логичным, что большинство людей не рассматривают «Искателей» как группу ученых и не думают, что они занимались научной деятельностью. Однако в контексте нашего текущего определения науки и гипотетико-дедуктивной согласованности на первый взгляд не совсем ясно, почему деятельность «Искателей» не является наукой. Сананда, хотя и был инопланетянином, который, по мнению группы, ранее посещал Землю как Иисус Христос, не получил божественного статуса, а просто рассматривался как представитель высокоразвитой цивилизации, у которой были более продвинутые технологии, чем у людей; следовательно, сообщения Сананды можно рассматривать как природные явления[71]. Наблюдения относительно Сананды были получены в форме автоматического письма, а набор полученных сообщений был скомпилирован в растущее количество «уроков». Автоматическая запись медиума не была изолированными данными; на самом деле коллеги-единомышленники извлекали сходную информацию (хотя и из разных источников), и было отмечено, что группа осознанно придавала большее значение сообщениям, которые были «подтверждены»[72] из нескольких источников, и, следовательно, у их воззрений была некоторая форма согласованности (если не воспроизводимости) наблюдений.

Возможно, самое важное: как и требовал от науки Карл Поппер, гипотезы этой группы привели к рискованным и конкретным предсказаниям, и проверка этих гипотез была не только достижимой, но и по существу неизбежной. Помимо апокалиптического предсказания, на 21 декабря 1954 года было сделано множество других предсказаний относительно встречи членов группы с инопланетянами, которые заберут приверженцев культа с собой. «Искатели» прибыли к месту встречи в указанное время, но инопланетяне так и не явились. 21 декабря 1954 года прошло без особых происшествий. Случайных гостей, заглянувших в дом, который занимала группа, приняли за переодетых инопланетян; их подвергли допросу, но в конечном итоге признали, что они не инопланетяне. Поскольку все больше и больше предсказаний не сбывалось, некоторые члены группы начали модифицировать основу предсказаний и детали системы убеждений, чтобы объяснить опровергающие свидетельства. Например, после того как 21 декабря не случился апокалипсис, некоторые сектанты решили, что они неверно истолковали сообщения или что дата разрушения Земли была перенесена на другой день. Другие предположили, что все их приготовления каким-то неопределенным образом предотвратили апокалипсис. Было также высказано предположение, что мир на самом деле прекратил существование, но они этого не заметили, потому что оказались в лучшем месте. В конце концов, неудавшихся предсказаний (опровержений) стало слишком много для того, чтобы с ними можно было справиться с помощью реконструкции убеждений, и группа распалась, в большинстве случаев отвергнув неудачную систему знаний. Дороти Мартин никогда не переставала верить в Сананду или Кларион. Сначала она переехала в Перуанские Анды, позже на гору Шаста в Калифорнии, а затем в Седону, штат Аризона, где и умерла в 1992 году. Она продолжала практиковать автоматическое письмо до конца своей жизни и основала «Ассоциацию Сананды и Самат Кумары», выступая под именем Сестра Тедра.

На первый взгляд не совсем понятно, чем деятельность «Искателей» отличается от того, что обычно делают ученые. На основе наблюдаемых данных, которыми можно было поделиться с коллегами (автоматические записи медиума), было ретродуцировано существование внеземного разума. Его нельзя наблюдать напрямую, но признаки существования легко увидеть в содержании сообщений. На основании конструкции убеждений можно было вывести вполне проверяемые конкретные предсказания. Когда прогнозы не сбылись, некоторые стали сомневаться в правильности наблюдений (мир уничтожен, но мы не можем этого видеть). Другие выдвинули вспомогательные гипотезы, чтобы спасти основную гипотезу (мир был спасен действиями сектантов). Иные изменили конструкцию убеждения, чтобы включить в нее отрицание некоторых исходных посылок. В конечном итоге накопилось достаточно опровержений, что привело к массовому отказу от системы убеждений, за исключением нескольких преданных приверженцев. Похоже, что поведение «Искателей» вполне соответствует нашему рабочему описанию научного процесса.

Тогда мы можем спросить: почему «Искателей» нельзя назвать учеными? Разве то, что делали «Искатели», сильно отличается от того, как астрономы пересматривали теорию движения планет Ньютона, когда орбиты и перигелий вели себя не так, как предсказано? Разве «Искатели» не ретродуцировали гипотезы (как описали Пирс и Уэвелл), не делали рискованные и проверяемые предсказания (как настаивал Поппер), не проверяли предсказания посредством наблюдения (как того требовал бы любой эмпирик) и не изменяли сеть убеждений на всех трех уровнях (оспаривание данных, изменение вспомогательных гипотез и изменение предпосылок), точно так же, как Куайн определял согласованность научного мышления? Довольно часто в науке отдельные приверженцы теории (обычно те, кто ее придумал) хранят ей верность, несмотря на бесспорные опровержения. Точно так же в случае «Искателей» ни Мартин, ни Лотхед никогда не отказывались от своей веры.

Ловушка ошибочного гипотетико-дедуктивизма

Многие науковеды ставят под сомнение ГДМ как определяющую характеристику науки, отчасти потому, что такие группы, как «Искатели», внешне действуют как ученые и придерживаются ГД-мышления, но, на мой взгляд, это неверное толкование их деятельности[73]. Чтобы понять, в чем дело, стоит понаблюдать за процессом ГДМ в научном сообществе. В качестве примера можно проанализировать генезис теорий об инфекционных заболеваниях. На протяжении веков врачи наблюдали одну стабильную закономерность — вспышки болезней часто сосредоточены вокруг районов с плохими условиями жизни и общественной гигиены, например в районах с гниющими трупами животных и застойной водой. До семнадцатого века преобладающим объяснением вспышек болезней была «теория миазмов». Основа теории миазмов заключалась в том, что болезнь передается через «гнилые пары» или яды в воздухе. Гнилые пары могут выделяться из останков разлагающейся живой ткани и, таким образом, могут исходить из стоячей воды (в которой обычно происходит гниение), трупов животных или отходов. Сила теории миазмов заключается в том, что она дает правдоподобное объяснение того, почему люди часто болеют группами в непосредственной близости от застойной воды, разлагающихся трупов животных, а также там, где отсутствуют элементарные санитарные условия. Другими словами, теория предсказывала именно то, что наблюдалось в мире. Теория миазмов была ретродуцирована, чтобы соответствовать наблюдаемым природным явлениям (то есть признакам болезни). Если теория миазмов верна, то можно предсказать скопление болезней вокруг стоячей воды и гниющей органической материи, что и наблюдалось.

Итак, в чем проблема теории миазмов? Что ж, из теории миазмов можно вывести предсказания, дополняющие картину распространения болезней вокруг воды и гниющей живой материи. Например, поскольку источником болезни являются гнилые пары разлагающихся биологических материалов, то, согласно теории миазмов, болезнь не может передаваться от одного живого существа к другому, поскольку живые существа не разлагаются. Однако это предсказание оказалось неверным. В начале 1800-х шелковая промышленность пришла в упадок из-за чумы шелкопряда. Агостино Басси продемонстрировал, что он может передавать болезнь от одного тутового шелкопряда другому посредством прививки (инъекции жидкости от больного червя к здоровому). Последующие эксперименты многих ученых, в первую очередь Луи Пастера, продемонстрировали, что можно извлекать микроскопических носителей болезни из больного животного, выращивать их в пробирке и затем вводить здоровым животным, что вызывает у них ту же болезнь, которая поразила исходное больное животное. Таким образом, теория микробов (впервые предложенная в той или иной форме, по крайней мере в 1500-х годах) стала преобладающей теорией болезней, потому что она объясняла наблюдаемый мир лучше, чем теория миазмов. Конечно, могло случиться так, что к болезням приводят и микробы, и миазмы, но впоследствии было показано, что гниение органического материала не вызывает спонтанное зарождение особых жизненных форм — результат, предсказанный теорией миазмов и от которого полностью зависит эта теория[74].

Чем же в таком случае теория миазмов отличается от веры «Искателей» в Сананду, Кларион и НЛО? Как в случае теории миазмов, так и в случае с «Искателями» причина, которая сама по себе не наблюдалась напрямую, считалась ответственной за наблюдаемый эффект; то есть плохо определяемая и ненаблюдаемая сущность, называемая «миазмами», вызвала наблюдаемое заболевание, в то время как более определенная, но также ненаблюдаемая сущность «Сананда» вызывала достоверно наблюдаемое автоматическое письмо. Оба случая подтвердились: многие врачи задокументировали скопления болезней вокруг грязной воды, а члены группы «Искателей» задокументировали автоматические письма. И теория миазмов, и «Искатели» создали проверяемые предсказания, что в конечном итоге привело к опровержению той и другой систем убеждений, потому что предсказания не соответствовали наблюдениям за миром природы.

Однако фундаментальное различие между ними заключается в «дедуктивной» части определения «гипотетико-дедуктивный». В случае теории миазмов наблюдения за природой дали следующий результат.

Индукция: случаи заболевания сосредоточены вблизи источников гниения органических веществ (включая стоячую воду).

Эти наблюдения подтвердили наличие миазмов. Миазмы были болезнетворной сущностью, возникающей во время гниения органического вещества и вызывающей заболевание у тех, кто подвергся ее воздействию.

Логически последовательная ретродуцированная гипотеза дедуктивно ведет к наблюдаемому явлению.

Предпосылка (гипотеза): Гниение органического вещества — источник миазмов.

Предпосылка: Люди, подвергшиеся воздействию миазмов, чаще заболевают.

Дедуктивный вывод: Следовательно, у людей, оказавшихся вблизи гниющего органического вещества, будет более высокий уровень заболеваемости[75].

Если в гипотезе оговорено, что миазмы являются единственной причиной заболевания, то можно сделать следующий вывод, что человек не может заболеть просто от контакта с больным живым животным, потому что живые существа не испускают миазмы (т. е. отсутствует гниющий миазмообразующий материал).

В гипотетико-дедуктивном методе из наблюдений выводятся (индуцируются) общие принципы природы, а из них, в свою очередь, ретродуцируются гипотезы, позволяющие дедуктивно вывести наблюдаемые результаты (и, желательно, дополнительные ненаблюдаемые результаты, которые можно впоследствии проверить)[76]. Роль дедукции в этом процессе сводится к предсказанию результатов, которые должны (или не должны) иметь место, если предпосылки верны, а вспомогательные гипотезы логически обоснованы. Принимая во внимание теорию миазмов, можно сделать вывод, что передача болезни от одного живого животного к другому невозможна, поскольку живые существа не испускают миазмы. Если такая передача на самом деле происходит (наблюдение верно) и вывод логически корректен, то источник ошибки кроется или в базовых предпосылках, или во вспомогательных гипотезах. Если согласованность ГДМ утрачена, то для ее восстановления необходимо оспорить либо саму гипотезу, либо одну из вспомогательных гипотез, правильность дедуктивного вывода или достоверность наблюдений — другими словами, чтобы восстановить согласованность ГДМ, человек вынужден изменить сеть убеждений.

Причина того, что автоматическое письмо Дороти Мартин и гипотеза Сананды не соответствуют требованиям ГДМ-согласованности, кроется в дедуктивном компоненте. Несомненно, тот факт, что слова вышли из-под пера Дороти, поддавался проверке. За процессом написания наблюдали многие очевидцы. Основываясь на этих доказательствах, Дороти ретродуктивно вывела существование Сананды как гипотетическую причину, которая может объяснить наблюдаемый эффект. Здесь мы должны отметить, что гипотеза «Искателей» состоит из двух разных частей. Во-первых, это гипотеза о том, что причиной автоматического письма является Сананда, а во-вторых, что писатель (и, следовательно, Сананда) обладает способностью предсказывать определенные будущие события.

Однако хотя эти две гипотезы с точки зрения «Искателей» безусловно связаны между собой, это не обязательно так. Факт написания автоматического письма можно отделить от вопроса о его предсказательной способности. Например, письмо могло исходить непосредственно от Дороти Мартин (гипотеза о Сананде не соответствует действительности), но все же иметь предсказательную силу, потому что Дороти обладает способностями к ясновидению или сама является инопланетянкой. С другой стороны, письмо действительно могло исходить от Сананды, который вообще не способен предсказывать будущие события. Или, возможно, Сананда знал будущее, но целенаправленно давал ложные предсказания, исходя из благих или пагубных соображений. Конечно, ложными могут быть обе части гипотезы, и существует бесконечное количество альтернативных гипотез, которые можно выдвинуть для объяснения наблюдений (например, письмо написано по указанию советского луча контроля над разумом, который притворился Санандой, а предсказания были уловкой, чтобы вызвать панику в американском обществе). Тот факт, что предсказания не сбылись, может решительно отвергнуть вторую часть гипотезы «Искателей» (при прочих равных).

Но важны даже не эти нюансы, а то, что «Искатели» рассматривали гипотезу как единое целое — несостоятельностью предсказаний можно уверенно опровергнуть всю логическую конструкцию (что письма исходили от Сананды, который делал точные прогнозы)[77]. Причина, по которой эта конструкция не имеет ГД-природы, заключается в том, что источником наблюдаемых явлений и предсказаний является разум, обладающий свободной волей[78]. Почему это проблема? С точки зрения теории миазмов, учитывая предпосылки, что миазмы возникают из-за разложения органического вещества и что воздействие миазмов вызывает заболевание, можно сделать вывод, что люди, живущие рядом с гниющими органическими веществами, с большей вероятностью заболеют (при прочих равных условиях). Если люди, живущие вокруг гниющего болота, не будут чаще болеть, может появиться ряд объяснений на основе вспомогательных гипотез; однако никому не придет в голову предположить, что «миазмы передумали и решили не делать людей больными в этом конкретном случае».

Даже если бы Сананда был реальным разумом на далекой планете, способным передавать сообщения через перо Дороти Мартин, содержание сообщений невозможно вывести дедукцией. Сананда может сделать одно предсказание, передумать, сделать другое предсказание или вообще не делать предсказания, и все это не противоречит существованию Сананды. Также невозможно сделать вывод, что сообщения обязательно должны выходить из-под пера медиума, поскольку Сананда может просто прекратить общение. Вся суть ГД заключается в том, что гипотезы могут быть опровергнуты, если их предсказания не верны, именно потому, что предсказания должны сбываться, если гипотеза верна, а вспомогательные гипотезы неизменны. Однако в случае с Санандой не нужно даже изменять вспомогательные гипотезы, чтобы объяснить другой результат. При прочих равных условиях Сананда может решить сделать одно или сделать другое без каких-либо изменений в остальной сети убеждений. Сананда — разум со свободной волей. Поскольку Сананда может выбирать, что делать, невозможно сделать предсказания, даже если он реален. Следовательно, неудачу любого предсказания нельзя использовать для отказа от идеи Сананды. Именно по этой причине «Искатели» не были вовлечены в ГДМ (хотя могло показаться, что так оно и было), даже если от их группы исходили конкретные проверяемые предсказания. Это не значит, что «Искатели» были глупы или не умели рассуждать — просто структурная основа их системы не имела дедуктивного компонента. Они поддерживали системную согласованность, но не согласованность ГДМ. Если в гипотезе отсутствует дедуктивный компонент, то никакие новые наблюдения не помогут изменить существующую сеть убеждений. Если кто-то не может ни при каких обстоятельствах инициировать такое изменение и, более того, если он не может отвергнуть гипотезу (даже если сохранять неизменность вспомогательных гипотез и обеспечивать правильное наблюдение), то он не может заниматься наукой.

Разумеется, неспособность отвергать гипотезы вряд ли беспокоила «Искателей». Большинство из них пытались спасти гипотезу Сананды, вызывая вспомогательные гипотезы, но в конечном итоге они действительно опровергли гипотезу, когда накопилось слишком много негативных доказательств. Только истинные фанатики твердо придерживались гипотезы Сананды, несмотря на все опровергающие доказательства. Однако сами «Искатели» не соглашались с тем, что предсказания не сбылись, — они были глубоко разочарованы отсутствием практической пользы от предсказаний и поэтому отказались от веры[79]. Однако, в отличие от отказа верить в существование миазмов (или флогистона, если на то пошло, см. главу 2), «Искатели» не могли отрицать существование Сананды, который, в отличие от миазмов или флогистона, возможно, просто изменил свое мнение. «Искатели» всего лишь отказались от мысли, что в инопланетных предсказаниях есть хоть какая-то польза.

Почему постижение сверхъестественных знаний не может быть наукой

Как научный принцип объяснение мира природы может включать только естественные причины и естественные результаты. Другими словами, объяснение того, что климат Земли становится теплее по воле Бога, или из-за воздействия сатаны, или из-за эманации вечно божественного Летающего Макаронного Монстра в соответствии с пастафарианским религиозным порядком, нельзя считать научным заявлением. Стоит упомянуть божественные силы, и обсуждение тут же выходит за рамки науки. Но почему?

На первый взгляд кажется, что ученые, теологи и спиритуалисты делают одно и то же. Они наблюдают за тем, что происходит в природе, заявляют о существовании причин, объясняющих такие эффекты, а затем выходят на улицу и глубже знакомятся с природным миром в рамках принятых ими убеждений. В этом процессе постулат теолога о существовании бога не отличается от постулата физика о существовании темной материи; оба говорят о причине наблюдаемого явления. Ни бог, ни темная материя не поддаются непосредственному наблюдению человеческими чувствами и не могут быть измерены напрямую даже с помощью наших лучших приборов. Однако последствия их существования можно легко найти в наблюдениях. Существование темной материи могло бы объяснить большую часть наблюдаемого астрономами поведения небесных тел. Существование одного или нескольких богов объяснило бы многое из того, что происходит в мире, и даже существование самого мира. Более того, я не слышал, чтобы темная материя с кем-нибудь общалась[80]. Напротив, многие люди испытали на себе прямое обращение со стороны бога или богов, а бесчисленное количество людей, живущих сегодня, ощущали присутствие сверхъестественных существ. В то время как ученым требуется специальное оборудование для измерения многих изучаемых ими явлений, теологу или спиритуалисту нужны только собственные чувства, чтобы молиться, медитировать или чувствовать энергию Вселенной и божественного. Можно даже утверждать, и некоторые действительно утверждали, что убеждения религиозных и духовных мыслителей, основанные на личном опыте взаимодействия с окружающим миром, более достоверны, чем убеждения ученых, и, таким образом, дают больше доказательств существования богов и сверхъестественных существ, чем ученые способны дать для доказательства некоторых из своих любимых гипотез. Итак, в чем разница между наукой и религией? Почему наука может поддерживать существование темной материи, но не может поддерживать существование Бога? Если наука — это система, которая оценивает мир на основе наблюдений и доказательств, кажется, что существуют гораздо более прямые, основанные на опыте доказательства существования Бога, чем темной материи. Это справедливо для большинства научных убеждений — за историю человечества миллиарды людей, вероятно, непосредственно ощущали присутствие какой-либо духовной сущности, но лишь небольшая часть людей воочию наблюдала какие-либо научные явления.

Одна из причин, по которой наука исключает изучение сверхъестественных сущностей, заключается в том, что обязательным компонентом научного процесса является дедукция. Если исходить из того, что темная материя действительно существует, и придерживаться правильных исходных убеждений и вспомогательных гипотез, то можно с логически достоверной уверенностью сделать вывод, что во Вселенной будут наблюдаться определенные физические свойства. Дальнейшее исследование физического строения природы, которое не смогло найти предсказанные свойства, могло бы фактически исключить существование темной материи (или, по крайней мере, вызвать некоторые изменения в сети убеждений — если не исключить темную материю, то вынудить изменить вспомогательную гипотезу). Однако существование бога или духовных вселенских энергий не влечет за собой конкретных дедуктивных выводов, которые могли бы привести к проверяемым предсказаниям. Можно было бы утверждать, что само существование мира является выводимым следствием существования Бога; но что, если Бог просто решил бы не создавать мир?

Давайте рассмотрим исходные посылки типичных западных монотеистических систем: что Бог создал вселенную и что Бог любящий, доброжелательный, всезнающий и всемогущий[81]. Часто утверждают, что наблюдаемый мир вовсе не следует из такой предпосылки. Плохие вещи случаются со многими людьми, которые хорошо себя ведут и чтят заповеди Бога. Стихийные бедствия (которые мог бы остановить всемогущий Бог) разрушают города и убивают тысячи людей. Язвы и мор поражают многих людей, а не только библейских грешников. В самом деле, если мы выведем из посылок утверждение о том, что любящий, всемогущий, доброжелательный и всезнающий Бог не допустит, чтобы происходили плохие вещи, то наличие таких бедствий позволило бы отрицать существование Бога. Но Бог или боги могут капризничать, могут рассердиться и вести себя непредсказуемо. Бог может испытывать нас для нашего же блага, таким образом, который мы не можем оценить или понять. Ну хорошо, разве эти объяснения не вводят в систему вспомогательные гипотезы — как это сделал бы любой хороший ученый? Фактически в некотором роде так и есть, но подобные вспомогательные гипотезы сами по себе не имеют выводимых последствий — поэтому сеть убеждений остается не связанной с наблюдаемыми результатами, по крайней мере каким-либо дедуктивным выводом. Более того, одна гипотеза может иметь два совершенно разных исхода для Вселенной, даже при прочих равных условиях, если капризный Бог просто изменит свое мнение без видимой причины — конечно, при условии что он (она, оно) имеет свободную волю. Если нет причины для альтернативного эффекта, то нет и гипотетической дедукции.

Давайте подумаем, почему с научной точки зрения считается приемлемым спасать ньютоновскую механику от ее неспособности точно предсказать движение небесных тел, постулируя темную материю (что не влечет за собой дополнительных выводимых последствий, которые мы могли бы проверить наблюдением), но неприемлемо спасать теорию Бога, объясняя ужасные вещи, происходящие с хорошими людьми, такими аргументами, как «пути Господа неисповедимы» или «Бог дал людям свободную волю, и поэтому некоторые люди будут причинять зло другим людям». Как насчет холистического возражения Куайна о том, что даже в самых сложных науках гипотезы невозможно полностью опровергнуть, поскольку всегда можно изменить вспомогательную гипотезу (например, сеть убеждений)? Разве точка зрения Куайна относительно неспособности опровергать даже строгие научные гипотезы не относится к существованию Бога? Эта очевидная проблема исчезнет, если мы перестанем искать возможность убедительно опровергнуть гипотезу и сосредоточимся на менее амбициозной задаче — иметь возможность изменить сеть убеждений, частью которой является гипотеза.

В то время как постулирование темной материи само по себе не приводит к выводимым последствиям, которые мы можем наблюдать в настоящее время (кроме движений небесных тел, для объяснения которых было введено понятие темной материи), есть последствия, которые можно проверить, если наша технология станет достаточно продвинутой. Не исключено, что когда-нибудь мы сможем отправить зонд в область космоса, предположительно содержащую темную материю. Этот сценарий соответствует истории науки. В самом деле, ни одно из дополнительных предсказаний теории относительности Эйнштейна не поддавалось проверке, в то время когда он формулировал теорию; проверка целиком зависела от будущего солнечного затмения и изобретения в следующем столетии принципиально новых технологий, позволяющих оценить достоверность дедуктивных выводов теории. Однако, возвращаясь к вопросу о темной материи, даже без новых технологий, развитие окружающего мира может естественным образом проверить эту гипотезу. Например, наблюдение за движением небесных тел в будущем может принести новые данные, противоречащие выводимым последствиям из гипотезы о темной материи в том виде, в каком она задумана в настоящее время, и заставит нас изменить сеть убеждений. Однако ни одно явление естественного мира не может исключить того, что Бог действует из одному ему ведомых соображений. Никакое явление естественного мира никогда не может исключить предположения, что Бог испытывает нас. Хотя разумно предположить, что мы можем в конечном итоге разработать технологию для непосредственного исследования темной материи, маловероятно, что мы создадим технологию, которая позволит нам исследовать разум Бога. Никакое событие не может изменить сеть убеждений веры в Бога. Таким образом, хотя и наука, и религия кажутся похожими в том, как они объясняют мир в контексте своих предпосылок, они различаются, по крайней мере, в этом очень фундаментальном смысле. Если никакой результат опыта ни при каких обстоятельствах не может вызвать изменение сети убеждений, то о науке не может быть речи.

Помните пример, когда ваша машина не заводилась и для устранения проблемы применялось гипотетико-дедуктивное мышление? Если кто-то выдвинет предположения, что проблема кроется в аккумуляторе, стартере или зажигании, то можно проверить каждое из них напрямую. Однако если кто-то предположит, что машина не завелась, потому что этому препятствует дух Элвиса Пресли, как можно проверить такую гипотезу? Из такой предпосылки невозможно вывести предположение о наблюдаемом результате, и, следовательно, нет возможности проверить предсказание гипотезы. Конечно, можно было бы помолиться духу Элвиса, а потом посмотреть, заводится ли машина, — это было бы своего рода проверкой теории. Однако, как указал Поппер, если машина не завелась, это произошло бы потому, что дух Элвиса по-прежнему не хочет, чтобы она заводилась, а если завелась, то лишь потому, что Элвису понравилась молитва, и его дух разрешил завести машину. Любой исход оправдывает существование духа Элвиса, управляющего автомобилем, и никакой исход не может заставить нас изменить сеть убеждений[82]. Если все результаты подтверждают идею и никакие доказательства не могут ее опровергнуть, значит, гипотеза непроверяема[83].

Мы сейчас говорим не о том, существуют ли боги, демоны, дух Элвиса и влияют ли они на мир. Речь о том, что наука не может оценить такие утверждения. Именно по этой причине в научной сфере нет места сверхъестественным сущностям — не потому, что они не нравятся как концепция, а потому, что с ними ничего не поделаешь с научной точки зрения. В этом вопросе наука не является скептиком; скорее, наука должна просто молчать. Если утверждения о научных доказательствах звучат из уст тех, кто изучает сверхъестественное, тогда наука может заявить, что утверждения не имеют «научной ценности», но это отличается от утверждения, что они «не имеют ценности», — они просто не научные. И наоборот, те, кто отрицает существование Бога, даже профессиональные ученые, не делают этого с научной точки зрения. В лучшем случае они могут возражать против использования ненаучного мышления для выдвижения определенных утверждений, а это другой вопрос. Однако если они отрицают существование Бога, они не делают этого с научной точки зрения; это не та проблема, которую наука может решить.

Чрезвычайно важно признать, что эта позиция науки не была кем-то выбрана; фактически она была навязана науке самой природой того, как работает наука, и той ролью, которую последовательность ГДМ играет в формировании сети убеждений. Неспособность науки изучать сверхъестественное (боги или небожественные существа, такие как Сананда) объясняется способностью сверхъестественного произвольно изменяться без каких-либо изменений в любой другой части сети верований. Другими словами, сверхъестественное не подчиняется правилам. При одних и тех же начальных условиях и при одних и тех же базовых и вспомогательных гипотезах сверхъестественное может вести себя как угодно[84]. Более подробно мы поговорим об этом в главе 5.

Заблуждения человеческого разума (ученые — тоже люди)

Формальная дедукция имеет очень специфические требования и свойства, как описано в главе 1. Хотя гипотетико-дедуктивная модель составляет описательную основу науки, во многих случаях связь, которую практикующие ученые устанавливают между гипотезами и предсказаниями, безусловно, является разновидностью рассуждений, но не соответствует формальным определениям дедукции. Это особенно верно в случае более сложных систем: чем сложнее система, тем труднее поддерживать логическую последовательность дедукции. Человек может выстроить замечательную ГД-конструкцию для конкретного и строго управляемого эксперимента, но как только он привносит в систему переменные реального мира, вводя многочисленные сложности и неопределенности, вероятность сохранения формального вывода тает на глазах. Тем не менее система знаний должна обладать способностью использовать различные рассуждения, чтобы делать проверяемые прогнозы, и если прогнозы не верны, те же самые рассуждения должны приводить к изменению сети убеждений. Такую модель можно было бы назвать гипотетико-предсказательной, а не гипотетико-дедуктивной, чтобы подчеркнуть, что рассуждения приводят к предсказаниям, даже если не соответствуют формальному определению дедукции. Я продолжу использовать термин «гипотетическая дедукция», признавая при этом, что формальная дедукция не всегда имеет значение. Однако рассуждения, безусловно, играют важную роль. Это означает, что ошибка в наших рассуждениях может быть одной из причин утраты последовательности ГД и внесения изменений в сеть убеждений — не потому, что неверна гипотеза или наблюдения, а потому, что в рассуждения вкралась ошибка, и наши предсказания на основе гипотезы не соответствуют реальности. Но нам не нужно особо беспокоиться об этом, потому что люди (и особенно профессиональные ученые) — мыслители с высоким интеллектом и способностью ясно оценивать ситуацию, не так ли?

Представьте, что вас выбрали для участия в новом игровом шоу под названием «Все или ничего», и вы единственный участник на сцене. Вам показывают три грузовика на стоянке, один из которых забит великолепными призами на сумму 1 миллион долларов; в двух других грузовиках призов нет. Вы не знаете, какой грузовик нагружен призами. Вам предоставляют возможность выбрать любой из грузовиков, и вы выбираете грузовик номер один. Затем ведущий шоу (он знает, в каком грузовике находятся призы) открывает грузовик номер три, чтобы показать вам, что он пуст. Один из двух оставшихся грузовиков содержит призы. Теперь вам предоставляют возможность придерживаться своего первоначального выбора (первый грузовик) или переключить свой выбор на второй грузовик. Какой выбор дает вам наибольшие шансы выиграть призы? На минутку отложите книгу и хорошенько подумайте!

Если вы пришли к выводу, что на самом деле ваш выбор не имеет значения, потому что вероятность того, что призы окажутся в любом из грузовиков, составляет 50/50, вы пришли к тому же выводу, что и большинство людей. В исследовании, проведенном в 1995 году, 87 % людей (из 228) предпочли придерживаться своего первоначального выбора[85]. Однако вы (и 87 %, которые согласны с вами) на самом деле были бы совершенно неправы, если бы так поступили. Реальность такова, что вы выиграете призы в двух третях случаев, когда переключитесь на новый грузовик, и только в одной трети случаев, когда вы сохраните прежний выбор. Это версия широко известной вероятностной проблемы, называемой «дилеммой Монти Холла»[86].

Не расстраивайтесь, если вы оказались в группе 87 %, — вы в хорошей компании. Действительно, после публикации статьи про дилемму Монти Холла в журнале Parade в 1990 году редакция получила около 10 000 писем, некоторые с довольно язвительными насмешками (в том числе около 1000 писем от читателей с докторской степенью), в которых утверждалось, что выводы статьи ошибочны. Размышляя над этой загадкой, психолог Массимо Пиаттелли-Пальмарини заявил, что «даже лауреаты Нобелевской премии по физике склонны систематически заблуждаться и ... готовы ругать в печати тех, кто думает иначе»[87]. Многие известные математики отказывались принять ответ, пока им не предъявили математические модели, иллюстрирующие эффект. В качестве унизительного примечания скажу, что голуби, которые неоднократно сталкиваются с проблемой Монти Холла, учатся всегда менять выбор[88]. Действительно, иногда обучение, основанное на пробах и ошибках, превосходит аналитические способности человеческого мозга.

Подробное объяснение того, почему изменение выбора приводит к выигрышу в двух третях случаев, выходит за рамки данной работы и может быть найдено в другом месте[89]. Однако простое объяснение состоит в том, что, выбирая один из трех грузовиков наугад, вы получаете один из трех шансов на победу; этот шанс у вас и остается, если вы придерживаетесь прежнего выбора. Помните, что ведущий шоу знает, в каком грузовике есть призы. Если вы с первой попытки угадали грузовик с призами, то ведущий может открыть любой из оставшихся грузовиков, но если вы не угадали, ведущий никогда не откроет оставшийся грузовик с призами, всегда выбирая пустой. Идея о том, что два оставшихся грузовика (после того как ведущий откроет пустой) имеют шанс 50/50, предполагает, что грузовики эквивалентны, но это не так. После того как пустой грузовик открыт, оставшийся грузовик (который вы не выбрали, а ведущий не открыл) пережил процесс отбора, и, таким образом, у вас есть больше информации об этом грузовике, чем о том, который вы выбрали изначально. Поскольку выбранный вами грузовик в принципе не может быть открыт, вы не можете получить о нем дополнительную информацию. Меняя выбор, вы, по сути, получаете возможность посмотреть на два грузовика вместо одного, и выиграете в двух третях случаев. Другими словами, если вы выберете грузовик и остановитесь на нем, вы сможете сделать только одну попытку угадывания из трех грузовиков. Однако, выбрав один грузовик, а затем переключившись на другой, вы делаете две попытки угадывания, что повышает шанс выигрыша.

Актуальность дилеммы Монти Холла для нашего обсуждения научного мышления связана с тем, как поддерживается последовательность ГДМ. В предыдущих главах мы подчеркивали, что последовательность может быть сохранена путем изменения гипотез, изменения интерпретации наблюдения или изменения исходных предположений (вспомогательных гипотез). Однако мы не смогли включить в этот список то, что можно также изменять рассуждения. Другими словами, скрытое требование к логической последовательности ГДМ состоит в том, что рассуждения верны. Однако последовательность рассуждений можно нарушить, если использовать ошибочные рассуждения. К сожалению, как и в случае с проблемой Монти Холла, люди не всегда рассуждают правильно. С помощью математических доказательств можно дедуктивно продемонстрировать, что выгоднее изменить выбор; менее формальное, но более распространенное рассуждение о том, что это не имеет значения, только кажется логичным и правильным, но для многих людей эта видимость очень сильна.

К сожалению, здравый смысл часто приводит к дедуктивно неверным аргументам. Хороший ученый должен уметь отличать веские логические аргументы. Однако немногие образовательные программы включают формальное обучение логике. И, даже пройдя такое обучение, хорошо подготовленные ученые и математики могут попасть в ловушку заблуждения. Однако, поскольку наука представляет собой циклический и самокорректирующийся процесс, заблуждение со временем исправляется, иногда путем экспериментов (например, многие продвинутые математики, которые не соглашались с решением дилеммы Монти Холла, изменили свое мнение, увидев математическую модель — по сути, экспериментальный результат).

Роль эвристики в ошибочном отказе от дедуктивизма

Ориентироваться в окружающем мире — невероятно сложная задача. Один из способов, которым люди решают эту проблему, — это формирование определенных когнитивных «практических правил», которые мы применяем к проблемам или сценариям некоторых типов. Эмпирические правила, которые обычно использует человеческий мозг, получили название «эвристики» и лучше всего раскрыты в исследованиях Амоса Тверски и Даниэля Канемана, которые были удостоены Нобелевской премии за свою работу в этой области. Эвристика — это рефлексивное мышление, которое человеческое познание использует вместо аналитического подхода к проблеме; это эмпирический тип мышления. Когнитивные психологи согласны с тем, что эвристические озарения существуют. Однако до сих пор нет однозначных ответов, почему они случаются, при каких условиях окружающего мира они проявляются и каковы последствия их существования.

Канеман и Шейн Фредерик впоследствии описали процесс, с помощью которого эвристика влияет на рассуждение, даже если мы не подозреваем об эвристике. Этот процесс они назвали «замещением атрибутов». По сути, когда возникает сложная проблема, человеческий разум заменяет ее более простой проблемой, на которую легче получить ответ, и зачастую это происходит неосознанно. Область эвристики — понимания общих процессов человеческого познания — поистине увлекательная и исключительно унизительная область. Каким бы фантастически сложным ни был человеческий разум, мы также совершаем не менее фантастические ошибки; хуже всего то, что мы слишком часто совершенно не осознаем допущенных нами ошибок. Энциклопедический обзор эвристики выходит за рамки данной работы, и заинтересованный читатель может обратиться к ряду отличных работ по этому вопросу[90][91]. Однако читатель должен иметь представление, насколько ошибочным может быть человеческое восприятие.

Конкретный пример, представленный Канеманом, заключается в следующем вопросе. Бита и мяч вместе стоят 1,10 доллара. Бита стоит на 1 доллар больше, чем мяч. Сколько стоит мяч? Дайте быстрый ответ, проведя вычисления в уме. Многие быстро придут к выводу, что мяч стоит 10 центов; однако это неверно, потому что 1 доллар всего на 90 центов больше, чем 10 центов. Правильный ответ таков: бита стоит 1,05 доллара, а мяч — 5 центов. Однако мозг охотно использует эвристику, чтобы преобразовать вопрос в более простую конструкцию — такую, в которой легче найти простой, но неправильный ответ.

Для этой книги важно то, что эвристика увеличивает искажение дедуктивного вывода в ГД-процессах, поскольку, замещая атрибуты, мы неосознанно используем нелогичные процессы или, по крайней мере, изменяем устройство анализируемой конструкции рассуждений. В самом деле, поскольку нам присуще неосознанно заменять реальную проблему (проблемы) эвристикой, мы часто не осознаем, что эвристика вообще существует. В этом прежде всего проявился талант Тверски и Канемана: как можно открыть то, чего вы по своей природе созданы не замечать? Часто задают следующие вопросы: сколько существует эвристик? Какой процент существующих эвристик был описан? Сколько еще предстоит открыть? Ясно, что по определению это не может быть известно, поскольку замещение атрибута заставляет нас не осознавать эвристику, которую мы используем. Обидная правда состоит в том, что когнитивные психологи, возможно, лишь коснулись поверхности человеческой склонности к ошибкам.

Существует множество медицинских теорий и практик, которые чрезвычайно популярны в народе и называются «альтернативной медициной». Для некоторых недугов в альтернативной медицине принято предлагать лекарства, схожие с недугом. В этом случае вступает в игру «репрезентативная эвристика». Например, среди знахарей и целителей широко распространено представление, что продукты, напоминающие определенные части тела, особенно хороши для лечения этой части тела. Утверждается, что употребление в пищу авокадо способствует здоровью женской матки, поскольку авокадо имеет форму матки. Рог носорога работает как афродизиак, поскольку он напоминает эрегированный мужской пенис. Разумеется, речь не о том, полезны ли эти продукты для здоровья. Их применение служит красноречивым примером того, как репрезентативная эвристика обычно влияет на мышление. Действительно, кажется вполне разумным, что вещи, которые выглядят похожими друг на друга, каким-то образом связаны между собой. Однако для этой идеи нет никакой дедуктивной основы, и поэтому репрезентативная эвристика дает видимость и ощущение последовательности ГДМ, которой нет. С логической точки зрения нелепо, что авокадо полезен для матки, потому что у них общая форма. Если бы вы лежали в постели с бактериальной простудой и вам предложили два разных продукта для укрепления здоровья, что вы предпочли бы съесть — ароматное и сочное спелое яблоко или заплесневелый кусок гниющего хлеба, покрытый спорами грибка Penicillium (естественный источник пенициллина)?

Скрытые преимущества эвристики и когнитивные ошибки

Насколько правомерно использовать человеческие эвристики и ошибки в логическом мышлении для обвинения человеческого восприятия в несовершенстве? Эти когнитивные ошибки хорошо обнаруживаются в специфических лабораторных условиях, когда испытуемым бросают вызов в виде специально подобранной задачи — обычно только один процент людей использует эвристику, а остальные — нет. Открытие эвристики и множества когнитивных искажений привело к своего рода прозрению, отвергающему предыдущие представления о том, что человеческий разум был рациональным инструментом. Однако важно понимать, что наш разум эволюционировал, чтобы приспособиться к определенным обстоятельствам, с которыми мы могли столкнуться в качестве кочевых гоминидов. Если вы видите большое животное, бегущее прямо на вас на высокой скорости, вероятно, было бы не лучшим решением сесть и критически поразмыслить, достаточно ли большое это животное, и если да, то какой вред причинит столкновение с ним, — лучше поскорее убраться с его дороги. Эвристика и прочие механизмы мышления, характерные для людей, помогают принимать быстрые и гибкие решения, которые в большинстве случаев оказываются правильными и дают большое преимущество тому, кто их использует.

В настоящее время появились модели человеческого познания, в которых эвристика используется в ситуациях, требующих принятия быстрого решения, тогда как более глубокое аналитическое рассуждение применяется в менее срочных ситуациях[92]. То, что такие механизмы могут также приводить к ошибкам в определенных ситуациях, не означает, что человеческое восприятие в целом ошибочно; напротив, оно прекрасно подходит для среды, в которой развивался человек. Однако очевидно, что люди эволюционировали не в научных лабораториях, проводящих контролируемые исследования природы. То, что наши базовые знания не всегда правильно применяются в такой обстановке, имеет большое значение для научной практики, но не означает, что эвристика и предубеждения всегда плохи. Более того, целенаправленное исследование научного мышления и открытий продемонстрировало, что некоторые когнитивные ошибки абсолютно необходимы на начальном этапе научного рассуждения, а на следующих этапах они будут исправлены более обстоятельным аналитическим умом[93]. Тем не менее научиться своевременно избегать эвристики и когнитивных искажений в контексте научного мышления — важная часть подготовки ученых. Это сложно, потому что для этого нужно «разучиться» навыку, заложенному в наши когнитивные процессы миллионами лет эволюции.

Итак, если мы собираемся добиться прогресса в исследовании мира природы, нам не обойтись без дедуктивной согласованности между причинами и следствиями, между гипотезами и наблюдениями. Дедуктивный компонент мышления похож на цепь велосипеда, соединяющую звездочку педалей с колесами. Если наблюдаемые явления не являются необходимым следствием причин (хотя бы некоторым образом и в некоторой степени), колеса велосипеда просто не будут вращаться, независимо от того, насколько быстро вы крутите педали. Как было отмечено ранее, эти следствия могут быть вероятностными и применимыми к популяциям, а не к индивидуумам, но распределение вероятностей по-прежнему должно быть предсказуемым следствием из причин.

Существует множество способов утратить дедуктивную согласованность конструкции убеждений. Как я уже говорил, сама структура конструкции убеждений может исключать дедуктивный компонент. Это справедливо для любой системы, в которой наблюдаемые явления определяются обладателем свободной воли, способным изменить свое мнение и быть непоследовательным. Если повторение ситуации не обязательно приводит к идентичному результату, потому что обладатель свободной воли (как правило, высший разум) может изменить свое мнение, тогда это не дедуктивная система. В следующих главах мы подробнее поговорим об этом применительно к правилам в целом. Система также может не быть дедуктивной, если рассуждения содержат ошибки и заблуждения. Это может быть следствием простой логической ошибки, некорректных рассуждений из-за трудностей понимания вероятностного характера системы (как в дилемме Монти Холла) или из-за когнитивных предубеждений, мешающих нашему разуму осознать реальную сложность системы и заставляющих заменить ее более простой конструкцией, которая не применима (как в случае с замещением атрибутов и эвристикой). Существует даже отдельная область исследований, сосредоточенная на том, что люди воспринимают формальные силлогистические аргументы как правильные или неправильные в зависимости от условий и того, как аргументы структурированы[94].

Подобно многим характеристикам науки, которые будут определены в этой книге позже, последовательное гипотетико-дедуктивное мышление является обязательным условием научности, но его недостаточно. Системы убеждений и поведение групп людей, исповедующих эти убеждения, могут обладать полной и достоверной гипотетико-дедуктивной последовательностью, но при этом быть ненаучными. Мы рассмотрим дополнительные требования к научной практике в следующих главах.

Глава 5.

Мир, полный правил, или Почему ученые изучают одни вещи, а не другие

Наука — это в гораздо большей степени способ мышления, чем совокупность знаний.

— Карл Саган

Наблюдение за окружающим миром как критерий научных знаний

Поскольку наука не обходится без гипотетико-дедуктивной деятельности, большинство ученых исследуют наблюдаемые предсказания теорий, или, другими словами, природные явления. Наука зависит от природных явлений как от окончательного показателя достоверности. Людей убеждают самые разные аргументы, но лучше всего те из них, которые по своей природе эмоциональны или авторитетны, и в некотором смысле реальная научная практика устроена по такому же принципу. Однако в идеальном научном мире, к которому стремится научная практика, последнее слово об «истине» — это не изречение авторитета, откровение или некий текст. Определяющим фактором оценки конкретных научных фактов и теорий является постоянное наблюдение за окружающим нас миром[95]. Большинство людей понимают, что ученые проводят исследования и эксперименты для «сверки» своих теорий с миром природы — чтобы определить, действительно ли происходит предсказание теории. Невозможно переоценить важность этого процесса сверки — использования окружающего мира и природных явлений в качестве окончательного арбитра, выносящего суждение о знании. Разумеется, творческое мышление составляет большую часть процесса, ведущего к научному прогрессу. Без творческого мышления невозможно вывести новые теории, предложить новаторские вспомогательные гипотезы или изобрести новые технологии для проверки предсказаний; однако творческое мышление и воображение не являются «научной» частью процесса. Научное применение новаторского и творческого мышления заключается в способности новых идей или объяснений исправить текущие нарушения последовательности ГДМ, когда предсказания и наблюдения не совпадают, или послужить источником новых предсказаний о мире природы, достоверность которых можно проверить только наблюдениями или экспериментами.

Например, с точки зрения науки, споры о том, становится ли Земля теплее, со временем будут решены путем накопления точных измерений температуры Земли. Могут быть разногласия по поводу методики измерений, как долго нужно наблюдать тенденцию, чтобы ее можно было считать подтвержденной, и насколько значимым является потепление, но ответ в любом случае зависит от измерений. В конечном итоге для научного сообщества не имеют значения ни заявления защитников окружающей среды, что Земля становится теплее, ни возражения генерального директора нефтяной компании. Научная проблема определяется наблюдениями за миром природы. Другой вопрос, принимает ли общественное мнение и/или политические деятели результаты научного процесса и согласны ли они действовать в соответствии с ними.

Поскольку научные идеи не должны противоречить наблюдениям, приходится накапливать все более обширную базу информации, полученной в результате наблюдений за миром природы, для уточнения старых теорий или создания новых. Поэтому в дополнение к целенаправленным экспериментам, предназначенным для проверки предсказаний конкретной идеи относительно мира природы, ученые также собирают энциклопедические знания о мире, чтобы добавить их к базе информации о природных явлениях. Астрономы потратили тысячелетия на подсчет, категоризацию и описание различных небесных тел, чтобы охарактеризовать внеземную часть окружающего мира, и продолжают заниматься этим в наши дни. Аристотель и другие древнегреческие ученые потратили много времени просто на описание различных классов животных и растений, и эту деятельность продолжают современные биологи-натуралисты. Другой пример: проект «Геном человека», в рамках которого расшифровали полную последовательность ДНК тысяч людей (а многие другие находятся в процессе расшифровки), является огромным шагом вперед в нашем понимании генетической структуры человека. Более того, предпринимаются многочисленные попытки секвенировать геномы различных видов животных и растений и отследить их внутреннюю изменчивость. Сегодня эти исследования больше похожи на простые наблюдения, но на самом деле они расширяют и заполняют сеть убеждений ГДМ значимым и часто непредвиденным образом.

В качестве классического исторического примера того, как мир природы является арбитром достоверности научных фактов, но не фактов в иных системах верований, давайте вернемся к вопросу устройства нашей Солнечной системы. Из наблюдений совершенно очевидно следует, что Солнце каждое утро встает на востоке, пересекает небо и затем садится на западе. Простая индукция позволяет нам утверждать, что Солнце взойдет завтра, и это дает нам некоторые предсказательные знания (хотя и несовершенные, как показано в главе 1). Тем не менее мы можем воспользоваться этими наблюдениями, чтобы предположить ненаблюдаемые основы небесной механики (другими словами, выполнить ретродукцию согласно главе 2). Один человек может ретродуцировать простую и ясную гипотезу, что Солнце вращается вокруг Земли, и эта гипотеза подтверждается наблюдением за восходами и закатами Солнца. Напротив, другой человек может ретродуцировать, что Земля вращается вокруг Солнца и одновременно вращается вокруг своей оси, что также объясняет наблюдаемые восходы и заходы Солнца, создавая иллюзию вращения Солнца вокруг Земли, когда на самом деле это не так. Оба объяснения в равной степени согласуются с наблюдением, что Солнце восходит и заходит. Следовательно, вопрос не может быть однозначно решен на основе одной только этой информации, поскольку обе гипотезы в равной степени предсказывают наблюдения, что приводит к состоянию относительного равновесия между двумя моделями. В таком случае необходимо продолжить дальнейшие исследования в попытке прояснить ситуацию.

В Средневековье Священное Писание и папа заявляли, что Земля неподвижна; она была центром небес, а Солнце вращалось вокруг Земли. Учитывая эту позицию, средневековые теологи и ученые в подавляющем большинстве своем признали, что Земля действительно находится в центре Солнечной системы, а Солнце вращается вокруг нее. На этом для богослова спор был разрешен, и не нужно было тратить дополнительную интеллектуальную энергию; ясный и безошибочный ответ был дан божественным провидением и Писанием.

В отличие от непогрешимости религиозных утверждений, наука давно признала, что научные факты, которые одно поколение считает фундаментальными истинами, могут быть отвергнуты последующими поколениями. Таким образом, важной (и существенной) частью науки является то, что обновление знаний представляет собой циклично повторяющийся процесс. У теолога есть твердый ответ на вопрос, и ему не нужно рассматривать альтернативы; все остальное является ересью. Напротив, ученый будет рассматривать новые наблюдения по мере их появления (независимо от того, были ли они обнаружены целенаправленно или в составе общих наблюдений, например за фазой Венеры) и попытается согласовать их с текущим пониманием. Если новое знание несовместимо с существующей теорией, то ученые подвергнут теорию пересмотру; однако в Церкви такое поведение недопустимо. Подход к знаниям, который является стандартной практикой в науке, — постоянные попытки опровергнуть существующие теории на основе новых наблюдений, — строго запрещен в большинстве религий[96].

Размещение Земли в центре Солнечной системы с Солнцем, вращающимся вокруг нее, должно привести к наблюдению других фаз движения небесных тел, чем если бы Земля вращалась вокруг Солнца и одновременно вокруг своей собственной оси. Астрономы собрали данные, и их выводы не соответствовали данным о Солнце, вращающемся вокруг Земли. В этом случае научное мышление могло бы заключить, что на самом деле Земля не находится в центре Солнечной системы, потому что такая система несовместима с новыми наблюдениями за окружающим миром; или, по крайней мере, она объясняет меньше наблюдаемого мира, чем планетарная система с Солнцем в центре. Однако на ученых можно оказать сильное давление со стороны общества, и такое давление действительно существует и влияет на ученых, но в идеальной науке наблюдения — это главный арбитр и высшая святыня: «Eppur si muove»[97]. Конечно, повседневная научная практика не всегда соответствует идеалам, но основополагающие идеалы науки существенно отличаются от идеологии авторитарных систем. Конечно, если бы позже появились заслуживающие доверия дополнительные данные о расположении Земли в центре Солнечной системы, ученым пришлось бы вернуться к исходной точке зрения. Возможно, что еще более важно, если бы оказалось, что ни система с Землей в центре, ни система с Солнцем в центре не могут объяснить все наблюдения, тогда пришлось бы отвергнуть обе теории и ретродуктивно предположить третью теорию, способную охватить как старые, так и новые наблюдения. Использование наблюдений за естественным миром в качестве арбитра для заявлений о знании является ключевым свойством науки.

Наука как итеративный, самоисправляемый и самоуправляемый процесс

В науке все «истины» являются предварительными и постоянно подвергаются сомнениям, основанным на новых наблюдениях и экспериментах. Священники, которые верили в то, что Вселенная вращается вокруг Земли, обладали совершенно иным сознанием. Библия и папа римский объявили определенный вывод правильным, и это определение не подлежало дальнейшему рассмотрению или опровержению — по крайней мере, не публично и не как религиозная догма. Можно было собрать сколько угодно данных, противоречащих указу папы, однако его святейшее мнение останется безошибочным и абсолютным[98]. Конечно, священники — тоже люди, им естественно задавать вопросы и сомневаться, но даже если сомнения пошатнули чью-то веру, было неприемлемо выражать это вслух и уж тем более делать официальные заявления. В самом деле, одна из величайших добродетелей веры состоит в том, что она непоколебима вопреки опыту, а не благодаря ему; этот аспект является одним из основных противоречий между религиозным и научным мышлениями.

Следует отметить, что более поздние папы действительно опровергли утверждения Святой Церкви об устройстве Солнечной системы. Следовательно, даже богословие, основанное на вере, в какой-то мере может меняться и адаптироваться, но поиск изменений и оспаривание доктрины, основанной на наблюдении за миром природы, не являются главной целью или методом богословского процесса. Теологи предпочитают искать и находить способы иначе интерпретировать новые данные, чтобы сохранить в неприкосновенности безошибочную доктрину, и огромное количество интеллектуальных гигантов теологии посвятили свою жизнь этой задаче. Опять же, это фундаментальное различие между наукой и религиозными системами. Наука стремится накопить как можно больше данных, а предпосылки и выводы всегда вызывают подозрения. По определению, вера — это глубокая убежденность в правильности принципа или идеи, которая не только не нуждается в данных для подтверждения, но и сохраняется, несмотря на наличие большого количества данных, свидетельствующих об обратном. Наука придерживается прямо противоположной точки зрения. Надо признать, что многие религии в большей или меньшей степени поощряют критическое мышление, вплоть до разных толкований Бога. Однако это лишь маневр для лучшего понимания Бога, а не проверка его существования.

С определенной точки зрения все человеческие системы верований стремятся к последовательности или согласию между идеями (за исключением, возможно, людей, страдающих психозом). Другими словами, все системы убеждений — общественные, религиозные и научные — это сети, сплетенные из множества идей и наблюдений. Это одна из причин, почему так трудно найти четкие границы между наукой и ненаукой, поскольку у них так много общего — люди стремятся достичь согласованности между убеждениями и опытом. Однако правила, по которым разрешается изменять сеть убеждений, существенно различаются и могут быть определяющей характеристикой. Священникам не разрешается изменять систему религиозных верований, подвергая сомнению основную идею Бога. Ученым не разрешается изменять сеть убеждений, превознося авторитет над наблюдением, и они должны изменять ее только на основе достоверных свидетельств. В науке существуют общепринятые приемы, с помощью которых можно обесценить наблюдение (например, выяснить, что это было случайное явление, а не постоянный эффект, как подробно описано в главе 9; или же явление было неправильно интерпретировано); однако для науки неприемлемо игнорировать наблюдение из-за того, что так велят научные авторитеты, или потому, что вам не нравится результат и его последствия.

Это не означает, что отдельные ученые или группы ученых не могут быть догматиками (как это часто бывает), и не означает, что научные парадигмы и поддерживающие их ученые не высмеивают новые идеи и не подавляют их своим авторитетом (это тоже происходит). Например, когда великий иммунолог Луи Пиллемер описал новый — противоречащий существующим догмам — механизм, с помощью которого иммунная система борется с инфекцией, научный истеблишмент так резко высмеял и унизил его, что он покончил жизнь самоубийством[99]. Однако, в то время как бесспорная истина является пределом стремлений во многих религиозных системах, в науке это не так. Именно по этой причине никому не пришло в голову остановиться и перестать исследовать иммунную систему. Спустя 10 лет после смерти Пиллемера многие ученые обнаружили, что он был прав, и его идеи были провозглашены гениальными. Научный процесс естественным образом решил проблему (с точки зрения знания, если не личной жизни), хотя явно это была пьеса с трагическим финалом. Когда авторитет принимают за основу знания, это делается не намеренно. Новые наблюдения и идеи могут бросить вызов обширной сети убеждений, поэтому со стороны ученых разумно и уместно настаивать на исключительных доказательствах в поддержку исключительных заявлений. Да, наука может быть достаточно консервативной и сопротивляться изменениям. Однако это не то же самое, что игнорировать и высмеивать открытие и ученого, который его сделал, только потому, что результат не нравится авторитетным догматикам. Напротив, эмпирические утверждения должны сопровождаться эмпирическим исследованием, где в качестве окончательного арбитра выступает наблюдение за явлениями природы, а не авторитет.

Тот факт, что кто-то является профессиональным ученым, не означает, что он будет действовать с научной точки зрения во всех случаях и в любое время (в конце концов, даже ученые — люди). Более того, сообщества ученых по-прежнему подвержены безумству толпы и проблемам группового мышления, что является прискорбной чертой социального поведения человека. Однако когда сообщества профессиональных ученых действуют таким образом, они ведут себя ненаучно; настоящая научная практика состоит в том, чтобы атаковать и изменять свои предыдущие интерпретации по мере того, как генерируется новая информация о мире природы. Когда ученые подвергают сомнению любой авторитет и любую теорию, если она в конечном итоге не может объяснить явления природы, они действуют в рамках этих традиций. С другой стороны, нельзя утверждать, что верующие прихожане никогда не подвергают сомнению авторитет священника или даже слово Божье. Однако, поступая так, они вступают в глубокое противоречие с постулатами своей веры, требующими беспрекословного признания системы убеждений. Для профессионального ученого эти правила действуют ровно наоборот[100].

Возможность проверки и перепроверки явлений природы

Разница между наукой и ненаукой также проявляется в природе их базовых систем знаний. Молодой студент, изучающий теологию, и молодой студент, изучающий биологию, первоначально подвергнутся сходной идеологической обработке в выбранной ими области обучения. Читатель не должен заблуждаться: изучающие естественные науки подвергаются идеологической обработке не меньше, чем изучающие религию[101]. Ученый и богослов прочитают обширные тексты, содержащие большое количество фактов о соответствующих областях знаний. Точно так же оба студента будут слушать долгие лекции преподавателей, передающих свой опыт следующему поколению. В каждом из этих случаев легитимность излагаемых истин зависит исключительно от доверия к распространяемой информации, основанного на авторитете человека, который ее доносит. Учебник естествознания и священный текст содержат обширную фактическую информацию, которую студенты обычно принимают за истину. Точно так же студенты, как правило, признают авторитет профессоров и достоверность предоставляемой ими информации. На этом этапе нет никакой разницы между изучающим естественные науки и теологию, кроме изучаемого предмета. Каждому из них сообщили факты, и они прочитали книги по своей тематике. Лекции — это просто сказанные человеком слова, а книга — просто напечатанные слова на бумаге; в конце концов, все можно сказать, и все можно написать. На данный момент в обоих случаях это исключительно вопрос доверия к авторитету.

Главный постулат религии состоит в том, что изучающий богословие принимает на веру истинность учений и Священного Писания. Это не означает, что студенты-богословы не исследуют и не подвергают сомнению то, что они изучают, и не рассматривают детали с большой академической проницательностью; однако базовое предположение состоит в том, что написанные и произнесенные слова правильны и значимы, если не абсолютно истинны. Если студент обнаруживает противоречие между знаниями и опытом, или у него возникают фундаментальные вопросы, то вера служит универсальным инструментом для исправления любого разногласия в идеях. В словах можно искать дополнительные значения или альтернативные толкования, но недопустимо изменять фундаментальные принципы. С такой несогласованностью идей и опыта можно смириться, поскольку смертный не может (и, возможно, не должен) понимать замысел Бога или богов. Несогласованность принимается как вопрос веры, и такое принятие обычно является добродетелью.

Важно понимать, что многие студенты, изучающие естественные науки, прискорбно ошибаются в начале обучения, когда заявляют, что наука не основана на вере. На этом этапе изучающий естественные науки идентичен изучающему богословие в том, что достоверность преподаваемых научных знаний полностью принимается на веру. Студенту что-то сказали, и он так или иначе принял это как истину без какого-либо личного опыта в этом вопросе. И все же фундаментальная разница между наукой и религией присутствует и здесь. И это вовсе не способность генерировать новые знания, потому что точно так же, как ученый может проводить исследования и получать новые знания в контексте существующей науки, теолог может проводить теологические исследования или получать новый религиозный опыт в реальном мире.

Как обычно случается в жизни, оба человека в какой-то момент столкнутся с новой информацией, которая может явно не соответствовать тому, что они узнали. Богослов может столкнуться с переживаниями, которые изначально не имеют смысла в контексте его веры в учения (что нарушает теологическую последовательность). Точно так же ученый в ходе исследований может наблюдать явления, несовместимые с научными знаниями, которые он получил. Однако именно здесь выявляется фундаментальное и существенное различие. Ученый может сделать шаг назад и повторить почти любое исследование, описанное в рамках базовых знаний.

Здесь важно отметить, что как научные, так и религиозные знания имеют обширную письменную историю. Разница в том, что толкователь Библии не может вернуться в прошлое и увидеть Потоп, в то время как я могу повторить эксперимент, который кто-то уже проделал в прошлом. Точные методики могут быть неясными, некоторые материалы или оборудование могут быть недоступны, и кому-то всегда не хватает средств для проведения экспериментов; однако тем не менее существует способ, с помощью которого даже самые фундаментальные основы научного знания (на которых воздвигнуто целое здание науки) могут быть проверены, а выводы из них пересмотрены. Если новые данные кажутся несовместимыми с ДНК, имеющей структуру двойной спирали, то исследования Франклина, Уотсона и Крика можно повторить и попробовать найти ошибку в их заключениях. Однако если у богослова есть опыт, который ставит под сомнение истории или догматы священной книги, ничего нельзя сделать, кроме как попытаться переосмыслить новый опыт в контексте того, что сказано в книге. Теологи могут искать дополнительные тексты и даже археологические свидетельства библейских событий; однако теолог не может воссоздать Содом и Гоморру с целью засвидетельствовать их разрушение.

Именно потому, что можно повторить большинство экспериментов, на которых зиждется научное знание, научные факты никогда не остаются в безопасности и всегда подвергаются нападкам со стороны новых разработок, передовых экспериментальных методов и свежих идей. На практике есть некоторое отличие биологии от физики и химии, поскольку предполагается, что атомы и простые химические соединения сегодня ведут себя так же, как сотни или тысячи лет назад, и что основные законы физики не изменились[102]. Напротив, биологические популяции непрерывно меняются[103]. Одни и те же штаммы микроорганизмов не существуют бесконечно долго, и поэтому невозможно точно повторить исследования Луи Пастера; тем не менее можно провести достаточно научных исследований, чтобы перепроверить большинство предыдущих открытий. Наука не просто итеративна — она поддается исправлениям задним числом, и ее можно пересматривать снова и снова. Другие системы знаний, которые не поддаются фундаментальной переоценке столпов, на которых они построены, просто не могут быть подвергнуты столь же строгой переоценке. В таких системах знаний ошибки, заблуждения и неверные толкования прошлого невозможно проверить и исправить, одновременно возвращаясь назад и продвигаясь вперед (по крайней мере, не в такой степени, как в науке).

Данные всегда объективны и неумолимы

В науке данные неприкосновенны. Можно сомневаться в том, точно ли собраны данные и правильно ли интерпретированы (например, оспаривать наблюдательную часть ГД-последовательности); однако данные не могут быть намеренно изменены, исключены или сфабрикованы просто потому, что они не соответствуют прогнозам. Поскольку наблюдение за миром природы — это высшая мера научности, преднамеренное изменение таких наблюдений нарушает важнейшие каноны научной этики и представляет собой профессиональный проступок, который может помешать финансированию исследований, публикации результатов и положить конец научной карьере. Собранные данные означают ровно то, что они означают. Если данные опровергают любимую гипотезу, это печально. Томас Хаксли говорил: «Вечная трагедия науки: уродливые факты убивают красивые гипотезы»[104]. В конце концов, не имеет значения, насколько привлекательной или элегантной является идея или насколько человек хочет, чтобы она была верной; если данные не соответствуют этой идее, их нельзя изменить. Это, конечно, не означает, что данные нельзя подвергать сомнению, собирать повторно и исследовать; это даже необходимо для хорошей научной практики. Однако данные нельзя менять только потому, что они нарушают ГД-последовательность, и если они оспариваются, это делается строго в соответствии с научными правилами обновления сети убеждений, как будет описано в главе 13.

Священный характер данных практически не распространяется за рамки науки. Например, в уголовном праве, по крайней мере в контексте американской юриспруденции, данные не являются священными и неизменными. Возьмем гражданина, обвиненного в убийстве. И обвинение, и защита обязаны раскрывать свои выводы друг другу, а это означает, что если возникли разногласия, у них есть одинаковые (или, по крайней мере, похожие) данные — в данном случае называемые судебными доказательствами. Однозначная гипотеза прокурора состоит в том, что обвиняемый виновен, тогда как защита столь же привержена гипотезе о невиновности обвиняемого (или, по крайней мере, утверждает, что государство не может обосновать виновность обвиняемого). В случае с адвокатами защиты, если доказательства не подтверждают гипотезу (т. е. утверждение, что клиент невиновен), они могут посоветовать своему клиенту признать себя виновным и добиваться меньшего наказания. По всей вероятности, такой совет зависит не от того, виновен клиент или нет, а скорее от вероятности выигрыша в суде, о какой сделке в случае признания вины можно договориться, и потенциального приговора или штрафа в случае проигрыша.

Однако если клиент настаивает на своей невиновности, то адвокат обязан сделать все, что в его силах (в рамках закона), чтобы предотвратить оглашение изобличающих доказательств в зале суда. Если адвокат не сможет исключить доказательства, он попытается дискредитировать, исказить или опровергнуть доказательства, чтобы поддержать гипотезу о невиновности обвиняемого. Конечно, существуют разумные ограничения способов влияния на данные, поскольку адвокат не может сознательно склонять свидетелей к лжесвидетельству, но, призвав обвиняемого дать показания в суде, он может позволить ему внести доказательства, которые «заведомо» не соответствуют действительности. Хотя адвокат защиты не может намеренно сфабриковать данные, представляя доказательства, которые, как ему известно, являются ложными, он, безусловно, может отвергнуть и попытаться дискредитировать доказательства обвинения, которые, как ему известно, являются правдой. По сути, ни при каких обстоятельствах добросовестный адвокат не станет изменять или корректировать свою основную гипотезу (невиновность клиента) в соответствии с данными. Конечно, в случае защиты это не только уместно, но и обязательно. Представьте, что произойдет, если после рассмотрения доказательств адвокат убедится в виновности клиента и скорректирует гипотезу, чтобы она соответствовала данным. Затем адвокат встает в зале суда и заявляет о своей убежденности в том, что клиент действительно виновен и должен быть признан виновным в совершении преступления. Это было бы серьезным нарушением адвокатской этики и представляло бы собой злоупотребление служебным положением, потенциально ведущее к лишению адвокатского статуса и неправильному судебному разбирательству. Другими словами, потерю логической согласованности (данные не подтверждают гипотезу) нельзя исправить путем изменения гипотезы; допустимо только оспаривание данных или исходных предположений, которые могут быть искажены стороной защиты, чтобы сохранить гипотезу обвиняемой стороны.

У стороны обвинения есть право изменить свою гипотезу (в данном случае снять обвинения с обвиняемого). В таких случаях прокурор обычно просто снимает обвинения, вместо того чтобы приводить доводы в пользу невиновности обвиняемого, хотя, по общему признанию, провозглашение невиновности обычно не входит в обязанности прокурора и уж точно не является привычной ролью в этом процессе. К сожалению, было зарегистрировано множество задокументированных случаев, когда из-за близорукого фанатизма или политических амбиций прокуратура целенаправленно утаивала оправдательные доказательства от защиты и, в некоторых особенно вопиющих случаях, фабриковала ложные доказательства. К счастью, такие случаи редки (хотелось бы надеяться); большинство прокуроров — вероятно, хорошие и благородные люди, но очевидно, что отказ от гипотезы не является обязательной частью их работы, даже если данные явно опровергают ее.

Политические дебаты кажутся очень похожими на суды (по крайней мере в США). Гипотеза любой избирательной кампании состоит в том, что данные кандидаты являются лучшими претендентами на эту должность или, с более циничной точки зрения, либо наиболее вероятно избираемыми, либо наиболее управляемыми. Тем не менее рабочая гипотеза заключается в том, что они являются лучшими претендентами. Если вскроются данные, свидетельствующие об обратном, они будут дискредитированы, извращены и разбиты на тысячи частей, чтобы избежать изменения гипотезы. Рекламные буклеты, в которых утверждается, что ваш оппонент является плохим кандидатом, также являются существенной частью кампании, и стоит отметить, что привлечение детективов для обнаружения сомнительных фактов о своем оппоненте и последующего информирования общественности соответствует лучшим традициям научной практики (т. е. использование данных в качестве арбитра). Однако преднамеренное искажение данных с целью навредить противнику посредством слухов или прямой клеветы, к сожалению, также является стандартным манёвром в политической игре, но абсолютно недопустимо в научной практике.

На момент написания книги прошедшие президентские выборы в США (В 2016 году. — Прим. перев.) оказались невероятно сомнительным и противоречивым событием. Обе стороны обвинили друг друга в откровенной лжи и обмане, причем обе стороны также отрицали, что делали это сами. Политики растоптали само понятие доказательной базы: термин «фейковые новости» (fake news, поддельные новости) применялся к вещам, которые могут быть (а могут и не быть) правдой, но которые просто не нравятся тем, кто использует этот термин. Эта ложь теперь охватывает всю американскую политику. Хотя градус риторики может быть выше нормы, в этом, конечно, нет ничего нового. Если мы просто вернемся на один избирательный цикл, поразительное признание допустимости намеренного искажения данных произошло во время республиканских президентских праймериз 2012 года. Во время президентской гонки 2008 года Барак Обама раскритиковал своего оппонента Джона Маккейна следующей цитатой: «Кампания сенатора Маккейна на самом деле говорила, и я цитирую: “Если мы будем продолжать говорить об экономике, мы проиграем”». Избирательный штаб Митта Ромни изменил данные, убрав ссылку на кампанию сенатора Маккейна, вырвав цитату президента Обамы из контекста и продемонстрировав избирателям отрывок, в котором Обама говорит: «Если мы будем продолжать говорить об экономике, мы проиграем». Это создало впечатление, что Обама высказывал свою точку зрения, а не точку зрения Маккейна. Когда штаб Обамы и средства массовой информации выступили с опровержением, старший советник Ромни (Том Рат) сказал CBS News, что «это действительно был голос Обамы... Он произнес эти слова». По поводу подтасовки цитат сам Ромни сказал: «Кто подает гуся на стол, тот и поливает его соусом»[105]. Это наглое признание того, что намеренное искажение данных является обычным явлением в политике; кампания Ромни никоим образом не уникальна в этой деятельности. И хотя некоторые кандидаты и их штабы более склонны к такому мошенничеству, чем другие, искажения такого рода распространены повсеместно как в обеих основных партиях, так и среди независимых кандидатов. Стоит заглянуть поглубже в историю, и вы обнаружите, что такие маневры и практики существовали с начала Римской республики и даже намного раньше.

Как и в судебном разбирательстве, избирательный штаб не может изменить гипотезу о том, что их кандидат является лучшим претендентом на должность президента. Конечно, можно сказать, что гипотеза изменяется, когда кандидат добровольно покидает гонку, хотя это скорее происходит от неуверенности в победе, а не из-за признания того, что кандидат недостаточно хорош. Тем не менее подменять или скрывать данные перед лицом священной гипотезы — это считается не только допустимо, но и хорошо с точки зрения политической смекалки, и в этом отношении политическая деятельность чрезвычайно далека от научной.

Этот пример отнюдь не означает, что профессиональные ученые никогда не подделывают данные; иногда они это делают, и некоторых ловят за руку. Скорее, дело в том, что хотя фальсификация данных строго преследуется в науке, ограничения допустимых методов гораздо менее жесткие, чем в других областях. Иногда «гибкость данных» присутствует по похвальным и этическим причинам. Американский закон не разрешает рассматривать в суде доказательства, которые получены ненадлежащим образом (например, без ордера на обыск), и это в высшей степени этичная позиция, обеспечивающая равную защиту всех членов общества против необоснованного обыска и изъятия доказательств в чьих-то интересах. В этом общественные нормы существенно отличаются от научных, поскольку в науке нет механизмов или обстоятельств, оправдывающих отказ от данных, которые считаются правильными[106]. Следовательно, неприкосновенность данных может служить одним из критериев отличия науки от ненауки. Хотя использование этого критерия позволяет исключить другие системы, для которых данные не являются священными, это не означает, что все модальности мышления, для которых данные являются священными, подпадают под определение науки. Другими словами, так же, как и последовательность ГДМ, неприкосновенность данных является необходимым, но не достаточным условием отграничения науки, потому что существует множество систем знаний и мыслительных конструкций, которые не допускают подтасовку данных и тем не менее не могут быть отнесены к категории науки.

В этой главе я акцентирую ваше внимание на неприкосновенности данных и гибкости других частей научного подхода, в отличие от гибкости данных и неприкосновенности иных частей убеждений во многих ненаучных системах. В самом деле, способность системы мышления изменить свои взгляды на основе данных чрезвычайно важна для понимания природы науки. Как сказал известный физик Карл Саган, «...в науке нередки случаи, когда ученые говорят: “Вы знаете, это действительно хороший аргумент; я был неправ”, и они действительно меняют свои убеждения, и вы больше никогда не услышите от них старые аргументы. Это происходит не так часто, как следовало бы, потому что ученые — тоже люди, им трудно расставаться с заблуждениями. Но это происходит каждый день. Я не припомню, когда в последний раз подобное случалось в политике или религии».

Воспроизводимость и повторяемость как обязательное условие наблюдений

Одна из вещей, о которой постоянно говорят ученые, — это воспроизводимость наблюдений. Другими словами, если один исследователь проводит эксперимент и наблюдает результат, может ли подобный результат наблюдаться, когда эксперимент повторяется снова и снова? Более того, может ли ученый в лаборатории на другом конце света наблюдать то же самое? Обеспокоенность по поводу недостаточной воспроизводимости данных оказалась в последние годы в центре внимания, поскольку стало ясно, что многие эксперименты (как правило, чрезвычайно сложные и дорогостоящие) не могут быть воспроизведены другими учеными[107]. Это вызвало изрядную растерянность ученых. Почему вопрос воспроизводимости вызвал такой шум? Если поклонник спиритизма идет по лесной тропе, чувствует присутствие энергии внутри себя и рассказывает об этом другим спиритуалистам, никто не скажет ему, что это было нереально, потому что у других людей не было таких ощущений, когда они шли по той же тропинке. Более того, отсутствие опыта других людей может сделать этот опыт еще более глубоким, поскольку он отражает уникальную личную связь между духом и человеком. И наоборот, существует несколько причин, объясняющих, почему ученые уделяют такое пристальное внимание воспроизводимости и почему она входит в определение науки.

Во-первых, проблема воспроизводимости связана со случайными ошибками в результатах наблюдений, которые не отражают действительные явления природы. Ученые стремятся сделать общие выводы из конкретных наблюдений за природой (т. е. провести индукцию, как объяснено в главе 1), но всегда есть опасения, что ученые не наблюдали истинную картину природы, а были обмануты случайным шумом (более подробно этот вопрос рассмотрен в главах 7 и 9). Однако если явление наблюдается снова и снова, то гораздо менее вероятно, что оно произошло случайно. Следовательно, воспроизводимость защищает от так называемых «ошибок первого рода», которые возникают в результате вывода о существовании некоторого природного явления, хотя на самом деле его нет.

Второй важный компонент воспроизводимости, особенно когда речь идет о разных ученых и лабораториях, — это проблема обобщаемости. Что-то может происходить снова и снова в лаборатории одного ученого, но не происходить ни в одной другой лаборатории в мире. Если это так, то ученые со всего мира могут посетить лабораторию первооткрывателей и самостоятельно наблюдать это уникальное явление. Во многих широко известных случаях сотрудники такой лаборатории допускали ошибку, были небрежными или неверно истолковывали полученные результаты. Однако в некоторых случаях в лабораторной методике скрывалось что-то особенное, что не было должным образом внесено в отчеты и передано другим лабораториям. В качестве альтернативы в самой лаборатории могло быть что-то особенное, чего не было в других лабораториях. Выявление подобных нюансов не только позволяет лабораториям по всему миру наблюдать и изучать одно и то же явление, но также может дать ключевое понимание механизмов этого явления. Другими словами, если вы выясните, что непременным условием наблюдений является конкретная примесь в воде (присутствует в одной лаборатории, но отсутствует в другой), то вы узнаете кое-что важное о процессе, о котором вы иначе могли бы и не узнать, — какой бы примесь ни была, это поможет вам выяснить механизмы изучаемого явления.

Третья проблема заключается в том, что воспроизводимость важна для поиска механистического понимания и причинных ассоциаций. Чтобы проиллюстрировать этот аспект, рассмотрим известные события, произошедшие в истории человечества, такие как падение Римской империи или Великая депрессия. Бесчисленные часы размышлений были потрачены на анализ того, почему пала Римская империя и почему произошла Великая депрессия. Ученые выдвинули множество различных гипотез, каждая из которых предсказывает наблюдения (или большую их часть), при этом многие из них несовместимы друг с другом. Как и везде в науке, историки тоже задаются вопросом: как оценить наиболее вероятные гипотезы?

В исторических исследованиях анализируют события, которые произошли в прошлом и больше никогда не повторятся. Будущие империи вновь потерпят крах, и экономические депрессии почти наверняка повторятся снова, но Римская империя никогда больше не будет существовать, и никогда больше не сложатся точные геополитические и экономические условия, существовавшие в 1929 году. Как же тогда оценивать разные гипотезы? Конечно, исторические исследования могут содержать значимые данные в виде записей, исторических документов, переписки и т. д.; эти исторические данные могут предоставить существенные аргументы за или против гипотезы. Однако это предел анализа, который можно провести. Предположим, у кого-то есть гипотеза о том, что Римская империя пала из-за использования свинца в посуде, что привело к отравлению римских лидеров и снижению их умственной способности к управлению государством. В соответствии с научным подходом следует изобрести машину времени, вернуться в Древний Рим, не допустить использования свинцовой посуды и посмотреть, что случится с империей. Ясно, что никто еще не изобрел машину времени, а если изобрел, то держит ее при себе (сейчас, в будущем и в любом прошлом, которое он посещает).

Это как раз та проблема, которую решает надежно воспроизводимая система. Если явление происходит снова и снова, и каждый раз одинаково, значит, по сути, используется машина времени. Если у ученого есть надежно воспроизводимая система, то он может удалить фактор А и посмотреть, сохраняется ли явление. Если удаление фактора А не оказывает никакого эффекта, он может сделать вывод, что фактор А не требуется. Если удаление фактора А предотвращает явление, можно сделать вывод, что фактор А необходим[108]. Затем данное механистическое знание распространится не только на предыдущие итерации явления, но и на будущие. Это предположение о точной воспроизводимости в течение продолжительного времени является очень важным, и оно снова приводит нас к проблемам индукции, которые были подняты в главе 1. Однако проблемы индукции — это то, с чем мы должны смириться, и развитие науки неотделимо от данного контекста.

Представьте себе видеоигру, которая вам нравится, но поначалу в нее было трудно играть. Изначально такая игра представляет собой головоломку, поскольку вы еще не знаете правил и не овладели навыками, необходимыми для победы. Со временем вы осваиваете правила и стратегии и с каждым разом играете все лучше и лучше. Ваш навык игры совершенствуется, потому что вы играете снова и снова, видите, что работает, а что нет, и меняете свою стратегию, активнее используя полезные приемы и отвергая бесполезные. В некотором смысле это похоже на возвращение в прошлое, чтобы снова и снова сталкиваться с одним и тем же событием и проверять, какое поведение приведет к желаемому результату (то есть выигрышу). Теперь подумайте, что произошло бы, если бы правила игры слегка менялись каждый раз, когда вы начинаете игру, и вы не знали бы наверняка, какой полезный прием сработает на этот раз? А что, если правила меняются случайным образом и не существует какой-либо закономерности относительно того, как следует играть? В этом случае ваши навыки не будут улучшаться с каждой новой игрой; наоборот, в таком сценарии прошлый опыт игры может сделать вас худшим игроком, потому что ваша стратегия основана на информации, которая больше не является актуальной или полезной. В таком случае ваши шансы на победу могут возрасти только по случайному совпадению. Таким образом, постоянство во времени (или, другими словами, надежная воспроизводимость) имеет важное значение для любого увеличения знаний в отношении прогнозирования или воздействия. Именно по этой причине воспроизводимость систем так важна для науки и ученые уделяют пристальное внимание этому вопросу. Без надежной воспроизводимости не может быть целенаправленного продвижения вперед путем прямых экспериментов с системой[109]. Этот вопрос возвращает нас к проблеме индукции, поскольку нет никаких логических оснований для вывода, что Вселенная завтра будет вести себя так же, как сегодня; но это риск, с которым мы должны жить и всегда осознавать. С другой стороны, если поведение Вселенной завтра не будет хоть в какой-то степени связано с тем, как она ведет себя сегодня, индукция не сработает, и наука не сможет предсказать то, что не наблюдается в текущий момент. Если бы правила Вселенной менялись случайным образом, наука бы не существовала.

Sine qua non науки: Вселенная играет по правилам

Верно ли утверждение, что наука фундаментально отличается от других систем, основанных на знаниях, потому что у нее нет священных предпосылок, которые нельзя опровергнуть? Верно ли утверждение, что наука подвергнет сомнению любую идею, независимо от ее фундаментальности, если этого требуют данные? На мой взгляд, да, но есть одно исключение. Для того чтобы наука существовала, Вселенная должна быть местом, управляемым правилами, и если правила меняются, то у изменений тоже должна быть какая-то закономерность. Если правила Вселенной изменяются случайным образом, то никто не может ничего предсказать, и никто не может получить никаких знаний о ненаблюдаемой части мира на основе наблюдаемой. Вселенная, основанная на правилах, — это фундамент науки. По словам Дэниела Деннета, «ни одно разумное существо не могло бы обойтись без неизученных, священных вещей»[110]. Рациональная природа, играющая по правилам, священна для науки. Именно по этой причине появление квантовой теории в прошлом веке было чрезвычайно неприятно многим ученым, поскольку предполагает прирожденную внутреннюю случайность Вселенной. На практике это не так, поскольку мы не сталкиваемся со случайностью Вселенной в макромире, и даже распределения вероятностей определяются правилами (хотя они применимы только к совокупности объектов, но не к отдельным объектам, и как таковые, по-видимому, не детерминированы при попытке предсказать отдельные случаи).

Тем не менее отвращение к идее случайности в природе лежит в основе знаменитой цитаты Альберта Эйнштейна: «Бог не играет в кости со Вселенной». Этот комментарий отражает фундаментальное убеждение в том, что детерминированная Вселенная является непременным условием современной научной мысли.

Наличие строгих правил, охватывающих Вселенную, является основанием для исключения «сверхъестественных явлений» из того, что может изучать наука. Причина, по которой сверхъестественные сущности не совместимы с научными исследованиями (см. главу 4), заключается в том, что они нарушают последовательную выводимость прогнозов из данной сети убеждений, — именно потому, что они могут просто изменить свои правила без всякой причины. Другими словами, они обладают свободой воли, но не подчиняются правилам; однако как насчет сверхъестественных вещей, которые не связаны с познанием? К сожалению, они страдают от той же проблемы, но не потому, что могут по прихоти изменить свое мнение — у них нет разума. Строго говоря, само определение сверхъестественного состоит в том, что оно выходит за рамки законов природы[111]. То есть к сверхъестественным вещам не применимы правила естественного мира — они находятся вне природы. Следовательно, сверхъестественные вещи не являются частью нашей управляемой правилами Вселенной и как таковые не могут быть предметом научных исследований.

Это не означает, что наука не может рассматривать сверхъестественные утверждения. Действительно, за свою историю наука нашла объяснение многим явлениям, которые раньше считались «сверхъестественными». Точно так же и новые представления о сверхъестественном могут быть проверены научными методами (например, проводились рандомизированные контролируемые слепые клинические испытания исцеляющих эффектов молитвы). В таких случаях должен быть обнаружен устойчивый и воспроизводимый феномен (например, если бы в среднем и при прочих равных условиях пациенты, за которых молились, выздоравливали настолько чаще и быстрее, чем те, за которых не молились, что это выходило бы за рамки случайности), и можно было бы, по сути, определить правило, допуская предмет дальнейшего изучения[112]. Эффект сам по себе не докажет, что предполагаемая причина была тем, что на самом деле привело к следствию (из-за присущей ретродукции ошибки подтверждения гипотезы следствием, описанной ранее), но он позволит продолжить исследование. Таким образом, «реальные» эффекты в мире природы, которые, как предполагается, имеют сверхъестественное происхождение, действительно могут быть исследованы наукой. Однако до тех пор, пока не будет определено правило, которое можно наблюдать как воспроизводимое явление в нашем естественном мире, научный прогресс в этом направлении невозможен. Если сторонники заявления о сверхъестественном продолжат настаивать на том, что эффект реален, несмотря на отсутствие какого-либо эффекта, поддающегося обнаружению специальными научными методами, исключающими человеческую ошибку, то они покинули область науки (см. обсуждение астрологии как конкретного примера в главе 13).

Конечно, может случиться так, что вещи, которые сегодня считаются сверхъестественными, просто имеют набор правил, отличный от того, что мы привыкли считать природой, и если бы мы могли определить такие правила, то наука приступила бы к изучению этих явлений (они просто оказались бы в той части природы, где правила были изменены или дополнены, но оставались естественными). Однако, определяя что-то как выходящее за рамки системы, управляемой правилами, мы делаем это недоступным для методов и инструментов науки.

Это не означает, что сверхъестественные вещи не могут существовать — они, безусловно, могут быть объектами, которые не ограничены естественными правилами (или любыми правилами) в отношении того, как они существуют и функционируют, хотя не ясно, что будет означать существование в этом случае. Однако в любом случае они не могут быть изучены наукой. Без правил ничего нельзя предсказать или контролировать, а значит, не имеет смысла с точки зрения целей науки. Поэтому ученые обычно игнорируют эти понятия. Какие бы исследовательские программы ни возникали время от времени в попытках изучать «паранормальные» явления, на самом деле это попытки определить хоть какое-то правило, чтобы можно было начать научное исследование. Если не удается установить правила, явление исчезает в мусорной корзине для вещей, которые невозможно изучить и, вероятно, которые не существуют с научной точки зрения[113].

В этой главе мы исследовали роль, которую данные играют в проверке научных мыслительных конструкций, и то, как это отличается от отношения к данным в ненаучных системах убеждений. Конечно, такая точка зрения предполагает, что у нас есть способность правильно наблюдать и изучать природу, поскольку если мы не можем получить данные осмысленным образом, то из обновления системы убеждений на основе данных не получится ничего хорошего. В этой главе мы только начали разговор о том, как наука обрабатывает данные, не согласующиеся с теорией, и о том, насколько важны научные правила обновления системы знаний. Но прежде чем мы рассмотрим эти вопросы более подробно в последнем разделе книги, в следующей главе нам нужно разобраться, насколько хорошо люди могут наблюдать мир природы. Ведь если мы не можем достоверно наблюдать природу, то по крайней мере в науке у нас нет шансов на успех.

Глава 6.

В чем мир глазами человека отличается от реальности

Наш взгляд на реальность обусловлен нашим положением в пространстве и времени, а не нашими личностями, как нам нравится думать. Поэтому каждое толкование реальности основано на уникальном положении. Сделайте два шага на восток или на запад, и вся картина поменяется.

— Лоуренс Даррелл, «Бальтазар»

Традиционно ученые и философы науки исходили из предположения, что люди довольно хорошо наблюдают за миром природы. Впрочем, многие мыслители еще в древности признавали, что опыт может сбить нас с пути, и поэтому отдавали предпочтение дедуктивным системам рассуждений; однако, чтобы обосновать дедукцию, ранние философы приводили доводы в пользу врожденной способности людей воспринимать фундаментальные истины и исправлять базовые аксиомы. Эмпирики отвергли эту идею, отдавая предпочтение нашей способности наблюдать природу при помощи органов чувств, а не посредством «восприятия фундаментальных истин». Однако оба лагеря сходились в том, что люди могли наблюдать или, по крайней мере, собирать основополагающую информацию о мире природы заслуживающим доверия образом, хотя полного согласия по этому поводу не было[114].

Невозможно переоценить важность предположения о том, что люди умеют наблюдать за природой. Если наблюдения за природой являются высшим судьей научных знаний, то, неправильно наблюдая природу, мы с первых шагов отклоняемся от верного курса, и чем хуже мы наблюдаем то, что находится у нас перед глазами, тем хуже становятся наши дальнейшие наблюдения. Большинство из нас глубоко уверены в реальности наблюдений, в точности нашего восприятия и верности наших воспоминаний; ученые и философы науки традиционно не различались по уровню уверенности.

Лишь относительно недавно ученые начали формально исследовать вопрос о том, способны ли люди наблюдать за природой. Возможно, ученые были слишком заняты наблюдениями за природой, чтобы проводить подробное исследование того, могут ли они наблюдать природу. Более того, потрясающие успехи науки подкрепляют нашу уверенность в том, что люди довольно хорошо наблюдают за природой; как еще можно объяснить наши теоретические открытия и технологические достижения? Однако некоторые группы когнитивных психологов и нейробиологов добились значительного прогресса в оценке самого акта наблюдения[115]. Их исследования показали, что мы не так хороши в наблюдениях, как раньше думали. Хуже того, мы слишком уверены в своих силах. Если мы корректируем наши теории и исходные допущения, чтобы поддерживать согласованность с нашим опытом, а наш опыт — это, по сути, накопление наших наблюдений, тогда любая неспособность правильно наблюдать угрожает согласованности системы знаний в самой ее основе. Это вызывает серьезную озабоченность ученых и является предметом внимания данной главы.

Человеческое наблюдение и восприятие: созданный опыт

Есть некоторая парадоксальная ирония в том, что мы используем человеческий разум для оценки ошибочного человеческого разума, но какой еще у нас есть выбор? По словам комика Эмо Филлипса: «Раньше я думал, что мозг — самый замечательный орган в моем теле. Потом я понял, кто мне это сказал». Стоит лишь немного приглядеться, и перед вами откроется пугающая картина недостатков человеческого внимания, восприятия и интерпретации. Сотрудникам полиции давно известно, что дюжина очевидцев одного и того же события может рассказывать дюжину разных историй — и в некоторых случаях все они далеки от истины. Хотя многое по этому вопросу еще предстоит изучить, первые контролируемые исследования и анализ человеческого восприятия окружающего мира дали очень обескураживающие результаты, ставящие под сомнение достоверность наблюдений людей в целом.

Человек обладает пятью общепризнанными органами чувств — это зрение, вкус, осязание, слух и обоняние. Хотя человеческий мозг, по крайней мере на данный момент, остается самым сложным компьютером на Земле, он имеет существенные недостатки. Одним из основных недостатков является неспособность мозга обрабатывать все данные, поступающие от пяти органов чувств. Действительно, количество информации, передаваемой нашими органами чувств в мозг, ошеломляет. Кроме того, у нашего мозга есть дополнительная задача — интерпретировать данные в реальном времени. В поле зрения существует множество объектов, и их необходимо охарактеризовать, классифицировать и оценивать по мере их появления. Например, когда вы идете по улице, важно, чтобы мозг не только преобразовывал зрительные образы в распознаваемые объекты, но и различал разные типы объектов. Он должен определять направление, скорость и потенциальное ускорение этих объектов. Стратегия перехода улицы сильно отличается, если объекты являются неподвижными автомобилями, едущими на наблюдателя или уезжающими прочь. Обработка значительно усложняется тем фактом, что хотя автомобили, как правило, имеют общие черты, каждый из них может выглядеть и звучать по-разному, как и любой объект в поле зрения. Воистину замечательно, что наш мозг работает так хорошо; конечно, когда он терпит неудачу (а они случаются время от времени), может возникнуть катастрофа.

Как наш разум обрабатывает информацию? Начнем с того, что человеческий мозг — это в основном набор машин для распознавания образов; они собирают информацию и ищут узнаваемые модели (например, автомобили, деревья). Эти действия распространяются на все органы чувств, включая распознавание различных звуков и слов, способность различать объект на ощупь, распознавание пищи по запаху и вкусу. Существует целый ряд различных психологических теорий относительно того, как наш мозг обрабатывает «сырые» данные при распознавании образов, но этот феномен явно демонстрируется на людях и, кажется, часто встречается у других животных. В процессе распознавания образов люди придают значение базовым входным сигналам и стимулам. Например, на рис. 6.1 показаны два прямоугольника и два круга, которые просто представляют набор геометрических фигур (рис. 6.1A). Однако объединение тех же форм в другом формате создает изображение автомобиля (рис. 6.1B). Достаточно наклонить прямоугольники, чтобы возникло впечатление, что машина едет в определенном направлении (рис. 6.1C). Если переместить верхний прямоугольник вниз, машина станет лицом (рис. 6.1D). Разуму трудно уйти от формы человеческого лица, и на последнем фрагменте можно легко увидеть лицо в шляпе, но без носа. Распознавание лица — одна из первых когнитивных функций, которые отчетливо наблюдаются у человеческих младенцев[116].

Рис. 6.1. Распознавание образов человеческим разумом, пример 1

Этот тип распознавания можно увидеть во втором примере, когда на рис. 6.2A и 6.2B представлены одинаковые три окружности и линия, но в первом случае это просто набор геометрических фигур, тогда как во втором мозг быстро определяет «лицо». Изогнув линию, можно придать лицу счастливое выражение (рис. 6.2C), а добавив два треугольника, можно превратить счастливого человека в счастливую кошку или, по крайней мере, в какое-то животное (рис. 6.2D). Хотя точная эмоция и вид животного могут немного отличаться в зависимости от культурного контекста, общий процесс распознавания образов идентичен практически для всех здоровых людей, которые видят эти фигуры. Конечно, в действительности это всего лишь линии на двухмерной поверхности; именно наше восприятие классифицирует изображение как лицо человека или морду кошки в зависимости от формы. Как и многое в человеческом восприятии, это «сконструированная реальность», которую мы навязываем окружающему миру. Эта реальность часто совпадает с действительностью мира, но так случается не всегда[117].

Рис. 6.2. Распознавание образов человеческим разумом, пример 2

На самом деле наше восприятие очень сильно расширяет и дополняет двумерные абстракции. Я большой поклонник анимационных фильмов студии Pixar и ценю то, что в них есть юмор, который нравится детям, и в то же время они полны художественного значения для взрослой аудитории. Pixar не боится исследовать взрослые и экзистенциальные проблемы, такие как смерть и потерянное детство. Недавно я был растроган до слез, когда смотрел с моей дочерью мультфильм InsideOut («Головоломка», 2015). А перед этим «История игрушек 3» отправила меня в штопор экзистенциализма (серьезно, давайте все вместе возьмемся за руки и осознаем неизбежность смерти и разрушения, чтобы не оказаться в одиночестве, когда придет конец?). Что интересно в обоих фильмах, так это то, что я приписал поступки и личность двухмерным комбинациям линий и точек — полностью абстрактным объектам, а не изображениям реальных людей. Тем не менее мой разум настолько охотно признал человеческий статус изображений, что это позволило мне испытать эмоции, как если бы я столкнулся с реальной трагедией.

В некотором смысле можно провести параллели между восприятием закономерностей, основанных на человеческих чувствах, и практикой ретродукции гипотез для объяснения природных явлений, как было описано в главе 2. Столкнувшись с массивом данных, люди запускают творческие процессы, с помощью которых они «угадывают» причины, предсказывающие уже наблюдаемые данные. Восприятие паттернов чувственных данных концептуально не отличается от ретродукции, поскольку мозг предполагает, что лицо уже существует и является причиной определенных форм. Как я уже говорил, в науке обычно существует несколько гипотез, каждая из которых ведет к предсказанию одних и тех же наблюдаемых данных. Интересно, что это очень часто происходит, когда мозг сопоставляет образ с ощущениями. Классическим примером этого является изображение фарфоровой вазы, предложенное датским психологом Эдгаром Рубиным. В такую вазу можно было бы ставить цветы. Однако, глядя на вазу, мозг может воспринимать, как минимум, два разных образа. Первый — это ваза. Второй — два лица в профиль, смотрящие друг на друга (рис. 6.3). Оба восприятия корректны, и оба основаны на имеющихся данных. Большинство людей могут увидеть альтернативное изображение, когда им подскажут, где его искать, даже если они изначально не заметили его. Вашему мозгу очень трудно воспринимать оба изображения одновременно (фактическое содержание изображения), и в нем также есть много других абстрактных сущностей, которые сознание отбрасывает. С объективной точки зрения, картинка — это все, что на ней изображено, но наш мозг имеет тенденцию конструировать одну модель и целенаправленно распознавать только ее[118].

Я привел вам пример зрительного восприятия, но тот же принцип работает и с другими чувствами. Если вы слышите в телефоне знакомый голос, то представляете личность собеседника, даже если это кто-то другой. Точно так же, если вы прячете предмет в коробке и позволяете людям потрогать только небольшую его часть, их разум воссоздаст образ остального предмета — по крайней мере, то, что они воображают.

Эти примеры сосредоточены на одной сенсорной модальности; однако мы часто воспринимаем объекты через комбинацию наших органов чувств, которые работают комплексно, позволяя нашему мозгу формировать расширенное представление об окружающей среде. Однако когда данные от наших органов чувств противоречат друг другу, могут происходить любопытные вещи. В 1976 году Мак-Гурк и Макдональд опубликовали в журнале Nature статью с описанием эксперимента, в котором людям показывают фильм. Человек на экране что-то говорит, но движение губ несовместимо с издаваемыми звуками (так называемый эффект Мак-Гурка)[119]. Когда это происходит, воспринимаемый мозгом звук не является издаваемым; он больше соответствует тому, что мозг ожидает услышать на основе движений рта говорящего. Сообщалось, что добавление пищевого красителя для придания белому вину окраски красного вина заставляет некоторых любителей вина описывать ароматы, которые обычно ассоциируются с красными винами[120].

Рис. 6.3. Пример альтернативного восприятия одного и того же объекта

Конструкции, которые наш мозг строит на основе чувственных данных, также сильно зависят от того, что мы ожидаем испытать. Это во многом отражает внушаемость человеческого восприятия. Например, если вы пошли в поход и уверены, что лес кишит насекомыми, вы можете ясно почувствовать, как они ползают по вашим ногам или рукам, когда на самом деле насекомых нет. Это пример того, как мозг строит восприятие из естественного «шума» тактильных ощущений, которые всегда поступают в мозг. Знаменитый случай, иллюстрирующий это явление, произошел в 1978 году в Роттердаме, Нидерланды. В зоопарке Роттердама пропала красная панда. Местная газета опубликовала объявление, надеясь, что люди будут искать маленькую красную панду и помогут работникам зоопарка вернуть ее. Со всего города поступило более 100 сообщений от людей, видевших красную панду. Однако впоследствии оказалось, что панда на самом деле не сбежала из зоопарка и поэтому не бродила по городу[121]. Не понятно, что люди видели (в своем сознании они явно воспринимали это как красную панду!), но почти наверняка это была не красная панда, которая обитает в Гималаях и Непале, а не в Северной Европе.

Второй очень показательный случай произошел в начале Второй мировой войны. 7 декабря 1941 года японский флот атаковал и уничтожил большую часть американского военно-морского флота в Перл-Харборе. Затем, 3 февраля 1942 года, японская подводная лодка атаковала нефтебазу в Элвуде, Калифорния. Американцы на западном побережье были в состоянии повышенной готовности и напряженно ожидали новую атаку японцев. Вечером 24 февраля был зафиксирован воздушный налет на Лос-Анджелес, прозвучал сигнал тревоги, и солдаты зенитной артиллерии заняли свои позиции[122]. В ту ночь и до утра 25-го было выпущено более 1400 зенитных снарядов по объектам, которые артиллеристы считали японскими самолетами. Когда дым от выстрелов и разрывов зенитных снарядов рассеялся, стало ясно, что никакого воздушного налета не было, как не было и японских самолетов, летящих в сторону Лос-Анджелеса[123]. Не ясно, во что именно стреляли артиллеристы, потому что их цель не была атакующей эскадрильей японских самолетов или вообще каких-либо самолетов, если на то пошло. Это могла быть цепная реакция — когда стреляло одно орудие, стреляли другие. Как бы то ни было, в головах целого подразделения артиллеристов сформировалось достаточно достоверное восприятие японских истребителей, чтобы побудить их стрелять из орудий по «объектам» в воздухе[124].

Чрезмерная тяга к закономерностям: видеть то, чего нет

Люди очень хороши в распознавании объектов определенного класса, таких как лица и автомобили, как было показано в предыдущем разделе. Эта способность распространяется на абстрактное искусство, например на изображение кошки в сильно искаженном или гротескно деформированном виде, но зрители по-прежнему идентифицируют изображение как кошку. Это буквально мыслительная конструкция, которую формирует разум на основе полученных данных. Майкл Шермер придумал общий термин «паттернативность», которым он обозначил «склонность находить значимые паттерны (шаблоны) как в значимом, так и в бессмысленном шуме»[125].

Шум — это в основном данные без выраженных закономерностей. Шермер отмечает, что люди не только легко и быстро находят паттерны, когда они есть, но также находят паттерны, когда их нет. Негативная сторона этой способности заключается в том, что наша склонность находить закономерности в равной степени согласуется и с наличием паттерна, и с его отсутствием. Иногда люди слышат голоса в случайном шуме радиоволн, но это мозг приписывает идентичность тому, что он не может распознать. Психологи назвали это общее явление апофенией, где частный случай — парейдолия — представляет собой конкретный акт обнаружения значимых закономерностей в случайных стимулах. Психологам известно множество примеров парейдолии, в том числе обнаружение человеческих лиц на Луне или Марсе или восприятие лица в рисунке коры дерева. Узнавание объектов в облаках — еще один пример парейдолии; наблюдатель осознает, что на самом деле в облаках нет лица или кролика, но мозг постоянно пытается согласовать получаемые данные с известными паттернами, и, разрешив ему делать это с облаками, вы можете слегка развлечься на пляже. Парейдолия стала причиной обнаружения многочисленных изображений Иисуса или Девы Марии в самых разных местах: от складок на шторах до пятен на гриле в ресторанах быстрого питания и плесени в углах душевых кабин[126]. В 1960-х люди думали, что Пол Маккартни умер из-за слов, которые они слышали, когда проигрывали пластинки «Битлз» наоборот. В таких случаях разум строит образы из случайного шума.

Конечно, подавляющее большинство случайных шумов так и остаются шумами; однако если у вас будет достаточно времени и терпения, рано или поздно мозг выделит из него узнаваемый фрагмент, и человеческое восприятие зацепится за него как за нечто особенное. Более того, существует мистическая практика, известная как феномен электронного голоса (electronic voice phenomena, EVP), — приверженцы слушают равномерный белый шум, пока не услышат обращенные к ним слова, изрекаемые, по их мнению, сверхъестественными голосами. На американском рынке относительно недавно случился скандал с говорящей куклой для малышей. Она была запрограммирована на воркующие звуки, имитирующие лепет настоящего младенца. Однако случилась парейдолия, и некоторые люди услышали, как ребенок изрекает: «Ислам — это свет». Возникший в результате общественный резонанс привел к тому, что игрушку убрали с полок магазинов[127]. Справедливости ради я отмечу, что мы не можем однозначно исключить присутствие сверхъестественных голосов в белом шуме, а также не можем с уверенностью утверждать, что производитель игрушек не запрограммировал сообщение преднамеренно. Однако сейчас для нас важно, что люди находят закономерности там, где их нет, делают это часто, и этот факт подтвержден многочисленными исследованиями.

Разрывы восприятия: не видеть того, что есть

Помимо поиска несуществующих закономерностей в случайных данных, люди также обладают удивительной способностью не замечать то, что находится прямо перед ними. Некоторые люди обладают сверхъестественной способностью запоминать детали недавнего опыта; однако в целом люди сплошь и рядом упускают большую часть этих деталей. Побывав в комнате или став свидетелем какой-либо сцены, люди обычно не замечают такие детали, как цвет, форма, узор или даже предмет целиком. Эта неудача распространяется не только на новые или незнакомые места; большинству людей трудно описать мелкие детали своих спален или гостиных (помещений, где они проводят много времени ежедневно). Конечно, неоднократное знакомство с обстановкой приведет к большему знанию о ней по сравнению с однократным посещением; тем не менее большинство людей запоминают лишь отдельные признаки знакомых мест. Изображение внешнего мира проецируется на сетчатку и передается в кору, но не обязательно включается в сознательное наблюдение.

Когнитивные эксперименты продемонстрировали удручающе низкую способность людей к развернутому наблюдению. В ходе известного и часто упоминаемого эксперимента Кристофера Шабриса и Дэниэла Саймонса подопытным демонстрировали фильм, в котором игроки перебрасывают друг другу баскетбольный мяч[129]. Игроки были одеты в черную или белую форму, и наблюдателям было поручено подсчитать, сколько раз мяч был передан и получен игроками в черной форме. Во время фильма человек в костюме гориллы ходит по экрану, останавливается в центре, бьет себя в грудь, а затем уходит с экрана. Но это заметили только 54 % зрителей! Этот эффект получил название «слепота невнимания»[130], или «перцептивная слепота». Вы можете сами посмотреть видео[131], хотя, заранее зная, что вы ищете, вы исключите слепоту невнимания.

Слепота невнимания — это не просто следствие первого наблюдения незнакомой сцены (например, баскетбольного матча с участием гориллы). Дефект восприятия также распространяется на людей, которые проводили бесчисленные часы, наблюдая одну и ту же сцену снова и снова. Например, было проведено исследование с участием радиологов, которые анализируют компьютерную томографию при диагностике рака легких[132]. Радиологам показали пять снимков компьютерной томографии с опухолевыми узлами и попросили описать их. Небольшое изображение гориллы было помещено в верхний правый квадрант пятого снимка (рис. 6.4). После того как радиологи закончили писать заключение по пятому снимку, им задали три вопроса:

1. Это последнее испытание чем-то отличалось от предыдущих?

2. Вы заметили что-нибудь необычное на последнем испытании?

3. Вы видели гориллу на последнем испытании?

Рис. 6.4. Слепота невнимания в действии

Из 24 участвовавших в исследовании радиологов только 4 (17 %) заметили гориллу. Исследователи отслеживали движения глаз рентгенологов, поэтому они могли опровергнуть предположение о том, что изображение гориллы просто не попало в поле зрения участников — рентгенологи его видели. Но, несмотря на визуально ощущаемые данные, большинство участников не воспринимали гориллу; они искали паттерны, указывающие на рак, и любые другие детали того, что было прямо перед ними, отсеивались где-то на пути между глазами и их сознанием.

Недостаток внимания к деталям также распространяется на взаимодействие с трехмерными объектами. Ярким примером является эксперимент, в котором люди встречают другого человека, с которым они ранее не встречались (например, продавца за прилавком). Когда испытуемый отворачивается, продавец прячется под прилавком, и его заменяет совершенно другой человек. Новый продавец может быть одет в такую же униформу и иметь общие черты с предшественником, но это ощутимо разные люди. Тем не менее 75 % людей в этом опыте не замечают подмену[133]. Это называется слепотой к изменению, и это еще один пример того, насколько неверно мы воспринимаем мир. Эта проблема не ограничивается зрением, так как 40 % людей не замечают смены голоса диктора в середине списка слов, которые он читает вслух[134]. Также была описана тактильная форма слепоты к изменению[135][136].

Вторая проблема, отличная от слепоты к чувственным данным, — это искажение данных. Хотя, как мы уже убедились, человеческий разум не собирает непрерывный поток данных, человеческое восприятие конкретного события обычно принимает форму непрерывного повествования. Это происходит потому, что мозг заполняет пробелы там, где фактически наблюдаемые детали отсутствуют. Поскольку недостающие пробелы с обеих сторон окружены реальным восприятием, мозг обычно правильно заполняет данные. Это происходит, когда мозг подставляет детали во время событий, протекающих слишком быстро, чтобы их можно было обработать.

Бейсболисты регулярно отбивают мяч, летящий со скоростью более 140 км/ч. На самом деле бейсболисты успевают заметить только часть траектории полета мяча, но они знают, что наблюдают непрерывный полет. Они могут взмахнуть битой, чтобы отбить мяч, даже если не могут разглядеть полет мяча и его столкновение с битой. Их мозг восполняет эти недостающие детали.

Процесс подстановки деталей не ограничивается созданием континуума для движущихся объектов, а распространяется на все виды наблюдений. Хорошо известно, что многие очевидцы дают разные и противоречивые описания одного и того же события. Они получали одинаковую визуальную информацию в виде света, падающего на их сетчатку, но их мозг выстраивал очень разные изображения, и в конечном итоге они «видели» разные вещи («видели» в смысле когнитивной функции восприятия или конструирования события в человеческом мозгу). Что особенно важно, так это то, что многие свидетели будут абсолютно и недвусмысленно уверены, что именно их версия событий является правильной.

Нашу способность подставлять детали и не обращать внимания на пробелы и дефекты наглядно иллюстрирует способность большинства людей прочитать следующий отрывок:

По днаынм илссевдоаний в Кемждбрикосм унриветисете, не иемет осбоого зчаеиня, в каокм пдоряке расслетавны бкувы в совлах. Внажо токьло, чтбоы перавя и поселндяя бувка овстаались на сових мсеатх. Осатльыне бкувы муогт быть парестевлены, и вы все рнаво без тудра пирочтатее солво, поомту что чолевскечеий мзог всопирниамет не бувкы по одтелоньсти, а совло цеклиом[137].

Человеческая память не заслуживает доверия

Способность помнить — это, по сути, единственное, что делает нас когнитивно четырехмерными существами. В нашем восприятии мы не являемся четырехмерными существами. Мы воспринимаем три измерения пространства и момент времени в любой данный момент, но не ощущаем глубины времени. Мы можем испытать только мгновение; мы не переживаем целую минуту одновременно. Другими словами, без памяти не может быть представления о времени. Точно так же при отсутствии памяти не может быть индукции: нельзя предсказать будущее на основе прошлого, если у нас нет знания о прошлом, и нельзя знать о прошлом без памяти. Даже если информация о прошлом хранится в виде записей, мы должны обладать развитой кратковременной памятью, чтобы удерживать записанный материал в уме достаточно долго для осмысления. Наконец, синтез более высокого уровня понимания требует объединения множества индивидуальных факторов; если нельзя вспомнить компоненты системы, то нельзя соединить их вместе. Память чрезвычайно важна для нашего познания и нашей способности думать о чем угодно, кроме немедленной рефлекторной реакции. Без памяти мы не могли бы мыслить дальше точки на шкале времени, и поэтому все, что мы смогли бы делать без памяти, — это рефлекторно реагировать на воздействия; обучение и преемственность знаний не могли бы существовать.

У каждого из нас есть рассказ о событии из жизни, основанный на воспоминаниях о нашем опыте, но точность рассказа зависит от верности наших воспоминаний. Каковы были бы последствия, если бы наши воспоминания были полны ошибок? Что бы случилось, если бы мы забыли большинство пережитых событий, а наш разум изменял бы сохранившиеся воспоминания при каждом новом обращении? Что, если бы мы взяли истории, которые слышали от других людей, и вообразили бы, что они произошли с нами, или если бы наш разум выдумал вещи, которых просто никогда не было? Что, если бы кому-то сказали, что их воспоминания ошибочны, и они просто изменили воспоминания под новую информацию, вместо того чтобы сомневаться в том, что им говорят? Что, если бы люди доверяли только запомненным утверждениям, потому что они звучат знакомо, не обращая внимания на их истинность?

Унизительная и несколько пугающая ситуация состоит в том, что хотя человеческая память может обладать очень высокой точностью, она также склонна допускать каждую из только что описанных ошибок. Хуже всего то, что наша уверенность в своих воспоминаниях напрямую не связана с вероятностью того, что они произошли, или с точностью, с которой мы их помним. Мы, как правило, очень уверены в своих воспоминаниях, даже если они не соответствуют реальности. В декабре 2015 года, когда Дональд Трамп баллотировался на пост президента, он заявил, что группы людей на улицах Нью-Джерси праздновали крушение Всемирного торгового центра 11 сентября 2001 года. Представители СМИ внимательно изучили эту информацию до мельчайших подробностей и не нашли никаких доказательств того, что это когда-либо происходило, сойдясь во мнении на том, что это был ложный слух. Однако Трамп отказался опровергнуть свое утверждение, аргументируя его тем, что он «где-то видел это по телевизору», что сотни людей, которые были свидетелями этого события, звонили ему или писали в Твиттере и что газета Washington Post в свое время прокомментировала это событие в одной из статей. Однако тщательное изучение новостных архивов не дает никаких указаний на подобные новости; в лучшем случае есть упоминания о слухах на этот счет. Существование слухов не оспаривается; однако нет никаких указаний на то, что слухи основаны на реальных событиях. Многие назвали это высказывание Дональда Трампа ложью, но, по всей вероятности, Трамп на самом деле «помнит» людей, празднующих разрушение Всемирного торгового центра, и полностью уверен в своей памяти, несмотря на убедительные доказательства того, что такое событие никогда не упоминалось в новостях. Логическая невозможность продемонстрировать отсутствие чего-либо здесь работает как вывод «отсутствие доказательства не является доказательством отсутствия». Однако если не существует массового сговора, разумно предположить, что в средствах массовой информации появились бы хоть какие-то сообщения, если бы такое событие действительно произошло. Что бы мы ни думали о Трампе и его памяти, «заблуждения» очень распространены. Скорее всего, каждый из нас помнит что-то, чего не происходило, возможно, много разных событий, которые не происходили, но на которые каждый из нас готов поставить свою жизнь[138].

В дополнение к ложным воспоминаниям мы очень восприимчивы к изменению наших воспоминаний в результате переживаний, случившихся после вспоминаемого события. В классическом исследовании Лофтуса, Миллера и Бернса людям показывали одни и те же две картинки, а затем задавали ряд вопросов. В зависимости от того, какие вопросы людям задавали, они по-разному запоминали детали картинок. Это явление наблюдалось неоднократно и получило название «эффект дезинформации». Когда людям говорят, что их воспоминания ошибочны, это представляет собой своего рода нарушение логической связи с внешним миром. Во многих случаях люди восстанавливают связь не путем отрицания утверждений со стороны, а, наоборот, путем подгонки своих воспоминаний, чтобы они соответствовали тому, что говорят другие. Поскольку воспоминания представляют собой сохраненные наблюдения, люди изменяют свои наблюдения, чтобы соответствовать авторитету, вместо того чтобы подвергать сомнению авторитет, доверяя собственным наблюдениям[139]. Как только воспоминание изменилось, то при следующем обращении оно будет выглядеть «настоящим» воспоминанием, даже если этого никогда не было.

К сожалению, проблема гораздо глубже, чем просто изменение существующих воспоминаний. На самом деле людям можно с легкостью внедрить полностью сфабрикованные подробные воспоминания, если члены семьи рассказывают им о выдуманных событиях, которые якобы произошли с ними. Это явление называется «богатые ложные воспоминания»; например, воспоминание о том, что в возрасте 6 лет вы заблудились в торговом центре, а затем вас нашли, вы лежали в больнице с опасным заболеванием, на вас нападала собака и однажды вы чуть не утонули[140]. Также было показано, что определенная тактика полицейского допроса может вызвать у подозреваемых ложные воспоминания о преступлениях, которых они не совершали[141]. В некоторых случаях создаются очень подробные и убедительные воспоминания. Более того, иногда можно доказать, что богатые ложные воспоминания не имеют оснований, и единственным жизнеспособным источником воспоминаний является то, что они были созданы de novo — из ничего. Таким образом, проблемы с памятью распространяются не только на точность запоминаемых деталей, но и на полностью выдуманные воспоминания.

Люди также имеют склонность ошибаться как в источнике информации, так и в ее содержании. Из-за этих ошибок воспоминания очень уязвимы для внушения. Ряд исследований продемонстрировали, что люди, которых просили представить несуществующее событие, формируют «настоящие» воспоминания о событии чаще, чем те, кого не просили представить его[142] [143]. Наконец, люди склонны приписывать истинность утверждениям, которые кажутся знакомыми, независимо от того, насколько они были достоверными, когда прозвучали впервые. Поразительно, но даже когда люди неоднократно слышат, что определенное утверждение ложно, они склонны позже вспоминать его как истинное только потому, что это звучит знакомо [144].

Таким образом, даже если люди воспринимают мир должным образом, даже если они видят только то, что есть на самом деле (что явно не так), тем не менее мы со временем искажаем точное восприятие из-за проблем в работе нашей памяти.

Заблуждения органов чувств

Человеческие чувства хорошо приспособлены к обнаружению сложной информации в контексте взаимодействия с окружающей средой. Однако такая приспособленность в определенных ситуациях может привести к поразительным неверным толкованиям, которые представляют собой иллюзии восприятия. Иллюзии — это наблюдения, которые неправильно воспринимаются, и эти неправильные представления, как правило, сохраняются даже после того, как укажут на их ошибочность. Прекрасный пример тому — известная картинка, на которой цвета показаны в контексте разных оттенков. На рис. 6.5 показаны две отдельные панели, одна над другой; верхняя панель имеет однородный фон, а нижняя панель отображается поверх сложной фоновой текстуры[145]. Для большинства людей верхняя панель окрашена в более темный серый цвет, чем нижняя. Однако разница в цвете между двумя панелями — иллюзия.

В данном конкретном случае две панели имеют одинаковый цвет — одинаковый оттенок серого. Если вы извлечете фрагменты панелей, отмеченные прямоугольниками, из контекста затенения (т. е. переместите вправо, рис. 6.5B), оттенки этих фрагментов будут одинаковыми. Точно так же, если закрыть зону светотени в центре черным прямоугольником, оттенки панелей выглядят одинаковыми (рис. 6.5C). Попробуйте заслонить зону светотени на рис. 6.5А и убедитесь, что иллюзия исчезла. Человеческий разум усвоил, что цвета в области тени кажутся темнее, чем они есть на самом деле, тогда как цвета при ярком освещении кажутся светлее, чем есть в действительности; человеческий разум старается это компенсировать. Тем не менее, несмотря на то что это известно, панели на исходном рисунке все равно выглядят разными. Этот простой пример — всего лишь верхушка айсберга — свидетельствует о том, как упорно наши чувства придерживаются заблуждений[146].

Рис. 6.5. Визуальная иллюзия сохраняется, даже если зритель знает, что она есть. Перепечатано с разрешения Общества неврологии. Авторское право © 1999 Общество неврологии; разрешение передано через Copyright Clearance Center, Inc.

Наблюдения «нагружены теорией» и подвержены влиянию фоновых убеждений

Историк и философ Томас Кун полностью перевернул науку с ног на голову, опубликовав в 1962 году свою знаменательную работу «Структура научных революций». Одна из многих идей, выдвинутых Куном, заключается в том, что на наши наблюдения напрямую влияют наши фоновые знания и убеждения. Другими словами, то, что человек наблюдает, является функцией не только органов чувств, но и теорий, которые человек имеет в виду, делая наблюдение; наблюдения «нагружены теорией». Во многих отношениях такое положение дел кажется несовместимым с научной системой, в которой мы оцениваем теории и идеи и принимаем или отклоняем их на основе наблюдений. В самом деле, если наблюдения являются продуктом того, во что мы верили до наблюдения, или, по крайней мере, на них сильно влияют устоявшиеся убеждения, тогда как мы можем использовать наблюдение для оценки убеждения?

В некотором смысле идея Куна не так уж революционна; большинство из нас, вероятно, наблюдали это явление воочию[147]. Можно получить идентичное электронное письмо от двух разных людей; оно будет казаться враждебным, если получено от человека, с которым у вас давняя вражда, и теплым, если оно от вашего старого друга. Вы воспринимаете одно и то же электронное письмо по-разному, в зависимости от вашего предубеждения о том, каким будет тон автора. Ваш предыдущий опыт и убеждения меняют то, что вы наблюдаете и как вы это наблюдаете.

Кун смело распространил это понятие на всю историю науки. Он утверждал, что ученых обучают определенным парадигмам, и после этого парадигма, в которую они включились, меняет их восприятие мира. Рассмотрим двух разных ученых, один из которых был воспитан с верой в Солнечную систему с Землей в центре, а другой — с уверенностью в гелиоцентрическом устройстве (две разные парадигмы). Каждый из них по утрам видит восход солнца[148]. Это не иллюзия, они оба наблюдают одинаковое явление, но, исходя из своего мировоззрения, они воспринимают разные вещи. Один из них видит, как Солнце вращается вокруг Земли, другой видит следствие вращения Земли.

Классический пример можно найти в истории моей научной области — переливания крови. Одно из первых зарегистрированных переливаний крови произошло во Франции в 1667 году. В данном случае 34-летнего пациента доставили к врачу для лечения от «бега голым по улицам Парижа; от безумия, вызванного душевной болью из-за несчастной любви». Согласно тогдашней теории человеческих болезней, состояние мужчины было определено как результат дисбаланса жидкостей в организме и слишком большого количества «пороков» в крови. В стремлении очистить больного от порока врачи решили провести переливание крови. Однако они считали, что все люди были рождены в «первородном грехе» из-за того прискорбного случая с яблоком в саду[149]. Следовательно, нельзя было переливать пациенту человеческую кровь, так как это лишь добавило бы порока к пороку. Поэтому было решено использовать кровь теленка, поскольку животные не имеют первородного греха. После первого сеанса лечения состояние пациента улучшилось. Затем было проведено второе переливание, в результате чего получилось то, что сейчас считается классическим описанием биологической реакции на переливание.

Как только кровь теленка начала поступать в его вены, он почувствовал такой же жар по руке и под мышками, который он чувствовал раньше. Вскоре его пульс участился, и мы заметили, что все его лицо покрылось обильным потом. Его пульс сильно колебался в этот момент, и он жаловался на резкую боль в почках, на то, что у него не все в порядке с желудком и что он задохнется, если его не отпустят... затем он уснул... и проспал всю ночь, не просыпаясь до следующего утра. Когда он проснулся, он произвел большой стакан мочи, такого же черного цвета, как если бы она была смешана с сажей из дымохода[150].

В современном медицинском понимании то, от чего пострадал этот бедный человек, называется «гемолитической трансфузионной реакцией». По сути, его иммунная система отреагировала на первоначальное переливание, вырабатывая антитела против крови теленка, так что при втором переливании клетки чужой крови были быстро разрушены иммунной системой. Теперь хорошо известно, что это вызывает все описанные признаки и симптомы — черная моча является результатом выведения содержимого разрушенных эритроцитов через почки. Это может вызвать ужасное повреждение почек и привести к токсическому поражению многих органов.

Вместо того чтобы ужаснуться симптомам пациента и количеству токсинов, которые прошли через его поврежденные почки, врачи были довольны результатом. Они интерпретировали черную мочу как явное доказательство того, что пороки вымываются из тела пациента. То, что они наблюдали, было тем, что они ожидали увидеть, — результатом теории, на которую они опирались, когда произошла реакция. Врачи были настолько воодушевлены успешным вымыванием пороков из тела, что позже сделали третье переливание крови, от которого пациент умер.

В более экстремальной форме утверждение кунианцев гласит, что люди буквально не могут наблюдать данные, противоречащие их теориям, потому что теория определяет, как они видят вещи. Более того, ученые, работающие в разных парадигмах, фактически не могут общаться друг с другом, потому что они вкладывают в одни и те же слова разное значение (и даже не подозревают, что они это делают), ведь по сути они не могут наблюдать один и тот же мир природы[151].

Для целей нашей дискуссии наиболее важно понимать, что наблюдения основаны на теории, и поэтому то, как мы наблюдаем за миром природы, зависит от того, во что мы уже верим, — еще один удар по идее, что наука представляет собой ряд концепций, четко отсортированных на основе исключительно объективных данных. Если доказательства основаны на теории, они не могут быть полностью объективными. Однако их не следует путать с доказательствами и наблюдениями, не имеющими никакой объективности. Скорее, влияние теории на наблюдение можно считать еще одним источником потенциальной ошибки, и теперь, когда наука знает об этом, мы должны искать методы и подходы для смягчения ее последствий.

Общая проблема любого опыта — в опоре на другие знания

Информация, относительно которой у человека нет прямого опыта, принципиально спорна. Например, человек читает о событии в газете и получает из нее доказательство этого события. Однако теперь он вынужден полагаться на точность сообщения, на то, что журналист правильно истолковал описанное событие, что свидетели сами правильно восприняли событие, что не было недопонимания между свидетелями и журналистом (включая любых посредников) и что во время редактирования статьи не изменили ее смысл. Кроме того, необходимо учитывать, не меняют ли намеренно журналист и/или газета описание произошедшего, чтобы соответствовать конъюнктуре, будь то политические предпочтения, поиск сенсации для привлечения читателей или другие скрытые мотивы[152].

Хотя информация может быть намеренно искажена или изменена, прискорбная реальность ситуации состоит в том, что информация будет искажена даже при полном отсутствии намерения сделать это. Популярная детская игра под названием «Испорченный телефон» прекрасно иллюстрирует фундаментальную проблему получения информации от других людей. Дети садятся в круг и передают друг другу сообщение шепотом. К тому времени, когда сообщение достигает последнего участника, слова и значение фразы обычно резко меняются и зачастую мало напоминают первоначальное сообщение (даже без намеренного искажения). Это показывает, почему следует хотя бы слегка скептически (в какой-то мере) относиться к любой информации, получаемой из другого источника, — это подавляющее большинство информации, которую мы получаем. Каждый из нас ежедневно участвует в общей гигантской игре в испорченный телефон.

Проблему доверия к информации из других источников можно расширить, включив в нее в качестве источника наших предыдущих «я». Это возвращает нас к недавнему разговору о памяти и всех ее недостатках. Куайн сказал, что «в конце концов, наблюдение перестает быть наблюдением, когда мы меняем время действия. Сообщения о прошлых наблюдениях включают в себя выводы...»[153]. Другими словами, в отличие от того, что вы воспринимаете прямо сейчас, вся информация, которую вы когда-либо собирали в прошлом, подвержена проблемам искажения памяти, и, таким образом, надежность информации снижается в тот же момент, как только она покидает настоящее время. Мало того, что текущие наблюдения могут быть искажены ошибками в восприятии, теперь возникает дополнительная проблема с правильным запоминанием, что вызывает серьезную озабоченность, потому что исследования показали, что люди ужасно неправильно запоминают информацию, даже если правильно воспринимают ее в текущем моменте.

Следовательно, даже наш личный опыт, а не только знания, которые мы перенимаем у других людей, страдают от этой общей проблемы. «Проблема знания», представленная в главе 1, распространяется не только на явления, которые ранее не наблюдались или не встречались, но и на те явления, которые мы или другие люди уже наблюдали, и на рассуждения, которые мы или другие люди уже использовали. Мы можем неправильно воспринимать текущий опыт, но даже если мы не ошибаемся в момент наблюдения, мы искажаем его со временем, поскольку наши воспоминания реконструируют то, что мы первоначально наблюдали, и накладывают еще один слой искажений, когда мы передаем информацию другим людям. Когда событие или факт записываются, чем ближе запись по времени к событию, тем меньше вероятность возникновения таких проблем. И наоборот, чем дальше информация ушла во времени от события и чем больше она передавалась в устной форме, тем больше подозрений она вызывает и тем более вероятно, что она будет содержать дезинформацию или полную фальсификацию.

Людям свойственно не признавать недостатки своего восприятия

В свете недавних когнитивно-психологических экспериментов, подтвердивших недостоверность показаний очевидцев, были предприняты определенные усилия, чтобы сделать такие показания менее доказательными в американской правовой системе. В книге «Осуждение невиновных: когда правосудие ошибается» автор Брэндон Гарретт исследует дела 250 осужденных преступников, которые в конечном итоге были реабилитированы на основании материалов ДНК. Из 250 человек 190 были осуждены преимущественно или исключительно на основании показаний очевидцев. Можно было бы цинично возразить, что многие из этих свидетелей лгали намеренно, но, учитывая то, что мы знаем о проблемах с человеческим восприятием, это почти наверняка не так.

В деле «Народ против Уокера» в 2008 году в Пенсильвании человек был признан виновным в совершении преступления в ночное время только на основании показаний очевидцев. В качестве третьей стороны судебного разбирательства Американская психологическая ассоциация (APA) подала консультативное заключение, в котором представила доказательства недостоверности показаний очевидцев. Однако судья не разрешил присяжным заслушать заключения экспертов по этому поводу. Присяжные находились в состоянии неведения относительно недостоверности доказательств, на основании которых они решали судьбу человека.

Следующее похожее дело рассматривалось Верховным судом Соединенных Штатов (Перри против штата Нью-Гемпшир, № 10-8974). В этом случае свидетельница сообщила, что она видела, как Барион Перри взломал машину и украл из нее вещи на парковке в Нашуа, штат Нью-Гэмпшир. Она рассказала, что видела «высокого темнокожего мужчину» без каких-либо других конкретных деталей. Более того, она не смогла выделить Перри из ряда похожих людей во время следственного эксперимента. Тем не менее Перри был признан виновным. Подвох судебного процесса заключался в том, что опознание было произведено в условиях, которые «подсказали» ей Перри. Свидетельские показания сомнительны именно из-за убедительных доказательств того, что человеческая память очень восприимчива к внушениям. Однако закон предусматривает исключение только тогда, когда полиция намеренно создает «внушаемую» среду. В данном случае защита утверждала, что возникла внушаемая среда и, таким образом, подрывалась достоверность показаний, независимо от того, спровоцировала это полиция или нет. Верховный суд 8 голосами против 1 признал Перри виновным. В постановлении суда говорилось: «Мы полностью признаем как возможность свидетельской ошибки, так и важность свидетельских показаний в целом. Однако в нашей системе правосудия достоверность доказательств обычно определяется присяжными, а не судьей». В качестве единственного несогласного голоса помощник судьи Соня Сотомайор написала: «Судьи находят свидетельства очевидцев чрезвычайно убедительными, и их способности оценить достоверность показаний препятствует ложная уверенность свидетеля в точности опознания. Эта ограниченность никоим образом не зависит от намерений, стоящих за предполагаемыми обстоятельствами».

Совокупный смысл этих двух судебных заключений состоит в том, что судьи хорошо осознают ненадежность показаний очевидцев, и они в равной степени осознают, что присяжные не понимают их ненадежность. Тем не менее они не желают проинформировать присяжных о том, насколько ненадежны такие показания, и не отвергают показания очевидцев, которые, как известно, были получены при подозрительных обстоятельствах, если только такие обстоятельства не созданы полицией умышленно. Юридическое сообщество не спешит признать эту проблему, хотя в последнее время был достигнут определенный прогресс, и мы надеемся, что он будет продолжаться. Как будет показано в заключительной главе этой книги, наука продолжает разрабатывать более совершенные стратегии как для прямого решения данной проблемы, так и для смягчения ее последствий. По правде говоря, все эти судебные инциденты могут быть просто следствием того, что судьи не могут повторно рассмотреть, как произошло преступление, и зачастую свидетельские показания — это все, что у них есть. Напротив, повторение экспериментов ученых — это своего рода пересмотр преступления. Как обсуждалось в предыдущей главе, воспроизводимость экспериментов важна для науки и является частью того, что ее отличает от ненауки. Нельзя исключать, что признание несовершенства свидетельских показаний поставит под сомнение задним числом каждое состоявшееся обвинение, в котором фигурировали показания очевидцев определенного типа, и это было бы неприемлемым исходом для судов, потому что огромное количество дел связано именно с такими показаниями. Тем не менее, учитывая заложенный в основу цивилизованного правосудия принцип «лучше освободить виновного, чем осудить невинного», медленная адаптация нашей правовой системы к ущербности свидетельских показаний вызывает сожаление. Позже мы отдельно отметим, что развитие и совершенствование методов исправления ранее не замеченных ошибок, по мере того как они становятся известными, является отличительной чертой науки.

Как пропустить результаты наблюдений через фильтр науки

На протяжении многих веков люди использовали инструменты, которые транслируют в наше восприятие природные явления, недоступные человеческим органам чувств. В некоторых случаях это простое усиление сигналов, поступающих на наши обычные сенсорные входы (например, телескопы и микроскопы могут обеспечить четкое изображение отдаленных или слишком маленьких объектов). Другие инструменты преобразуют сигналы, которые мы не можем воспринимать, в доступную для восприятия форму. Некоторые из них расширяют границы восприятия наших органов чувств, например создают видимые изображения на основе ультрафиолетовой части спектра или преобразуют неслышимый для человеческого уха ультразвук в звуковые сигналы. Некоторые инструменты измеряют явления, для которых у нас вообще нет сенсорной способности, и преобразуют их в удобную для наблюдения форму (например, датчики электромагнитных полей, детекторы радиоактивного излучения, детекторы частиц для субатомных сущностей).

Степень достоверности, с которой такие инструменты отражают реальность, уже давно подвергается сомнению. Когда Галилей использовал телескоп, чтобы наблюдать спутники вокруг Юпитера, сразу возник вопрос, а не являются ли спутники оптическим артефактом самого телескопа. Это общее возражение можно обоснованно распространить на все инструменты. Когда физики заявляют об обнаружении бозона Хиггса, никто на самом деле его не обнаруживал. Вместо этого огромная и сложная экспериментальная установка подала сигнал, который ученые интерпретировали как эффект существования бозона. Как нам узнать, действительно ли такой сигнал отражает явление мира природы или это сущность, созданная машиной? Кроме того, даже если он отражает что-то из мира природы, как мы можем узнать, достоверна ли наша интерпретация того, что он отражает?

Возражения и опасения по поводу инструментов — сложная тема, но благодаря методологической оценке инструментов в ней удалось достигнуть некоторого прогресса. Как я говорил ранее, и органы чувств человека, и мозг, который интерпретирует их сигналы, сами по себе склонны ошибаться. Проблема инструментальных средств, создающих артефакты, на самом деле является лишь продолжением сомнений в наших собственных органах чувств. Сочетание ошибки прибора в сочетании с ошибкой человеческого восприятия только усугубляет проблему.

В этой главе мы исследовали предположение, что люди могут доверять своему восприятию мира природы. Исследования последних десятилетий показали, что это предположение явно ошибочно. Наши чувства, безусловно, имеют прочную связь с реальностью, иначе как мы могли бы ориентироваться в окружающем мире? Тем не менее наши чувства и наши воспоминания могут искажать реальность, а мы иногда об этом даже не подозреваем. О том, как наука может сгладить такие недостатки и как это помогает определить научную практику, я расскажу в последнем разделе книги.

А пока давайте на время отложим проблему достоверности восприятия и сосредоточимся в следующей главе на смежной проблеме — ошибках в обнаружении ассоциаций между явлениями. Даже если бы индукция была безупречна, если бы наши выводы и рассуждения всегда были правильными, если бы ретродукция не ошибалась, если бы наши наблюдения всегда были на 100 % правильными, а наши воспоминания хранились без искажений, все равно существовали бы ошибки ассоциации.

Дополнительные материалы для изучения

Когда я искал справочную информацию для этой части книги, на меня сильно повлияла серия лекций доктора Стивена Новеллы под названием «Ваш обманчивый разум: научное руководство по навыкам критического мышления». Хотя я попытался получить доступ к исходному материалу и предоставить первичные ссылки, я узнал о многих примерах в этой главе из лекций доктора Новеллы, которые я настоятельно рекомендую заинтересованному читателю. Точно так же популярный телесериал «Brain Games» отлично иллюстрирует многие из этих принципов с помощью видео и визуальных средств, недоступных в книжной форме. Рекомендую заинтересованным читателям обратиться к этим источникам и исследованиям, на которых они основаны.

Глава 7.

Обнаружение закономерностей и ассоциаций

Кто не хотел бы подзаработать? А если у вас есть свободные деньги, которые можно инвестировать, кто не захочет вложить их с умом? Но существует ли у финансовых экспертов стратегия, которая может постоянно приводить к более высокой доходности, чем простая средняя рыночная цена; то есть активная инвестиционная стратегия, которая может быть лучше, чем просто покупка индексного фонда в финансовом секторе, и ожидание пассивного дохода? В принципе, есть ли кто-нибудь, кто может «обыграть рынок»?

Конечно, многие эксперты и книги утверждают, что это возможно, но детали скрываются за шумом вычурных фраз. По правде говоря, некоторые инвесторы и менеджеры хедж-фондов, похоже, обладают настоящим талантом зарабатывать деньги. Снова и снова, год за годом, в разных условиях и в разных странах они неизменно превосходят среднерыночные показатели. Другими словами, они побеждают рынок и умеют использовать стратегические преимущества изменяющегося мира. В этой книге я буду предполагать, что они действительно играют по правилам, не используя незаконную инсайдерскую информацию; хотя все мы знаем, что это не всегда так. Однако, безусловно, есть много честных и добросовестных инвесторов, которые постоянно зарабатывают деньги.

Разве эти эксперты по инвестициям не достигли цели ученых — разработать теорию или понимание, дающее возможность предсказывать? Учитывая имеющиеся данные, с этим очень сложно спорить. Разве это не похоже на идеал системы научного понимания? Те эксперты, которые научились предсказывать «непредвиденные» экономические изменения, раз за разом делают это правильно[154].

Однако здесь кроется ловушка. Будь то предсказание следующего бычьего рынка или следующего крупного землетрясения, люди в целом ужасно плохо различают, являются ли их прогнозы реальным результатом понимания системы или же правильные прогнозы сделаны случайно. Мы все больше понимаем различные механизмы, с помощью которых люди совершают очень серьезные ошибки в этом отношении. Даже если вынести за скобки проблемы, подробно описанные в последних главах, и даже если предположить, что люди совершают точные наблюдения за событиями и данными, остаются ошибки при интерпретации закономерностей и выявлении связей между двумя явлениями. Наши когнитивные навыки и здравый смысл часто подводят нас в этом отношении.

Люди ошибаются в оценке вероятности

Когда я учился в старшем классе средней школы, мы с близким другом часто посещали скачки на треке в Арлингтон-Хайтс, штат Иллинойс[155]. Однажды гонку выиграла «темная лошадка» со ставками 30:1 (к сожалению, кличку лошади я забыл). После окончания забега мимо нас прошли двое пожилых мужчин. Один из мужчин потерял свои деньги, после того как сделал ставку на фаворита, и разглагольствовал со своим товарищем: «Забег выиграла темная лошадка, на которую ставили 30:1. Темная лошадка, ставка 30:1! Ради всего святого, как можно было предположить, что это произойдет?» Конечно, реальные шансы данной лошади на победу в скачке постороннему наблюдателю невозможно определить; опубликованные ставки всего лишь отражают настроения (и заблуждения) публики. Тем не менее эта история проявляет скрытое непонимание сути шансов и вероятностей, а также того, как люди склонны думать и исследовать маловероятные события.

Маловероятные события так привлекают наше внимание, потому что они нарушают наши ожидания относительно того, как устроен мир, — они бросают вызов нашей гипотетико-дедуктивной последовательности. По определению, очень редкие события не происходят часто, и поэтому они не соответствуют нашим прогнозам или ожиданиям. Соответственно, маловероятные вещи требуют объяснений; не могло же это произойти случайно... или могло?

С положительной точки зрения, крайне маловероятные события часто воспринимаются как «чудеса» (например, спонтанная ремиссия рака или выживание человека, выпавшего с самолета без парашюта). Поскольку это кажется маловероятным (и даже невозможным) для простой случайности, люди старательно ищут альтернативное объяснение. Часто в качестве объяснения привлекают божественное чудо — человеку «суждено было жить» или «его время еще не пришло». Дескать, во Вселенной у этого человека есть какая-то особая миссия, и он не может умереть, пока она не будет выполнена. Выживший человек часто чувствует, что выжил по какой-то причине или с какой-то целью. Это ощущение может полностью перевернуть образ жизни человека, его отношение к себе и отношение к нему других людей. Люди, которые знают об инциденте, могут изменить свое поведение, свои молитвы или видение мира. В крайних случаях люди могут обращаться к выжившему человеку за мудростью, прикасаться к нему, чтобы получить «благословение», или даже каким-то образом поклоняться ему.

Отрицательные исходы нуждаются в объяснении не меньше, а может быть, даже больше. Человек, который пострадал от маловероятного негативного события, может считать себя проклятым. С обывательской точки зрения они относятся к категории принципиально несчастливых людей. Выражаясь мистическим языком, им причиняют ущерб некие высшие силы — вероятно, спонтанно или в качестве наказания за прошлые грехи. В более формальных религиях человек, возможно, потерял благосклонность своего бога и каким-то образом подвергается наказанию или испытанию. Мы изо всех сил пытаемся найти объяснение невероятных вещей, которые для нас не имеют очевидного смысла. Однако во многих случаях то, что кажется крайне маловероятным, на самом деле не так уж и невероятно и даже может иметь высокую вероятность. В таких случаях неправильное восприятие вероятности человеком приводит к поиску причины для объяснения маловероятного события, когда в этом нет необходимости или основания. Но почему то, что может произойти (и происходит), иногда кажется нам маловероятным?

Последствия пренебрежения априорной вероятностью

Психолог Даниэль Канеман ввел термин «пренебрежение априорной вероятностью», чтобы обозначить результаты исследований, выявивших склонность людей оценивать данные без учета исходной информации и контекста[156]. Маловероятно, что какой-либо конкретный человек выиграет в лотерею, но когда это случается, люди хотят знать, где этот человек купил билет, в какой одежде он был в тот день, что ел на завтрак и т. д. Это связано с субъективным ощущением, что шансы любого конкретного человека выиграть в лотерею настолько бесконечно малы, что выигрыш требует наличия особых причин. Тем не менее хотя верно то, что шансы любого конкретного человека выиграть в лотерею низкие, в лотерею играет так много людей, что шансы на выигрыш хотя бы одного какого-то человека довольно высоки. Мы склонны сосредоточиваться на поиске объяснения того, почему тот или иной человек выиграл, но такое же объяснение потребуется, если никто не выигрывал в лотерею в течение длительного периода времени — можно предположить, что лотерея специально устроена так, чтобы никто не выиграл. Концентрация внимания на тех, кто выиграл в лотерею, и игнорирование всех тех, кто играл, но не выиграл, называется «ошибкой лотереи». На самом деле чей-то выигрыш в лотерею не является непредсказуемым событием, не является необычным и не требует каких-либо объяснений, учитывая огромное количество людей, покупающих билеты.

Пренебрежение априорной вероятностью имеет вполне реальные последствия для человеческого поведения в целом. Представьте, что кто-то видит изображение Иисуса Христа или Девы Марии в морозных узорах на стекле, на гриле в ресторане или в облаках. К таким достопримечательностям стекаются паломники, поскольку их толкуют как божественное знамение в жизни смертных. Людям очень хочется увидеть подтверждение своей веры и знать, что мы не одиноки. На первый взгляд кажется маловероятным, чтобы «случайно» распределенная материя могла слиться в чей-то образ без вмешательства со стороны. Однако если принять во внимание количество облаков, в которых не виден лик Иисуса, количество хаотичных узоров на стекле и жаровен гриля, на которые никто не обращал внимания, то появление Иисуса в этих единичных случаях кажется гораздо менее значительным. На самом деле, если рассмотреть достаточно много объектов, образы Иисуса будут наблюдаться с той же частотой, как и портрет Летающего Макаронного Монстра или мордочка моего домашнего хорька Уолдо. Если провести достаточно много наблюдений, можно увидеть случайные образы всего, что пожелаете; каждый день примерно 7 миллиардов человек наблюдают невероятно много объектов. Тем не менее люди замечают только попадания и игнорируют множество промахов, не обращая внимания на контекст.

В 1985 году по Соединенным Штатам прокатилась волна паники, когда распространился слух, что участие в фэнтезийной ролевой игре Dungeons and Dragons (D&D) приводит к самоубийству подростков. В самом деле, в том году прозвучали сообщения по крайней мере о 22 подростках, которые были активно вовлечены в эту игру и в конце концов покончили жизнь самоубийством. СМИ подхватили эту историю, и в американском обществе начало расти беспокойство. Телевизионное новостное шоу «60 минут», которое собирало миллионы зрителей, детально исследовало этот вопрос. На первый взгляд, 22 подростковых самоубийства — это, безусловно, очень страшное число, которое требует какого-то расследования. Однако дальнейшее исследование показало, что в то время в D&D играли более 3 миллионов подростков. Уровень самоубийств среди подростков в Соединенных Штатах в 1985 г. составлял 12 на 100 000; поэтому можно было бы предсказать, что только по чистому совпадению из 3 миллионов подростков, играющих в эту игру, 360 должны были покончить с собой. Следовательно, при детальном рассмотрении оказалось, что игра имела благотворный эффект, отвлекая подростков от самоубийства. Несмотря на это, некоторые городки зашли так далеко, что приняли законы, запрещающие игру[157].

Этот пример еще раз показывает, как значение наблюдения может меняться на противоположное в зависимости от контекста, но люди часто не принимают во внимание исходную информацию[158].

«Ошибка лотереи» в повседневной жизни

Национальная метеорологическая служба оценивает вероятность удара молнии в среднего американца в конкретный год примерно в 1 из 500 000. Это означает, что в стране с населением около 350 миллионов человек молния ежегодно поражает примерно 700 жителей. Случись такое с вами, и это определенно будет считаться большой неудачей. Однако, исходя из средней продолжительности жизни, вероятность удара молнии в конкретного человека составляет 1 из 6250 — не такая уж и маленькая вероятность[159].

Более веское соображение состоит в том, что вероятность дважды за свою жизнь пострадать от удара молнии оценивается в 1 к 9 миллионам. Это усредненный показатель по населению, который превышает совокупную вероятность того, что молния дважды поразит любого человека случайным образом, потому что фактический шанс поражения молнией зависит от того, в сельской или городской местности вы живете, а также от поведения во время грозы. С другой стороны, шансы несколько уменьшаются, потому что определенный процент людей погибает после первого удара молнии. Учитывая, что население США составляет около 350 миллионов человек, это означает, что примерно 39 живущих сегодня американцев на самом деле дважды за свою жизнь будут поражены молнией.

Когда кого-то дважды ударила молния, это немедленно привлекает наше внимание. Конечно, никто не публикует ежедневные отчеты от 350 миллионов человек, сообщающих, что они все еще не подвергались двум ударам молнии. Мы сосредоточиваемся только на совпадениях, не принимая во внимание базовую частоту промахов, и ищем объяснение тому, что кажется маловероятным, если произойдет одно совпадение. А уж если молния попадает в человека второй раз, нам еще труднее объяснить это простым совпадением. Распространенное выражение «молния редко ударяет дважды в одно место» предполагает, что для такой невезучести человека должна быть особая причина. Люди, пережившие два удара молнии, скорее всего, начнут искать альтернативные объяснения, такие как наличие нейрохимического дисбаланса, привлекающего электрический разряд, или проклятие, наложенное колдуном, или кара Божья, или другое причинное объяснение. Однако хотя такое событие крайне маловероятно для одного конкретного человека, тем не менее с ним каждый год сталкиваются (в среднем) 39 человек, и этому нет причинного объяснения. Но если человек дважды пережил удар молнии, ему очень трудно согласиться с тем, что это «просто случайность».

Основная идея заключается в том, что хотя редкие события крайне маловероятны для любого отдельно взятого человека, они почти наверняка произойдут с некоторыми людьми в большой популяции — чем больше популяция, тем больше вероятность, что это случится с кем-то. Такому человеку будет очень трудно избежать поиска причин и даже веры в высшую силу, которая подстроила столь невероятное событие. На самом деле поиск объяснения — это адаптивное поведение, поскольку выявление причин или модификаторов потенциально может дать человеку преимущество в достижении замечательно хороших (или избегании исключительно плохих) результатов. Более того, в некоторых случаях чрезвычайно редкие события действительно происходят по какой-то причине, и исследования редких событий могут многому нас научить. С другой стороны, придумывая и принимая на веру несуществующие причины случайных событий, мы рискуем причинить себе большой вред.

Это возвращает нас к важному вопросу о том, как выбрать финансового консультанта. Как выбрать лучшую из всех возможных инвестиционных стратегий? Как упоминалось ранее, некоторые эксперты постоянно опережают рынок, год за годом добиваясь успеха. Однако теперь должно быть ясно, что количество успешных управляющих напрямую зависит от общего числа управляющих активами, делающих прогнозы (статистическая база). В своей книге «Блуждание пьяницы: как случайность правит нашей жизнью» Леонард Млодинов использует именно этот пример, чтобы проиллюстрировать проблемы статистической базы. Учитывая, сколько существует различных менеджеров по управлению активами, Млодинов прогнозирует, что за последние 45 лет вероятность того, что хотя бы один управляющий будет правильно предсказывать рынок 15 лет подряд, составляет 75 %. Таким образом, даже если ни один человек не обладает способностью «обыграть рынок», все равно найдется достаточно много тех, у кого это получится чисто случайно. Эта статистика не означает, что не может быть талантливых экономистов, способных превзойти рынки, однако она изрядно обесценивает советы и методики из книг. Скорее всего, в этой области единственной хорошо объяснимой способностью разбогатеть останется продажа большого количества книг про то, как разбогатеть.

Статистическая база в медицинской диагностике

Вы беспокоитесь, что у вас может быть ужасная болезнь, но не хотите, чтобы появилась запись в вашей медицинской карте, поэтому обращаетесь в анонимную лабораторию, которая выполняет анализ крови. В словаре медицинских лабораторных исследований «чувствительность» — это функция от того, сколько истинно положительных случаев заболевания будет обнаружено тестом, тогда как «специфичность» — это функция от того, сколько будет выявлено истинно отрицательных результатов. Согласно описанию, заказанный вами тест имеет 100%-ную чувствительность и 95%-ную специфичность, так что он кажется довольно точным[160].

Вы очень расстроились, получив из лаборатории письмо с положительным результатом теста. Что вы действительно хотите знать и что вам нужно знать, так это то, насколько вероятно, что у вас действительно есть болезнь. Учитывая специфичность теста (95 % тех, кто не болеет, будут иметь отрицательный результат, и только 5 % тех, у кого нет заболевания, будут иметь положительный результат — другими словами, 5168 % ложноположительных результатов), большинству покажется очевидным, что вероятность того, что вы действительно болеете, составляет 95 %. Однако это определение зависит не только от специфичности теста, но и от статистической базы (то есть от распространенности заболевания).

Допустим, что рассматриваемое заболевание встречается только у 1 человека из 100 000, то есть довольно редко. В этом случае у всех, кто действительно болен, будет положительный результат теста (из-за 100%-ной чувствительности). Однако поскольку специфичность составляет 95 %, то 95 % людей, не болеющих этим заболеванием, будут иметь отрицательный результат, а 5 % — ложноположительный результат. Таким образом, из 100 000 человек, прошедших случайное тестирование, один будет иметь положительный результат (и действительно болен), а 5 % людей, не болеющих этим заболеванием, будут иметь положительный результат, или 0,05 × 99 999 ≈ 5000 человек. Другими словами, для этих параметров теста и этой распространенности заболевания положительный тест означает только 1 шанс из 5000, что вы действительно больны.

Напротив, если болезнь распространена и, допустим, присутствует у 1 из 20 человек, то 1 из 20 человек будет иметь положительный результат теста (и действительно болен), тогда как 5 % из 19 человек (или один человек) будут иметь ложноположительный результат. Другими словами, при высокой распространенности болезни (1 из 20) пациент с положительным результатом теста действительно болен с вероятностью 50/50. Таким образом, чем реже встречается заболевание, тем менее значимым является положительный результат теста, даже если его специфичность не изменилась. Этот пример показывает, как статистическая база существенно меняет смысл наблюдения[161].

А еще этот пример иллюстрирует, почему опасно использовать массовое скрининговое тестирование для широких слоев населения, когда заболевание встречается очень редко. Врач обычно не назначает диагностический тест, если нет веских оснований подозревать у пациента заболевание; например, пациент сообщил о симптомах, соответствующих заболеванию, или у пациента есть факторы риска, такие как вредное воздействие или генетическая предрасположенность. Более того, во многих случаях тщательный медицинский осмотр выявляет основные признаки заболевания, а наличие факторов риска их только подтверждает. Таким образом, к моменту проведения теста пациент уже отнесен к группе с высокой вероятностью заболевания, и поэтому положительный тест будет иметь лучшую прогностическую ценность. Это резко контрастирует с ситуацией, когда тест используется для массового обследования на наличие редкого заболевания.

Недавно рекомендации ВОЗ по скринингу на рак груди (с использованием маммографии) и рак простаты (с использованием ПСА) были изменены, чтобы исключить проведение теста в группах низкого риска. Причина этого ясна из предыдущего примера: чем ниже частота заболевания, тем большее количество пациентов с положительным результатом теста на самом деле не больны. Проблема в том, что ложноположительный результат скринингового теста может привести к инвазивным процедурам (включая биопсию и удаление органа), которые могут иметь серьезные побочные эффекты. Сами процедуры болезненные и оставляют рубцы. В результате процедур могут возникнуть инфекции (с небольшой, но заметной частотой), что в крайних случаях приводит к длительной болезни и даже к смерти. Удаление органа может вызвать у пациента недостатки как функциональные и косметические, так и психологические. С другой стороны, если болезнь будет обнаружена и вылечена до того, как она распространилась, это может спасти жизнь пациента. Однако в контексте принятия решения, которое с наибольшей вероятностью принесет пользу отдельному человеку, необходимо оценить показатели популяции и сопоставить риск пропуска реального случая (если не проводится скрининг) с риском напрасного травмирования, функциональных нарушений и потенциальной гибели пациентов, которые никогда не болели этим заболеванием, но у которых оказался положительный результат теста. Этот расчет плохо поддается анализу, и нет объективного ответа о том, какой риск приемлем для конкретного человека, поскольку это вопрос личных предпочтений. Однако до тех пор, пока не будут известны хотя бы границы рисков, невозможно принять обоснованное решение, и в этом случае пренебрежение статистической базой является серьезной ошибкой, которая постоянно совершается и которую следует избегать.

Преднамеренное манипулирование людьми с помощью статистической базы

Умные мошенники ловко используют пренебрежение статистической базой или, в данном конкретном примере, недоступность статистической информации для жертв. Группа мошенников разослала 100 000 писем от фиктивной фирмы по управлению активами. Около 50 000 человек получают письма с предсказанием роста фондовой биржи в следующем квартале, тогда как другая группа из 50 000 человек получает письма с предсказанием падения рынка. Значит, для половины получателей предсказание сбудется. В следующем квартале группа разошлет вторую рассылку 50 000 человек, которые ранее получили письмо с верным прогнозом. На этот раз 25 000 человек получат письмо с предсказанием, что рынок снова пойдет вверх, а остальные 25 000 получат противоположное предсказание. В третьем квартале это повторяется для 25 000 человек, которые получили правильный прогноз на второй квартал (две группы по 12 500 человек получили прогноз либо роста, либо падения), и так далее для четвертого и пятого кварталов. На этом этапе мошенники могут обоснованно заявить 3125 получателям писем, что они продемонстрировали свою способность предсказывать поведение рынка в течение 5 кварталов подряд. Затем они предлагают этим людям купить у них прогноз на следующий квартал по высокой цене. Многие люди охотно платят эту цену, будучи уверенными в достигнутых результатах. Но данные убедительны именно потому, что эти люди не видят статистическую базу — не потому, что неправильно ее поняли, а потому, что мошенники преднамеренно скрыли ее. Если бы получатели писем знали всю историю, они не были бы впечатлены способностями экономических советников; однако если не знать подробности «предсказания», то экономические советники действительно выглядят очень впечатляюще.

На что случайность похожа на самом деле

23 мая 2009 года Патрисия Демауро, бабушка из Нью-Джерси, решила поиграть в кости в отеле Borgata в Атлантик-Сити. В крэпсе (игра в кости), когда игрок бросает пару кубиков в первый раз, это называется «бросок на выбывание». Если выпало 7 или 11, игрок побеждает. Если выпало 2, 3 или 12, игрок выбывает. Однако если выпадает любое другое число (4, 5, 6, 8, 9 или 10), его записывают как «число ставки». После того как количество очков записано, игрок забирает ставку и выходит из игры, если он снова выбрасывает такое же количество очков до того, как выпадет 7 или 11. Однако любое другое выпавшее число (кроме числа 7 или 11) приносит деньги людям, сделавшим ставку на это число, а игрок продолжает бросать. Таким образом, игрок может продолжать бросать кубики и выигрывать деньги для себя или других игроков (в зависимости от того, на какие числа была сделана ставка), пока не выпадет число ставки, 7 или 11. В случае с Патрисией Демауро первый бросок дал число 8. Затем она продолжила бросать кости, и при этом не выпадало 8, 7 или 11 в течение 154 бросков, что заняло целых 4 часа 18 минут. Было ли что-то особенное в Патрисии? Она обманывала, это произошло случайно или есть какое-то другое объяснение? Стоит ли вообще искать объяснение?

Для простоты давайте воспользуемся символическим примером монеты, у которой орел с одной стороны и решка с другой. Кроме того, мы сделаем предположение, что монета является «честной монетой», то есть в любом броске с вероятностью 50 % выпадет орел (О) и с вероятностью 50 % выпадет решка (Р). Какой из следующих исходов наиболее вероятен в серии из 10 бросков? Пожалуйста, хорошенько подумайте над этим вопросом, прежде чем давать ответ.

1. ОРОРОРОРОР

2. ОРРОРОРООР

3. ОООООРРРРР

4. ОООООООООО

Для многих людей вариант 3 и особенно вариант 4 кажутся маловероятными для честной монеты. Вариант 1 выглядит более реальным, хотя чередование орла и решки больше похоже на упорядоченную систему, чем на случайность. Действительно, вариант 2 — единственный вариант, который не имеет очевидной закономерности и, следовательно, кажется наиболее вероятным вариантом при подбрасывании справедливой монеты.

На самом деле все перечисленные последовательности имеют одинаковый шанс выпасть, когда вы подбрасываете честную монету. Вероятность выпадения орла или решки — 1 к 2. Полная вероятность двух событий получается путем перемножения их вероятностей; другими словами, шанс выпадения двух орлов равен ½ × ½ = ¼. Таким образом, шанс получить 10 орлов подряд равен ½ × ½ × ½ × ½ × ½ × ½ × ½ × ½ × ½ × ½ = 1⁄1024. То есть, если вы делаете серии из 10 бросков, то в среднем одна из каждых 1024 серий будет представлять собой ОООООООООО. Это не означает, что это обязательно произойдет, но есть вероятность, что это произойдет. Важно понимать, что новое выпадение монеты не зависит от всех предыдущих выпадений. Это означает, что вероятность выпадения любой из последовательностей составляет 1 к 1024, и каждая из них имеет равный шанс.

Причина, по которой вариант 2 выглядит лучше всего, заключается в том, что при подбрасывании монеты существует огромное количество различных сочетаний О и Р, которые примерно похожи на вариант 2, тогда как есть только два сочетания, которые выглядят как вариант 3 (сначала 5 О, далее 5 Р; или сначала 5 Р, далее 5 О). Точно так же есть только два исхода, которые выглядят как номер 4 (все О или все Р). Таким образом, исход подбрасывания монеты, который выглядит похожим на вариант 2, будет случаться гораздо чаще, чем точные исходы 3 или 4, и количество комбинаций, которые складываются в то, что выглядит как случайная выборка, намного превышает количество комбинаций, которые кажутся нам упорядоченной последовательностью; однако любая конкретная комбинация встречается в среднем 1 раз из каждых 1024 испытаний, когда монету подбрасывают 10 раз.

Абсолютно принципиальное значение для нашего рассуждения имеет осознание того, что хотя последовательности, которые кажутся неслучайными, встречаются реже, на самом деле они встречаются с одинаковой вероятностью. С точки зрения вероятности все последовательности рано или поздно выпадут, и это неизбежно. Предположим, вам дали 32 монеты и попросили оценить, являются ли они честными. В этом конкретном примере давайте предположим, что все монеты действительно честные. Каждая монета оценивается при помощи пяти подбрасываний. Даже если все монеты честные, шанс выпадения одной стороны 5 раз подряд составляет ½ × ½ × ½ × ½ × ½ = 1⁄₃₂. Поскольку существует 32 монеты, это означает, что для одной из протестированных монет все пять подбрасываний приведут к выпадению орла, а для одной из протестированных монет все пять подбрасываний приведут к выпадению решки. Таким образом, две из протестированных монет, хотя и являются нормальными, честными монетами, дадут (совершенно случайно) тот же результат, что и при использовании крайне нечестной монеты, которая была сбалансирована так, чтобы всегда выпадал орел или решка.

В предыдущем примере человек с разумным пониманием вероятности не заподозрил бы жульничество, если бы одна монета дала подряд 5 выпадений орла, а другая — 5 выпадений решки, учитывая количество проверенных монет и вышеуказанные распределения вероятностей. Однако теперь рассмотрим сценарий, в котором 32 разных человека получили по одной монете для оценки, не зная о других участниках исследования. Исходя из расчета вероятности, можно предположить, что двое из этих участников получат пять последовательных орлов или пять последовательных решек после пяти подбрасываний. Этим участникам такой исход покажется маловероятным, и они могут заподозрить, что у них нечестная монета. Если бы при этом они теряли реальные деньги на каждой ставке и не имели бы возможности протестировать монету дальше, они, вероятно, подумали бы, что их обманули жулики. Этот сценарий аналогичен тому, как большинство из нас воспринимают ситуации в реальной жизни — мы видим только результаты одной ограниченной серии событий и не осознаем, как часто они происходят в более широком контексте, то есть сколько еще существует «бросков монеты».

Суть в том, что маловероятные события происходят. Чем они маловероятнее, тем реже они случаются, но в конечном итоге все равно случаются (хотя и с очень небольшим количеством людей) — этого не может быть, но это происходит. Очень сложно отговорить людей от мысли, что это произошло без явной причины. Но причина не обязательно обоснована. Иногда причина действительно есть; тем не менее в отсутствие какой-либо причины событие все равно с кем-то когда-то произойдет. Так что там насчет Патрисии Демауро? Была ли какая-то причина, которая сделала ее такой удачливой, или она обладает особым «умением» бросать кости, или это тот случай, когда частое повторение одного действия большим количеством людей приводит к определенному результату? Мы никогда не увидим отчетов обо всех людях, которые играют в кости и проигрывают после нескольких бросков.

Иллюзия кластеризации

Иллюзия кластеризации — реальный и серьезный результат плохого понимания того, как выглядит случайная система. Это хорошо изученный процесс, когда человеческий глаз воспринимает группу результатов как общий феномен, в основе которого лежит механизм или причина, хотя на самом деле их нет. Эта проблема и связанные с ней последствия хорошо описаны Томасом Гиловичем в его книге «Догадайтесь, что не так: ошибочность человеческого разума в повседневной жизни». В этой работе доктор Гилович излагает суть исследования по иллюзии кластеризации, проведенного им и его коллегами. Прекрасный пример, который он приводит, — это «горячие руки» в профессиональном баскетболе — вера в то, что игроки делают серию успешных бросков, когда они разогрелись, и череду промахов, когда они остыли. Распространенное объяснение эффекта горячих рук заключается в том, что успешный бросок приводит к большей уверенности и расслаблению, что увеличивает вероятность следующего успешного броска. И наоборот, один или два промаха могут подорвать уверенность игрока; он начинает нервничать, а это снижает шанс на следующий успешный бросок. Таким образом, серия бросков является следствием состояния игрока: он может «разогреться» или «остыть».

Это возвращает нас к обсуждению честной монеты. Ни доктор Гилович, ни кто-либо еще не сомневаются в том, что имеют место серийные результаты; данные четко показывают серии успешных бросков и серии промахов. Следовательно, игроки и болельщики правильно наблюдают за последовательностью происходящих перед ними событий и правильно определяют закономерность. Я еще ни разу не встречал человека, который играет в баскетбол и не сталкивался с этим явлением[162], и это распространяется и на другие виды спорта, такие как гольф, теннис и т. д.[163] Однако нужно помнить о примере честной монеты — даже в случайном мире с определенной частотой встречаются серии орлов и решек, так же как случайно возникают серии попаданий и промахов в баскетболе. Это рассуждение не опровергает и не поддерживает феномен горячих рук; тем не менее оно подчеркивает необходимость проверки гипотезы горячих рук, потому что серии одинаковых бросков будут случаться независимо от того, существует ли феномен горячих рук.

Большинство людей согласны с тем, что объяснение серии попаданий «горячими руками» предсказывает, что вероятность попадания в корзину увеличивается, если предыдущий бросок был успешен. И наоборот, вероятность попадания уменьшается, если перед этим был промах. Это основа феномена горячих рук, потому что уверенность, расслабление и попадание в корзину повышают вероятность следующего попадания, особенно если вы только что сделали несколько удачных бросков, в то время как нервозность после нескольких промахов снижает вероятность того, что следующий бросок будет успешным. После подробного анализа обширной и точной баскетбольной статистики Гилович, Валлоне и Тверски продемонстрировали, что предыдущий успешный бросок не увеличивает вероятность успеха следующего, а промах не снижает вероятность следующего успешного броска[164].

Эти результаты, по-видимому, опровергают гипотезу горячих рук; однако, как это принято в науке и нормальном человеческом мышлении (см. главу 3), основная гипотеза была спасена кем-то, кто внес вспомогательную гипотезу о том, что как только игрок начинает делать броски, его более агрессивно атакует другая команда, и они также могут начать попытки сделать более сильные броски, поэтому отсутствие повышенной вероятности было скрыто посторонними факторами. Чтобы решить эту проблему, Гилович и его коллеги провели такой же анализ штрафных бросков (где броски каждый раз одинаковы, а другая команда не мешает игроку). Получен тот же результат: ничто не указывает на феномен горячих рук.

Чтобы спасти гипотезу горячих рук, ее модифицировали путем переопределения феномена. Сторонники гипотезы заявили, что серии бросков случаются не чаще, чем это предсказано теорией вероятности, но игроки имели возможность угадать, исходя из своих ощущений, когда они сделают успешный или неудачный бросок, что было лучше, чем случайное угадывание. Однако формальное тестирование этого предположения с группой баскетболистов колледжа показало, что их способности предсказывать следующий удар не выходят за рамки случайности. Таким образом, в совокупности эти данные дают веские основания отвергать гипотезу о существовании феномена горячих рук; скорее, это пример ошибочной ассоциации.

Столкнувшись с этими данными, спортсмены категорически отказываются отрицать существование чего-то, что они ясно видят своими глазами. Студенты на моих курсах критического мышления часто признают и принимают все данные, представленные Гиловичем и его коллегами, и тут же отвергают выводы, к которым они приводят, не указывая на ошибки в аргументах, вспомогательных гипотезах или альтернативных объяснениях. Выводы просто не устраивают их, потому что они сами испытали ту самую иллюзию, которую анализируют, и «увидеть — значит поверить». Или, по крайней мере, «воспринимать — значит верить», даже если восприятие неверно. Дело не в том, что объяснение феномена горячих рук не имеет смысла. Это вполне разумное ожидание, что при прочих равных более уверенные игроки сделают больше удачных бросков; однако, похоже, это совсем не так. Пожалуйста, имейте в виду, никто не говорит, что лучшие игроки не делают больше бросков, чем худшие. Следовательно, у лучших игроков наверняка будет больше серий бросков, чем у худших. Точно так же никто не говорит, что на успех игрока не могут влиять эмоции или психологический настрой в отношении общего процента бросков, которые он делает. Здесь говорится о том, что для конкретного игрока, который делает определенный процент бросков, последовательность одинаковых результатов в пределах этих процентов объясняется иллюзией случайной кластеризации, а не тем, что игрок на самом деле становится «горячим» или «холодным». Суть в том, что мы восприимчивы к иллюзиям ассоциаций, основанных на особенностях нашего восприятия.

Регрессия к среднему значению

В 1885 году сэр Фрэнсис Галлон опубликовал статью, озаглавленную «Регрессия к заурядности в наследовании признаков». В этой работе Галлон отметил, что в семье из двух людей чрезвычайно высокого роста (оба родителя были очень высокими) дети в среднем были ниже, чем любой из родителей. В начале своих рассуждений Галлон сослался на сделанные им в 1877 году наблюдения того же явления в отношении семян растений. Он высаживал семена нетипичного размера (очень большие или маленькие), а затем измерял семена, полученные впоследствии от выросших растений. Очень большие семена, как правило, давали растения с семенами меньшего размера, чем исходное семя, тогда как очень маленькие семена стремились давать растения с семенами большего размера, чем исходное семя. Это не означает, что семена, полученные из крупных семян, были не больше, чем семена, полученные из мелких семян, поскольку размер семян передается по наследству. Открытие Галлона заключалось в следующем: если выбрать крайние значения некой характеристики (т. е. самые большие или самые малые), значения этой характеристики у потомства не закрепятся, а будут стремиться к среднему значению по популяции[165].

Влияние регрессии к среднему значению на наше восприятие ассоциаций элегантно продемонстрировал П. Э. Шаффнер в 1985 году. Участники эксперимента работали лаборантами в компьютерном классе; но роль учеников играли специально нанятые студенты. В любой конкретный день «ученики» могли опоздать на какое-то время или прийти вовремя, и участники эксперимента (лаборанты класса) могли поощрить или наказать их, а затем снова наказать или поощрить на следующий день в зависимости от опоздания или прихода вовремя. На самом деле студенты приходили в класс по заранее составленному графику, о чем лаборанты не подозревали; таким образом, поощрение и наказание никак не влияли на поведение студентов.

Как и ожидалось, участники были склонны поощрять студентов, когда поведение двигалось в желаемом направлении (приход вовремя), и наказывать, когда поведение развивалось в обратном направлении (опоздание). Примерно 70 % участников сообщили, что наказание работает более эффективно, чем поощрение. Информативным моментом здесь является то, что поведение студентов, которое анализировали участники, было заранее запрограммировано и никак не зависело от действий участников. Участники увидели несуществующее преимущество наказания, поскольку действия испытуемых были предопределены и на них нельзя было повлиять. Следовательно, наблюдалось отчетливое восприятие ассоциации (наказание улучшило поведение вымышленных субъектов), когда существование этой ассоциации было невозможным.

Почему у испытуемых в этом исследовании сложилось такое восприятие? Если предположить, что распределение времени прихода описано колоколообразной кривой, то в среднем значительно опоздавшие ученики с большей вероятностью придут на следующий день раньше просто случайно, и чем сильнее их опоздание в предыдущий день, тем больше вероятность, что они придут раньше на следующий день. В группе каждый день можно найти студента, который опоздал больше всех, и студента, который пришел раньше всех. У первого гораздо больше шансов прибыть раньше на следующий день после значительного опоздания накануне. Чем сильнее было отклонение к экстремуму, тем больше вероятность движения к середине, отсюда и термин «регрессия к среднему».

Обычно студентов наказывают только когда они опаздывают, и чем больше опоздание, тем больше шансов заслужить наказание. Следовательно, опоздавшие студенты получают наказание и на следующий день приходят раньше. Напротив, усердных студентов награждают только в том случае, если они приходят раньше, чем в предыдущий день, что означает отклонение в противоположную сторону от среднего — а это так не работает. Таким образом, даже для заранее определенного паттерна регрессия к среднему (крайние значения обычно становятся более средними в будущем) дает очень четкое (но ложное) представление о причине и следствии в отношении изменений любого поведения.

Важность понятия регрессии к среднему состоит в том, что люди, наблюдающие эту регрессию, приписывают ее некоторой базовой ассоциации, которой не существует. Дело не в том, что люди неправильно понимают закономерность в данных. Напротив, их наблюдения очень точны: за экстремальным случаем следует менее экстремальный. Проблема заключается в непонимании того, что регрессия к среднему значению — это именно то, чего следует ожидать в полностью случайной системе, в которой нет связи между вмешательством и результатом. Это не означает, что ассоциация не может существовать одновременно с регрессией к среднему, но это указывает на то, что ассоциация не обязательна для объяснения регрессии. Например, родители часто считают, что телесные наказания способствуют лучшему поведению детей, хотя на самом деле верно обратное. Телесные наказания часто приводят к дезадаптации и агрессии; однако порка и другие формы телесных наказаний, похоже, работают из-за регресса к среднему поведению, как в предыдущем примере. Дети ведут себя лучше после того, как их отшлепали, но они в любом случае вели бы себя лучше, даже если бы их не шлепали, поскольку рассматриваемое поведение было экстремальным, за которым последует менее экстремальное поведение. Важно отметить, что родители на самом деле «наблюдают» за улучшением поведения после порки, они видят реальный эффект. Это одна из причин, по которой родители, осведомленные о негативных последствиях телесных наказаний, могут упорствовать в их применении; ведь они выглядят как работающие, даже если это не так[166]. Многие люди ставят свой личный опыт выше аналитических исследований именно потому, что результаты исследований расходятся с их наблюдениями. Идея «увидеть — значит поверить» загоняет их в ловушку, в которой видение и последующая интерпретация не только могут быть ошибочными — они обязательно будут ошибочными, пока этим занимаются люди с их несовершенным восприятием.

Регрессия к среднему объясняет так называемое проклятие Sports Illustrated — убеждение, что карьера спортсмена будет проклята, если его фотография окажется на обложке журнала[167]. Sports Illustrated размещает на обложке только портреты спортсменов, показавших исключительные результаты (например, недавно выигравших несколько крупных туров, чемпионатов, золотых медалей и т. д.). Ни у кого выдающиеся результаты не превышают надолго их средний талант. Велики шансы, что после того, как спортсмен окажется на обложке Sports Illustrated, его последующие результаты станут хуже, потому что на обложку выбирают тех, кто показывает исключительные результаты. Это не означает, что навыки спортсменов, представленных на обложке Sports Illustrated, не лучше, чем у большинства других спортсменов, но это указывает на то, что люди с большей вероятностью попадут на обложку, когда они выступят на пике своего потенциала, и, скорее всего, впоследствии снизят результативность. И наоборот, представьте, что существует спортивный журнал под названием Choke, который рассказывает о выдающихся спортсменах, показавших намного худшие результаты, чем ожидалось, исходя из их типичных достижений. Скорее всего, возникнет суеверие, что если вы смогли поместить свою фотографию на обложку Choke, это большая удача — вы переломили спад и начнете выступать лучше. Суеверные атлеты наперебой старались бы попасть на обложку.

Регрессия к среднему встречается во всех формах личного опыта и научных исследований. Например, больные обычно обращаются за медицинской помощью, когда их симптомы наиболее выражены. Поэтому регрессия к среднему значению может сделать многие методы лечения эффективными, хотя на самом деле симптомы исчезли бы сами по себе. Однако кажется, что терапия работает именно потому, что пациент получает лечение только тогда, когда симптомы наихудшие. Этот пример проявился даже в контролируемых экспериментальных испытаниях; пациенты, страдающие алкогольной зависимостью, демонстрируют улучшение в контрольной группе клинических испытаний просто потому, что они участвовали в исследовании. Именно по этой причине частные образовательные компании, которые продают методички для успешного прохождения стандартных тестов, могут быть очень уверены в своем продукте. Студенты, которые хорошо сдали тесты, не пойдут сдавать их снова. Напротив, студенты с плохой успеваемостью часто обращаются за помощью к «экспертам», которые могут научить их, как лучше пройти тест. Возможно, чем хуже учится студент, тем более вероятно он обратится за помощью. Однако чем ниже успеваемость студента, тем больше вероятность того, что в следующий раз он добьется лучшего результата просто за счет возврата к среднему значению. Это не означает, что занятия по подготовке к тестам не приводят к улучшению результатов, но потребители такого продукта (в среднем) будут иметь более высокие баллы при повторной сдаче теста, независимо от того, сработали эти занятия или нет[168].

Опасность ложных шаблонов в сочетании с регрессией к среднему

Проклятие Sports Illustrated относительно безвредно; есть более серьезные реальные последствия неправильного понимания регрессии к среднему. Пренебрежение базовой статистикой, ошибка лотереи, неспособность понять, как должно выглядеть случайное явление, и иллюзия кластеризации — все это может привести к тому, что люди заметят «тенденции», которые не отражают реальность. Когда люди затем пытаются предпринять действия, чтобы изменить ситуацию, регресс к среднему явлению может сделать его похожим на действия, устраняющие несуществующий эффект, усиливая неправильное восприятие как причины, так и следствия. Для примера снова обратимся к прекрасной работе Томаса Гиловича.

Когда он посетил север Израиля, там как раз произошла волна смертей — по сути, образовался кластер людей, скончавшихся за короткий период времени. Не было никаких указаний на то, что эти смерти не были естественными, но тем не менее они привлекли внимание общественности. Группа раввинов решила, что эти люди умерли в результате божественного наказания за кощунственный акт, позволивший женщинам присутствовать на похоронах (что запрещено некоторыми типами традиционных еврейских законов). Раввины издали указ, запрещающий женщинам посещать похороны. Естественно, сразу после объявления этого указа смертность упала до нормального уровня.

Как отмечает Гилович, подобные примеры показывают, что неправильное восприятие случайных последовательностей и неправильное толкование регрессии могут привести к формированию суеверных убеждений. Кроме того, эти убеждения и то, как они объясняются, не остаются изолированными убеждениями, а служат укреплению или созданию более общих убеждений, в данном случае относительно мудрости религиозных деятелей, «надлежащей» роли женщин в обществе и даже существования «могущественного и бдительного бога». Это то же мышление, которое привело к пыткам и казням невинных людей на основании сверхъестественного объяснения случайных прискорбных событий. Только просвещенный разум ученого признает существование этих эффектов и станет выявлять их повсюду, потому что «здравый смысл» заставит нас принять объяснения без вопросов, — ведь они настолько очевидны для человеческого восприятия и, следовательно, должны быть правдой.

Глава 8.

Ассоциации, причинность и наука

Люди настолько умны, что испытывают потребность придумывать теории для объяснения мироустройства. К сожалению, в большинстве случаев они недостаточно умны, чтобы находить правильные объяснения. Поэтому, когда они действуют в соответствии со своими теориями, они очень часто ведут себя как безумцы.

— Олдос Хаксли

(Это высказывание отредактировано автором книги, чтобы сделать его гендерно нейтральным.)

Наблюдение за ассоциациями как источник убеждения

До сих пор мы говорили о том, насколько часто люди неправильно воспринимают отдельные события или группы случайных событий. Однако при оценке причинно-следственных связей могут возникнуть сложности более высокого уровня.

Знаменитый эксперимент был описан в 1947 году доктором Бурхусом Фредериком Скиннером, изобретателем камеры оперантного обусловливания (то есть «ящика Скиннера»). Доктор Скиннер поместил голубей в экспериментальную камеру, где давал им приятное поощрение (в данном случае пищу), и наблюдал за их поведением. Эксперимент основан на широко известном принципе обусловливания, т. е. на способности животных хорошо улавливать ассоциации. Другими словами, если дать животному награду (обычно пищу) каждый раз, когда оно выполняет определенное действие, животное усвоит ассоциацию и будет многократно выполнять задание, чтобы получить вознаграждение (основа для большей части обучения животных, не говоря уже об обусловливании поведения человека).

В ходе своего исследования доктор Скиннер задал несколько иной вопрос: как животные реагируют на окружающую их среду, если нет предиктора результата; то есть как они себя ведут, когда нет ассоциации между действием и вознаграждением? Чтобы изучить этот вопрос, он поместил голубей в ящик и давал им пищу через определенные промежутки времени, независимо от их поведения[169]. Другими словами, голуби не могли продемонстрировать прямое поведение, от которого зависит появление пищи, — ситуация, в которой нет никакой связи между поведением и вознаграждением. Фактически исследование сводилось к вопросу: найдут ли голуби ассоциации там, где их нет, и будут ли действовать в соответствии с ними? Скиннер ответил решительным «да».

Как и люди, голуби не являются неподвижными существами, впадающими в оцепенение; в любой момент, за секунду до того, как перед ним окажется пища, голубь, вероятно, совершал какое-то движение или выполнял действие. Некоторые голуби в эксперименте доктора Скиннера установили связь между каким-то действием и появлением пищи и начали повторять это конкретное действие снова и снова. Если очередная порция еды случайно поступала в тот момент, когда они повторяли действие, это подкрепляло случайно возникшую ассоциацию и закрепляло поведение, даже несмотря на то, что время прибытия еды было предопределено и не связано с поведением. Некоторые из отмеченных действий включали толчки головой, подъем головы и вращение тела против часовой стрелки. Пожалуй, наиболее поразительным наблюдением Скиннера было то, что если голубям больше не давали пищу, они еще долго повторяли выбранное действие, прежде чем отказаться от него. Учитывая небольшой интеллектуальный уровень голубей, трудно предположить, что они осмысленно сформировали обоснованное убеждение, будто данное поведение помогает им добывать пищу; тем не менее они действовали так, как будто сформировали веру, которую Скиннер сравнил с «суеверием»[170].

Конечно, у голубей нет нашего «большого мозга», поэтому возникает вопрос: имеет ли эта модель какое-либо отношение к человеческому поведению? Разумеется, ученые провели исследование по этому поводу. Об одном из таких экспериментов сообщил в 1987 году доктор Коити Оно, который воспроизвел эксперимент доктора Скиннера, используя версию коробки, в которую помещали людей. Люди удобно располагались перед тремя отдельными рычагами. Награда предоставлялась испытуемым в случайном порядке и не зависела от поведения испытуемых (в этом случае еду заменили наградой в виде мигающего светового сигнала и звонка, работающего синхронно со счетчиком очков). Испытуемым предложили попытаться набрать как можно больше очков, но им не сказали, приносит ли очки какое-то конкретное действие. Многие из испытуемых начали возиться с рычагами (хотя им не были даны инструкции по этому поводу). Как и в случае с голубями доктора Скиннера, испытуемые, вероятно, что-то делали с рычагами до того, как сработал счетчик очков; так же, как и голуби, испытуемые начинали повторять все, что они делали непосредственно перед присуждением балла; например, они тянули за рычаги в определенном порядке или в определенное время. Некоторые люди касались приборной панели и других предметов или подпрыгивали в определенном порядке. В каждом случае поведение изначально предшествовало вознаграждению и впоследствии подкреплялось, если человек повторял его до тех пор, пока не было начислено следующее очко. Ошибочная ассоциация заключалась в том, что вознаграждение было вызвано поведением, тогда как на самом деле вознаграждение было случайным.

Субъекты в исследованиях доктора Оно продемонстрировали, что даже в отсутствие какого-либо специального поведения, которое могло бы привести к желаемому результату, люди тем не менее склонны улавливать связь между своими действиями и случайными событиями и все больше убеждаться (точнее, убеждать себя) в существовании этой связи. Чем больше они верят в это, тем активнее они проявляют знаковое поведение и тем больше убеждаются в его действенности, если результат повторится снова. Психологи утверждают, что именно отсюда берут начало суеверия. Это не пример неправильного понимания причинности, когда ее нет, а, скорее, пример возникновения устойчивой веры в причинную ассоциацию, когда никакой ассоциации (даже корреляционной) не существует.

Эти исследования ставят под сомнение различные человеческие привычки и ритуалы, издавна считавшиеся полезными. Безусловно, люди обнаружили множество подлинных причинных ассоциаций, благодаря чему значительно превзошли всех животных Земли в способности перестраивать окружающий мир под себя, однако нежелательным побочным эффектом этого обширного поиска ассоциаций является накопление множества ложных убеждений, основанных на несуществующих ассоциациях[171].

Суеверия, как правило, широко распространены среди людей и носят как личный, так и общекультурный характер. Мы можем получать новые суеверия и терять старые по мере взросления и последующего старения; тем не менее у нас всегда есть набор определенных действий (или избегания действий), которые могут привести к желаемым результатам исходя из накопленного опыта. Это, пожалуй, наиболее характерно для спортивного мира, в частности для бейсбола, где игроки демонстрируют широчайший спектр ритуальных «удачных» поведений, прежде чем возьмут в руки биту. Конечно, у многих игроков есть ритуалы «на удачу» и особые «счастливые» предметы. Даже у наших политических лидеров имеются странные ассоциативные убеждения.

Тони Блэр всегда надевал определенную пару счастливых туфель, обращаясь к парламенту[172], Джон Маккейн клал в карман счастливое перо, пенни и камушек[173], а президент Обама всегда играл в баскетбол в день выборов, а также имел при себе счастливую американскую булавку в виде орла, миниатюрное изображение Мадонны с младенцем и крошечную фигурку индуистского бога обезьян[174]. Кто-то может возразить, что такое поведение — это просто игра образованных людей, которые на самом деле не верят в какую-либо связь между тем, что они делают, и результатом. Тем не менее я подозреваю, что на каком-то подсознательном уровне даже они действительно верят в самые странные суеверия и считают их реальными. Я могу заверить вас, что у многих лабораторных ученых (включая меня) есть аналогичный «любимый» предмет, такой как пипетка, инструмент или рабочее место, что, по нашему мнению, повысит вероятность удачного выполнения определенной работы или эксперимента. Да, мы могли бы потратить время на проверку ассоциации, как это делают хорошие ученые, но так не хочется тратить время и силы на проверку чего-то вроде этого, когда можно просто использовать «счастливый» предмет. Скорее всего, мы просто голуби, которые кивают головой и вращаются против часовой стрелки, надеясь, что это поможет экспериментальной установке работать лучше.

Ошибочные корреляции в причинно-следственных отношениях

Аутизм — это расстройство, при котором люди имеют ограниченные способности к вербальному и невербальному общению из-за проблем с развитием мозга в раннем детстве. Признаки аутизма обычно проявляются в возрасте до 3 лет. У некоторых детей с возрастом наблюдаются отклонения при достижении определенных этапов развития. Однако в некоторых случаях дети успешно проходят обычные этапы развития, а затем с возрастом регрессируют. Проявления аутизма варьируются от легких до тяжелых, и они не обязательно указывают на ограниченный интеллект; действительно, многие люди с расстройствами аутистического спектра могут быть чрезвычайно умными (или даже блестяще талантливыми) и обладать очень развитыми навыками. Напротив, в тяжелых случаях могут возникать серьезные проблемы с адаптацией к окружающему миру, и они не могут жить самостоятельно, нуждаясь в серьезной поддержке на протяжении всей жизни.

Причина или причины аутизма остаются неясными; тем не менее количество диагнозов аутизма в последние десятилетия постоянно увеличивалось, и это явление привлекло внимание эпидемиологов и государственных органов здравоохранения. Важность определения причин аутизма огромна; если мы не знаем причин, мы не сможем разработать рациональную стратегию ни для профилактики, ни для улучшения лечения. Скорее всего, к аутизму ведет несколько факторов. Более того, то, что мы называем «аутизмом», на самом деле может быть рядом различных процессов с общей конечной точкой или, по крайней мере, с результатами, которые выглядят похожими. Тем не менее определение хоть каких-то причин было бы важным шагом в решении проблемы.

Аутизм может быть результатом воздействия генетических, экологических и/или инфекционных факторов — или сочетания всех трех перечисленных, а также других, пока не выявленных. Однако большое количество людей убеждено, что одним из таких факторов являются детские прививки. Наибольшие подозрения вызывала вакцина от кори, точнее химическое вещество на основе ртути (тимеросал), которое добавляли в вакцину в качестве консерванта. Многие родители наблюдали связь между вакцинацией своего ребенка от кори и последующим развитием аутизма. В большинстве, если не во всех этих случаях, ребенок был здоров и нормально развивался, получал прививку и вскоре после этого (иногда в течение нескольких дней) проявлял первые признаки аутизма — действительно подозрительная и убедительная история. Учитывая количество родителей, которые сообщили, что у их детей развился аутизм после вакцинации, к этой ассоциации следует отнестись очень серьезно.

Ставки в этой ситуации не могут быть выше. Если вакцина от кори действительно вызывает аутизм, то практика вакцинации травмирует огромное количество людей. Однако сокращение вакцинации ведет к небольшим вспышкам кори, происходящим практически каждый год, с периодическими крупными вспышками (например, вспышка кори в США, составившая 667 случаев в 27 штатах в 2014 г. и не менее 349 случаев в 26 штатах в 2018 г.)[175]. Корь ни в коем случае не является безобидным заболеванием. Хотя большинство детей, заболевших корью, переносят заболевание относительно легко, с лихорадкой, сыпью и общим недомоганием, 28 % детей младше 5 лет нуждаются в госпитализации, а в крайних случаях некоторые пациенты умирают. Более того, пациенты, пережившие тяжелые случаи заболевания, могут получить глухоту и пожизненное повреждение мозга. Важно отметить, что младенцев нельзя вакцинировать, и поэтому они очень восприимчивы к кори. Кроме того, люди с ослабленной иммунной системой, для которых инфекции (например, корь) смертельно опасны и часто приводят к летальному исходу, подвергаются риску, когда другие люди не вакцинируются и происходят вспышки. Наконец, в районах эпидемии корь остается сущей карой для человечества. По оценкам, до того, как вакцина стала широкодоступной в 1980 году, от кори ежегодно умирали 2,6 миллиона человек. Сегодня, несмотря на наличие вакцины, ее нехватка во всем мире такова, что около 100 000 человек все еще умирают каждый год от кори. Таким образом, прекращение вакцинации или ограничение ее распространения не является безобидным маневром, и к нему нельзя относиться легкомысленно.

Итак, у нас есть две прямо противоположные причины, по которым этот вопрос так важно правильно оценить. Однако какой критерий использовать, чтобы он лучше всего соответствовал риску и результату? В этой ситуации принципиально важно определить, действительно ли вакцинация против кори служит причиной учащения случаев аутизма.

Ассоциации между явлениями: корреляция или причинность?

Люди чрезвычайно талантливы в обнаружении ассоциаций между явлениями, и это дало нам огромные преимущества. Заметив связь между посадкой семян и последующим ростом урожая, мы смогли развить управляемое сельское хозяйство. Заметив связь между определенными микробами и болезнями, мы смогли уменьшить (а в некоторых случаях и устранить) заболеваемость за счет общественной гигиены, открытия антибиотиков и создания вакцин. Однако особая цена, которую мы платим за наши прекрасные способности выявлять ассоциации, — это склонность замечать ассоциации, даже когда их нет. Эта склонность — вещь неприятная и может дорого нам обойтись.

Явления могут быть связаны друг с другом (и, следовательно, коррелированы) по ряду причин, одна из которых фактически вызывает другую. Способность правильно сопоставлять события невероятно важна и дает обладателям такого навыка великолепную способность как предсказывать ненаблюдаемое, так и напрямую влиять на окружающую среду. Поэтому неудивительно, что люди тратят огромное количество сил, денег и энергии на попытки определить причины явлений. Действительно, стоит заглянуть в любую газету, и вы найдете бесконечные рассуждения о причинах снижения или роста преступности, демографических сдвигов, изменения климата, улучшения или спада экономики и т. д. Знать причину — значит понимать, как предсказать результат или, что намного полезнее, повлиять на него.

Важно отметить, что существует множество «истинных корреляций», которые не имеют никакой причинной связи. Например, вспышка молнии почти всегда видна раньше, чем слышен гром. При внимательном рассмотрении это очень сильная корреляция — и вполне реальная, а не ошибочная. В этом контексте было бы разумно предположить, что вспышка молнии вызывает гром, хотя это не так. На самом деле вспышка молнии и гром имеют общую причину — электрический разряд в атмосфере. Ошибочное представление о том, что вспышка молнии предшествует грому, является результатом того, что свет распространяется быстрее звука. Однако даже если бы молния действительно предшествовала грому в реальном времени, но оба явления были бы результатом электрического разряда, то молния и гром все равно были бы коррелированными, но не причинно связанными. Совпадение двух факторов может достигать 100 %, или, другими словами, идеальной корреляции (т. е. они всегда могут встречаться вместе или один всегда может предшествовать другому); однако, как в примере с молнией и громом, даже эта идеальная корреляция не подразумевает обязательного наличия причинности.

Другой пример — случай, когда охотник стреляет в перепела из ружья. Для третьего лица, наблюдающего момент выстрела со стороны, когда охотник нажимает на спусковой крючок, происходят следующие события: раздается громкий звук, и перепел падает с неба. Для людей, знающих принцип действия огнестрельного оружия, совершенно очевидно, что свинцовая дробь попала в птицу. Однако можно предложить альтернативную интерпретацию, что именно громкий звук заставил птицу умереть, возможно, из-за того, что она испугалась. Это предположение основано на 100%-ной корреляции, так как каждый раз перед падением птицы слышен громкий звук выстрела. Более того, сама пуля не наблюдается, так как она слишком мала и быстра, чтобы ее можно было увидеть человеческим глазом; таким образом, в некотором смысле теория громкого звука подкреплена более детальными наблюдениями. Даже если принять наличие пули, разумно предположить, что пуля вылетает из ружья по причине громкого звука; в конце концов, звук выстрела всегда предшествует полету пули. Опять же, для образованного человека, знакомого с огнестрельным оружием, это предположение выглядит абсурдным; однако с точки зрения логики оно безупречно.

Рассмотрим сценарий 1 на рис. 8.1. Если A вызывает C, то A всегда будет предшествовать C. Однако если A также вызывает B (и B случается раньше или воспринимается как предшествующее C), то B также всегда будет предшествовать C. Если наблюдатель не может воспринять A (например, наблюдая за выстрелом, мы не можем видеть вспышку пороха в патроне), то легко примет за причину C коррелированное явление (в данном случае B), а не явление А. Явления B и C несомненно имеют 100%-ную корреляцию, но не имеют причинно-следственной связи друг с другом.

Рис. 8.1. Корреляция или причинно-следственная связь?

Возможность замешательства становится еще больше, если учесть дальнейшее развитие событий во времени. Давайте перейдем по сценарию дальше и увидим, что B вызывает D и E, а C вызывает F. Поскольку C предшествует как D, так и E, а C всегда встречается перед D и E, то разумно заключить, что B вызывает C, а затем C вызывает D и E. Другими словами, пассивный наблюдатель не может отличить сценарий 1 от сценария 2, несмотря на то что причинно-следственные связи в этих сценариях совершенно разные. Следовательно, на основании наблюдаемой корреляции можно сделать вывод о том, что два события каким-то образом связаны, но причинно-следственная связь не может быть раскрыта простым наблюдением корреляции.

Это возвращает нас к взаимосвязи между вакцинацией и аутизмом. Вызывает ли вакцинация аутизм? Несомненно, существует очень сильная корреляция. Однако по причинам, продемонстрированным здесь, эта очень сильная корреляция сама по себе не может использоваться для вывода о причинной связи. Давайте сравним сценарии 2 и 3 на рис. 8.1. В обоих сценариях пусть B обозначает вакцинацию, а C обозначает начало аутизма. В сценарии 2 вакцинация (B) вызывает аутизм (C), поэтому аутизм возникает после вакцинации. В сценарии 3 вакцинация (B) и аутизм (C) совершенно не связаны, но соотносятся во времени таким образом, что вакцинация будет предшествовать проявлению аутизма. Поскольку подавляющее большинство детей в развитых странах своевременно получают прививки, то практически все дети с аутизмом будут вакцинированы до появления первых признаков аутизма. Соответственно, корреляция будет очень хорошей и обладать всеми признаками причинно-следственной связи, независимо от того, вызывает вакцинация аутизм или нет.

Путаница между причинностью и последовательностью

Естественный ход развития аутизма у людей заключается в том, что первые признаки аутизма впервые проявляются примерно в 18-месячном возрасте. Дети, страдающие аутизмом, могут не только испытывать отклонения в развитии, но и демонстрировать определенный регресс (потеря ранее достигнутых показателей), когда болезнь начинает проявляться. Согласно текущим рекомендациям по применению противокоревой вакцины, первую дозу следует вводить в возрасте от 12 до 15 месяцев. Подавляющее большинство детей в Соединенных Штатах вакцинированы от кори. Таким образом, к моменту вакцинации большинство детей с аутизмом выглядели здоровыми нормальными младенцами. Затем, примерно через 3-6 месяцев после прививки от кори, у них начинают проявляться признаки аутизма.

Я подчеркиваю, что корреляция между вакцинацией и аутизмом действительно существует, и это очень сильная корреляция. Более того, это наблюдение определенно согласуется с теорией о том, что прививка от кори вызывает аутизм. Тем не менее эта корреляция никоим образом не подтверждает, что аутизм вызван прививками от кори. В данном случае очень важно осознать, что из-за взаимного расположения временных окон двух событий (вакцинация и аутизм) наблюдаемая связь (или корреляция) гарантированно возникает независимо от наличия какой-либо причинной связи. Дело здесь в том, что заключение о причинности на основе корреляции в равной степени согласуется как с двумя коррелированными переменными (без причинной связи), так и с фактической причинностью. Однако людям свойственно в таких ситуациях делать предположение или даже заключение о причинно-следственной связи.

Существует очень сильная корреляция между высоким кровяным давлением (гипертонией) и инфарктом или инсультом; действительно, современная медицина считает гипертонию причинным фактором риска инфаркта и инсульта. Однако существует также очень высокая корреляция между седеющими волосами и инфарктом или инсультом. Действительно, в среднем чем больше у человека седых волос, тем больше вероятность того, что он также болен хроническим заболеванием. Таким образом, было бы очень логично предположить, что седые волосы вызывают множество проблем со здоровьем[176]. Большинство людей, вероятно, согласятся, что поседение волос и проблемы со здоровьем связывает только то, что оба явления вызваны общим процессом (старением), но поседение волос в этом смысле мало отличается от гипертонии, которая также часто является результатом старения и считается проблемой для здоровья. Поскольку старение связано с ухудшением здоровья, все, что также связано со старением (даже поседение), мы можем связать с ухудшением здоровья. Это заблуждение называют искажающим фактором, или фактором-обмащиком, и он много раз поднимал свою уродливую голову, обманывая самых разных людей, включая очень хороших ученых.

Проблема наблюдения причинности

Вопросы о природе причинности и о том, существует ли она как отдельное понятие, имеют давнюю философскую историю. Далекому от философии человеку самые глубокие философские загадки иногда могут показаться доведенной до крайности заумной глупостью. На первый взгляд действительно напрашивается такой вывод, если оценить объем и многовековую продолжительность философских дебатов относительно проблемы причинности. В бытовом понимании причинность предельно проста и очевидна. Например, мало кто будет спорить, что нажатие на выключатель является причиной включения лампочки. Однако проблема причинно-следственных связей, особенно в споре о том, насколько детерминирован мир на самом деле, представляет собой сложное и затягивающее болото, о котором читатель должен знать хотя бы в общих чертах (хотя здесь я не стану нырять в это болото). Что действительно очень важно для этой книги, так это выдвинутая Дэвидом Юмом и многими последующими великими учеными идея о том, что нельзя наблюдать причинность. То, что ни один человек никогда не наблюдал причинности, — это замечание фундаментальной важности.

Если использовать один из примеров Дэвида Юма, когда один бильярдный шар попадает во второй шар, то второй шар движется. Похоже, что мы наблюдали причинность. Однако тщательный анализ показывает, что на самом деле мы вообще не наблюдали причинности. Из нашего житейского опыта следует, что мы наблюдали, как одно событие стало причиной другого, но суть в том, что мы наблюдали только, как одно событие происходит раньше другого. Мы не можем ощущать никаких особых признаков причинности; если причинность наблюдаема, наши чувства не могут ее уловить. Лучшее, что мы можем сделать, — это наблюдать отношение событий во времени; другими словами, одно событие происходит до или после другого. Если я выстрелю из пистолета в кого-то, кто затем умрет, наблюдатель не увидит выстрел, вызвавший его смерть. Этот наблюдатель зарегистрировал два разнесенных во времени события: я выстрелил из пистолета, затем человек умер.

Британский философ Джон Стюарт Милль уделил особое внимание этому вопросу в своей основополагающей работе «Система логики, рациональности и индукции», впервые опубликованной в 1843 году. Он сформулировал проблему наблюдения причинно-следственной связи следующим образом: «Если говорить кратко, наблюдение без эксперимента (предполагая, что дедукция не применяется) может установить последовательность и одновременное существование, но не может доказать причинность». Приведенный Миллем пример, который довольно хорошо иллюстрирует эту мысль, — это смена дня и ночи. В человеческом опыте до сих пор не наблюдалось дня, которому бы не предшествовала ночь. Можно назвать это тавтологическим определением, поскольку день и ночь определяют друг друга. Тем не менее можно сделать вывод, что ночь всегда предшествует дню; следовательно, ночь должна вызывать день. Точно так же день должен вызывать ночь. Следовательно, можно думать о дне и ночи как о причинно-следственной связи, где каждый является причиной другого. Однако наше текущее понимание таково, что чередование дня и ночи вызвано вращением Земли относительно неподвижного Солнца; таким образом, их идеальная взаимокорреляция является результатом того, что каждое событие вызвано одной и той же причиной, а не потому, что одно вызывает другое. Тем не менее если ничего не знать о вращении Земли, наблюдение в равной степени согласуется с тем, что день вызывает ночь, и наоборот; и нет никаких причин, по которым этого не может быть. Таким образом, как обсуждалось ранее, даже 100%-ная корреляция между предшествующим и последующим событиями является не доказательством причины, а просто ассоциацией. Точка зрения Юма несколько глубже и шире: мы приписываем событиям причинность, но у нас нет прямых доказательств причинности, поскольку мы наблюдаем не причины, а только ассоциации.

Оценка причинности: изоляция переменных

Итак, если нельзя наблюдать причинность, как вообще можно ее оценить? Именно из этого центрального вопроса вытекает большая часть теории и практики научного метода. Если ученые выдвигают гипотезы о причинах наблюдаемых эффектов и мы хотим проверить такие гипотезы, то, не обладая способностью воочию наблюдать причинно-следственные связи, мы должны найти способ проверить их существование. Если нельзя наблюдать причинность как свойство, то как мы можем оценить, действительно ли одно событие вызывает другое?

Как мы можем проверить, действительно ли ВИЧ вызывает СПИД, действительно ли курение вызывает рак легких и действительно ли вакцинация вызывает аутизм? Мы снова можем обратиться к Джону Стюарту Миллю, который изучил этот вопрос, определив ряд правил принятия решений. В конце концов, Милль и другие философы науки в основном пришли к следующей точке зрения. Невозможно проверить причинность на основании одного случая; как минимум нужно сравнить по крайней мере два отдельных случая, которые отличаются одним и только одним фактором, и посмотреть, меняет ли это эффект.

Например, рассмотрим две ситуации, в которых все идентично, все возможные переменные и факторы идентичны, но с одним-единственным отличием. Допустим, у вас есть два дома, которые идентичны во всех отношениях. В обоих домах выключатель света в спальне выключен, а лампочка не излучает свет. Затем вы нажимаете на выключатель света в спальне в одном доме (но не вносите никаких других изменений в дом), и лампочка начинает светить. В этом случае можно было сделать вывод, что для включения света необходимо нажатие на выключатель и что срабатывание выключателя «вызвало» включение света. Причинность по-прежнему не наблюдается напрямую, но она обоснована сравнением двух ситуаций; если действительно положение клавиши выключателя было единственной разницей двух ситуаций, это рассуждение справедливо. Точно такие же рассуждения использовались в первом примере замены аккумулятора вашего автомобиля, когда он не заводился. Если аккумулятор — это единственное, что вы заменили, и автомобиль завелся, то можно сделать вывод, что разряженный аккумулятор был «причиной» того, что автомобиль не заводился.

Милль определил ряд других логических сценариев, которые можно было бы использовать для выявления причины, но все они подразумевают относительно простые системы с возможностью сравнения условий, таких как пример двух домов (например, все вещи одинаковые или разные, или их комбинация, за исключением одной переменной).

Оценка причины как показатель научной практики

Никогда нельзя гарантировать сценарий, в котором две вещи абсолютно идентичны, за исключением одного различия, и поэтому никогда нельзя по-настоящему достичь идеала Милля для оценки причинности; однако это приемлемая попытка достичь идеала, который является логической основой многих научных практик. Во многих случаях научная лаборатория ставит перед собой цель устранить все различия между двумя сценариями и зафиксировать все переменные, кроме одной. Этого можно достичь несколькими способами, но проще всего сделать одно из двух: (1) взять две идентичные ситуации и добавить новую сущность только в одну или (2) взять две идентичные ситуации и удалить сущность только из одной, не меняя другую. Если вы хотите узнать, действует ли лекарство, возьмите две идентичные группы и дайте лекарство только одной из них. Если вы хотите узнать, вызывает ли ген болезнь, возьмите две идентичные группы и удалите этот ген только из одной группы. В обоих случаях нужно сохранять неизменными все прочие условия.

Почему нельзя менять другие параметры? Потому что если одновременно меняется более чем одна переменная, то нельзя однозначно сказать, был ли эффект результатом применения первого лекарства, или второго, или их сочетания. Опять же, эта проблема проистекает из того факта, что мы не можем наблюдать непосредственно причинность; мы можем только наблюдать эффект и сделать вывод, что он был вызван применением препарата. Если при этом изменится еще один фактор, мы не сможем уверенно утверждать, вызван ли эффект применением лекарства или чем-то еще.

Именно эта проблема придает особую важность понятию целостной научной конструкции, о котором мы так подробно говорили в предыдущих главах. Утверждение, что изменился только один фактор (и, следовательно, больше ничего не изменилось), по сути, лишает нас права на маневр для поддержания гипотетико-дедуктивной последовательности посредством модификации вспомогательных гипотез. Вообще-то, как показал Куайн (и другие философы науки), мы никогда не можем быть полностью уверены, что больше ничего не изменилось, что никакое изменение вспомогательных гипотез невозможно. Однако теперь должно быть ясно, почему стремление к максимальному постоянству всех вспомогательных гипотез является одной из целей научных экспериментов — это единственный способ приблизиться к выделению гипотезы для проверки или оценки причинности чего-либо. Хотя поддержание идеального постоянства всех вспомогательных гипотез недостижимо, ученые стремятся подойти к этой цели настолько близко, насколько это возможно.

На практике есть несколько способов попытаться достичь условий полностью контролируемого эксперимента. В лаборатории можно создать контролируемые, хотя и надуманные, сценарии для достижения этой цели. Но, стремясь к полному контролю в лаборатории, мы рискуем тем, что искусственные ситуации больше не будут отражать «реальный мир». Напротив, можно проводить эксперименты вне лаборатории в реальном мире и при этом пытаться реализовать два сценария, которые отличаются только одной переменной. Примером может служить клиническое испытание, в котором 1000 пациентов включены в исследование и половина из них получает новый тестируемый препарат, а другая половина получает плацебо. В этих случаях прилагаются большие усилия для «рандомизации» пациентов либо в одну группу, либо в другую. Слово «рандомизация» обозначает попытку случайным образом распределить задействованных пациентов поровну между двумя группами, так что наличие или отсутствие лекарства является единственным статистически значимым различием между ними. Если группа, получающая лекарство, чувствует себя лучше, чем группа, не получающая лекарство, и если все остальное действительно одинаково, то можно сделать вывод, что этот препарат эффективен для лечения болезни (т. е. служит «причиной» облегчения).

Избыточность экспериментальных систем

В предыдущем разделе я продемонстрировал, как можно «доказать»[177], что переменная вызывает эффект, или, другими словами, показать, что для достижения эффекта необходимо изменить состояние переменной. Другими словами, нажатие на клавишу выключателя необходимо для того, чтобы свет был включен, а возврат клавиши в исходное состояние выключает свет. Но как насчет обратного утверждения — можно ли «доказать», что переменная не нужна? Если свет остается включенным независимо от положения клавиши выключателя, можно сделать вывод, что в выключателе нет необходимости. Однако нельзя сделать вывод, что выключатель не имеет причинной связи с включением света, даже если положение клавиши не влияет на свет. Причина этого в том, что в работе, выполняемой выключателем, может присутствовать избыточность.

Другими словами, предположим, что есть два независимых выключателя, каждый из которых может замкнуть цепь, чтобы включить свет. Другой выключатель может быть в отдельной комнате или просто в месте, к которому мы не можем получить доступ. Если это так, то результат нашего эксперимента — когда лампочка горит независимо от положения наблюдаемого выключателя — принимает другое значение. Если кто-то обнаружит второй выключатель и переведет его в разомкнутое состояние, то положение первого выключателя станет действительно актуальным, поскольку оно будет управлять светом. Таким образом, наблюдение о том, что удаление переменной A не оказывает заметного влияния на результат B, в равной степени согласуется как с тем, что A не играет никакой роли в возникновении B, так и с тем, что A вообще-то вызывает B, но является избыточным при наличии независимой переменной C, которая также вызывает B. В данном случае мы имеем две дублирующие друг друга причины; ни одна из причинных переменных не является технически «необходимой», когда есть избыточная переменная, но любая из них становится необходимой в случае отсутствия избыточной переменной. К сожалению, избыточность ничем не ограничена, и для любого результата может существовать несколько одновременно действующих причин.

Представьте себе ситуацию, когда два охотника на уток одновременно стреляют в одну и ту же утку. Они стреляют строго синхронно, и два заряда дроби попадают в утку одновременно, нанося смертельную травму. Если вы исключите одного из охотников из сценария, утка все равно умрет. Часто причинно-следственная связь определяется как следствие, которое не произошло бы, если бы не причина (т. е. устранение причины устраняет следствие). Однако этот упрощенный взгляд не принимает во внимание избыточность. Если бы мы не принимали во внимание избыточность, то пришли бы к выводу, что ни один из охотников не стал причиной смерти утки, поскольку утка погибла бы, даже если бы один (но не оба) из охотников был исключен. Хотя ни один из охотников сам по себе не является необходимым, все же один охотник нужен, и утверждение, что ни один из них не имеет причинной роли, выглядит абсурдным. Вот почему так важна избыточность. Поскольку большая часть мира невидима для нас, ученые-экспериментаторы сталкиваются с ситуацией, когда может существовать бесконечное количество дополнительных «охотников», которых мы не можем наблюдать и о которых, таким образом, не знаем. С другой стороны, предположение, что невидимых охотников не существует, тоже является вспомогательной гипотезой.

Научные подходы к оценке причинности

Давайте рассмотрим реальный пример использования заместительной гормональной терапии для женщин в постменопаузе. В возрасте 50 лет у женщин обычно наступает менопауза, которая является результатом снижения функции яичников, по мере того как они выходят за рамки стандартного репродуктивного возраста. С возрастом у женщин также возрастает частота случаев остеопороза и сердечных заболеваний. Было высказано предположение, что увеличение числа этих недугов вызвано изменением гормонального баланса во время процесса менопаузы. Если это действительно так, то возвращение женщинам гормонов, которые они утратили (например, заместительная гормональная терапия, или ЗГТ), было бы обоснованным вмешательством для предотвращения (или, по крайней мере, уменьшения) частоты этих заболеваний. После того как ЗГТ стала доступной в 1940-х годах, одни женщины получали ее от своих врачей, а другие — нет, потому что их врачи не считали, что это хорошая идея, или потому что некоторым женщинам гормональная терапия была не по карману. В свете этих данных многие исследователи задумались о том, действительно ли ЗГТ снижает частоту заболеваний, характерных для периода после начала менопаузы. На этот простой вопрос оказалось на удивление трудно найти ответ.

Исследователи прибегли ко вполне очевидному сравнению числа случаев остеопороза и сердечных заболеваний у женщин, принимавших ЗГТ, и у женщин, не принимавших гормональный препарат. Это был ретроспективный анализ, т. е. исследователи сравнивали женщин, которые уже принимали ЗГТ, и женщин, которые этого не делали. Тем не менее были предприняты попытки контролировать другие переменные (т. е. искажающие факторы), такие как возраст анализируемой женщины. Как и следовало из предположения сторонников ЗГТ, у женщин, принимавших замещающие гормоны, реже встречались как остеопороз, так и сердечные заболевания[178]. Эти данные казались убедительным аргументом в пользу ЗГТ, поэтому медицинские ассоциации стали более настойчиво рекомендовать женщинам в постменопаузе принимать гормоны.

Итак, в чем проблема этого ретроспективного исследования ЗГТ? Поскольку это ретроспективное исследование, мы знаем, что оно более подвержено ошибкам. Термин «вмешивающийся фактор», обычно используемый в научной литературе, обозначает провал попытки изменить одну и только одну переменную в системе; скорее всего, есть еще какое-то различие, которое может затруднить попытку оценить причинно-следственную связь путем выделения одной переменной.

Итак, какой фактор мог исказить результат исследования эффективности ЗГТ? Чтобы выявить такой фактор, мы должны найти отдельную переменную, которая коррелирует с изучаемым результатом. Поскольку многие переменные контролировались учеными (возраст участников и т. д.), то наличие искажающего фактора говорит либо о наличии переменной, отличной от уже рассмотренных, либо переменные, рассмотренные до сих пор, на самом деле не контролировались должным образом. Однако результаты этого исследования были настолько убедительными и согласовывались с существующей медицинской теорией (т. е. не требовали какой-либо модификации сети убеждений), что многие сочли их окончательными и не нуждались в дополнительных исследованиях. Тем не менее из-за опасений по поводу скрытых искажающих факторов некоторые ученые предложили провести проспективное исследование. Проспективные исследования, особенно те, которые называются рандомизированными контролируемыми испытаниями (РКИ), — это способ выявить скрытые факторы, влияющие на ситуацию, и соответственно скорректировать выводы. В конечном итоге, проведя несколько РКИ, ученые обнаружили очень важный скрытый фактор, который повлиял на результат.

Поскольку ЗГТ обычно применяют по назначению врача, те женщины, которые имели доступ к хорошей медицинской помощи и обращались к врачу, с гораздо большей вероятностью получали ЗГТ, чем те женщины, которые этого не делали.

Это означает, что в целом женщины, принимающие ЗГТ, с большей вероятностью обращали внимание на другие вопросы здорового образа жизни (регулярные медицинские осмотры, частые упражнения, соблюдение правильной диеты, тестирование и лечение высокого уровня холестерина, отказ от курения и т. д.). В рандомизированных контролируемых исследованиях женщин случайным образом распределили по группам независимо от их финансовых возможностей и образа жизни. Все женщины, которые согласились принимать ЗГТ, были поделены на две группы при помощи рандомизации, чтобы исключить какие-либо статистически значимые различия между группами, кроме проверяемой переменной (в данном случае ЗГТ). Первая группа получала ЗГТ, тогда как вторая группа получала имитацию лечения (плацебо). Во многих случаях такие испытания требовали дополнительной осторожности, чтобы ни пациенты, ни врачи не знали, в какой группе находится конкретный пациент. Это называется двойным слепым исследованием (потому что и пациент, и врач не знают, к какой группе принадлежит данный пациент). «Двойная слепота» предотвращает более коварные искажения, такие как непреднамеренно другое лечение врачом тех, кто получает ЗГТ, в отличие от тех, кто получает плацебо (например, более частые лабораторные тесты на холестерин и т. д.).

По окончании исследований были получены поразительные и несколько шокирующие результаты. Мало того, что терапия ЗГТ не привела к снижению частоты сердечных приступов, но в одном исследовании она дала совершенно противоположный результат — увеличила частоту сердечных заболеваний[179]. Как такое возможно? В данном случае снижение частоты сердечных приступов благодаря здоровому образу жизни женщин, принимавших ЗГД, было достаточно сильным, чтобы преодолеть повышение частоты сердечных приступов от ЗГТ, поэтому ретроспективные исследования использования ЗГТ показали противоположный результат, противоречащий проспективному исследованию. Очевидно, что искажающие факторы не просто сформировали ошибочную ассоциацию, но и сделали ее настолько сильной, что на ее основе получились прямо противоречащие реальности выводы.

В свете новых данных профессиональные медицинские ассоциации изменили свою прежнюю политику и посоветовали не проводить ЗГТ большинству женщин в постменопаузе[180].

С точки зрения непрофессионала, вся история с ЗГТ напрочь сбивает с толку. Она демонстрирует непоследовательность и переменчивость научного понимания по мере его развития и создает сильное впечатление, что научное сообщество шарахается в тумане и не знает, что делает. ЗГТ была настоятельно рекомендована как имеющая заметный и научно подтвержденный положительный эффект, но через десять лет пациенты узнали, что предыдущая рекомендация не только неэффективна, но и вредна для их здоровья. Как такое безумие могло быть предметом науки, и откуда мы знаем, что новая рекомендация не будет объявлена вредной снова через 10 лет?

Что ж, на самом деле этот пример демонстрирует, что наука работает именно так, как должна работать, подвергая гипотезы (даже те, которые широко признаны) все более и более строгим проверкам и переоценивая утверждения о знаниях по мере появления все большего и большего количества данных. Хотя авторитетные деятели и профессиональные сообщества, исходя из лучших доступных данных, превозносили эффективность ЗГТ, скептически настроенные ученые продолжали изучать этот вопрос, сосредоточившись на исключении известных источников ошибок (например, искажающих факторов) и получении дополнительных данных. В науке рано или поздно побеждают природные явления, а не соображения личного или группового авторитета. Тем не менее наука всегда находится в процессе развития, «истины» всегда неубедительны, и никакие утверждения о знании не защищены от пересмотра в будущем.

Неопределенность и уязвимость научных выводов — это цена, которую мы платим за самокорректирующийся процесс, основанный на растущем количестве доказательств, специально разработанных, чтобы опровергнуть предыдущие выводы. Именно в этой уязвимости и состоит ироническая сила и достоинство науки. Системы убеждений, которые не выдвигают свои идеи с целью их испытания и опровержения, никогда не изменят своих взглядов и, как таковые, обладают очевидными достоинствами однозначности и непоколебимости; однако они также неспособны исправить любые допущенные ими ошибки. Итак, если система убеждений не идеальна во всех отношениях, от этого нет лекарства — более того, ее несовершенство далеко не всегда заметно. Непоколебимые системы убеждений привлекают тех, кто предпочитает постоянство; но для ученых бесконечный путь к лучшей достоверности стоит отсутствия абсолютной истины.

Борьба с предвзятостью и искажающими факторами как отличительная черта науки

Практика рандомизированных испытаний с двойным слепым методом, по сути, является попыткой компенсировать искажающие факторы, отражающие как объективные обстоятельства, так и предвзятость человека. Когда ученые берут определенную популяцию людей и равномерным случайным образом распределяют их по двум группам — это попытка создать ситуацию, в которой существует одно (и только одно) различие между группами (например, одна группа принимает ЗГТ, а другая нет). Тщательное сокрытие деталей эксперимента от пациентов и медицинских работников — это попытка компенсировать свойственные людям невольные предубеждения и ошибки, примеры которых обсуждались в предыдущих главах. Со временем ученые узнали, что без такой компенсации невозможно получить заслуживающие доверия результаты эксперимента. Этот подход не идеален, но все равно он лучше, чем пренебрежение искажающими факторами — причина, по которой ранние исследования ЗГТ дали неправильный результат.

Как правило, ни отдельные лица, ни группы людей, которые не являются профессиональными учеными, не проводят контролируемых экспериментов с рандомизацией групп и изоляцией переменной. От этих людей мы периодически слышим о наблюдаемых явлениях мира природы, от воздействия лечебных трав до эффективности духовного исцеления и способности астрологии предсказывать будущее конкретного человека. Многие из подобных заявлений можно оценить при помощи стандартных методик научного эксперимента, описанных ранее, но авторы наблюдений в подавляющем большинстве случаев этого не делают. Это серьезное различие между современной наукой и ненаукой, или псевдонаукой.

Давайте вернемся к наблюдаемой корреляции между прививками от кори и аутизмом и подумаем, как научный подход к причинно-следственной связи поможет нам определить, увеличивает ли воздействие вакцины шанс развития у ребенка аутизма. Кроме того, как этот подход вписывается в процесс поддержания последовательной гипотетико-дедуктивной логики, которую мы исследовали в первом разделе этой книги?

Прежде всего мы должны признать, что наличие наблюдаемой ассоциации между вакцинацией и развитием аутизма является вполне достоверным фактом, и стремление заботливых родителей и медработников замечать подобные ассоциации заслуживает исключительной похвалы. Далее уместно напомнить о том, что, как я говорил ранее, ассоциация между вакцинацией и аутизмом будет возникать независимо от того, существует ли между ними причинная связь. Иными словами, как в сценарии, где вакцинация действительно играет причинную роль, так и в сценарии, где вакцинация совпала по времени с началом аутизма, просматривается отчетливая корреляция между прививками и аутизмом. В соответствии с ГДМ ретродукция гипотезы о том, что вакцинация способствует возникновению аутизма, является обоснованным предположением, поскольку гипотеза предсказывает наблюдаемый эффект, а также допускает другие проверяемые предсказания. Однако на этом большинство обычных людей и остановились бы — использование специальных методов для строгой проверки наблюдений вне контекста нормального человеческого опыта не является типичным человеческим поведением; подобная деятельность обычно связана с научной практикой.

Каковы некоторые проверяемые предсказания гипотезы о том, что вакцинация вызывает повышенный риск аутизма? Если вакцина против кори вызывает аутизм, должна быть связь (по времени) между вакцинацией и аутизмом. В исследовании, опубликованном в 1998 году доктором Эндрю Уэйкфилдом и его коллегами, представлены 12 детей с аутизмом[181]. У восьми детей признаки аутизма проявились после вакцинации от кори; однако это просто наблюдаемое следствие совпадения событий во времени. Кроме того, утверждалось, что в кишечнике заболевших детей был обнаружен вирус кори, что указывает на побочный эффект от вакцины. Это исследование вызвало у населения состояние, близкое к панике, что привело к значительному снижению количества прививок от кори и спровоцировало опасения, что любая вакцинация способствует аутизму (из-за срабатывания иммунной системы «вхолостую»), что вакцины против кори, в частности, вызывают аутизм и что тимеросал (применяемый в качестве консерванта) играет важную роль в возникновении аутизма. Возникшая шумиха привела к огромному количеству исследований по этой проблеме.

Если корень зла в том, что вакцины увеличивают риск аутизма, подвергая иммунную систему детей воздействию инородных агентов, то чем больше разных вакцин получает ребенок, тем выше должна быть вероятность возникновения аутизма. Это предсказание следует из общей гипотезы о том, что воздействие посторонних веществ на иммунную систему способствует возникновению аутизма. Чтобы проверить эту идею, было проведено специальное исследование. Ученые выбрали 256 детей с аутизмом и 752 ребенка без аутизма, стараясь сохранить равенство остальных показателей между группами (возраст, соотношение полов, наличие медицинского наблюдения и т. д.), и сравнили процентное соотношение вакцинированных и невакцинированных детей между группами. Разницу в доле вакцинированных детей обнаружить не удалось (т. е. среди детей с аутизмом доля вакцинированных детей не выше, чем среди детей без аутизма)[182]. Аналогичное исследование было проведено с консервантом тимеросалом. Если воздействие тимеросала увеличивает вероятность аутизма, то среди детей, которые испытали такое воздействие (при прочих равных), расстройства аутистического спектра должны встречаться чаще, однако этого не наблюдалось[183]. По данным наблюдательных исследований, количество случаев аутизма увеличилось в 1980-х и 1990-х годах как в странах, которые использовали вакцины, содержащие тимеросал, так и в странах, которые прекратили их использование из-за опасений, связанных с аутизмом; уровень аутизма продолжал синхронно расти в обеих группах населения[184]. Таким образом, многие явления, предсказанные на основании гипотезы тимеросала, не наблюдались. Честно говоря, нельзя сказать, что никакие исследования не выявили разницы между группами детей, получавшими вакцину с тимеросалом и не получавшими таковой. Одно большое исследование с участием 1047 детей в возрасте от 7 до 10 лет действительно обнаружило некоторые различия в общей частоте возникновения нейропсихологических дефектов (аутизм отдельно не изучался), но различия были незначительными и колебались в обоих направлениях; из 42 измеренных нейропсихологических функций наибольшее воздействие тимеросала было связано с улучшением функций по одним показателям и с ухудшением функций по другим — наблюдалась небольшая, но статистически значимая связь с тиками[185]. Более того, было бы неискренне и неправильно утверждать, что связь вообще не наблюдалась; действительно, некоторые исследования обнаружили связь между вакцинами, содержащими тимеросал, и аутизмом[186]. Это хороший пример беспорядка в реальном мире наблюдений и исследований, в котором нужно взвесить преобладающее количество свидетельств. Являются ли результаты, указывающие на причинную связь, «достоверными», или они стали результатом предвзятости или случайности, и при помощи каких методов наука могла бы различить эти два случая?

Поскольку речь о здоровье детей, этот вопрос остается объектом масштабных исследований многочисленных научных групп. В Кокрановском отчете 2012 года по этой теме сообщается, что после исследования нескольких популяций, включающих миллионы детей[187], не было обнаружено никакой связи между вакциной MMR и аутизмом, и в настоящее время единодушное мнение ученых заключается в том, что огромное количество доказательств, опровергающих причинную связь между вакцинацией и аутизмом, намного перевешивает незначительные подтверждающие свидетельства[188]. Информация, которая указывает на такую связь, имеет низкое качество, а это означает, что из-за небольшого размера выборок и недостаточно строгой методики, допускающей предвзятость, существует вероятность возникновения ошибок типа I (например, различий, которые присутствуют только случайно и не отражают реальную картину) или обнаружения сбивающей с толку ассоциации, которая не является настоящей причинной связью.

Важно отметить, что статья доктора Уэйкфилда была в конечном итоге отозвана по обвинению в нарушении научной этики и мошенничестве. Обвинение заключалось не в том, что в статье упомянут сомнительный эффект, который оказался невоспроизводимым — это нормальная часть науки, а в том, что авторы намеренно вводили в заблуждение аудиторию, по сути, сознательно распространяя ложь. Доктор Уэйкфилд категорически отрицает это обвинение. Осталось неясным, что произошло на самом деле. Неаккуратность или мошенническое поведение отдельно взятого доктора Уэйкфилда, безусловно, имеет значение для его карьеры и репутации, но практически не влияет на научный прогресс именно благодаря постоянным исследованиям и экспериментам в самокорректирующемся и повторяющемся научном процессе. Опять же, именно по этой причине стремление проверять что-то снова и снова чрезвычайно важно для науки, и этим наука отличается от исторических наблюдений или жизненного опыта. Неоднократные наблюдения и исследования, специально разработанные для компенсации известных источников ошибок, постепенно смогли собрать преобладающее количество доказательств, указывающих на отсутствие причинной связи между вакцинацией и аутизмом, — вопреки статье доктора Уэйкфилда.

В свете этих данных можно предположить, что опасения по поводу вакцинации, тимеросала и аутизма остались в прошлом. Конечно, эта проблема больше не тревожит научное и медицинское сообщество (хотя нельзя говорить за каждого человека); однако очевидно, что это не относится ко многим другим слоям общества. Во время президентской кампании Дональд Трамп в своей эмоциональной речи предположил связь между вакцинацией и аутизмом. И действительно, впоследствии президент Трамп очень хотел настоять на дальнейшем изучении этого вопроса[189]. Частично это связано с тем, что некоторые родители и даже группы сторонников теории аутизма сохраняют и подогревают озабоченность общества вредом от вакцинации. Это не попытка очернить таких людей и группы. Напротив, поддержание актуальности проблемы, как сказано ранее, соответствует хорошей научной практике; действительно, поскольку науке свойственно со временем перепроверять теории и корректировать систему знаний и поскольку в науке не существует безупречных доказательств, то нельзя абсолютно уверенно сделать вывод об отсутствии связи между вакцинацией и аутизмом. Однако, как я пояснял ранее, ассоциация между наблюдениями будет возникать независимо от наличия причинной связи, но после компенсации ошибок и искажающих факторов научные данные убедительно указывают на отсутствие связи.

Приверженность выводу, сделанному на основе первоначального наблюдения, даже перед лицом большого количества высококачественных данных может фактически стоить жизни. Отказ от вакцинации не только значительно увеличит риск смерти от инфекционных заболеваний, но и помешает нам обнаружить настоящие причины возникновения аутизма, если мы и дальше будем тратить силы и энергию на поиск несуществующей причинно-следственной связи.

Когда истина слишком очевидна, чтобы нуждаться в проверке

В некоторых случаях в вопросах ресурсов и этики наука сознательно не достигает стандартов, которые сама же провозглашает важными. Проведение экспериментов требует ресурсов, а ограниченные ресурсы часто вынуждают определять приоритеты в отношении того, что исследовать в первую очередь (и исследовать ли вообще). Однако есть и вопросы этики. Например, никто никогда не сообщал о рандомизированном контролируемом исследовании влияния курения на заболеваемость раком легких. По сути, во всех таких исследованиях либо сравнивали показатели заболеваемости раком легких у курильщиков и тех, кто не курит, либо сравнивали показатели курения у тех, кто болен раком легких, с теми, кто не болен. Во многих таких исследованиях предпринимались попытки контролировать распределение людей по группам, например требовать, чтобы люди в двух группах были одного возраста, пола, этнического происхождения и т. д. Тем не менее о рандомизированных испытаниях никогда не сообщалось, и, таким образом, научные заключения могут быть подвержены воздействию искажающих факторов.

Как мог бы выглядеть рандомизированный эксперимент по исследованию влияния курения на рак легких, и в чем опасность отказа от проведения такого эксперимента? Допустим, мы набрали добровольцев, случайным образом разделив их на две разные группы, а затем поручили одной группе выкуривать по четыре пачки сигарет в день в течение 30 лет, а другой группе вообще запретили курить (или даже находиться рядом с курильщиками). Предположим, что популяция была корректно рандомизирована по всем другим переменным (невыполнимая задача, но предположим, что она сделана настолько хорошо, насколько это возможно). Если бы частота рака легких оказалась выше в группе курильщиков по сравнению с некурящей группой, это дало бы относительно надежные данные о том, что курение как независимая переменная связано с раком легких (и, вероятно, является причиной). Но действительно ли учёные должны это делать? Разве объема собранных данных недостаточно? Разве теперь в большинстве стран закон не требует, чтобы производители табака маркировали свою продукцию как опасную, и даже табачная промышленность, наконец, не осознала и не взяла на себя ответственность за эту проблему?

Представляется чрезвычайно вероятным, почти вне всяких разумных сомнений, что курение приводит к раку легких. Однако в самом строгом смысле слова нельзя исключать альтернативных сценариев. Есть веские доказательства того, что аддиктивное (саморазрушающее) поведение, по крайней мере, в некоторой степени генетически определено. Таким образом, вполне возможно, что существуют два разных гена, один из которых вызывает тягу к никотину, а второй — предрасположенность к раку легких (даже без воздействия табака). Важно помнить, что разные гены не могут быть независимыми переменными, когда речь идет о наследовании. Если два гена находятся на одной хромосоме и очень близки друг к другу, то они, как правило, наследуются вместе. Таким образом, ген, ответственный за склонность к табачной зависимости, может находиться рядом с геном, предрасполагающим к раку легких. В этих случаях любой ретроспективный анализ медицинской статистики обнаружит, что действительно существует сильная связь между курением и раком легких, но не потому, что курение вызывает рак легких. Скорее, два независимых события (одно вызвало рак, а второе — склонность к курению) были связаны друг с другом. Чтобы напрямую проверить это, нужно было бы собрать большую группу людей, каждый из которых очень хочет курить, и не позволять половине из них делать это на протяжении жизни. Если среди некурящих частота заболевания раком окажется такой же, как и среди курящих, это говорит о том, что рак вызывает какой-то фактор, связанный с потребностью курить, а не само курение.

Действительно ли у нас вызывает беспокойство отсутствие рандомизированного контролируемого исследования причинной связи курения и рака легких? Доказательства того, что курение вызывает рак легких, — это не только огромные ассоциативные данные (хотя и ретроспективные), но и базовая биология и биохимия, которые механистически показывают, как химические вещества в табачном дыме повреждают клетки легких и вызывают мутации ДНК, способные привести к раку. Другими словами, существует хорошо развитая сеть убеждений, которая надежно поддерживает этот вывод. Однако, в самом строгом смысле, окончательных исследований на людях не проводилось. Каким бы надуманным ни казалось это возражение, убежденность в том, что гормонотерапия у женщин уменьшает частоту сердечных заболеваний, была чрезвычайно сильной, основанной на системе убеждений, и ее поддерживали многие фундаментальные исследования, прежде чем проспективные испытания на людях показали обратное.

Я хочу подчеркнуть, что ни в коем случае не утверждаю, что курение не вызывает рак легких (помимо сердечных приступов, инсультов, эмфиземы легких, хронической обструктивной болезни легких и множества других проблем). Точно так же я не предлагаю в этом случае проводить проспективный рандомизированный контролируемый эксперимент на людях. Учитывая потенциальный вред, такому эксперименту нельзя найти этическое оправдание. В отличие от случая с ЗГТ, существует ничтожно мало доказательств того, что курение имеет какую-либо потенциальную пользу для здоровья, что делает этичность эксперимента еще более сомнительной, поскольку польза для участников практически отсутствует, зато потенциальный вред вполне очевиден[190]. Даже если выяснится, что курение менее вредно, чем мы думали, нет особой причины курить и останется много убедительных причин не курить. Тем не менее мы должны признать, что в данном случае этические соображения не позволяют нам применить строгие научные методы, чтобы проверить наличие причинной связи между курением и раком легких.

Итак, действительно ли в данном случае истина слишком очевидна для проверки? Любимый пример, используемый специалистами по биологической статистике, заключается в том, что никогда не проводилось контролируемых испытаний, чтобы увидеть, дает ли прыжок с самолета с парашютом больше шансов на выживание, чем прыжок без него. Строго говоря, мы должны сформировать две рандомизированные группы, и одна должна выпрыгнуть из самолета с парашютами, а вторая — без них. В этом случае, как и в случае с курением, цена эксперимента слишком высока, а истина кажется слишком очевидной, чтобы требовать проверки. Тем не менее, с самой строгой точки зрения, нельзя исключить искажение фактов без проведения контролируемого эксперимента.

Одна из форм гениальности тех, кто изучает человеческие популяции, — это умение находить естественные условия, в которых можно этически корректно проверять подобные гипотезы. Однако, как описано ранее, иногда это просто невозможно из-за решений, которые мы принимаем как общество в отношении этической допустимости научного истеблишмента. Вот почему это бессовестное лицемерие, когда табачная промышленность в ответ на обвинения, что их продукция стоит людям жизни, заявляет: «Ну, мы не знаем этого наверняка» или «Это еще не доказано наукой». Они возражают против любого закона, регулирующего продажу их продукции, пока не будут получены окончательные доказательства. Прежде всего это грозит непониманием границ науки, поскольку абсолютное доказательство с помощью науки или любых других средств логически невозможно из-за проблем гипотетико-дедуктивного мышления и неопределенности, о которых сказано в первом разделе этой книги. Однако именно наша социальная этика мешает нам провести более строгое исследование (например, рандомизированный контролируемый эксперимент), наиболее близкое к высочайшим стандартам научного доказательства. Фактически табачные монополии спекулируют нашими этическими стандартами, чтобы обезопасить распространение продукта, который, скорее всего, стоит жизней тех, кто его потребляет, даже при правильном потреблении. Их аргумент состоит в том, что мы не должны запрещать или даже маркировать сигареты как опасные для жизни до тех пор, пока не будут проведены рандомизированные контролируемые исследования для проверки связи табака со смертельными заболеваниями — но ни одно такое испытание никогда не будет этически допустимо для нашего общества. В таких случаях мы должны считать достоверными самые лучшие доказательства, которые у нас есть, понимая природу таких доказательств и научные методы, при помощи которых они получены.

Часть III

Глава 9.

Как наука исправляет склонность людей к ошибкам

Каждый раз, когда с вами случается то, что некоторые называют совпадением или ответом на молитву, я говорю, что Бог обращается лично к вам — он вам подмигивает.

— Сквайр Рашнелл, «Когда Бог подмигивает: как совпадения управляют вашей жизнью»

Существует целая серия книг, в том числе бестселлеры New York Times, о том, что маленькие «совпадения», которые мы переживаем в жизни, не происходят случайно — на самом деле это Бог, говорящий напрямую с нами, и их называют «подмигивания Бога». В конце концов, какое еще может быть объяснение? Одно совпадение может произойти по невероятной случайности, но со множеством людей случались истории, которые кажутся настолько маловероятными, что они должны отражать нечто большее, некую мистическую силу — это должен быть голос Бога, обратившегося к нам по имени. Было продано более 1 миллиона экземпляров книг Сквайра Рашнелла, посвященных «божественной ухмылке», и очевидно, что эта идея широко привлекает людей. Конечно, с точки зрения строгой логики я не могу исключить, что Бог на самом деле говорит с нами, используя совпадения в качестве своего языка, — возможно, это просто способ, которым Бог общается с людьми. Действительно, такова основа многих систем убеждений, количество приверженцев которых в миллионы раз превышает количество профессиональных ученых во всем мире. Неужели так много людей ошибаются?

Также нужно учитывать все те вещи, которые происходят не случайно. Вспомните, как вы подумали о друге, а через несколько минут получили текстовое сообщение от этого самого друга. Это было так странно, почти жутко, и заставило задуматься об объяснении. Возможно, вы так долго дружите и настолько сблизились духовно, что между вами происходит какое-то мысленное общение, или, может быть, у вас случился момент ясновидения. Однако есть и то, чего вы никогда не замечали, — это все те моменты, когда вы думали о ком-то и не получали от него сообщения, или вы получали сообщение, но оно было от кого-то другого, или вы ни о ком не думали, и все равно получили сообщение. Как только вы примете во внимание все произошедшие события, которых вы не замечаете, совпадение станет гораздо менее впечатляющим. Хотя нельзя исключить, что пугающее совпадение стало следствием божественного подмигивания, очевидно, что такие совпадения все равно возможны и без участия Бога.

Современная наука признает тот факт, что люди склонны к определенным ошибкам, многие из которых описаны в предыдущих главах:

• мы неправильно распознаем и осознаем случайные процессы;

• мы неправильно оцениваем вероятность в контексте всей сопутствующей информации (статистической базы);

• мы склонны придавать значение случайным событиям и овеществлять ошибки мышления (например, эвристика);

• мы склонны к обобщениям на основе очень небольшого количества данных;

• мы склонны искать подтверждающую информацию и игнорировать то, что противоречит нашим убеждениям (предвзятость и особые обстоятельства[191]).

По мере того как ученые стали лучше понимать проблему искаженного восприятия, наука нацелилась на смягчение (если не полное устранение) последствий таких заблуждений. Напротив, другие системы убеждений (например, вера в «подмигивание Бога») не только игнорируют стратегии, призванные уменьшить потенциальные ошибки толкования, но и поддерживают и поощряют ошибочное восприятие, предполагая, что именно здесь мы должны искать объяснения и смысл. Это фундаментальное различие в подходах к поиску логической целостности — в правилах изменения сети убеждений.

Вопрос не в том, происходят ли маловероятные события, вопрос в том, требуют ли они объяснения, когда происходят. Иными словами, имеют ли маловероятные совпадения более глубокий смысл или отражают естественный ход вещей. Если события происходят действительно случайным образом, нет ни малейших оснований приписывать им какое-либо значение. Точнее наоборот, есть все основания не приписывать им значение, поскольку это приведет к появлению ошибочных и потенциально разрушительных связей в системе убеждений. Основной способ оценить значимость события — найти оценку вероятности того, что оно могло произойти исключительно случайно, а затем сравнить ожидаемую частоту события с наблюдаемой. Если событие случается не чаще, чем это предсказано теорией вероятности, значит, оно просто отражает случайную природу окружающего мира и не имеет отношения к неизвестным явлениям или причинам. Однако если события происходят чаще, чем ожидалось, то либо наша оценка вероятности события неверна, либо происходит что-то еще, что требует более глубокого изучения. В то время как наука старается рассматривать редкие события в контексте всех происходящих событий и не тратить время на то, что является просто случайным шумом, другие системы убеждений специально сосредоточиваются на случайных событиях (например, на «подмигивании Бога»).

В 1994 году в журнале «Статистическая наука»[192] появилась статья «Последовательности букв на одинаковом расстоянии в Книге Бытия». Дорон Витцтум, Элиягу Рипс и Йоав Розенберг сообщали, что передовые подходы к распознаванию упорядоченных шаблонов раскрывают тайный смысл библейского текста. И действительно, когда текст Библии пропустили через мощные математические алгоритмы для поиска закономерностей, выделяющихся на фоне шума, проявились некоторые невероятные закономерности, которые трудно игнорировать. Читатель должен заметить, что «Статистическая наука» — серьезный академический журнал, материалы которого проходят тщательное рецензирование. Авторы этой статьи утверждали, что закономерности в Библии встречаются чаще, чем это могло бы случиться просто случайно, что указывает на существование глубоко скрытого кода. Так что это значит? Верно ли, что они раскрыли секретный код, скрытый в тексте Библии, через который Бог пытается общаться с нами?

Многие системы человеческого наблюдения, как и многие люди, способны распознавать открытый код. Однако научные методы были разработаны специально, чтобы компенсировать склонность людей ошибочно находить ассоциации, которых нет. В том числе были разработаны продвинутые статистические методы для выявления типичных ошибок наподобие игнорирования или неправильной оценки статистической базы. К сожалению, именно это и произошло в случае с библейским кодом, который был просто случайной последовательностью, выявленной за счет игнорирования всех комбинаций букв, которые не имели смысла[193]. Брендан Маккей эффектно показал, что применение того же алгоритма, который использовался для поиска библейского кода, к «Моби Дику» Германа Мелвилла раскрыло предсказания гибели доктора Мартина Лютера Кинга-младшего, премьер-министра Индиры Ганди, президентов Авраама Линкольна и Джона Ф. Кеннеди и премьер-министра Израиля Ицхака Рабина[194]. Если сосредоточить внимание только на единичных «попаданиях» и игнорировать миллионы «промахов», то покажется крайне маловероятным, что они возникли случайно, что и делает их такими примечательными. Однако стоит оценить и осознать огромное количество возможных комбинаций, и становится ясно, что вероятность встретить «осмысленные» сочетания символов очень высока (почти неизбежна), и это устраняет необходимость в любой другой причине их появления. Все, что произошло, — это то, что одно событие из миллиона наблюдалось после просмотра одного миллиона сочетаний.

Научная практика требует тщательной проверки наблюдений методами, которые, как известно, уменьшают вероятность ошибки. Напротив, те, кто ищет подмигивания и т. п., предпочитают подходы, увеличивающие влияние ошибок. Книга «Библейский код» стала бестселлером, а научные дебаты и исследования, опровергающие книгу, малоизвестны и непонятны широкой публике. Более того, несмотря на решительное опровержение ученых, продолжение «Библейского кода» также стало бестселлером. К моему глубокому удивлению, некоторые истолковали выводы Брендана Маккея как указание на то, что тайные послания действительно можно найти в «Моби Дике» (в дополнение к Библии), а не как демонстрацию глупости подхода в целом. Что ж, по крайней мере, это предположение поддерживает логическую целостность за счет вызова вспомогательных гипотез (например, автор «Моби Дика» Герман Мелвилл может предсказывать будущее). Однако базовая гипотеза все еще не выдерживает критики и игнорирует известные источники ошибок в пользу фантастического, а не рационального.

Обнаружение ложной корреляции из-за ошибки извлечения данных

Если события действительно коррелированы, то есть они случаются вместе чаще, чем это предсказывает теория вероятности, то будет справедливо предположить, что они каким-то образом связаны (иначе их появление не было бы связано друг с другом). Ошибки восприятия, упомянутые ранее, могут привести к ошибочному обнаружению причинной связи между вещами, которые только коррелируют, но все же как-то косвенно связаны. Однако если исследовать достаточно много явлений, то корреляции обнаружатся даже между вещами, которые не имеют никакой связи. Это связано с ошибкой пренебрежения статистической базой и ошибкой лотереи, о которых сказано в главе 7.

Можно найти самые разнообразные явления, которые сильно коррелируют друг с другом просто случайно, в силу того, что таких явлений очень много. Например, в процессе, называемом «извлечение данных», компьютерный алгоритм может случайным образом сравнивать всевозможные доступные статистические данные и случайно обнаруживать различные корреляции — не потому, что явления действительно связаны друг с другом, а потому, что набор данных чрезвычайно обширен. В комической и очень показательной книге на эту тему «Ложные корреляции» Тайлер Виген сообщил о сверхъестественной корреляции между ежегодной смертностью и потреблением простыней и сыра американцами, между потреблением маргарина и количеством разводов в штате Мэн, между удовлетворенностью клиентов вкусом Taco Bell и объемом добычи сырой нефти, а также между потреблением генетически модифицированных соевых бобов и спамом в электронной почте[195].

Устранение предубеждений и искажающих факторов

Представьте, что вы страдаете бессонницей, которая уже довела вас до изнеможения. Услышав о вашей проблеме, друг говорит вам, что он также страдает от проблем с засыпанием и пьет ромашковый чай, чтобы лучше уснуть. Вы не задумываетесь об этом, но после нескольких бессонных ночей подряд приходите в отчаяние и начинаете пить ромашковый чай перед сном. На следующей неделе вы спите немного лучше, поэтому считаете ромашковый чай хорошим снотворным и рекомендуете его своим друзьям. Вы даже можете поделиться своим опытом в блоге и тем самым побудить сотни других людей попробовать чай. Но насколько вы уверены, что это благотворное действие чая? Действительно ли чай помогает вам лучше спать, или вы просто наблюдаете эффект регресса к среднему значению (как описано в главе 7)? Другими словами, если возникнет обострение бессонницы, то у вас будет больше причин попробовать новые методы лечения. Однако даже без лечения вам со временем полегчает. Поскольку вы больше всего заинтересованы в новом лечении именно тогда, когда проблема наиболее серьезна, вы неизбежно заметите улучшение симптомов после того, как попробуете новое средство. У вас даже нет возможности узнать, действительно ли чай помог или навредил. Вы можете перестать пить чай и посмотреть, вернется ли бессонница, но независимо от того, что произойдет, вы не можете сказать, не вызван ли эффект другими факторами.

Делимся своим жизненным опытом и учимся на опыте других людей — вот как мы обычно ориентируемся в большей части жизни. Такой опыт называется «ограниченным жизненным опытом», потому что он основан на ограниченном опыте, который мы рассказываем другим или услышали от других. Поскольку у каждого человека может быть только один набор переживаний, и он проходит жизнь только один раз, по сути, весь личный опыт по своей природе ограничен. Люди дают показания перед конгрессом, чтобы поделиться своими конкретными жизненными историями и опытом. Прихожане выступают в церковной школе, чтобы поделиться своим личным религиозным опытом с другими. Интернет насыщен историями и опытом отдельных людей. Facebook, вероятно, является крупнейшим из когда-либо задуманных или созданных инструментов обмена ограниченным опытом. Мы не только слышим истории о том, что происходит с нашими знакомыми и семьями; наши ежедневные новости изобилуют рассказами о том, что происходит с другими людьми. Мы читаем о людях, которые погибли в авиакатастрофе, и поэтому предпочитаем ехать 12 часов до места отпуска на машине, вместо того чтобы за час долететь на самолете[196].

Ограниченность краткосрочными событиями ни в коем случае не является особенностью личного опыта отдельного человека. В 1929 году фондовый рынок Нью-Йорка рухнул, и вскоре последовала Великая депрессия. В 1932 году на волне общественного недовольства подавляющее большинство избирателей проголосовало за Демократическую партию. Президент Рузвельт и конгресс провозгласили ряд политических решений, так называемый «Новый курс». Американская экономика в конечном итоге вышла из депрессии и восстановила свою динамику. Многие экономисты утверждали, что именно гениальный «Новый курс» спас американскую экономику; в конце концов, она ведь действительно восстановилась. Другие говорят, что это просто был регресс к среднему; другими словами, ни одна экономическая депрессия не длилась вечно, и поэтому, что бы ни делал Рузвельт, экономика в конечном итоге выздоровела бы. Действительно, некоторые утверждали, что политика Рузвельта только усугубила ситуацию и что депрессия закончилась бы раньше, если бы Новый курс не был принят. Другие экономисты заявляли, что конец депрессии положила Вторая мировая война, а вовсе не экономическая политика. Прискорбная реальность ситуации заключается в том, что все теории одинаково согласуются с данными и никто не может обоснованно выделить какую-то одну из них. Такие же рассуждения справедливы и в отношении недавней Великой рецессии 2008 года; одни считают, что политика президента Обамы помогла, в то время как другие говорят, что она навредила. В любом случае экономика должна была когда-то восстановиться, поскольку рецессия не длится вечно, но вопрос в том, произошло ли восстановление благодаря или вопреки политике президента Обамы.

Сказанное выше не означает, что вы не «испытали» действие ромашкового чая. Вы в самом деле почувствовали, что стали лучше спать. Но как проверить, действительно ли ромашковый чай помогает уснуть? Научный подход состоял бы в том, чтобы найти 1000 человек, страдающих бессонницей одинаковой степени тяжести, и распределить их случайным образом на две группы по 500 человек. Одна группа будет пить ромашковый чай, а другая — искусственный чай (В некоторых случаях слепой эксперимент невозможен, поскольку некоторые люди уже знают вкус ромашкового чая и смогут угадать, к какой группе они принадлежат.). Оптимально, если их засыпание будет определяться по некоторым объективным критериям (таким как сканирование мозговых волн), но во многих случаях участники эксперимента сообщают субъективную информацию о том, насколько хорошо, по их мнению, они спали. Чтобы уменьшить предвзятость, ни одна группа не должна знать, какой чай они пьют. Более того, люди, проводящие эксперимент, также не будут знать, какой чай пьет каждая группа, чтобы не оказывать неосознанное влияние на испытуемых или не собирать предвзятые данные. Затем останется сравнить качество сна в двух группах. Никому не по силам провести такой эксперимент самостоятельно; но это стандартная практика в науке[197].

А как насчет Великой депрессии или Великой рецессии? Поскольку никто не может вернуться в прошлое и ни Великая депрессия, ни Великая рецессия никогда не повторится (в том же обществе, в тех же обстоятельствах и в особенностях 1929 или 2008 года), мы никогда не узнаем наверняка, что их вызвало и какова была польза от мер, предпринятых впоследствии[198]. Однако это не означает, что нельзя оценивать вопрос, используя более научный подход. В контексте последовательного гипотетико-дедуктивного вывода можно делать прогнозы и проверять их, собирая и анализируя исторические данные. Например, гипотеза о том, что политика жесткой экономии сработала во время Великой рецессии, предсказывает (при прочих равных), что страны, принявшие меры жесткой экономии, выйдут из рецессии быстрее, чем те, которые этого не сделали. Такой подход намного больше подвержен влиянию других переменных, потому что различия между странами намного глубже и масштабнее, чем различия между людьми, и потому, что рандомизация невозможна. Утверждение, что «все остальные условия равны», здесь является очень натянутым допущением. Другими словами, даже если мы сможем заметить разницу между странами, которые ввели жесткую экономию, и странами, которые ее не применяли, первые могли иметь больший внутренний долг, разные формы правления, разные торговые балансы и т. д. Любой из этих факторов может сам по себе привести к разным результатам. Однако, поскольку они совпали по времени с мерами жесткой экономии, могло возникнуть впечатление, что политика жесткой экономии возымела действие. Тем не менее проверка исторических предсказаний теории в контексте согласованности ГДМ — это более строгий способ оценки идеи, чем поиск ассоциаций в ограниченном описательном опыте.

Устранение неоднозначности путем оценки ошибки

Как научный подход оценивает риск ошибки наблюдения? Сколько доказательств того или иного явления нам нужно, чтобы быть уверенными в том, что наблюдаемое нами явление является реальным, а не случайным? Другими словами, каким образом мы отслеживаем подлинные ассоциации, избегая ложных?

Насколько нам известно, полностью избежать ошибки невозможно. Здесь важен баланс: можно зафиксировать практически все реальные явления, которые можно обнаружить, но также уловить ошибки (например, заметить ассоциации, которых на самом деле нет), или можно уменьшить количество ошибок, но пропустить некоторые реальные явления (другими словами, мы хотим, чтобы наш разум был открыт для опыта, но не настолько открыт, чтобы мозг выпал из головы)[199]. Хотя способа достижения идеального баланса не существует, современная теория статистики добилась большого прогресса в определении вероятности ошибки, что дает нам возможность перестроить методику наблюдений под свои приоритеты. Например, в какую цену нам обойдется пропуск существующего явления по сравнению с обнаружением несуществующего, и как мы выбираем критерии наших ошибок в соответствии с нашими ситуативными потребностями? Важность этих оценок невозможно преувеличить, поскольку, хотя мы всегда остаемся в некоторой степени неуверенными, мы можем знать, насколько мы не уверены и насколько вероятно, что мы делаем ошибку. Другими словами, мы можем количественно оценить вероятность возникновения различных типов ошибок, что дает нам гораздо больше возможностей изменять наши действия на основе аргументированных рассуждений, вместо того чтобы прибегать к предположениям, основанным на ограниченных данных.

Вернемся к уже знакомому сценарию подбрасывания монеты. Допустим, вы хотите купить монету для фокусов, которая сделана так, чтобы при каждом броске выпадал орел. Надеюсь, вы фокусник или любитель розыгрышей, а не мошенник, но по какой-то причине вы хотите купить именно такую монету. Продавец в магазине товаров для фокусников показывает вам монету и просит заплатить за нее. Разумеется, перед покупкой монеты вы хотите убедиться, настроена ли монета так, чтобы выпадал орел, как обещано, поэтому вы спрашиваете продавца, можете ли вы сделать несколько пробных подбрасываний монеты, прежде чем платить за нее. После того как вы несколько раз подбросили монету и выпал орел, в какой степени вы можете быть уверены в том, что это не обычная монета, которая случайно упала орлом вверх несколько раз подряд?

Предположим, что вы подбрасываете монету одинаково, правильно интерпретируете результат и что монета не меняет своих свойств с течением времени. При бесконечном числе подбрасываний честная монета будет в 50 % случаев выпадать орлом и в 50 % случаев — решкой. Если бы монета на самом деле была честной и невзвешенной, то общая вероятность того, что при двух подбрасываниях выпадет орел, равна ½ × ½ = ¼ = 0,25 = шанс 25 %. Поскольку подбрасывание монеты не меняет ее свойства, каждое подбрасывание является полностью независимым событием. Распространенным предубеждением является «заблуждение игрока», которое в данном случае будет заключаться в вере в то, что монета с большей вероятностью выпадет решкой, если у нас только что выпал орел. Однако это не так, поскольку каждый бросок является независимым событием; результат любого будущего броска не связан с предыдущими результатами[200]. Вероятность того, что монета выпадет орлом три раза подряд, равна ½ × ½ × ½ = 1/8 = 0,125 = шанс 12,5 %. Точно так же вероятность того, что монета выпадет орлом четыре раза подряд, равна ½ × ½ × ½ × ½ = 1/16 = 0,0625 = шанс 6,25 %. На следующем шаге вероятность того, что честная монета выпадет орлом пятый раз подряд: ½ × ½ × ½ × ½ × ½ = 1/32 = 0,03125 = шанс 3,125 %.

В табл. 9.1 показано, как часто настоящая честная монета дает выпадение только орла для данного количества подбрасываний и как часто можно сделать ошибку, заключив, что она нечестная. Следует отметить одну очень важную вещь: вероятность ошибки уменьшается с каждым дополнительным подбрасыванием, хотя скорость уменьшения вначале довольно высока, а затем быстро снижается. При переходе от 1 к 2 подбрасываниям частота ошибок снижается с 50 % до 25 % (уменьшение на 25 %), но при переходе от 9 к 10 подбрасываниям мы уменьшаем ошибку весьма незначительно (всего на 0,1 %)[201]. Итак, если после заданного числа подбрасываний выпали только орлы и вы сделаете вывод, что монета действительно нечестная, то с какой вероятностью вы ошибетесь?

Таблица 9.1. Количественная оценка неопределенности посредством определения вероятности

В то время как каждый из нас может выбрать такую вероятность ошибки, с которой лично ему комфортно, в мире профессиональной науки ответ в настоящее время ясен и однозначен. В контексте примера с честной монетой вероятность ошибки составляет 5 %[202]. Чтобы понять, откуда взялось 5%-ное отсечение, необходимо рассмотреть происхождение этого определения. Р. А. Фишер был известным статистиком, который разработал большую часть современных взглядов на статистический анализ исследований. Фишер и выдвинул идею о том, что ошибка 5 % в наших результатах достаточно хороша для того, чтобы можно было принять, что наблюдаемая связь реальна (то есть что разница не наблюдалась только случайно, когда реальной разницы не было).

Рассмотрим пример, в котором сравнивались две группы (например, пациенты, получающие новое тестируемое лекарство, и пациенты, получающие старый препарат), чтобы увидеть, дает ли новое лекарство результат, отличный от старого лекарства. В этом примере у группы пациентов, получавших новое лекарство, наблюдалось лучшее лечебное воздействие, чем у пациентов, получавших старое лекарство. Основная проблема заключается в том, что наблюдаемая разница возникла случайно и что в действительности не было никакой разницы между лекарствами (или новое лекарство дало еще худший результат). Фишер и его современники придумали методики, которые приводят к вычислению того, что называется «P-значением». Значение P = 0,05 указывает на то, что наблюдаемая разница будет возникать только в 5 % случаев случайно, если на самом деле такой разницы не было (в терминологии статистики это ошибка типа I, или неправильное отклонение нулевой гипотезы). И наоборот, отмеченная разница будет отражать реальную разницу в 95 % случаев.

Эта концепция может сбивать людей с толку. Что значит «разница была обнаружена случайно, хотя на самом деле разницы не было»? Как может не быть разницы, если разница наблюдалась? Объяснение состоит в том, что значения P используются для выборок, отражающих большую совокупность данных. Если провести испытание лекарства на 1000 пациентов (500 пациентов, получающих лекарство, против 500 пациентов, получающих плацебо), то обе эти группы представляют собой выборки пациентов, которые страдают этим заболеванием. Вопрос в том, насколько вероятно улучшение состояния у тех пациентов, которые получают лекарство, по сравнению с теми, кто его не получает, если на самом деле лекарство не принесло пользы, но случайно получилось так, что пациенты, у которых течение болезни облегчилось само по себе, попали в группу, получившую экспериментальный препарат. В таком случае вы заметили разницу в выборке, но нет никакой разницы в генеральной совокупности, из которой вы отбираете выборку, вы просто случайно получили нерепрезентативную выборку[203].

Существует ряд факторов, которые могут влиять на расчеты значения P, включая степень наблюдаемой разницы, распределение данных, количество пациентов в каждой группе и другие более тонкие характеристики данных. Соответственно, существует множество различных методов расчета значения P с различными допущениями по умолчанию. Чтобы правильно найти количественную оценку неопределенности, нужно использовать метод, который подходит для вашего набора данных. Итак, по словам Фишера, если орел выпадает при каждом подбрасывании, после пятого подбрасывания вы должны купить монету. Это первое подбрасывание, при котором орел выпадает случайно менее чем в 5 % случаев (в данном случае в 3,1 %).

Так почему же Фишер выбрал значение P = 0,05? Было ли какое-то объективное основание для выбора этого числа? Была ли озабоченность осуществимостью того, сколько событий вы можете наблюдать или насколько большая разница будет значимой? Ответ — нет. Фишер предложил это значение, потому что считал его разумным, и другие статистики и ученые согласились. Со временем критерий P = 0,05 стал стандартом значимости в науке, глубоко укоренился и догматически закрепился в ткани научных исследований. В той мере, в какой это правило соблюдается, оно придает научным наблюдениям объективный характер, поскольку ученым, проводящим исследование, не нужно задумываться, что делает наблюдение «значимым». Ведь значение P = 0,05 было заранее определено как приемлемая мера степени ошибки.

Несмотря на объективный характер заранее определенного и строгого критерия для вывода, который принимается как статистически значимый (реальный) по сравнению с тем, который является незначительным (не принимается), значение P = 0,05, тем не менее, было получено в результате существенно субъективного процесса: Р. А. Фишер предложил его, а остальные согласились. Каковы практические последствия использования значения P = 0,05 в качестве критерия значимости? Короче говоря, это означает, что не более, чем в 5 % случаев мы будем наблюдать явление, когда на самом деле никакого явления нет, или, другими словами, до 1 из каждых 20 наблюдаемых различий между группами не будет «реальным» различием. Я говорю про ошибочное обнаружение причинной связи, которая в действительности не существует (как сказано ранее, ошибка типа I). Однако может возникнуть и обратная ошибка, когда реальная связь существует, но не обнаруживается в собранных данных (часто называемая ошибкой типа II). Существует ряд методов для вычисления вероятности совершения ошибки типа I или типа II с любым заданным набором данных; однако значение P = 0,05 остается «золотым стандартом» для ошибок типа I[204].

Одно из отличительных преимуществ наличия Р-значения 0,05 в качестве «привратника» для важного наблюдения состоит в том, что оно обеспечивает уровень очевидной объективности для научного наблюдения. Эта объективность возникает независимо от субъективного происхождения значения Р, равного 0,05, поскольку это общепринятый жесткий критерий, которому научное сообщество строго следует. Однако у этого есть и обратная сторона — тенденция к бинарному, черно-белому мышлению. Рассмотрим ситуацию, когда кто-то тестирует новое лекарство и группа пациентов, получающих это лекарство, чувствует себя лучше, чем группа, получающая плацебо (или одобренное в настоящее время лекарство). В этом конкретном примере значение Р для разницы составляет 0,06, что обычно описывается как «статистически незначимое». Для многих ученых и статистиков значение Р, равное 0,06, фактически указывает на отсутствие каких-либо различий между группами. Другими словами, никакой разницы не наблюдалось, и группы можно считать идентичными. Этот тип бинарного мышления значительно упрощает формулировку результатов исследований как «научных фактов» из категории «да» или «нет» и позволяет создавать сети убеждений, которые выглядят прочно стоящими на детерминированном фундаменте, без намека на сомнительную вероятность.

Важность принятого «жесткого ограничения» легитимности (значение Р = 0,05) действительно невозможно переоценить. Это исключает извечное человеческое стремление изменить цель задним числом и признать открытие как значимое (прискорбная и стойкая человеческая склонность)[205]. Однако в то же время кажется близоруким и невежественным игнорировать все выводы и не принимать во внимание их в своем мышлении лишь потому, что они верны только в 94 % случаев. Другими словами, рассматривать наблюдаемую разницу со значением Р, равным 0,06, как если бы она была такой же, как если бы в данных не было никакой разницы[206].

На практике при приближении к граничному значению Р = 0,05 возникают вполне реальные опасности. Что касается ошибок типа I, это означает, что до 1 из каждых 20 лекарств, которые мы даем пациентам, неэффективно. Другими словами, приблизительно 1 из каждых 20 лекарств, которые мы проверяем на эффективность, будет признано полезным, хотя на самом деле оно бесполезно. Таким образом, теоретически 5 % (1/20) лекарств, которые вы можете купить, могут вообще не принести пользы. Некоторые люди обвиняют крупные фармацевтические компании в циничном использовании этой проблемы, в том, что, обладая огромными ресурсами и влиянием, они тестируют 20 случайных лекарств для лечения определенной болезни, зная, что как минимум одно из них будет одобрено для клинического использования в силу случайных колебаний факторов, даже если оно бесполезно. Затем компания будет продавать это лекарство на потенциально крупном и прибыльном рынке и продолжать делать это до тех пор, пока не будет проведено новое исследование, которое ставит под сомнение первоначальный результат, — если такое исследование вообще когда-либо проведут. Это пример использования математического преимущества ошибок типа I.

С менее циничной точки зрения, если кто-то 20 раз проведет эксперимент, в котором нет реальной разницы между группами, то с вероятностью P < 0,05 в одной итерации эксперимента он обнаружит несуществующий эффект. Если отдельный ученый (или лаборатория) затем опубликует эту одну итерацию эксперимента и проигнорирует другие 19, это будет, по сути, недопустимым научным мошенничеством. Однако если 20 лабораторий проводят одно и то же общее исследование (без ведома друг друга), одна лаборатория, в силу стечения обстоятельств обнаружившая значительную разницу, наверняка опубликует свои результаты, а другие лаборатории — нет, поскольку им нечем похвастаться. Поскольку читатели научной литературы будут иметь доступ только к описанию эксперимента, в котором «значительный» эффект был обнаружен, это создаст видимость существенного прогресса в генерации знаний, хотя на самом деле это будет просто случайность[207]. Это может произойти из-за социального явления, которое называется «предвзятостью публикации» или «предвзятостью отчетности». Практикующим ученым хорошо известно, что журналы склонны отдавать предпочтение положительным результатам, а не отрицательным. Поэтому ученые, как правило, не сообщают о неудачных экспериментах, и даже если они это делают, журналы, как правило, не публикуют такие материалы. Таким образом, хотя значение P = 0,05 очень полезно и защищает от серьезных проблем, присущих нормальному человеческому наблюдению, безусловно, оно также может вызвать проблемы.

Предвзятость публикаций и отчетности также может привести к тому, что я называю «уменьшением систематической ошибки повторения». Если первоначальный эксперимент показал разницу между группами со значением P менее 0,05, обычно его повторяют еще несколько раз, чтобы увидеть, была ли разница лишь случайностью с вероятностью 1/20 или она постоянна и воспроизводима с течением времени. Это просто хорошая научная практика. Однако если в первоначальном эксперименте не удается обнаружить существенной разницы, то, как правило, ученые стараются не тратить ресурсы на повторение эксперимента, чтобы исключить, что реальная разница была упущена случайно. Такое поведение мотивировано (отчасти) затруднениями с публикацией отрицательных результатов, но также, вероятно, общей психологической предвзятостью человека — его склонностью придавать особое значение только очевидным положительным результатам. В любом случае, некоторые важные причинные связи в результате теряются из виду, потому что, когда они случайно упущены, второй раз их не ищут.

Существуют различные реальные ситуации, в которых строгое использование учеными P-значений нанесло реальный ущерб. Одним из примеров может служить разработка лечебных протоколов диализа почек. Многие ретроспективные данные свидетельствуют о том, что увеличение продолжительности диализа привело к увеличению продолжительности жизни пациентов с больными почками. Рандомизированное клиническое испытание для сравнения более длительных и более коротких процедур диализа показало разницу, как и предполагалось, но со значением P = 0,06. Как я говорил ранее, с формальной точки зрения такой результат не считается достоверно обнаруженным, поскольку с вероятностью 1/16 мог возникнуть случайно; поэтому экспериментаторы сделали вывод об «отсутствии разницы». Они действительно заметили разницу в своих данных, то есть одно значение отличалось от другого, но данные не соответствовали пороговому значению 0,05.

Исходя из этого «отсутствия разницы» между более длительными и более короткими схемами диализа, рекомендации по лечению пациентов изменили в сторону сокращения длительности диализа. В целом принятое решение можно сформулировать следующим образом. Данные показывают, что более длительное лечение диализом увеличивает пользу для пациентов; однако вероятность того, что это ошибочный вывод, составляет 6 %, и поскольку мы уверены в наличии пользы только на 94 %, этого недостаточно, чтобы оправдать более длительное лечение. После внесения этого изменения в лечебный регламент смертность пациентов повысилась. Оглядываясь назад, было признано, что это решение оказалось неверным и, вероятно, стоило здоровья и жизни большому количеству людей. Что стоило этим людям жизни, так это слепое и бездумное следование критерию P = 0,05, без учета более тонкого контекста и соотношения риск/польза от применения такого стандарта[208].

Для сохранения объективности научных исследований нужно иметь некоторое пороговое значение ошибки, чтобы уверенно сделать вывод, что наблюдаемая связь является «реальной», а не случайной, но имеет значение уровень, на котором мы проводим черту. Конечно, все мы хотели бы иметь самый низкий уровень ошибок в наших наблюдениях, так почему бы не установить значение Р = 0,01 или даже 0,0001? К сожалению, проведение экспериментов требует ресурсов, а иногда и огромных ресурсов. Как видно из табл. 9.1, при определенном значении масштаба (и, следовательно, стоимости) исследование достигает точки уменьшения отдачи от увеличения статистической мощности. Проведение клинических испытаний лекарств может стоить миллионы долларов, не говоря уже о том, что они оказывают очень заметное (и не всегда благотворное) влияние на жизнь участников. Таким образом, необходимость установить приемлемый для всех уровень допустимой ошибки является обоснованной, хотя и достойной сожаления реальностью. При этом есть некоторые ситуации, когда корректировка приемлемых статистических уровней погрешности действительно необходима.

Например, если кто-то разрабатывает скрининговый тест на инфекцию ВИЧ, то статистический порог положительного срабатывания следует установить максимально низким; другими словами, тест должен выявлять 100 % случаев заболевания. За это неизбежно придется заплатить некоторым количеством ложных срабатываний. Однако цена пропуска реальных случаев ВИЧ — скорая смерть для инфицированных пациентов и опасность заражения для окружающих. Стоимость ложных срабатываний тоже не равна нулю, так как они могут вызвать ужасные моральные страдания у тех, кто получит ложноположительные результаты теста, вплоть до потребности в психологической помощи; за положительным результатом должен следовать специальный подтверждающий тест, назначение которого — минимизировать ложноположительные результаты. Почему бы в первую очередь не использовать подтверждающий тест для скрининга? Потому что это дало бы много ложных отрицательных результатов и пропустило бы некоторые случаи (см. раздел об игнорировании статистической базы в главе 7).

Практика контролируемых испытаний, повторений и больших размеров выборки частично снижает неопределенность, но никогда не устраняет ее. Статистика может дать количественную оценку остающейся неопределенности. Наука не только понимает и признает, что она будет делать ошибки, но и благодаря статистической теории, о которой шла речь ранее, она может оценить, как часто она будет делать ошибки, и долю ошибок, которые допустимо иметь в отношении конкретных наблюдений. Таким образом, дело не в том, что наука «делает все правильно» на практике; наоборот, наука лучше всех понимает, как часто она будет ошибаться, что дает ей более разумную уверенность и/или скептицизм по поводу своих выводов[209]. Это еще одна причина, по которой вы никогда не найдете для себя в науке той уверенности, которую предлагают другие системы убеждений, поскольку одна из задач науки заключается в том, чтобы уделять особое внимание неопределенности — смело смотреть ей в глаза и определять ее количественно. Наука может быть вполне уверена в своей неопределенности, и именно на этом она ограничивает (или, по крайней мере, должна ограничивать) уверенность, которую вкладывает в свои утверждения.

Этот подход не встречается во многих других системах мышления, которые сосредоточены на отдельных свидетельствах, без оценки вероятности того, что такие свидетельства отражают реальную картину мира или являются просто случайным явлением. По причинам, объясненным в предыдущих главах, людям может казаться, что многие вещи просто не могли произойти случайно, что они должны быть наполнены смыслом, но это лишь присущее людям искажение восприятия — статистические методы и анализ помогают нам оценить, в какой степени достоверны наши наблюдения и их интерпретация.

Различие между научной практикой и другими видами наблюдательной деятельности

Простые американцы как группа, по-видимому, в значительной степени доверяют науке как источнику новых технологий, знаний, лекарств и т. д. Действительно, американцы не только пользуются продуктами науки, но и направляют огромные суммы налоговых сборов на финансирование научных исследований. Американцы также твердо верят в паранормальные явления. Согласно опросу Гэллапа 2005 года, трое из каждых четырех американцев верят в паранормальные явления, при этом 41 % верят в экстрасенсорное восприятие, 37 % полагают, что в домах могут быть привидения, 32 % верят в призраков, 26 % — в ясновидение, 25 % — в астрологию, 21 % — в мысленное общение с мертвыми и 21 % верят в ведьм[210].

В поиске границы между научной и ненаучной мыслями полезно сосредоточить внимание на той области, где сталкиваются научная практика и другие системы убеждений. Как я говорил ранее, не существует причин, по которым один подход должен быть заведомо правильным, а другой — нет, но есть фундаментальные различия, которые действительно выглядят принципиальными и непреодолимыми. Одно из таких глубоких различий, о котором говорится в этой главе, заключается в том, как разные системы убеждений решают проблему ошибочного принятия случайных событий за важные данные наблюдений. Стоимость этого вопроса довольно высока. Американцы тратят огромные деньги на гадалок, экстрасенсов, толкователей карт Таро и другие, более экзотические способы предсказания будущего. Хотя для некоторых это может служить разновидностью развлечения, большинство людей, пользующихся подобными услугами, скорее всего, действительно надеются получить информацию о будущем, в соответствии с которой они могут действовать. Другими словами, они хотят достичь большей способности предсказывать и контролировать, что также является основной целью и назначением науки. Так что мотивации в чем-то схожи, если не идентичны.

Хотели бы вы знать, помогает ли вам лекарство, прописанное врачом, или, наоборот, причинит вам вред? Скорее всего, большинство людей ответят утвердительно на этот вопрос, и именно поэтому существуют медицинские исследования и научные испытания, а Федеральная комиссия по обороту лекарственных средств не позволяет фармацевтическим компаниям выводить лекарства на рынок без проведения контролируемых исследований. Опять же, по мере изучения склонности людей делать ошибки в наблюдениях научная практика изменяет свои правила, пытаясь сгладить последствия таких ошибок. Негативные последствия пренебрежения статистической базой, слепота к отрицательным результатам и систематические ошибки наблюдений смягчаются путем проведения рандомизированных контролируемых испытаний, в которых ни участники, ни исследователи не знают, какая группа что получает. Кроме того, объектом пристального внимания является сам процесс рандомизации. Ученые исследуют различия между группами (кроме экспериментального фактора), чтобы уменьшить или, по крайней мере, понять вероятность совпадения непредвиденных факторов, ведущих к ошибочному результату. Другими словами, позволяет ли рандомизация сформировать группы, где единственное различие, о котором мы знаем, — это изучаемая переменная? Статистика позволяет вычислить четкое значение вероятности ошибки и уровень уверенности в своих выводах, давая точные вероятностные оценки того, что любые воспринимаемые различия вызваны исключительно случайностью или что истинное различие было упущено. Более того, итеративный характер науки таков, что текущие результаты продолжают подвергаться сомнению, так что даже если ошибки сделаны, они, скорее всего, рано или поздно будут исправлены.

Сторонники паранормальных явлений, как правило, не практикуют методы для нейтрализации известных источников ошибок восприятия. Напротив, ясновидящие и предсказатели судьбы ведут себя прямо противоположным образом. Они концентрируются на индивидуальном опыте, делают ничем не обоснованные предсказания, подчеркивают «попадания» и сглаживают или игнорируют «промахи». Ясновидящие и гадалки часто бывают гостями ток-шоу, где они демонстрируют свою сверхъестественную способность читать мысли и предсказывать будущие события. Ряд популярных телешоу и фильмов предоставляют аудитории расплывчатые, странные и трудные для восприятия «чудеса», которые в принципе могут быть ненормальными или паранормальными, но к ним никогда не применяют никакие строгие тесты, по крайней мере не того типа, которые используют для нейтрализации известных источников систематической ошибки. Часто встречается показной псевдонаучный подход. Нам демонстрируют любопытные инструменты для измерения эффектов и проводят некие испытания, похожие на эксперимент; однако никогда нет полного понимания, что именно (если вообще что-то) измеряют эти приборы, и подобные испытания никогда не выполняются таким образом, чтобы уменьшить ошибку или хотя бы дать результаты, которые можно внятно интерпретировать. Конечно, это вписывается в структуру телешоу, которые приносят тем больше денег, чем дольше они могут продолжать представлять такие диковинки. Если на первом же шоу показать, что на самом деле там ничего нет, в остальных шоу будет нечего показывать, и доход иссякнет. По словам Аптона Синклера, «трудно заставить человека что-то понять, когда его зарплата зависит от того, что он этого не понимает»[211].

С 1964 по 2015 год Образовательный фонд Джеймса Рэнди предлагал денежный приз всем, кто сможет проявить паранормальные способности в контролируемых научных условиях. Джеймс Рэнди был театральным фокусником, то есть профессионально дурачил людей для развлечения. Однако он был разочарован тем, что другие использовали аналогичные методы для симуляции паранормальных способностей, и посвятил большую часть своей жизни разоблачению паранормальных способностей. Слово «разоблачение» в данном контексте не имеет уничижительного значения; скорее, Джеймс Рэнди просто применил научные методы к утверждениям о паранормальных явлениях. В рамках своей деятельности он учредил премию Randi Prize, которая начиналась с 1000 долларов, но в итоге выросла до 1 миллиона долларов; несмотря на огромную сумму, на эту премию никогда не претендовал ни один кандидат[212]. Удивительно, но при существующем количестве экстрасенсов и профессиональных гадалок, заявляющих о паранормальных способностях, за эти годы не нашлось реальных претендентов, хотя можно предположить, что этим людям не помешал бы дополнительный доход в размере 1 миллиона долларов.

Как правило, кандидат на приз от Фонда Рэнди подвергался «предварительному тесту», в ходе которого его просили сделать ряд предсказаний (в контексте любых паранормальных способностей, которыми он якобы обладает), а затем частоту их правильных предсказаний сравнивали со случайным результатом. Насколько мне известно, никто не только никогда не выигрывал приз от Рэнди, но и не прошел предварительный тест[213]. Типичный пример был описан в статье в Guardian Magazine, в которой известный медиум, выступавший в ряде популярных телешоу, прошел предварительную проверку. В этом случае кандидат-экстрасенс должен был продемонстрировать «чтение человека» (описание личности и биографии) для каждого из 10 добровольцев, с которыми он никогда раньше не встречался. Каждый доброволец был одет в странную одежду и сидел спиной к экстрасенсу, чтобы внешний вид добровольца не влиял на описание личности. Каждому добровольцу было разрешено просмотреть все выполненные экстрасенсом описания и выбрать наиболее подходящее к личности добровольца. Если бы ясновидящий обладал какими-либо реальными способностями, можно было бы ожидать, что его описания совпадут с личностями добровольцев чаще, чем сделанные случайно. Также можно было предположить, что хотя бы для одного добровольца по чистой случайности найдется подходящее описание. Но в данном случае с личностями добровольцев не совпало ни одно описание — полный провал экстрасенса.

Компонент научной практики, который использовался в тестах Рэнди, состоял в том, чтобы полностью лишить экстрасенса подсказок и данных — любой информации о субъекте, которую можно было наблюдать с помощью обычных органов чувств. Другими словами, если вы утверждаете, что существует способность ясновидения, тогда просто изолируйте канал ясновидения, исключив другие источники информации; таким способом, как я говорил ранее, наука пытается нейтрализовать искажающие факторы, которые могут создавать видимость причинной связи, когда ее нет. Многие случаи «ясновидения», разоблаченные Джеймсом Рэнди за долгие годы, были откровенным и преднамеренным обманом; однако можно предположить, что другие психические аномалии восприятия (возможно, даже большинство из них) на самом деле являются примерами естественных ошибок человеческого восприятия. Другими словами, экстрасенсы могут искренне полагать, что у них действительно есть экстрасенсорные способности; однако они не подозревают о наличии у подсознания сигналов, которые дают им возможность делать, казалось бы, удивительные прогнозы, которые они затем сами же и «подтверждают», используя естественные человеческие предубеждения.

Например, известно, что многие экстрасенсы обладают навыком так называемого «холодного чтения» (набор навыков и приемов, которые применяют экстрасенсы, чтобы создать видимость, что они знают о человеке больше, чем есть на самом деле). Экстрасенс может делать предположения, исходя из возраста, пола, внешности и манер испытуемого. Неправильные догадки игнорируются, но правильные догадки подтверждаются субъектом, а затем развиваются экстрасенсом, что приводит к получению все большего и большего количества информации. Однако без таких подсказок экстрасенсорные способности исчезают. Джеймс Рэнди продемонстрировал эту проблему с ошеломляющими подробностями в интервью, которое он однажды провел с гадалкой и ее клиентом, причем оба считали, что гадалка может читать мысли клиента, поскольку способна получать информацию, которую она не могла бы иначе узнать. Клиент гадалки отметил, что она правильно угадывала имена многих людей в его жизни. Он вел магнитофонную запись сеанса, которую предоставил Джеймсу Рэнди для анализа. После анализа выяснилось, что гадалка на самом деле называла большое количество имен, целых 37, в том числе: Аллан, Альфред, Алиса, Энн, Билл, Чарли, Колин, Конни, Дэвид, Деррик, Эйлин, Эллен, Флори, Фрэнк, Фред, Джордж, Джим, Джо, Джон, Карен, Кэтрин, Кевин, Лилиан, Лиза, Лиз, Линн, Марк, Мэри, Мэй, Майкл, Роб, Рон, Ширли, Сидни, Стэнли, Сид и Стив. Из них всего девять были определены как «попадания», поскольку имели особое значение для клиента. Однако этим именам соответствовали сын, квартирант, брат, племянник, приемный племянник, дедушка, сослуживец, двоюродный брат и соседская собака.

Экстрасенс отверг эту критику, ответив, что можно анализировать все, что угодно, но клиент ясно чувствовал, что для него эти имена имеют смысл. Прочитав предыдущие главы, посвященные анализу огромных объемов данных, вы наверняка уже догадались, что если я дал вам список из 37 популярных имен и считаю за «попадание», если имя соответствует кому-либо, кого вы знали в своей жизни (родственники, друзья, знакомые и домашние животные), то будет много «попаданий» исключительно по случайности. Сколько из этих имен связано с кем-то значимым в вашей жизни[214]? То, что эти случайные совпадения были значимыми для клиента, больше говорит о его восприятии, чем о каком-либо ясновидении. Я думаю, мы должны признать, что и клиент, и экстрасенс твердо верили, что имело место ясновидение, но эта вера была вызвана предвзятостью — склонностью замечать вещи, которые совпадают с ожиданием, и игнорировать все остальное.

Что несомненно правда, так это то, что и экстрасенс, и клиент действительно испытали ясновидение. Другими словами, они воспринимали то, что считали убедительным доказательством ясновидения, и «чувствовали», что это имеет значение. То, что они чувствовали, не является предметом спора, но спорным является вопрос — отражают их чувства искаженное восприятие или реальное явление. Судя по всему, в данном случае это была добросовестная, непреднамеренная предвзятость, вызванная ошибками человеческого восприятия, и все люди, включая врачей и профессиональных ученых, подвержены таким предубеждениям. Именно поэтому наука разработала методологический подход к нейтрализации известных источников человеческих предубеждений и ошибок — метод, который использовал Джеймс Рэнди.

Вернемся к случаю с экстрасенсом из статьи в The Guardian, который был лишен возможности говорить с добровольцами и сразу утратил экстрасенсорные способности. Важно отметить, что экспериментаторы приложили много усилий для устранения ряда потенциальных систематических ошибок в методике эксперимента, наборе субъектов и условиях исследования Рэнди. Что еще более важно, кандидат в экстрасенсы участвовал в обсуждении условий и согласился, что условия были справедливыми и подходящими. Как это не раз бывало, через некоторое время после испытания кандидат в экстрасенсы написал в Фонд Рэнди, объясняя, что план эксперимента повлиял на субъектов, сделав их «не свободными для связи с Духом» и, таким образом, нарушив нормальные способности экстрасенса. Так что же произошло в этом случае?

Этот вид проверки утверждений полностью подпадает под простую проверку подлинности самого наблюдения. Истинность утверждения о наличии явления не зависит от понимания механизма, наличия теории или знания чего-либо о причине. Утверждения о явлении — это просто сообщения о том, что наблюдение является правильным, что вещь или эффект действительно существует. Как внутри науки, так и вовне ее постоянно делаются странные или неправдоподобные утверждения. Принципиальная разница заключается в том, как потом поступают с такими утверждениями. В случае с экстрасенсом и вызовом Фонда Рэнди отдельное утверждение (подтвержденное множеством наблюдательных свидетельств) было подвергнуто строгому научному исследованию и провалилось. Затем кандидат выполнил классическую подгонку критерия, заявляя, что определенные элементы теста предотвращают возникновение феномена. Люди, утверждающие, что обладают экстрасенсорными способностями, часто говорят, что «скептическое тестирование» или даже процесс наблюдения будет подавлять их способности, создавая «негативную энергию». Кажется, что их способности работают, только когда их не проверяют.

Часто, как это было в данном случае, элементы испытания, против которых выдвигается возражение, необходимы для того, чтобы испытание оставалось научно обоснованным. Что касается рабочей модели науки, о которой мы до сих пор говорили в этой книге, было сделано утверждение, доказательства не подтвердили его, а затем была выдвинута вспомогательная гипотеза, чтобы спасти это утверждение; в частности, что применение научного метода само по себе влияет на это явление. Подобное возражение по существу делает утверждение непригодным для проверки стандартными научными методами. Это никоим образом не делает утверждение недействительным; с научной точки зрения нет причин, по которым «отрицательная энергия» испытания не могла бы помешать эффекту, пока мы не доказали обратное. Однако теперь мы имеем дело с утверждением, которое невозможно проверить с помощью научных методов и подходов. Такие утверждения просто не являются «предметом науки» и не могут быть ей оценены. Это вписывается в наше текущее определение того, что такое наука и чем она отличается от других подходов к объяснению мира. Научный подход старается максимально использовать способы смягчения или устранения последствий известных ошибок восприятия. Чем больше мы знаем об ошибке, тем больше способов у нас есть для ее устранения. Когда утверждения о паранормальных явлениях оказываются непроверяемыми с помощью научных методов, они не могут быть предметом внимания науки, и это одно из оснований для проведения границы между наукой и ненаукой.

Самообман и искажение восприятия в большой науке

Вряд ли читатели сильно удивлены выводом, что утверждения о паранормальных явлениях при детальном рассмотрении оказываются следствием ошибок восприятия, создающих иллюзию ясновидения. Однако менее очевидно, что аналогичная ситуация периодически возникает в «точных науках» — даже в физике, которую часто называют «самой точной» из наук.

Конец 1800-х годов был временем новых взрывных открытий в физике — ультрафиолетовое излучение, рентгеновские лучи, радиоактивность и электроны. В 1903 году известный и прекрасно образованный физик по имени Проспер-Рене Блондло дополнил эту цепочку открытий, объявив о новой форме излучения, которую он назвал «N-лучи». Эти лучи обнаруживали при помощи регистрации изменения яркости искр с помощью специального прибора. Характерные вспышки можно было зафиксировать на фотопластинках. Наблюдения Блондло были быстро воспроизведены другими учеными, в результате чего было опубликовано около 300 отчетов более чем от сотни ученых, которые обнаружили N-лучи, исходящие от почти всех веществ и даже живых существ. Однако главный ключ к разгадке природы N-лучей заключался в наблюдении, что они не испускаются некоторыми металлами или свежераспиленной древесиной. Открытие N-лучей было настолько важным, что другие физики, наблюдавшие аналогичное явление, заявили о своем открытии, и пришлось собрать специальную комиссию, чтобы определить приоритет открытия.

Со временем возникла проблема при изучении N-лучей, потому что некоторым физикам было очень трудно их наблюдать. Конечно, известно, что это часто происходит в науке, поскольку особенности экспериментальных условий или конструкции приборов могут значительно различаться. Чтобы регистрировать некоторые природные явления, нужны очень точные и чувствительные приборы, и, если они настроены неправильно, вы можете упустить важную деталь в своих наблюдениях. Различия в том, как ученые настраивают и применяют свое оборудование, могут привести к большим расхождениям в наблюдении одного и того же явления, даже если объект наблюдения действительно существует. Это понимание может быть важным источником новых знаний, поскольку понимание деталей, необходимых для наблюдения чего-либо, может дать ключ к разгадке его свойств.

Что касается N-лучей, большинство из тех, кто мог наблюдать и изучать их, были французскими физиками, тогда как те, кто не мог, были в основном немцами или англичанами. Скорее всего, это было связано с методологическими различиями и недопониманием. Однако были предложены и другие объяснения. В соответствии с методикой внесения вспомогательных гипотез для восстановления согласованности между теорией и наблюдением некоторые французские физики выдвинули вспомогательную гипотезу о том, что в результате эволюции глаза немцев утратили способность воспринимать эффекты N-лучей, в то время как глаза французов сохранили ее. Оглядываясь назад, можно предположить, что главную роль в этом объяснении сыграли национализм и патриотизм, когда французские физики защищали и отстаивали научную доблесть своих соотечественников, и наоборот. Утверждение, что французские глаза могут видеть то, чего не могут видеть немецкие глаза, сегодня кажется смешным и абсурдным; однако оно не выходит за рамки известной биологии человека. Если есть люди, которые не могут видеть определенные цвета, и это может быть унаследованной чертой, так почему бы некоторым людям не страдать слепотой в отношении N-лучей?

Несмотря на трудности в обнаружении N-лучей, многие ученые смогли наблюдать это явление. Были изготовлены фотопластинки с использованием хорошо описанных методов, которые использовались для обнаружения и документирования других типов излучения, ясно показавшие существование N-лучей. Изучение и наблюдение N-лучей не ограничивалось лабораториями физиков; напротив, проводились публичные демонстрации, на которых «многие в аудитории ... очень ясно ощутили эффект и выразили свое удовольствие возгласом восхищения»[215]. Итак, что же делать дальше с N-лучами и как их изучать?

Журнал Nature[216] попросил знаменитого физика-экспериментатора Роберта Вуда посетить лабораторию доктора Блондло, чтобы разобраться в проблеме. Честно говоря, доктор Вуд относился к тем, кто открыто сомневался в этом явлении и, вероятно, отправился в лабораторию Блондло с целью дискредитировать N-лучи, но это определенно не является недостатком ученого. Кроме того, журнал Nature издавался в Британии, а не во Франции, и, возможно, имел место некоторый национализм с противоположной стороны. В любом случае, хотя для ученого похвально и уместно исследовать утверждения других ученых с целью опровержения, Вуд все же действовал в некоторой степени неблаговидным и коварным образом.

Например, Вуд говорил на французском и немецком языках, помимо своего родного английского. Однако разговор на протяжении всего визита велся на немецком языке. Вуд притворился, что не умеет говорить по-французски во время своего визита, чтобы его хозяева свободно говорили друг другу в его присутствии вещи, которые, как они думали, он не понимает. Блондло и его коллеги провели для Вуда серию демонстраций эффектов N-лучей. Однако Вуда не убедило то, что ему показали, — он просто не мог различить искры, на которые влияли N-лучи, от искр без такого воздействия. Хозяева лаборатории предположили, что глаза Вуда просто недостаточно чувствительны, чтобы обнаруживать различия, как и предполагалось ранее. Опять же, хотя это кажется абсурдным, существует множество ситуаций, в которых для определения эффекта требуется тренированный взгляд. Хорошо обученный патологоанатом может отличить раковые клетки от доброкачественных, глядя в микроскоп; и если на сетчатку глаз неподготовленного человека попадет аналогичное изображение, он не сможет увидеть различия между клетками, то есть не сможет распознать то, на что смотрит[217].

Для компенсации своего предполагаемого недостатка Вуд предложил периодически заслонять поток N-лучей своей рукой, а опытные физики из группы Блондло с их острой способностью наблюдать N-лучи будут сообщать, когда детектор станет ярче, а когда — нет. Действительно, хозяева лаборатории сообщали, что периодически то наблюдают, то не наблюдают N-лучи, предполагая, что Вуд двигал рукой, хотя на самом деле она неподвижно находилась на пути предполагаемых лучей все время. А когда он действительно двигал рукой внутрь и наружу, то «колебания яркости, наблюдаемые, когда я двигал рукой, не имели никакого отношения к ее движениям».

Вуд никогда не утверждал, что Блондло и его группа преднамеренно лгали, и не высказывал мнения, что они совершали мошенничество; напротив, он чувствовал, что его коллеги стали жертвами предвзятости восприятия. В таких случаях, когда люди знают, каким должен быть результат эксперимента, они непреднамеренно увидят то, что ищут. Кроме того, они могут неосознанно повлиять на результат за счет незначительных изменений в методике эксперимента. Или же они могут выборочно интерпретировать результаты и найти причины для исключения экспериментов, которые «не работают», в то же время принимая те, которые «действительно работают». Что касается четких свидетельств наличия N-лучей, которые Блондло и его коллеги получили с помощью фотопластинок, разумеется, они не были продуктом предвзятого отношения, поскольку различия были очевидны для любого, кто их видел, а пленка не может быть предвзятой. Действительно, изображения поначалу озадачили Вуда в связи с заявлением о том, что он не может воспринимать N-лучи, поскольку различия в изображениях на фотопластинках, которые он видел, были настолько заметными, что он не мог смириться с тем, что его глаза не улавливают столь выраженный эффект. Вуд предположил, что, зная, какие эффекты должны были наблюдаться, экспериментаторы непреднамеренно экспонировали пластины дольше или под более прямым углом и тем самым генерировали ожидаемые результаты, хотя на самом деле N-лучи никак себя не проявляли.

Вуд продолжил свои детективные уловки и без ведома хозяев в Нанси удалил кварцевую призму из аппарата для регистрации N-лучей. К этому времени Блондло значительно усовершенствовал прибор с момента своего первого наблюдения, и призма должна была фокусировать N-лучи на детекторе. Таким образом, призма являлась обязательным компонентом для работы прибора, и можно было предсказать, что последующие эксперименты потерпят неудачу, если необходимая призма будет удалена. Однако сотрудники лаборатории Блондло получили те же самые наблюдения эффектов N-лучей, о которых они сообщали все время. По-видимому, это стало последней каплей для доктора Вуда, убедившей его, что история с открытием N-лучей закончилась одним большим фиаско.

Доктор Вуд сообщил в Nature, что N-лучи были плодом воображения[218] и что те, кто изучает N-лучи, видели именно то, что ожидали увидеть; другими словами, они стали жертвами предвзятости восприятия[219]. Этот отчет не разрешил проблему полностью, так как остались ученые (включая Блондло), которые продолжили изучать N-лучи еще долгие годы; однако становилось все более очевидным, что в ситуациях, исключающих систематическую предвзятость восприятия, N-лучи не удается обнаружить. Будучи итеративной и самокорректирующейся, научная практика исправила ошибку и устранила предвзятость восприятия[220].

Ученые и экстрасенсы не лишены человеческих недостатков и подвержены предвзятости восприятия (также называемой эффектом ожидания наблюдателя или эффектом ожидания экспериментатора). Такое предубеждение может принимать разные формы, но в простейшем случае оно состоит в том, что кто-то замечает только то, что очень хочет увидеть, и не замечает опровергающие результаты[221]. Его также можно описать как подсчет попаданий и игнорирование промахов. Существует тонкое различие между ситуациями, такими как N-лучи, и упомянутыми ранее примерами поисков красной панды в Роттердаме и «битвы» за Лос-Анджелес. Здесь не ошибаются, принимая одно за другое; скорее, человек неправильно воспринимает связь одного предмета с другим. Предвзятость восприятия возникает даже при полностью точных наблюдениях за объектами природного мира.

В отличие от многих других способов мышления, наука в целом (а также большинство отдельных ученых) прилагает согласованные и целенаправленные усилия для компенсации источников ошибок. В частности, хотя ученые неоднократно демонстрировали, что утверждения о психических и паранормальных явлениях не выдерживают критической проверки, ни претенденты на паранормальные способности, ни их коллеги никогда не проводили подобные проверки. Среди членов сообщества экстрасенсов не принято оспаривать утверждения других экстрасенсов. Напротив, такая критическая проверка — непростительное нарушение этикета. В своем превосходном эссе «Преодолевая пропасть между двумя культурами»[222], ссылаясь на общепринятые нормы культуры Нью-Эйдж, важной частью которой она была, Карла Макларен пишет:

«...оскорбления с переходом на личность считаются примером эмоционального дисбаланса (когда ваши эмоции управляют вами), в то время как глубокий скептицизм считается формой психического дисбаланса (когда вами полностью управляет интеллект). Оба поведения являются серьезным культурным табу, потому что и эмоции, и интеллект считаются проблемными областями психики, которые делают очень мало, но удерживают человека от (предположительно) истинного и возвышенного царства духа».

Напротив, глубокий скептицизм в отношении любых идей — это не просто культурная норма в науке, отказ от такой деятельности под запретом. У меня много коллег-ученых, которых я считаю близкими друзьями, и на наших ежегодных встречах мы подходим к микрофону и пытаемся публично дискредитировать идеи друг друга. Это не следствие плохого воспитания или склочного характера — мы обязаны так поступать. Подобное поведение вплетено в ткань современной науки, а иначе мы не сможем тщательно проверять свои и чужие наблюдения с помощью методов, специально разработанных для компенсации наблюдательных ошибок человека, о которых мы теперь знаем. Кроме того, в ткань науки вплетено стремление отвергать предыдущие идеи, когда оказывается, что они ошибочны. Признание ошибки может дискредитировать конкретную идею или теорию ученого, но увеличивает доверие к самому ученому — по крайней мере, к этому нужно стремиться. Не могу удержаться от повторения цитаты Карла Сагана из главы 5: «...в науке нередки случаи, когда ученые говорят: “Вы знаете, это действительно хороший аргумент; я был неправ”, и они действительно меняют свои убеждения, и вы больше никогда не услышите от них старые аргументы. Это происходит не так часто, как следовало бы, потому что ученые — тоже люди, им трудно расставаться с заблуждениями. Но это происходит каждый день. Я не припомню, когда в последний раз подобное случалось в политике или религии». Конечно, ученые тоже могут быть мелочными, злобными и завистливыми людьми, которые проявляют злорадство и поведение, не вызывающее восхищения. Однако идеал, которого, на мой взгляд, достигают многие, заключается в отсутствии этих достойных сожаления свойств характера и в способности продуктивно работать вместе с теми, с кем мы бываем категорически не согласны, с общей целью разгадать механику природы.

Несмотря на идеалы, не ясно, в какой степени конкретный ученый, будучи человеком, может полностью избежать предвзятости наблюдений и особого отношения к собственным наблюдениям. Но в любом случае, те ученые, которые не сделали заявленное открытие (и, вероятно, меньше им восхищаются), будут менее восприимчивы к ловушке предубеждений. Когда одна научная группа сообщает об открытии, другие группы немедленно приступают к проверке. В некоторых случаях, если группы конкурируют или даже враждуют между собой, они могут чрезмерно скептически относиться к выводам соперников, и возникает аналогичное искажение, только с противоположным знаком: скептики ничуть не меньше склонны к предвзятой вере в опровержение наблюдения, чем те, кто верит в его существование. Конечно, многие люди, не имеющие отношения к науке, тоже тщательно изучают новые идеи и скептически относятся к тому, что им говорят. Однако многие (если не большинство) люди генерируют убеждения, основанные на единичном или небольшом количестве опытов, а затем старательно придерживаются этих убеждений годами, защищая какую-то идею или противодействуя ей. С точки зрения науки, это недопустимая предвзятость, и нужно принимать все возможные меры, чтобы ее компенсировать. Чем больше мы понимаем источники и природу предвзятости человеческого восприятия, тем более развитыми становятся научные методы их устранения.

Наука и ее методы развиваются по мере того, как мы узнаем больше о потенциальных недостатках предыдущих методов. Признание предвзятости наблюдений и наше стремление исправить это — относительно новый компонент современной науки, которого практически не было до недавнего времени. Предвзятость ученых иллюстрирует комический и пугающий пример. Вернемся в древность и вспомним Галена Пергамонского (Элий Гален), возможно, одного из величайших ученых-медиков на Западе, жившего примерно в 129-200 годы. Гален был ведущим авторитетом, ученым и исследователем в области западной медицины, способствовавшим диагностике и лечению болезней, возможно, в большей степени, чем любой другой современник или предшественник. В отношении лекарства, которое Гален считал эффективным, он писал: «Все, кто пьет это лекарство, выздоравливают за короткое время, за исключением тех, кому оно не помогает, — эти люди умирают. Поэтому очевидно, что лекарство терпит неудачу только в неизлечимых случаях». Безусловно, отличный пример предвзятости наблюдения и односторонней аргументации!

В свое время Гален определенно считался ученым[223]. Тот факт, что сегодня его деятельность не считается достаточно научной, только усиливает аргумент о том, что научная методология — это вещь, которая постоянно развивается, чтобы компенсировать новые источники ошибок по мере того, как мы узнаем о них.

Несколько путей возврата к логической согласованности

В определении науки обычно говорят, что это совокупность наблюдений, вокруг которых строится теория и которые видоизменяются, чтобы соответствовать холодному и беспристрастному арбитру мира природы. Я уже упоминал знаменитые слова Томаса Хаксли: «Вечная трагедия науки: уродливые факты убивают красивые гипотезы». Эта точка зрения, безусловно, полностью соответствует понятию целостного гипотетико-дедуктивного мышления, как было описано в главах 1-3. Однако утверждение Хаксли основывается на том, что «факт» верен. В последних нескольких главах мы только слегка коснулись поверхности того, насколько ошибочным может быть наблюдение и, следовательно, насколько чреваты проблемами сами попытки правильно воспринимать мир природы. По этой причине, когда наблюдения не согласуются с теориями, ученые часто сомневаются в наблюдениях. Только после того, как наблюдения будут соответствовать нынешнему уровню научной проверки, они временно принимаются как вероятные. Точно так же теории рассматриваются только как предварительные «истины» — они всегда подлежат модификации с появлением нового понимания или информации. Поэтому сами наблюдения должны быть гибкими, не как фундамент науки, а как послушная рука, которую можно сгибать и разгибать для поддержания гипотетико-дедуктивной согласованности.

Итак, что же это дает нам при исследовании заявлений о научных знаниях, и чем они могут отличаться от других источников информации? Казалось бы, на практике невозможно построить прочное здание знаний, основанное на безупречном наблюдении за миром природы, поскольку безупречное наблюдение невозможно. Наука не является и не может являться, как представляли великие эмпирики, прямолинейным прогрессом знания, из кирпичей которого мы строим истину, используя наблюдение за миром природы в качестве безошибочного арбитра. Действительно, окружающий мир является высшим арбитром всех научных теорий; однако человеческое наблюдение за миром природы несовершенно, как и наше знание того, каков окружающий мир на самом деле.

В конце концов, современная наука постоянно ищет баланс между теорией и наблюдением, зная, что обе стороны могут быть трагически ошибочными или обманчиво правильными. По словам сэра Артура Эддингтона:

«Но уверены ли мы в достоверности наших наблюдений? Ученые очень любят самонадеянно утверждать, что прежде чем приступать к теории, нужно быть вполне уверенным в фактах наблюдений. К счастью, те, кто дает этот совет, не практикуют то, что проповедуют. Наблюдение и теория лучше всего подходят друг другу, когда они смешиваются вместе, помогая друг другу в поисках истины. Хорошее правило — не слишком доверять теории, пока она не будет подтверждена наблюдениями. Я надеюсь, что не слишком шокирую физиков-экспериментаторов, если добавлю, что также хорошим правилом будет не слишком доверять результатам экспериментов до тех пор, пока они не будут подтверждены теорией»[224].

Даже сегодня найдутся ученые-экспериментаторы, которых идея Эддингтона может шокировать и которые считают, что наблюдения непогрешимы. Я полагаю, что они ошибаются и плохо знают о том, до какой степени неправильными могут быть наблюдения или их интерпретация. Здесь Эддингтон говорит о целостности системы убеждений — о том, что новые наблюдения, которые не соответствуют текущей теории, вполне могут быть правильными, но они тянут за собой нити, связанные с предыдущими наблюдениями и интерпретациями, на которых выстроена текущая теория, и это надо учитывать. Повторяю, что в науке наблюдения и интерпретации нельзя произвольно изменить или отвергнуть только потому, что они не нравятся или не соответствуют теории. Тем не менее наблюдение и интерпретация всегда должны считаться несовершенными в силу особенностей человеческого восприятия.

Ирония здесь в том, что хотя науку часто определяют как знание, основанное на наблюдении, на самом деле именно ненаучные подходы считают наблюдение гораздо более непогрешимым. Вспоминая упомянутые ранее примеры ясновидения и экстрасенсов, можно заметить, что в их системе убеждений охотно принимают даже скудные ограниченные наблюдения как почти абсолютные и не оспаривают их достоверность. Совсем иначе ведут себя ученые, которые разбирают наблюдения на части, чтобы подвергнуть их испытанию скептицизмом. В этом фундаментальное отличие науки от многих других подходов к пониманию мироустройства. В большинстве систем убеждений опыт является важным компонентом. Конечно, наука зависит от опыта, но постоянно и с огромным усердием подвергает его сомнению.

Глава 10.

Изучение фантома, или Наука как предмет науковедения

Разочарованный молодой ученый

Молодые студенты, изучающие естественные науки, могут выбрать исследовательскую карьеру по разным причинам. Некоторыми движет врожденное любопытство к миру и любовь к пониманию того, как устроена природа. Для других движущей силой служит возможность добиться признания и уважения. Третьи обладают скрупулезным характером, и их привлекает идея управления экспериментальными системами. И, как неизбежность, некоторые студенты занимаются наукой из-за ожиданий родителей, а не из собственных интересов и амбиций. Наконец, некоторые идут в науку, потому что начиная со школьного возраста никогда не задумывались о том, каким должен быть следующий шаг (кроме перехода в следующий класс, как они всегда делали в школе), и действительно не могут понять, что еще делать. Учитывая сложность человеческого поведения, для многих это сочетание упомянутых факторов и других причин.

Независимо от причины, по которой они начали заниматься наукой как специальностью, многие (если не большинство) студенты в какой-то момент испытывают разочарование от раскрывшейся перед ними картины. Короче говоря, исследования оказались не такими, как они ожидали. Я часто вел этот разговор с молодыми студентами, которые обнаружили, что их предвзятые представления о «настоящих» научных исследованиях далеки от реальности, с которой они столкнулись. Работа, которую они выполняли, и работа их коллег-исследователей казалась им «неправильной». Она была хаотичной, не имела логичного плана, двигалась рывками, причем со множеством фальстартов. Если удавалось добиться успеха, это больше походило на случайное попадание, чем на продукт рационального мышления. Часто процесс исследований приходилось дорабатывать постфактум, чтобы учесть новый опыт, а затем запускать по второму кругу. В некоторых случаях (нередко в самых уважаемых и известных лабораториях!) руководители факультета имели предвзятые представления о том, как должны завершиться эксперименты, и отвергали любой результат, отличный от ожидаемого. Иногда такое отношение доходило даже до гнева и ругани; не один научный консультант говорил студентам: «Возвращайтесь в лабораторию и повторяйте эксперимент, пока не получите правильный результат!» Что тут происходит? Что случилось с логически обоснованной и прогрессивной наукой, которая, как нас уверяют, существует? Предыдущее описание научной атмосферы основано на моем личном опыте руководителя аспирантуры по программе фундаментальных наук, но его подтверждают конкретные исследования по теме, обнаружившие не только неправильные представления о науке среди студентов, но и устойчивые заблуждения, которые не проходят даже с опытом работы в лаборатории[225].

Сейчас есть всевозможные исследовательские лаборатории, различные наставники и разнообразные рабочие коллективы. Конечно, некоторые ученые более рациональны, чем другие, а некоторые руководствуются скорее инстинктом, чем разумом, и всем необходимо публиковать статьи и получать гранты хотя бы для того, чтобы продолжать исследования, не говоря уже о сохранении своей работы и карьеры. Однако даже в лучшей лаборатории разочарованный студент может оказаться в замешательстве: «Почему работа в этой лаборатории так отличается от того, что я ожидал?» Часто студент винит себя или думает, что выбрал плохую лабораторию для работы. Хотя, безусловно, одни лаборатории и ученые лучше, чем другие, часто студент обнаруживает, что после перехода в другую лабораторию ничего не изменилось, потому что проблема не в конкретной группе или проекте. Проблема заключается в том, как обычно изображают себя ученые и как науку обычно описывают со стороны; и то, и другое — выдумка.

Художественная литература не ставит перед собой цель кого-то обмануть, и во многих случаях ее творцы не подозревают, что они это делают. Однако те, кто профессионально занимается наукой, рассказывая о своих исследованиях, зачастую сознательно искажают представление о научном процессе без какой-либо необходимости; мы поговорим об этом позже. Такие выдумки наносят немалый урон. Поскольку люди, изучающие науку, обычно смотрят на ее продукты со стороны и лишь догадываются о процессе, а не испытывают сам процесс, этот вымысел неизбежно введет в заблуждение тех, кто анализирует науку. Точно так же вымыслы о науке влияют на широкую публику, которая действует (и голосует) на основе искаженных представлений. В самом деле, эти прискорбные выдумки могут причинить большой вред разными способами.

Исследования — нелогичный процесс, скрытый от чужих глаз

Во время учебы в аспирантуре я посетил факультетский семинар, который проводила одна из моих сокурсниц, представляя свою диссертационную работу. Как это принято в программах подготовки докторантов, она представляла «доклад о незавершенной работе» (У нас это называется «предзащита». — Прим. перев.) перед всем отделением иммунологии. Аудитория включала ее коллег по лаборатории, студентов, сотрудников других лабораторий и преподавателей кафедры (включая членов ее диссертационного совета). Доклады такого рода известны тем, что вызывают у учащихся сильнейший стресс и волнение. Ожидается, что аудитория задаст критические вопросы по ходу и после доклада, а докладчику придется защищать свою работу. Как будто публичные выступления и без того недостаточно стрессовые, предварительная защита добавляет возможность поставить себя в неловкое положение перед коллегами и руководителями, а также повлиять на мнение тех, кто в конечном итоге решит, получите вы докторскую степень за вашу тяжелую работу или покинете факультет с пустыми руками после многих лет усилий. Эти доклады могут нанести учащимся травму, вызывающую повторяющиеся кошмары (зато поддерживают экономику, генерируя десятки тысяч долларов на оплату услуг психотерапевтов).

Я специально вспоминаю этот доклад из-за следующего случая. Как и в большинстве научных презентаций, девушка-докладчик использовала общепринятый язык исследователей. Она заявила, что «мы предположили, что TNF-альфа активирует транскрипцию VCAM». (В переводе на разговорный язык она выдвигала гипотезу, что определенная молекула активирует гены, предупреждающие иммунную систему о потенциальной проблеме.) Один из членов диссертационного совета поднял руку и спросил: «Почему вы предположили, что TNF-альфа будет работать таким образом?» Это был типичный вопрос, чтобы определить исходные посылки студента. По сути, он спрашивал о логических обоснованиях ее гипотезы, о предпосылках, из которых она исходила для этого предсказания, — о том, как оно связано с существующей сетью убеждений и как возникло из нее. Она неловко замолчала, поджала губы, а затем откровенно заявила: «Ну, у нас было много TNF-альфы в нашем морозильнике, оставшейся от другого исследования, и мы думали, куда бы ее пристроить». Комната немедленно разразилась хриплым смехом старых ученых, заглушив крики ее научного руководителя: «Не говори так!»

К счастью, после того как суматоха утихла и покрасневший оратор вернулся к нормальному цвету кожи, в комнате воцарилась атмосфера доброго юмора, и она продолжила представлять свои результаты (которые, кстати, были весьма впечатляющими). Главный урок здесь состоит в том, что значительная, если не большая часть науки действительно работает таким образом — эксперименты проводятся потому, что они удобны или доступны, а не потому, что они обязательно являются лучшими исследованиями для проверки существующей теории. Еще более распространена ситуация, когда кто-то проводит эксперимент, а затем у них заканчивается принципиально важный компонент, поэтому они заменяют его чем-то другим. Иногда в таких случаях наблюдается другой результат, который служит новым поводом для изучения. Или же можно просто сделать ошибку, и произойдет что-то действительно неожиданное. И правда, некоторые из самых известных научных открытий были сделаны именно таким образом, и эти истории широко известны.

28 сентября 1928 года Александр Флеминг (шотландский ученый) работал с культурами бактерии Staphylococcus. Одна из пластин, на которой росли бактерии, была случайно заражена плесенью. Флеминг заметил вокруг плесени зону, где бактерии не росли. Можно было бы запросто выбросить пластину как неудавшийся эксперимент, потому что она загрязнена плесенью; насколько нам известно, другие ученые делали это много раз. Действительно, по словам Флеминга: «Если бы я сосредоточился исключительно на стафилококковой культуре и не интересовался антибактериальными веществами, я бы выбросил пластинку, возможно, выругался и продолжил бы свою первоначальную программу. Однако все было наоборот — меня гораздо больше интересовали антибактериальные вещества, чем стафилококковые культуры, поэтому я выделил культуры плесени и стафилококка и приступил к выяснению, почему колония плесени вела себя именно так, как наблюдалось»[226]. Флеминг осознавал важность случайной находки. Плесенью был штамм грибка Penicillium, выделяющий вещество, позже названное пенициллином, что привело к революции в антибиотиках, которая изменила мир. К счастью, Флеминг честно и беспристрастно описал фактические обстоятельства случайной находки[227].

В большинстве случаев ученые не описывают мыслительные процессы, ведущие к открытиям. Впрочем, у нас есть описания для особо известных открытий, потому что историки науки интересуются такими фактами и собирают их. Например, одним из основополагающих достижений современной химии стали структурные модели атомной ассоциации и, в частности, круговая структура химического вещества, называемого бензолом, так называемое бензольное кольцо. Первооткрывателем этих структур стал немецкий химик Фридрих Август Кекуле. Представление о структурированных моделях в целом и о бензоле в частности пришло к Кекуле во сне; однако в его научных публикациях это, конечно, не описано. Он просто заявил: «Теперь мне кажется уместным опубликовать фундаментальные принципы теории образования ароматических веществ, которую я разработал довольно давно». Этот факт нисколько не умаляет огромное и заслуженное уважение к доктору Кекуле, но «разработка теории» звучит намного более внушительно, чем фраза «Это мне приснилось!». В самом деле, если кто-то подаст заявку на грант на основе научной гипотезы, которая ему недавно приснилась, можно прямо сказать, что это вряд ли произведет впечатление на экспертную комиссию!

Нелогичность процесса открытия давно осознана, и многие философы науки поднимают белый флаг капитуляции, когда дело доходит до определения любой «логики открытия», присущей людям[228]. Однако существует системная проблема, которая приводит к неправильному представлению широкой публики (и самих ученых) о том, что этот процесс пронизан логикой. Проблема в том, что о научном процессе не рассказывают по мере его продвижения. Поскольку большинство наблюдающих за наукой видят только рабочий продукт, а не сам процесс, невозможно провести осмысленный анализ процесса, если продукт не отражает процесс.

Нелогичность процесса научного открытия хорошо иллюстрирует известная шутка. Парень по имени Джордж однажды ехал на машине, когда увидел своего друга Билла, ползающего на четвереньках под фонарем на обочине дороги. Джордж остановился и спросил Билла, что он делает. Билл ответил, что ищет свои потерянные ключи. Тогда Джордж спросил Билла, где он потерял ключи. Билл ответил, что потерял их где-то в лесу во время прогулки. Удивленный Джордж спросил Билла, почему он тогда ищет свои ключи на обочине дороги. Билл ответил, что лучше искать ключи там, где светло, а не в темноте.

Билл, как и многие ученые, делал то, что мог, а не то, что должен. В науке Билл найдет под фонарем что-то чрезвычайно важное, но это почти наверняка не будут его ключи, и вряд ли его находка будет связана с тем, где находятся его ключи.

Описания научных работ не отражают реальный процесс

Проблема научных публикаций намного глубже, чем реальная нелогичность открытий. Многие утверждают, что открытие — это загадка человеческого разума (словно включение лампочки в чьей-то голове) и оно не подчиняется логике. Однако после того, как новая гипотеза была разработана (или приснилась), предполагается, что дальше вступает в дело логический компонент гипотетико-дедуктивных процессов, и начинается упорядоченная проверка идей. Это, безусловно, так и бывает в случае отдельных экспериментов, целенаправленных исследований и пошаговых достижений. Иногда так бывает даже в случае некоторых более масштабных исследований. Однако зачастую это не так, особенно в фундаментальных исследованиях, потенциально ведущих к большим инновациям. Тем не менее научные статьи (овеществление новых знаний) обычно пишут так, чтобы они имели максимальный смысл для читателя и эффективно передавали идеи; такие статьи не стремятся и не дают точного описания того, как проводился исследовательский проект.

Научные исследования нередко движутся хаотичными рывками, сначала кидаясь в одном направлении, а затем откатываясь в другом — или, что чаще всего, одновременно колеблясь в нескольких несовместимых направлениях. Постепенно лишние направления отсеиваются, и остается ряд наблюдений, которые можно сопоставить друг с другом по-разному и в разном порядке. Когда приходит время сообщить о результатах в статье, наблюдения обычно выстраиваются в логическое и линейное повествование, что создает впечатление логического процесса исследования, но это далеко не так. Этот факт хорошо известен профессиональным ученым. Гарольд К. Шиллинг, великий ученый в области науки и религии, представил в 1955 году очень содержательный доклад по данной теме, озаглавленный «Человеческое предприятие: практическая наука имеет мало общего с наукой, представленной в публикациях»[229]. Главный тезис доктора Шиллинга о том, что популярная концепция «науки» — это стереотип, неприменимый к тем, кто занимается наукой, сегодня не менее актуален, чем 60 лет назад. Далее он развивает эту мысль: «Научные открытия обычно представляют студентам и публике как прямые, логически последовательные разработки, а не в том виде, как они развивались на самом деле — прерывисто, окольными путями, со многими фальстартами, а зачастую вовсе нелогично... Это оставляет у непосвященных совершенно неверное представление о научном процессе». То, что это хорошо известно профессиональным ученым, является причиной бурного смеха в аудитории, когда молодая аспирантка, упомянутая ранее, призналась, что изучала TNF-альфа, потому что препарат оказался под рукой в морозильной камере, — мы дружно посмеялись над собой, а затем успокоились, придали лицам глубокомысленное выражение и продолжили повествование нашей совместной сказки.

Доктор Питер Медавар, лауреат Нобелевской премии 1960 года за исследования иммунной системы, написал статью и выступил на BBC в 1964 году с речью под названием «Присуще ли научным статьям мошенничество?»[230]. Разумеется, Медавар не утверждал, что исходные данные, выводы или интерпретация научных открытий содержали в себе обман. Научное содержание подавляющего большинства статей безупречно в плане честности и ни в коем случае не является мошенничеством. Скорее, некий оттенок мошенничества возникает из-за искаженного представления научного процесса и несоответствия между описанием и фактическим положением дел. В ответ на точку зрения Медавара лорд Брейн указал, что если цель статьи состоит в том, чтобы изложить суть научного открытия, то авторы не обязаны точно описывать научный процесс: «Я не думаю, что структура научной статьи, содержание которой должно что-то донести до читателя, должна обязательно соответствовать логическому процессу, посредством которого было сделано открытие». Тем не менее это подчеркивает, как можно ошибиться в представлении о том, что делают ученые, читая плоды их трудов, а не отчеты о самих трудах.

В 1977 году Джулиус Комро-младший опубликовал книгу «Ретроспектроскоп», в которой рассказал, каким образом на самом деле были сделаны известные научные открытия. Оригинальные истории этих открытий были написаны постфактум, представляя их в более естественном и менее «приглаженном» виде. Доктор Комро высказывает забавную мысль: «Позвольте ученым публиковать свои рукописи, в которых рассказывается, как бы они проводили свои эксперименты, если бы следовали безупречной логике от первого эксперимента до последнего; это утешит их эго. Но пусть они пошлют в редакцию вместе с рукописью запечатанный конверт с надписью “как это было на самом деле” — конверт, который нужно открыть после смерти автора или после присуждения Нобелевской премии, когда эго больше не нуждается в утешении»[231].

Как человек, прочитавший множество научных статей и заявок на гранты и посетивший множество научных семинаров, я действительно согласен с лордом Брейном. Если бы кто-то попытался рассказать, как он пришел к определенной идее или почему он проводил именно эти эксперименты в таком порядке, это сильно отвлекло бы от самих результатов (в лучшем случае) и могло бы запутать читателя (в худшем). Более того, эта проблема выходит за рамки той работы, которую ученый выполняет в своей лаборатории. Учитывая количество профессиональных ученых, работающих сегодня, и большую продолжительность современных исследований, очень часто во время реализации проекта другие группы публикуют новую важную информацию. Поэтому направление собственных экспериментов может измениться на полпути в результате сообщений из других лабораторий, ведь система убеждений постоянно меняется из-за того, что множество ученых изучают природу с разных сторон. Было бы глупо придерживаться своего первоначального направления, целенаправленно игнорируя новую информацию просто для того, чтобы оставаться верным линейному историческому повествованию. Во всяком случае, это было бы антитезой научной деятельности. Но эта рациональность никоим образом не уменьшает вреда от возникающего у остальных людей ложного представления о том, что такое наука, как она работает и чего от нее следует ожидать. Эффективный обмен данными и их интерпретация требуют искажения закулисных моментов научного процесса. Это необходимо для создания и развития системы научных знаний; однако это не означает, что подобное искажение безвредно.

Проблема неправильного описания научного процесса распространяется на учебники по естествознанию и научно-популярные публикации, ориентированные на непрофессиональную аудиторию. Исторические идеи, которые сейчас считаются неправильными, обычно представляются как часть последовательного научного повествования, в котором ученые-логики проводят «плодотворные эксперименты», категорически отвергающие старые идеи с такой неоспоримостью, что научное поле в целом меняется. Во многих отношениях это далеко от истины. Это упрощенная ревизионистская история, потому что на самом деле история науки в значительной мере состоит из беспорядочных и хаотичных метаний. Многое из того, что мы считаем «цельной научной историей», на самом деле возникло случайно. Это заблуждение вредит не только изучающим естественные науки, но и широкой публике. В своей книге, описывающей историю открытия ДНК, Джеймс Уотсон выражает озабоченность тем, что «никуда не делось общее невежество в отношении того, как “делается” наука»[232]. Затем он описывает процесс открытия, который не только был спутанным, но даже посягнул на понятия «научности» и «честной игры». В недавнем размышлении о работе Шиллинга и других Хауитт и Уилсон отмечают, что «студенты могут спутать представление логического аргумента с точным представлением того, что было сделано на самом деле. Это приводит к нереалистичному и даже разрушительному взгляду на науку, поскольку подразумевает, что неудачи, интуитивная прозорливость и неожиданные результаты не являются нормальной частью исследований»[233].

Проблема неправильного описания науки остается острой и существенной. Если те, кто изучает саму науку, делают это с точки зрения продуктов науки, то они изучают весьма далекое от реальности описание научных процессов и, поступая таким образом, могут потерять всякую надежду на понимание предмета своего исследования. Если студенты попытаются жить в идеальном мире сказочных повествований, это может серьезно помешать их научному росту. Если непрофессионалы уверуют в вымышленные описания науки, это может серьезно изменить их оценку заявлений о научных знаниях, как из-за слишком большого доверия к логичности научных открытий (в отличие от анализа постфактум), так и наоборот, из-за ложного представления, что наука «пошла не туда», хотя на самом деле все идет так, как должно быть.

Наука под наблюдением: обзор научной практики в целом

В 1979 году была опубликована знаковая книга под названием Laboratory Life[234] («Лабораторная жизнь»). В этой работе Бруно Латур и Стив Вулгар, социологи науки, сообщили о том, что они узнали, включившись в повседневную работу исследовательской лаборатории. В качестве объекта исследования они выбрали лабораторию доктора Роджера Гийемена в Институте Солка. Доктор Гийемен был в то время всемирно известным ученым, получившим Нобелевскую премию по медицине в 1977 году, и, возможно, был на пике своей карьеры. По сути, это было исследование антропологии реальных ученых в действии, и книга синтезировала картину того, как на самом деле делается наука (в отличие от того, как о ней сообщают), с особым акцентом на социологическом влиянии научных групп.

В «Лабораторной жизни» был сделан ряд конкретных наблюдений и выдвинуты теории относительно того, как работает наука. Разумеется, необходимо поместить эти исследования в контекст времени, в частности рост и развитие областей, изучающих науку, которые охватывают интеграцию социальной динамики в анализ науки (включая общую антропологию и культуру человека, вопросы политики и группового поведения). Эту область исследований часто обозначают сокращением STS (science, technology, society — наука, технология и общество). В некотором смысле выводы книги представляют собой развитие многих идей, выдвинутых в книге Томаса Куна Structure of a Scientific Revolution («Структура научной революции»), в которой утверждалось, что на наблюдения ученых сильно повлияли их исходные убеждения и парадигмы. STS признает, что такие убеждения исходят от общества и находятся под его влиянием. Как и любая исследовательская программа, STS находится под влиянием своей собственной повестки дня и социальной структуры — забавная ирония, которая очень хорошо известна исследователям STS.

Одно из многих наблюдений, представленных в «Лаборатории жизни», служит подтверждением того, что публикуемые описания научного процесса очень сильно отличаются от реальности. В этой работе используется подход антрополога, изучающего странное племя и культуру, и делается вывод о том, что научные статьи производятся представителями этого племени как своего рода потребительский товар. Латур и Вулгар утверждают, что если производство товара требует затрат ресурсов, то ГД-мышление в той же, если не в большей, степени зависит от затрат, которые влечет за собой изменение убеждений, и что наши убеждения состоят из тех понятий, изменение которых будет стоить слишком дорого. Они замечают, что смысл понятий сильно зависит от контекста. В довольно нелестном отзыве о науке они заключают, что строгость, с которой проверяются утверждения о знаниях, просто является функцией того, сколько работы нужно сделать, чтобы преодолеть возражения других (а не собственный скептицизм) и налепить на свою работу ярлык «прогресса». Авторы приходят к выводу, что ученые работают оппортунистически, в первую очередь отправляясь туда, где можно найти ресурсы и выгоду, а не туда, где можно найти новые явления природы.

Авторы «Лабораторной жизни» целенаправленно искали антропологические аспекты научной практики; именно это они и обнаружили. Это никоим образом не отменяет их выводы, но Латур и Вулгар не меньше других подвержены предвзятости наблюдений, предвзятости восприятия и избирательной аргументации. Стоит отметить, что это были чисто наблюдательные исследования, и, таким образом, в «Лабораторной жизни» присутствовали все человеческие ошибки, которые наука пытается исключить. При этом они сделали несколько очень провокационных, очень информативных и в некоторых случаях революционных наблюдений, которые подтверждают идею о том, что наука на самом деле работает совсем не так, как о ней рассказывают. Хотя логика и метод являются неотъемлемой частью науки и описаны в научных отчетах и статьях, внутренние процессы не такие логичные, методически обоснованные и упорядоченные. В дополнение к наблюдениям Шиллинга о том, что наука движется прерывисто, окольными путями и со множеством фальстартов, наука — это социальное предприятие, подверженное влиянию всех сил и факторов динамики человеческого общества.

Ошибочная фокусировка на «великих» ученых

Даже если бы проблемы, описанные в предыдущем разделе, не существовали (т. е. описания науки соответствовали бы действительности), остался бы важный вопрос: «Чью научную деятельность мы должны исследовать, чтобы узнать, что такое наука?» На первый взгляд, если вы хотите узнать, что позволяет науке (и ученым) добиваться больших успехов в раскрытии тайн мироздания, то следует обратить пристальное внимание на практиков науки, которые добились самых больших успехов. На вопрос судьи, почему он грабил банки, знаменитый грабитель Уилли Саттон, как говорят, метко ответил: «Потому что там лежат деньги»[235]. Многие исследователи науки занимались именно этим, сосредоточив внимание на великих ученых, добившихся огромных успехов. Карл Поппер использовал Эйнштейна как образец хорошего ученого; в конце концов, кто может быть более «Эйнштейном», чем сам Эйнштейн? В своей провокационной работе Against Method («Опровержение метода») Пол Фейерабенд приводит в качестве примеров таких светил, как Галилей, и в целом отвергает любое определение науки, которое классифицирует Галилея как неученого, что на первый взгляд кажется разумным поступком. Группа логических позитивистов произвела большое впечатление на естествоиспытателей и пионеров науки[236]. «Лаборатория жизни» посадила антропологов не куда-то, а в лабораторию нобелевского лауреата; они выбрали изучение не «средней научной лаборатории», а, наоборот, одной из самых известных лабораторий.

В спорах о том, что такое наука на самом деле и как мы можем ее определить, можно найти немало иронического символизма. Ученые изучают мир природы, а философы и историки науки изучают самих ученых. Некоторые философы науки тратили свое время, пытаясь понять, что делают ученые, в то время как другие больше сосредоточились на том, что, по их мнению, ученые должны делать. Ирония заключается в том, что те, кто изучает науку, неоднократно совершали те же ошибки при изучении ученых, которые ученые допускают при изучении природы. Поэтому стоит задуматься над обоснованностью методов и аргументов тех, кто изучает ученых.

Для тех, кто исследует науку и научную деятельность, надлежащим объектом изучения являются сами ученые. Точно так же, как тот, кто хочет понять природу, должен использовать природные явления в качестве арбитра относительно своих утверждений о знании, так и те, кто изучает деятельность ученых, должны использовать в качестве критерия достоверности действия самих ученых. Стремление углубиться в историю науки было основано на предположении, что в науке есть что-то исключительное и особенное; в противном случае каким образом наука достигла бы такого технического прогресса? Ученые явно должны делать что-то, чего не делают другие, поэтому, анализируя деятельность ученых, мы можем систематизировать научные методы. Именно поэтому совершившие глубокие открытия «великие ученые» оказались в центре внимания большинства исследований. В этом есть определенный смысл, поскольку если отличительной чертой науки является прогресс, то было бы разумно изучить тех, кто добился наибольшего прогресса. Однако, сосредоточив свое внимание на крайностях, в любой системе можно стать жертвами систематической ошибки; столько же (если не больше) можно узнать, изучая обыденное и обычное, а также неудачи и успехи. Неудачные, отвергнутые теории могут быть очень полезны для исключения определенных предположений и представляют собой «закоулок мысли», который был тщательно исследован, даже если он отвергнут.

Решение сосредоточить внимание на великих светилах науки как на образцах научного мышления само по себе требует некоторого внимания. Правильный ли это подход? Действительно ли те, кто добивается наибольшего прогресса, и те, кто лучше всех занимается наукой, — одни и те же люди? Может ли быть иначе? Что кажется странным в фокусе внимания на светилах, так это то, что ученые — это популяция, а любая популяция имеет распределение характеристик. Для каждой характеристики есть среднее значение, а на каждом конце кривой распределения есть крайние значения. Если кто-то пытается понять общие свойства популяции (в нашем случае узнать, что такое наука, исследуя деятельность ученых), то почему бы ему не сосредоточиться на середине кривой, где располагаются характеристики среднего ученого? Зачем пытаться узнать обобщенные показатели популяции, изучая ее крайние значения? Здесь можно возразить, что нас интересует не усредненная характеристика ученого, а процесс, ведущий к наибольшему прогрессу; мы хотим знать, что работает лучше всего, и поэтому сосредоточиваемся на тех, кто добился наибольшего прогресса, на тех, кто сильно обогнал других. Это обоснованная точка зрения, но только выводы, сделанные после изучения деятельности самых успешных ученых, принято распространять на всю науку. Другими словами, сами науковеды могут страдать от одной из проблем индукции, заключающейся в том, что люди, которых они изучают, не отражают всю совокупность объектов исследования, — проблема, о которой они знают (или, по крайней мере, должны знать) слишком хорошо.

Допустим на мгновение, что нас не интересуют описания того, что делает средний ученый. Сопоставление того, что является, по нашему мнению, «высокой наукой», и сопоставление ее с тем, что явно не является наукой (другая крайность), даст нам наилучшую отправную точку для выработки определения науки. Более того, мы хотим, чтобы это определение помогло нам выяснить, что ученые должны делать, чтобы добиться максимального прогресса. Мы хотим написать рецепт метода, который приведет к наибольшему прогрессу; это оправдывает концентрацию внимания на великих светилах науки и на том, чем они обычно занимаются. Но насколько мы уверены в том, что наибольшего прогресса достигают ученые, обладающие лучшими научными методами? На первый взгляд, так и должно быть. Но нет ли здесь риска попасть в ловушку статистической базы, описанную в главе 7?

На свете существует так много экономистов, что любое событие в экономике, которое произойдет в следующем квартале, будет кем-то предсказано. Когда происходят непредвиденные и экстремальные события, они уже кем-то предсказаны. Этот экономист неизбежно появляется на ток-шоу, дает интервью для СМИ и издает книги, посвященные его взглядам на экономику. Экономиста называют светилом экономической теории — великим гением, предсказавшим то, чего не делал никто другой. Однако мы игнорируем огромное количество ошибочных экономистов. Другими словами, кто-то умудрился сделать правильный прогноз случайно, и поэтому концентрация внимания на том, кто «мыслит иначе», может означать изучение фантома, потому что этот человек может не обладать научными талантами и ему просто повезло. Множество разных ученых делают множество предсказаний, большинство из которых неверны. Сосредоточившись на ученых, которые добились наибольшего прогресса (тех, кто сделал правильные предсказания), не совершаем ли мы ту же самую ошибку, что и с нашим анализом экономистов? Не попадаем ли мы в ту же ловушку, когда постфактум изучаем деятельность светил науки?

Возможно, это неправильная постановка вопроса, но не случилось ли так, что Галилею просто повезло? Возможно ли, что Галилей вошел в историю только потому, что ему повезло больше остальных? Это кажется неправильным, но ощущение неправильности имеет скорее эмоциональный, чем логический характер. В конце концов, разве Ньютон, Эйнштейн и другие не добились больших успехов? Разве они не делали этого снова и снова? Разве это не значит, что они делали что-то особенное? Здесь мы возвращаемся к замечанию Леонарда Млодинова в «Прогулке пьяницы» о том, что по чистой случайности хотя бы один экономист должен сделать правильный прогноз 15 лет подряд, угадывая снова и снова, даже если его реальная способность прогнозировать не лучше, чем действия наобум.

Сколько было проведено исследований «средних ученых»? Или продуктивных лабораторий, которые усердно работают над заполнением пробелов теории, каталогизацией предсказаний природы и публикацией своих результатов, внося значимый, но не выдающийся вклад?

Возможно, мы искали не в том месте. Мы исследовали деятельность великих ученых, потому что это было наиболее доступно. Во многих случаях группы, публикующие новые, инновационные и даже революционные идеи, представляют собой явление, раздвигающее границы, что противоречит парадигматической ортодоксии. Затем другие группы, которые проверяют предположения и проводят дальнейшие исследования, предоставляют критическую оценку новаторских заявлений постфактум. Далее вступает в дело еще более широкое научное сообщество, представляющее парадигматическую ортодоксию и обеспечивающее нескончаемую скептическую проверку теории с течением времени. Во многих случаях группы, публикующие революционные (или, по крайней мере, новаторские) идеи, являются известными научными группами, которые постоянно публикуют примечательные статьи в ведущих журналах; однако зачастую не эти группы проводят подробные последующие исследования, чтобы изучить дедуктивные предсказания новых теорий и предоставить обоснование (или заявить о его отсутствии) для модификации сети убеждений; как правило, известные группы немедленно переходят к следующей инновационной идее и оставляют другим «меньшим» лабораториям проводить тщательную проверку. Это неплохая вещь с точки зрения всего научного предприятия, поскольку это приводит к хорошему балансу рискованных инноваций и более взвешенной и тщательной оценки; однако это действительно приводит к искажению восприятия. В частности, наибольший прогресс приписывают не тем, кто занимается наиболее репрезентативной наукой; во всяком случае, они, вероятно, относятся к числу наиболее предвзятых и безрассудных мыслителей и, возможно, наименее «научны».

Ну хорошо, если великим светилам науки просто повезло, если бы это была всего лишь интуиция, разве не следует ожидать, что другие области мышления достигнут такого же прогресса, как наука? Разве те, кто стоял у истоков духовных верований и метафизической философии, не были новаторскими и творческими личностями? Разве не было множества людей, которые начали рождать новые идеи задолго до появления науки в ее теперешнем понимании? Почему же тогда они не добились технического прогресса и не изменили мир? Не потому, что они сосредоточены исключительно на более абстрактных философских понятиях. Всевозможные религиозные и духовные верования пытаются излечить больных, предотвратить чуму и голод и предсказать стихийные бедствия; разве они не пытаются решить проблемы человечества и не стремятся улучшить нашу жизнь за счет способности предсказывать явления и контролировать природу? Если прогресс был достигнут случайно, почему другие области мыслительной деятельности не достигли такого прогресса, как наука?

На этот вопрос можно получить частичный ответ, если отказаться от идеи о том, что ключевыми атрибутами науки являются новые идеи, видение через опыт или любая логика открытия; скорее, наука определяется тем, как она оценивает утверждения после того, как они сделаны. Именно логика доказательства и практика, основанная на этой логике, определяют науку. Такая логика — необходимый, но недостаточный компонент науки; научный процесс требует гораздо большего, в том числе изучения источников человеческой ошибки и постоянных усилий по смягчению таких ошибок, изучения и устранения источников предвзятости, избавление от ложных закономерностей и использования расширенной статистической базы. Однако вы не найдете этого в деятельности великих светил науки или их лабораторий; светила слишком заняты изобретением новаций и иконоборческих концепций и проталкиванием оных в мир простых смертных, во второй ярус исследователей, «нижестоящим» ученым.

После того как светила выдвинули свои идеи, после того как они опубликовали свои статьи и прочитали лекции, их научные коллеги затем принимаются за логическое обоснование. Одни ведут споры вокруг существующих данных. Другие повторяют эксперименты, чтобы увидеть, дают ли они заявленные результаты. Посредством экспериментов, предназначенных для проверки дедуктивных предсказаний теории, генерируются новые данные. Новая теория проверяется, дорабатывается и, при необходимости, модифицируется, что приводит к новому витку исследований, проверки и обсуждения. Теория, вероятно, будет принята одними и отвергнута другими, но со временем становится ясно, где она хорошо работает, что она предсказывает, а что нет, и в чем заключается ее ценность. Именно в этом процессе развития провидческой идеи и делается настоящая наука — там, где реализуются научные методы. Именно на этом отрезке можно найти различие между тем, что является наукой, и тем, что не является таковой.

Когда светила ошибаются или заблуждаются, как это часто бывает, именно последующие ученые убирают за ними беспорядок. Когда светила правы, как это иногда случается, последующие ученые проверяют и сравнивают теорию с миром природы и более широкой сетью убеждений. Если светила оказались правы, то заслугу прогресса приписывают именно им, а не тем, кто действительно оценивал идеи, — и именно светил обычно изучают те, кто желает понять науку.

Но кто такие эти ученые, идущие следом за светилами? Это хорошо подготовленные, обученные, укоренившиеся члены научного истеблишмента, которые читают влиятельные журналы, посещают лекции светила, а затем возвращаются в свои лаборатории и корпят над экспериментами, стараясь проверить, выдерживают ли идеи «гения» проверку природой. Они представляют собой основу рационального прогресса, каждый по-своему предвзятый, но в совокупности они составляют байесовское тело, которое причудливо изгибается и борется с идеями, порожденными светилами. Они — извечные судьи научных программ, жюри парадигм, великие оценщики идей. Именно на этом следует сосредоточить свое внимание тем, кто хочет понять науку. Гораздо менее заметные ученые-последователи повторяют и расширяют эксперименты корифеев, разрабатывают и развивают теории и в конечном итоге определяют, какие грандиозные открытия подтвердятся со временем.

Термин «ученый-последователь» на первый взгляд звучит несколько уничижительно, как положение, с которым можно смириться после того, как не удалось стать светилом, но не то положение, к которому можно стремиться с самого начала. На мой взгляд, это не может (или, по крайней мере, не должно) быть дальше от истины. Какие бы методы мы не использовали в качестве критерия науки, именно ученые-последователи воплощают и применяют эти методы на практике. Светила, несомненно, являются необходимой частью процесса, поскольку науке нужны иконоборцы, чтобы низвергать догмы. Однако в любой области человеческой деятельности и во всех формах мышления есть очень творческие, раздвигающие границы люди, выдвигающие новые идеи. Следовательно, это одна из наименее характерных черт науки. Чего нет во многих других областях, так это корпуса последователей, занятых развитием, изучением и оценкой заявлений светил. Конечно, отдельные люди могут время от времени быть светилами, а в остальное время — последователями; это не значит, что человек рожден в определенном научном сословии (хотя научные родословные иногда заставляют так думать).

Ошибочные представления о том, чем на самом деле является наука, не только отвлекают науку от ее истинных объектов исследования, но и влияют на поддержку науки обществом. Финансовые агентства делают упор на инновации и деятельность по изменению парадигмы. Инвесторы предпочитают финансировать «большой прорыв». Конечно, в таких стремлениях нет ничего плохого; однако поддержка великих инноваций и новаторских идей без поддержки основного механизма логического обоснования (рутинная работа ученых-последователей) не создает жизнеспособной системы; требуются обе рабочие части[237].

В противовес этим соображениям, широкие и всеобъемлющие обобщения того, как думают ученые, были сделаны на основе ограниченной информации о нескольких известных ученых. И наоборот, были исключены определения науки, вступающие в противоречие с деятельностью великих ученых. Широкие социологические обобщения о том, как функционируют научные лаборатории, сделаны на основе исследования единственной лаборатории под руководством нобелевского лауреата. Сделано мало попыток исследовать среднюю работу среднего ученого и средней научной лаборатории. Пожалуй, это лучшее, что можно сделать с ограниченными ресурсами, поскольку сложно, а иногда и невозможно провести широкое исследование. Тем не менее проблема индуктивного вывода по-прежнему актуальна как для науковедов, так и для самих ученых, поскольку они пытаются вывести обобщение целого на основе чрезвычайно небольшого размера выборки и, вполне возможно, ищут под уличным фонарем на обочине дороги ключи, потерянные в лесу за много миль отсюда, потому что под фонарем лучше видно.

Глава 11.

Социальный фактор, или Как групповое поведение влияет на науку

Р. А. Фишер был одним из самых влиятельных научных мыслителей ХХ века. Я уже говорил ранее о его основополагающем вкладе в методику точных оценок вероятности ошибки, возникающей из определенного набора данных (значение P, глава 9). Фишер понимал, что корреляция двух переменных лишь указывает на то, что между ними есть некоторая связь, но не означает наличие причинной связи. В двадцатом веке начали появляться данные о том, что у курильщиков был более высокий уровень заболеваемости раком легких, чем у тех, кто не курил, что положило начало дебатам о канцерогенных эффектах табака, которые продолжались около века. В противовес широко распространившемуся мнению, что курение табака, вероятно, увеличивает риск рака, Фишер пришел к убеждению, что на самом деле все обстоит наоборот; по существу, он утверждал, что курение вызвано раком[238]. Эта точка зрения, которая сегодня кажется забавной в ретроспективе, была вполне логичной в то время (и остается логически обоснованной сегодня).

Фишер обратил внимание на данные, свидетельствующие о том, что склонность к курению может иметь генетическую основу (потому что если один близнец был курильщиком, то другой близнец с большей вероятностью был курильщиком, чем следует из простой случайности). Фишер также был занят в одном исследовании, которое показало, что уровень заболеваемости раком легких у курильщиков, которые вдыхали дым, не был выше по сравнению с теми, кто не вдыхал (на самом деле у тех, кто вдыхал дым, уровень рака был даже ниже). Это наблюдение было противоположно тому, что можно было бы предсказать, если бы курение вызвало рак по предлагаемому механизму. Никогда не уклоняющийся от огласки, Фишер даже написал очень сардоническую статью, в которой подсчитал, сколько жизней можно было бы спасти, если бы чиновники системы здравоохранения только поощряли курильщиков вдыхать дым[239].

Гипотеза Фишера заключалась в том, что у рака есть генетическая основа и что наличие рака (до того, как он стал обнаруживаемым) вызывает у людей внутреннюю тревогу, которую они успокаивают, пытаясь найти успокаивающее действие табачного дыма. Таким образом, по мнению Фишера, курение определенно было «связано» с раком, но рак был причиной курения, а не наоборот. Поговаривали, что Фишер был заядлым курильщиком и что ему платили табачные компании; тем не менее важно отметить, что «альтернативная гипотеза» Фишера является столь же верной ретродукцией и дедуктивно согласуется с наблюдаемым явлением, согласно которому уровень заболеваемости раком легких выше среди курильщиков, как и более популярная гипотеза о том, что курение вызывает рак. Тем не менее со временем наука накапливала все больше и больше доказательств того, что курение вызывает повышенный уровень заболеваемости раком, а не наоборот. Более того, последующие крупные и хорошо спланированные исследования не подтвердили наблюдение более низких показателей у тех, кто вдыхал дым, по сравнению с теми, кто этого не делал; поскольку сам Фишер разработал теорию степени ошибки (которая могла возникнуть в первоначальном исследовании), можно было бы подумать, что он лучше всего подходил на роль скептика для собственных выводов. Однако, несмотря на то что в конечном итоге накопилось внушительное количество доказательств связи табачного дыма с раком, Фишер так и не отказался от своей позиции, которая, оглядываясь назад, представляется нелепой и ошибочной.

Фишер в этом отношении не был необычным. Ученые, как и все люди, делают ошибки и склонны упрямо цепляться за свои излюбленные идеи, невзирая на опровержения. Блондло не отказался от существования N-лучей даже после того, как все доказательства их существования были дискредитированы (см. главу 9), и продолжал изучать их в частном порядке до конца своей карьеры. Пристли так и не поверил, что открыл новый элемент (кислород), и продолжал изучать дефлогистированный воздух.

Можно было бы заполнить целую главу примерами личной приверженности той или иной гипотезе, независимо от того, сколько данных в конечном итоге противоречит этой идее. В то время как отдельные ученые часто становятся жертвами этой проблемы, социальные аспекты науки, которым посвящена данная глава, могут служить лекарством от нее.

Отношения личности и общества в научной практике

В наше время ученые редко работают в одиночку. Ежедневные наблюдения, размышления и эксперименты могут проводиться изолированно. Однако профессиональные ученые (по крайней мере, академические ученые) обычно принадлежат к научным организациям. Они состоят в профессиональных сообществах, специализирующихся на изучаемой теме. Они направляют свои статьи в рецензируемые журналы, где их работы оценивают другие ученые, работающие в той же или смежных областях. Ученые обычно представляют свои научные результаты группам других ученых на собраниях лаборатории, семинарах в своих отделах, во время приглашенных лекций в другие академические учреждения, а также на национальных и международных встречах и симпозиумах. В самом деле, сам акт презентации своих открытий и того, что, по мнению ученого, они значат для более широкой аудитории, является важнейшим компонентом научной профессии, поскольку наука — это мир, в котором царит правило «публикуйся или умри». Для распределения ограниченного ресурса в виде исследовательских грантов между академическими учеными применяется экспертная оценка их работ[240]. Хотя конкретные наблюдения или конкретные исследования могут проводиться одним или несколькими учеными, более широкая оценка и интерпретация этих исследований является функцией научного сообщества. Следовательно, хотя природа является важным арбитром научной мысли, общие правила исследования природы и толкования результатов определяет большая группа людей со сложным набором правил и мотиваций — по сути, социальная конструкция.

Одна из тем, которых я касаюсь в этой книге, — это рабочее определение науки, включающее развитие методологии в стремлении нейтрализовать известные ошибки, свойственные людям. Ошибки, которые обсуждались до сих пор, совершают отдельные люди. Поскольку современная наука в конечном итоге функционирует и оценивается в контексте социальной конструкции, понимание индивидуальных ошибок необходимо, но не достаточно для понимания работы науки. Очевидно, что нужно также учитывать коллективное мышление научных обществ. Усугубляют или смягчают проблемы индивидуальных ошибок научные общества? Исправляются ли индивидуальные ошибки в результате их фильтрации через научные группы, или же наоборот, они усиливаются? Добавляют ли сообщества ученых дополнительные ошибки к уже имеющимся индивидуальным ошибкам? Как научные общества усложняют вопрос(ы) авторитета в науке, обладая собственной властью в дополнение к авторитету, которым могут обладать отдельные люди? Исследование любого аспекта науки путем анализа отдельных ученых (при отсутствии анализа групповой деятельности) приведет к неправильному пониманию того, что такое наука, даже если анализируются репрезентативные индивиды.

Наука — это не индивидуальная или социальная деятельность, а, скорее, сбалансированное равновесие между ними. Оба аспекта существуют, и оба необходимы, и необходимо применять комплексный подход к отдельным ученым, работающим самостоятельно и в составе более крупных групп и сообществ. В той степени, в которой наука способна компенсировать человеческие ошибки, групповая деятельность способна компенсировать ошибки отдельных ученых; в то же время отдельные ученые помогают устранить ошибки, совершаемые группами. Оба аспекта являются обязательными и взаимосвязанными компонентами науки, и их следует рассматривать только вместе. Эти идеи были разработаны и подробно исследованы Хелен Лонгино в ее прекрасной работе «Наука как социальное знание: ценности и объективность в научных исследованиях» (Princeton, 1990).

Компенсация фактора человеческой ошибки научным обществом

В попытке дать определение науки было предложено множество вариантов, и большинство из них были опровергнуты на том основании, что ученые просто не проводят исследования в соответствии с предложенным определением. Этот процесс отвергает практики как определяющую характеристику науки, потому что отдельные ученые прекрасно обходились без этих практик. Однако мы получим другой ответ относительно того, что такое наука, если более широко взглянуть на то, как функционируют научные сообщества.

Как я показал в главе 3, гипотезы не могут быть полностью отвергнуты даже перед лицом опровергающих данных, поскольку их всегда можно спасти, выдвинув вспомогательную гипотезу. Тем не менее из-за проблем с индукцией свидетельства, опровергающие гипотезу, вероятно, более значимы для прогресса знания, чем свидетельства, поддерживающие гипотезу. Более того, некоторые разновидности ненауки и псевдонауки формулируют свои идеи таким образом, что наблюдение можно применить только для их подтверждения, а теории не могут быть отвергнуты или подвергнуты строгой проверке. Следовательно, наличие идеи, поддающейся опровержению, и поиск свидетельств для опровержения этой идеи имеют прочное отношение к определению науки.

Отдельной характеристикой, которая была предложена в качестве атрибута науки, является понятие байесовского мышления. Байесовское мышление — это процесс, при котором ученые взвешивают относительные вероятности истинности теории по мере появления все большего количества доказательств, а не бинарное мышление истина/ложь, к которому люди, кажется, более предрасположены (простое мышление «да/нет»). Такой подход требует особого навыка плавно изменять свое мнение в зависимости от степени убеждений, по мере того как становится доступным больше информации. Это не просто готовность отказаться от мнения, которого придерживался ранее; напротив, это умение одновременно придерживаться нескольких возможных убеждений с относительной вероятностью для каждого из них.

И склонность к опровержению гипотез, и байесовское мышление были отвергнуты некоторыми науковедами как значимые атрибуты науки, потому что некоторые ученые явно не обладают такими качествами. Как я уже говорил, некоторые ученые столь же упорно держатся за свои ошибочные теории, как и большинство людей — за свои суеверия. Фишер так и не отказался от теории, что рак вызывает курение, несмотря на массив опровергающих данных. Несмотря на огромное количество неопровержимых доказательств того, что N-лучи не существуют, сам доктор Блондло никогда не отказывался от этой идеи; напротив, он продолжал изучать N-лучи до своей смерти. Когда было показано, что вывод доктора Уэйкфилда о том, что прививки от кори связаны с аутизмом, не выдерживает контролируемой проверки, доктор Уэйкфилд не согласился с этой точкой зрения и придерживался своей первоначальной теории. Эта тенденция верна как для широких парадигм, так и для частных наблюдений. Список можно продолжать и продолжать, и каждые десять лет к нему добавляются новые строки. Такая склонность к приверженности идее представляет собой эвристику человека, получившую название иррациональное усиление (escalation of commitment), и является распространенным поведенческим шаблоном как внутри науки, так и за ее пределами. По сути, как только кто-то вкладывает ресурсы (например, деньги, профессиональное доверие и т. д.) в идею или подход, у него тут же возникает приверженность к этой стратегии, а иначе в случае неудачи придется признать ошибку и согласиться, что ресурсы были потрачены впустую.

Тенденция искать костыли и подпорки для своих идей, конечно же, не ограничивается теми, кто занял ошибочную позицию. Когда Галилей утверждал, что Земля вращается вокруг своей оси, он хорошо осознавал тот факт, что если это так, то на экваторе должен дуть круговой ветер со скоростью 1000 миль в час (согласно системе знаний того времени), однако такого ветра не было. Более того, теория Галилея предсказывала, что летом и зимой Земля будет находиться в разных положениях. Таким образом, угол наблюдения звезд на небосклоне должен меняться при смене сезона (параллактический сдвиг). Когда были проведены измерения, никакого параллактического сдвига не обнаружилось, что выглядело веским доводом против гелиоцентрической системы. Однако в ответ Галилей сказал, что звезды находятся настолько далеко, что такой сдвиг будет неизмеримым имеющимися инструментами. В то время это, должно быть, выглядело как суета в попытках спасти гипотезу. Современники Галилея не могли измерить, насколько далеки звезды; соответственно, его ответ выходил далеко за рамки проверяемости.

Но вся штука в том, что Галилей оказался прав, а Блондло — неправ[241]. Первый считается одним из величайших ученых всех времен. Ученые пытаются выяснить, как Галилей пришел к своему открытию, а Блондло высмеивают за его ошибки[242]. Однако, по сути, они занимались одним и тем же. Они влюбились в свою гипотезу и старательно отвергали доводы, которые опровергали ее, одновременно развивая идеи, которые ее поддерживали. Тот факт, что Галилей был прав, а Блондло ошибался, является случайностью, а не отличительным признаком. Ученый, как и любой другой человек, может влюбиться в свои идеи и упорно придерживаться их, несмотря на опровержения. Люди обычно не мыслят по-байесовски; они не занимают беспристрастную позицию и не корректируют относительное убеждение по мере поступления новых данных. Напротив, они являются преданными концептуальными моногамистами, которые не решаются, а во многих случаях и не желают разводиться со своими интеллектуальными супругами[243].

Как и для каких целей научное сообщество использует байесовское мышление

Научное общество смягчает последствия небайесовского мышления отдельных ученых и их склонности влюбляться в свои идеи и хранить им верность даже перед лицом огромного количества опровержений. Как проницательно заметил Томас Кун, новые идеи и парадигмы редко принимают, потому что старая гвардия убедилась, что они ошибочны; скорее, приходит молодое поколение, воспитанное в контексте новой идеи, а старая гвардия в конце концов умирает. Поскольку научные общества со временем расширяются, новые мыслители постоянно знакомятся с парадигмами и могут иначе взглянуть на мышление и данные, не будучи подверженными предубеждениям предыдущего поколения. Поэтому научное сообщество со временем смягчает близорукую и трагическую преданность, которую отдельные люди (или даже группы) могут проявлять по отношению к ошибочной идее.

Как указывал Кун (и другие), существенной частью научных парадигм и обществ является процесс внушения людям этой парадигмы. Процесс научного образования в определенной области науки состоит из изучения языка этой области, определений научных объектов, используемых схем категоризации, аксиом и предпосылок, а также системы убеждений. Для профессиональных ученых не существует tabula rasa — чистого листа; студент получает предметные знания о научной области через фильтр настоящего. Чрезвычайно трудно, почти невозможно начать карьеру иконоборца. Завоевание авторитета само по себе подразумевает интеллектуальные атаки в адрес доминирующих парадигм. Те молодые провидцы, которые действительно совершают великие прорывы, обычно обучаются у именитых и хорошо зарекомендовавших себя членов истеблишмента и часто проводят свои бунтарские исследования под их защитой.

Тем не менее если существует реальное и воспроизводимое природное явление, которое не согласуется с нашими лучшими теориями, его невозможно скрывать, хотя можно долго и упорно игнорировать, отвергая по надуманным причинам, либо, что более типично, просто избегать смотреть правде в глаза. Тем не менее следующие поколения ученых будут наблюдать явление снова и снова, пока не найдут для него место в новой парадигме. Именно таким способом научное сообщество компенсирует естественную склонность человека увлекаться идеей, а затем подгонять под нее данные. Хотя от необходимости смены поколений в научных обществах веет могильным холодом, наука таким образом противостоит индивидуальным предубеждениям, подгонке фактов, иррациональному усилению и т. д. Это одна из причин, почему наука должна подвергать теории критическому анализу на протяжении времени, превышающего продолжительность жизни человека. По несколько мрачным словам известного физика Макса Планка: «Науку движут вперед только похороны».

В контексте групповой деятельности наука в конечном итоге действительно ведет себя байесовским и попперовским образом, даже если это не свойственно отдельным ученым. Отказ от байесовских и попперовских критериев определения науки, потому что некоторые известные ученые не ведут себя подобным образом, вызван ошибочным применением этих критериев к отдельным личностям, хотя эти критерии следует применять к научному сообществу в целом. Не важно, насколько упорными были Уэйкфилд, Бландлот или кто-либо еще в своих убеждениях. Не имеет значения, что сторонники теорий отказываются изменить свое мнение, даже если горы данных не соответствуют поддерживаемой ими идее. Важно лишь то, что с течением времени, рано или поздно, новые поколения ученых проводят ревизию имеющихся данных и бросают вызов теориям, которые не согласуются с наблюдениями.

В конце концов, научные общества компенсируют недостаток самокритичного мышления у человека. Именно это и наблюдали Латур и Вулгар в своем антропологическом исследовании рабочей лаборатории, упомянутом в главе 10 (т. е. в книге «Лабораторная жизнь»). Если комментарии о том, что строгость, с которой ученые проверяют теории, зависит от ресурсов, которые надо на это затратить, вызывают раздражение ученых, это лишь свидетельствует об отсутствии у них самокритичности. На самом деле критика в адрес недостатков отдельных ученых лишь подчеркивает важную роль научного сообщества в побуждении к критическому мышлению. Возражения рецензентов, которые ученые должны преодолеть в экспериментах (или нет, в зависимости от результатов экспериментов), представляют собой продукт критического мышления других членов общества, вынуждающих строго оценивать гипотезу, даже если ученые не склонны проверять свои гипотезы самостоятельно.

Как предубеждения научного сообщества препятствуют прогрессу

Как бы ни была похвальна способность научного сообщества преодолевать индивидуальные предубеждения, за это приходится платить, а иногда и очень дорого.

Поскольку замена одного научного убеждения на другое иногда длится дольше человеческой жизни, прогресс своей неторопливостью может сводить с ума тех, кто всю жизнь пытается добиться изменений. Научное сообщество состоит из индивидов, имеющих глубокие предубеждения, и оттого временами выражает столь же глубокие предубеждения в масштабах науки.

Ярким свидетельством такого общественного поведения является знаменитый пример родовой лихорадки среди женщин, рожающих детей в середине 1800-х годов. В больницах по всей Европе были родильные отделения, где у женщин могли принимать роды. Родовая лихорадка — это очень тяжелая болезнь, от которой страдают некоторые только что родившие женщины. Смертность от родовой лихорадки была довольно высокой и в некоторых случаях доходила до 30 %.

Причины родовой лихорадки были неизвестны, но молодой врач по имени Игнац Земмельвейс, работавший в клинике общего профиля в Вене, обратил внимание на некоторые поразительные характеристики этого заболевания. Сначала казалось, что это заболевание связано с больницами. Было хорошо известно, что женщины, рожавшие вне больниц, страдали от этого заболевания гораздо реже. Это не было проблемой социально-экономического статуса, поскольку даже у бедных женщин, которые рожали прямо на улицах Вены, показатели заболеваемости были ниже. Еще одна проблема, привлекшая внимание Земмельвейса, заключалась в том, что в больнице было два разных родильных отделения, в одном из которых уровень смертности от родовой лихорадки был намного выше, чем в другом. Этот факт был настолько широко известен, что роженицы умоляли принять их в отделение с меньшей смертностью. Эта разница обеспокоила молодого Земмельвейса, и он начал детальное сопоставление различий между двумя отделениями, чтобы попытаться выяснить причину. Оказывается, отделение с более высоким уровнем смертности было менее заполнено, поэтому переполненность палаты не могла послужить причиной заболевания[244]. Второе отличие заключалось в том, что персонал отделения с более низкими показателями заболеваемости был укомплектован студентами-акушерами, тогда как отделение с более высокими показателями было укомплектовано студентами-медиками. Оставалось неясным, как это могло влиять на заболеваемость.

В 1847 году Якоб Коллечка, профессор судебно-медицинской экспертизы, которым Земмельвейс очень восхищался, умер от пореза скальпелем, полученного во время вскрытия трупа. Когда было проведено вскрытие Коллечки, у него обнаружилось много патологических признаков, которые очень напоминали родовую лихорадку. Земмельвейс предположил, что какое-то вещество, выделяемое трупами, вызывает лихорадку во время родов. По предположению Земмельвейса, причина того, что женщины чаще заболевали лихорадкой во время родов в отделении, где работают студенты-медики, заключалась в том, что студенты-медики передавали болезнь от трупов беременным женщинам (стажеры-акушеры не участвовали во вскрытии трупов). Исходя из этой теории, Земмельвейс ввел практику мытья рук студентов-медиков хлорированной известью (гипохлоритом кальция) между вскрытием трупа и родами. После этого уровень смертности от лихорадки снизился на 90 % в отделении, в котором обучаются студенты-медики, и опустился до того же уровня, что и в отделении, где работают акушерки. В следующем году Земмельвейс ввел промывание инструментов, контактировавших с пациентами, и в этой австрийской больнице практически исчезла родовая лихорадка. Позже, когда студенты Земмельвейса распространили эту методику в других больницах, уровень смертности там упал примерно так же. По любым стандартам это было значительным достижением, которое не только спасло огромное количество жизней и предотвратило множество страданий, но и дало науке фундаментальное представление о причинах родовой лихорадки — по крайней мере, должно было. Хотя Нобелевская премия еще не была учреждена, можно предположить, что доктор Игнац Земмельвейс получит большое признание за свои достижения; однако, к сожалению, этого не произошло.

Медицинский истеблишмент категорически отверг выводы Земмельвейса. В этом отказе сошлось несколько причин, и ради справедливости следует признать, что Земмельвейс публиковал свои выводы крайне бессистемно. Он писал письма другим врачам, а его ученики публиковали отчеты, но сам он не публиковал никаких научных отчетов до 1858 года, а свою основную работу написал только в 1861 году. Тем не менее почти все его умозаключения были отвергнуты по ряду причин.

Во-первых, интерпретация Земмельвейса противоречила почти всем догмам, касающимся болезней, утверждавшим, что болезнь вызывается дисбалансом жидкостей человеческого тела и передается по воздуху с испарениями. Болезнь каждого человека была индивидуальной в зависимости от дисбаланса в организме. Было очень трудно, скорее даже невозможно вписать открытия Земмельвейса в эту догму. Поразительно, но главное возражение против его выводов заключалось в том, что поскольку у него не было теории, объясняющей механизм, посредством которого может передаваться болезнь от трупов, как можно считать правильными его наблюдения? Важно помнить, что теория микробов — идея о том, что болезнь обусловлена микроскопическими бактериями и вирусами — в то время не существовала. Как мог трупный материал передавать болезнь, если в исходном материале отсутствует сущность, способная вызвать болезнь? Это еще один пример того, как классическое и неправильно понятое применение «научного метода» не соответствует тому, что на самом деле делает наука. Наблюдение не является идеальным арбитром для наших утверждений о знании, так как наблюдение может быть ошибочным — значит, нужно оспаривать наблюдение. Гипотетико-дедуктивную согласованность можно восстановить, модифицируя теории или игнорируя данные. И то, и другое случается на каждом шагу. Также можно предположить, что в отказе признать выводы Земмельвейса присутствовал эмоциональный компонент, поскольку врачи не стремились признать, что их руки были грязными, что им нужно мыться чаще и что они убивали тысячи пациентов каждый год из-за собственного невежества и отсутствия гигиены.

Земмельвейс также подвергся резкой критике со стороны британского медицинского истеблишмента, который принял его наблюдение (но не его объяснение) как доказательство справедливости выдвинутой в Великобритании теории о том, что родовая лихорадка действительно заразна. Однако британцы считали, что лихорадка была вызвана миазмами, исходящими из анатомической комнаты и вызывающими гуморальный дисбаланс у новых пациентов. Эта точка зрения отражала неправильное понимание выводов Земмельвейса и привела к их отрицанию. Действительно, Земмельвейс сам был частично виноват в том, что небрежно опубликовал свои выводы. Тем не менее на континенте его считали глупцом, а в Великобритании — человеком, который не открыл ничего нового, потому что незнаком с теориями британских мудрецов.

Земмельвейс был уволен со своего поста, вероятно, по причинам, не связанным с этим конкретным вопросом, а скорее из-за большой политической нестабильности в Европе в целом и в Австрии в частности. Кроме того, Земмельвейсу, возможно, не доверяли австрийские врачи из-за его венгерского происхождения. После увольнения Земмельвейс начал писать все более язвительные письма, обвиняя тех, кто не разделял его теорию об убийстве пациентов. Он стал эмоционально нестабильным и попал в психиатрическую лечебницу в возрасте 47 лет, где умер через две недели после госпитализации, вероятно, в результате избиения охранниками[245].

Сопротивление науки изменениям не ограничивается теми идеями, которые в конечном итоге оказываются верны. Хотя научное сообщество очень медленно продвигалось к правильному пониманию идей Земмельвейса, оно с равным успехом сопротивлялось новым идеям, которые позже оказались неверными и могли нанести серьезный ущерб. В первые годы после того, как был обнаружен синдром приобретенного иммунодефицита человека (СПИД) и из крови больных был выделен вирус иммунодефицита человека (ВИЧ), доктор Питер Дюсберг, уважаемый вирусолог, очень скептически отнесся к тому, что ВИЧ действительно является причиной заболевания. Он считал, что токсичность лекарств, используемых для лечения СПИДа, на самом деле является причиной СПИДа. Он высказал ряд возражений против трактовки ВИЧ как причины болезни, не последним из которых было наличие иммуносупрессивного синдрома (очень похожего на СПИД), поражающего молодых мужчин и возникающего при отсутствии какой-либо ВИЧ-инфекции[246]. По мнению Дюсберга, это полностью опровергало всю гипотезу о ВИЧ. Это было логично и соответствовало критериям Поппера; действительно, если СПИД может возникнуть в отсутствие ВИЧ, тогда ВИЧ не может быть причиной СПИДа — или, по крайней мере, не является единственной его причиной; один отрицательный результат опровергает гипотезу намного легче и быстрее, чем положительные результаты могут ее доказать. Исследователи парировали его выводы, выдвигая вспомогательную гипотезу о том, что эти молодые мужчины страдали другим заболеванием, которое было «СПИДоподобным», но не СПИДом, следовательно, наличие такого заболевания не опровергает гипотезу о роли ВИЧ. Однако Дюсберг не считал, что заболевание, напоминающее СПИД, было отдельным заболеванием. Дюсберг также указывал на людей, которые были инфицированы ВИЧ и не демонстрировали характерных симптомов СПИД, но он не желал принимать объяснение (вспомогательную гипотезу) о том, что у ВИЧ длительный инкубационный период от инфекции до симптомов заболевания, или, как мы впоследствии узнали, что у некоторых людей есть генетическая устойчивость к СПИДу. Фактически Дюсберг выдвинул строгие научные аргументы против гипотезы о том, что ВИЧ является причиной СПИДа, в соответствии с лучшими принципами научной аргументации. Однако по мере накопления все большего количества доказательств, кульминацией которых стала невероятная эффективность препаратов против ВИЧ в предотвращении СПИДа, возражения доктора Дюсберга становились все менее и менее убедительными. Как и Фишер в случае курения и рака легких, он сосредоточил свое внимание на нескольких экспериментальных наблюдениях, которые, по-видимому, отвергают основную гипотезу. Так же, как и Фишер, вместо того чтобы принимать растущее количество доказательств по мере их накопления, доктор Дюсберг придерживался точки зрения, которая сейчас кажется абсурдной[247][248]. Однако на начальном этапе исследования проблемы его возражения были логичными и разумными, но были язвительно отвергнуты научным истеблишментом — преждевременно и с сомнительными аргументами.

В случае с Дюсбергом догматическое упорство научного сообщества не позволило науке пойти по ложному пути, который задержал бы разработку прорывных методов лечения, спасающих жизни людей, зараженных ВИЧ. В случае с Земмельвейсом упорство научного сообщества стоило жизни тысячам женщин и их младенцам. Однако в обоих случаях общество сработало как стабилизирующий фактор с байесовским фильтром, предпочитающим эволюцию идей вместо революции идей. У этого подхода могут быть как хорошие, так и плохие последствия, но он подчеркивает важное качество научного сообщества — в конечном итоге сообщество приходит к высочайшей согласованности теории и доказательств с помощью повторяющегося и самокорректирующегося процесса, основанного на наблюдении за миром природы.

Общественное мнение как источник и усилитель человеческих ошибок

По иронии судьбы, хотя научные общества могут со временем смягчить отдельные ошибки, связанные с предвзятостью подтверждения, односторонней аргументацией и иррациональным поведением, общественное мнение также может усиливать подобные ошибки в краткосрочной перспективе. Научные общества могут одновременно как смягчать, так и усугублять ту же проблему. Несмотря на то что развивающиеся группы ученых уменьшают влияние индивидуальной предвзятости, позволяя новым умам переоценивать проблемы с течением времени, социальная структура науки также позволяет ошибочному мышлению выходить далеко за пределы личного мышления отдельного человека.

Термин «групповое мышление» был впервые предложен в 1972 году Ирвингом Янисом, который проанализировал постыдные ошибки, возникающие в результате группового обсуждения ситуаций[249]. Особо следует отметить утверждение Яниса о том, что группы людей, думающих вместе, могут совершать ошибки особого рода, не свойственные отдельным людям. По словам Яниса, группы создают среду, в которой индивидуумам навязывают подчинение. Идеи, которые отличаются от группового консенсуса, подвергаются «самоцензуре», что сильно ограничивает альтернативные интерпретации или творческое мышление. Отсутствие явного несогласия или даже молчание рассматривается как согласие, что приводит к преувеличенному чувству правоты среди членов группы, иллюзии, что с позицией группы соглашается больше людей, чем на самом деле. Людям может быть очень сложно в одиночку возразить против того, что все остальные считают правдой. Противоречить мнению группы обычно себе дороже. Несогласные подвергаются общественному осуждению и маргинализации. Группа оказывает давление, чтобы рационализировать взгляды или данные, не совпадающие с доминирующим мнением группы, что очень похоже на предвзятое поведение людей, которые выделяют наблюдения, совпадающие с их мнением. В результате может возникнуть своего рода менталитет «мы против них», и те, кто не согласен с групповой позицией, будут восприниматься как глупые, невежественные или даже морально неполноценные по сравнению с остальной группой.

К сожалению, современное научное сообщество обладает многими характеристиками группового мышления. Существует печальная традиция, вполне соответствующая стереотипу группового поведения, когда некоторые ученые называют тех, кто не придерживается канонов науки, невежественными, глупыми и неполноценными. Наблюдения, противоречащие научным догмам, часто воспринимаются как шарлатанство. Если те, кто представят такие наблюдения, не будут учеными, их подвергнут насмешкам как необразованных шутов (в лучшем случае) либо воспримут как циников, пытающихся манипулировать доверчивой публикой ради известности или денег[250]. Если же они принадлежат к научному истеблишменту, их полномочия и опыт подвергнут сомнению; на них могут поставить клеймо сбившихся с пути или, в некоторых случаях, потерявших рассудок. В некоторых случаях, если крамольные взгляды высказывает признанный авторитет, его мнение просто проигнорируют или сочтут за странность гения. Научные общества во всех областях науки имеют устойчивую аллергию на новые идеи, агрессивно преследуя тех, кто их продвигает.

Догматическое поведение научных групп проявляется в равной мере как в случае правоты научного истеблишмента, так и в обратной ситуации. Питер Дюсберг придерживался точки зрения, что ВИЧ не вызывает СПИД, и тем самым стал персоной нон грата в науке. То, что он, кажется, ошибается в своих взглядах на ВИЧ, не обязательно означает, что большая группа ученых права, делая его изгоем. То же самое происходит с учеными, которые в конечном итоге оказываются правыми. Несмотря на то что Галилею и Копернику приписывают открытие, что Земля вращается вокруг Солнца, эта идея была представлена древнегреческим астрономом Аристархом Самосским и, судя по всему (хотя свидетельства ограничены), была категорически отвергнута большинством современников[251]. Конечно, Галилей был вынужден отречься от своих убеждений под угрозой пыток со стороны Ватикана.

Фундаментальное открытие Луи Пиллемера относительно способа, которым иммунная система борется с инфекцией, категорически отвергли, ученого дискредитировали, перекрыли ему доступ к публикациям и лишили научного финансирования, что привело к его самоубийству[252]. Однако в конечном итоге его наблюдения и выводы оказались верными. Хотя развивающееся научное общество со временем исправляет индивидуальные предубеждения, иногда оно останавливается в своем развитии и формирует групповые предубеждения. Всегда приемлемо и даже необходимо не соглашаться с коллегами, основываясь на системе убеждений; однако игнорирование и обструкция коллег по мотивам группового поведения являются предательством идеалов науки.

Янис также исследовал, как групповое мышление может заставить группу почувствовать, что у нее есть особое, возвышенное чувство морали, которое не подчиняется нормальным правилам поведения; группа считает, что имеет элитарный статус, заслуживающий особой привилегии. Отсюда может возникнуть чувство неуязвимости, что ведет к чрезмерному рискованному и безрассудному, даже социопатическому поведению. Янис в основном анализировал политические группы, которые принимали вопиюще нелепые решения. Сложно сказать, применимы ли эти последние характеристики к современной науке. Однако бесспорно, что в прошлом научные группировки допускали грубейшие нарушения прав человека по отношению к инакомыслящим ученым. Следует помнить, что, как и в случае с остальными группами, потенциальные опасности группового научного мышления выходят за рамки ошибочного знания.

Хотя групповое мышление и связанные с ним явления исследованы относительно недавно, понимание таких эффектов имеет давнюю историю. Когда Фрэнсис Бэкон написал Novum Organum в 1620 году, чтобы подчеркнуть достоинства индуктивного наблюдения, он определил серию из четырех общих источников ошибок (он называл их «идолами»). Среди них были «идолы театра», которые отражали то прискорбное влияние, которое существующая догма, если не сказать групповое мышление, могла оказать на отдельный разум.

Начиная с раннего описания Яниса, справедливо указывалось, что особенности группового мышления являются довольно надуманными и слишком мало исследованы. Тем не менее некоторые конкретные примеры у нас перед глазами. Когнитивные психологи подвергли сомнению интерпретацию групповых явлений, предложенную Янисом, и представили новые теории, объясняющие, почему возникает такое групповое поведение (они выходят за рамки данной книги); однако никто не спорит, что группы глубоко и разнообразно влияют на индивидуальное мышление. Учитывая историю поведения ученых и их обществ, трудно отрицать роль группового поведения в науке.

Опасности авторитетного мнения

Во многих отношениях авторитет — явный враг науки. Как уже было сказано, утверждения о научном знании в конечном итоге подкрепляются наблюдениями за природными явлениями, доказанными гипотезами и теориями, вспомогательными исходными предположениями и сетью убеждений, которые они породили. Это не означает, что мнение знатоков своей области о том, как следует толковать наблюдения, не играет роли. Однако мнение знатоков или авторитет при отсутствии доказательств — это совсем другое дело. Прямолинейным заявлениям «потому что я так сказал» нет места в науке. Конечно, экспертное мнение может быть единственным выходом, если тестирование идеи невозможно технически или этически, или у вас отсутствуют необходимые ресурсы для ее проверки. Однако знание, основанное на авторитете, никогда не бывает целью. Мне кажется, многие люди имеют сильную естественную тягу к авторитетам, будь то отдельные лица или группы. Поскольку ученые — тоже люди, эта черта характера влияет на науку. К сожалению, люди считают уверенные заявления авторитетных лиц невероятно привлекательными, если не фундаментально убедительными. По иронии судьбы, те, кто признает хоть какую-то вероятность ошибки или чувствует неуверенность, кто наиболее близок к реальности, менее убедительны, чем те, кто вещает с необоснованной и даже бредовой уверенностью в своей правоте.

Существует мнение, что наука как таковая возникла благодаря возможности свободно (и безнаказанно) оспаривать авторитеты и опровергать идеи своих наставников. Насколько нам известно, большинство древних обществ были глубоко иерархичными — обычно управлялись властью одного монарха. Во многих случаях монархи правили на основании дарованной небесами власти, если не претендовали на личный божественный статус. Власть могла осуществляться через олигократию и/или бюрократию; тем не менее авторитет был абсолютным. Все, что сказал авторитет, считалось истиной просто потому, что он так сказал, — несогласие с утверждениями или суждениями авторитета считалось ересью и зачастую в буквальном смысле выжигалось каленым железом.

Важно отметить, что зарождение западной науки произошло в обществе с менее строгой властью, которое более терпимо относилось к свободе мысли и инакомыслию. В отличие от многих централизованных и управляемых божеством империй до нее, Древняя Греция была рыхлым конгломератом слабо связанных городов-государств. Некоторые из них разработали демократическую структуру правления (в первую очередь Афины). Торговля и культурный обмен способствовали смешению разных идей, религий и взглядов. Дебаты, разногласия и споры не только терпели, но и во многих случаях поощряли и даже уважали.

Анаксимандр Милетский был древним досократовским мыслителем, внесшим огромный вклад в развитие западной мысли. Утверждалось, что одним из его самых глубоких дарований была способность оценивать утверждения авторитетных мыслителей того времени и опровергать их в пользу своих собственных идей не по прихоти, а потому, что идеи его предшественников не были последовательны, в отличие от наблюдений и выводов Анаксимандра[253]. Во времена Анаксимандра мир представлялся разделенным на твердь (землю), небо и небеса. Наставник Анаксимандра, Фалес, утверждал, что Земля прочно покоится на бесконечных столбах, и поэтому под нашими ногами находится бесконечный источник прочности — который мы чувствуем, когда стоим на твердой земле. Однако Анаксимандр заметил, что Солнце заходит на западе и восходит на востоке. Он также заметил, что звезды вращались по определенной схеме, так что они спускались за горизонт, а затем снова появлялись. Если Земля покоилась на прочных столбах, которые бесконечно простирались под нами, как Солнце проходило мимо этих столбов в своем путешествии от западного до восточного горизонта, чтобы снова подниматься каждое утро? Анаксимандр не соглашался с преобладающими теориями своего времени — он считал, что Земля должна парить в космосе, чтобы Солнце могло обойти ее после захода и, таким образом, вернуться к восточному горизонту[254][255].

Анаксимандр также совершил весьма еретический поступок, устранив божественные причины как источник явлений в мире природы. С точки зрения Анаксимандра, за природные явления отвечали силы природы. Совершив этот гигантский скачок мышления, Анаксимандр фактически создал необходимые условия для возникновения гипотетико-дедуктивного метода, поскольку, как указывалось в главе 4, если события происходят по прихоти капризного и непредсказуемого божества, то нельзя применять дедуктивное рассуждение для понимания мироустройства. Не менее важно и то, что, провозгласив естественные причины природных явлений, Анаксимандр устранил власть класса жрецов и самопровозглашенных земных богов. Таким образом, можно утверждать, что именно интеллектуальное долото Анаксимандра пробило первую трещину, отделяющую естественную философию (науку) от религии.

Конечно, это разделение со временем было обращено вспять, затем восстановлено и развито, но даже сегодня борьба идеологий далека от завершения. Даже сегодня существуют общества, которыми правят сильные монархи (или олигархаты), которые заявляют, что познали замысел бога, навязывают свое толкование воли божьей всем без разбора и наказывают тех, кто не согласен с этим словом, пытками и смертью. Есть не менее авторитарные светские режимы. Но там, где нельзя бросить вызов авторитетам, нет места науке. Неудивительно, что наука в своих наиболее продуктивных формах существует в свободных и открытых обществах и часто ограничивается или даже уничтожается жестокой автократией. Это не означает, что жестокие автократии, пронизанные структурами власти, никогда не поддерживают науку. Советский Союз во время правления Иосифа Сталина был страной с суровым и смертоносным режимом. Тем не менее советские ученые внесли большой вклад в мировую науку, были награждены Нобелевскими премиями и разработали передовые технологии в ряде отраслей. Советский Союз стал продуктом свержения власти монархии и религии; новая власть сосредоточилась (по крайней мере, теоретически) на атеистической форме правления.

В то же время Советский Союз не мог мириться с научными идеями (или даже спорами), которые грозили подорвать фундаментальные посылки коммунистической пропаганды. Более того, сам Сталин, не имевший никакого научного образования или опыта, принимал активное участие в научных дебатах и диктовал «правильные» выводы из многих научных аргументов. В 1920-е годы Россия столкнулась с сельскохозяйственным кризисом, а в 1928 году пропагандистская машина ухватилась за молодого русского земледельца Трофима Лысенко.

Лысенко происходил из бедной семьи, был энергичным молодым оратором и проникся советским идеологическим посылом о скромных людях, преодолевающих укоренившийся истеблишмент. В то время как остальной мир исследовал и развивал дарвиновские теории случайных мутаций и естественного отбора, Лысенко выдвинул теорию, которая была ответвлением теории Ламарка.

В защиту ламаркизма следует сказать, что это совершенно логичная теория, полученная путем ретродукции и полностью соответствующая системе знаний о биологии того времени. Жан-Батист Ламарк, французский натуралист, предположил, что поведение организма может направленно влиять на черты, унаследованные при рождении. Это резко контрастировало с дарвиновским мировоззрением, согласно которому популяции различаются случайными генетическими вариациями, а те вариации, которые наиболее успешно воспроизводятся (в данной среде), становятся преобладающими формами. В теории Дарвина вы рождаетесь с определенными наследственными вариациями, которые дадут вам преимущества или недостатки на всю оставшуюся жизнь. По мнению Ламарка, вы можете изменить структуру своего организма в течение жизни, в зависимости от того, как будете вести себя и с чем столкнетесь.

Лысенко категорически отвергал существование генов и утверждал, что он может резко повысить урожайность и даже превратить одно растение в другое в зависимости от условий, в которых оно произрастает. Лысенко изображали для советских людей героем. В 1935 году Сталин предоставил Лысенко широчайшие полномочия для дискредитации любого ученого или кого угодно, кто осмелится противоречить его теориям. Никакие исследования не допускались, а идеи не могли быть безнаказанно озвучены, если они противоречили представлениям Лысенко. Ему удалось дискредитировать своих научных оппонентов и сместить их с академических должностей. Тысячи его противников были заключены в тюрьмы, а в некоторых случаях казнены.

Лысенко был волком в овечьей шкуре с точки зрения научного диалога или какой-либо науки вообще. Хотя он обернул себя в атрибуты научной легитимности, его научный режим был яркой демонстрацией того, почему непогрешимые авторитеты и запрет подвергать их сомнению абсолютно неприемлемы для любых значимых научных исследований. К 1948 году лысенковщина стала официально поддерживаемой Советским государством теорией, а преподавание любой другой формы биологии осуждалось как подрывная деятельность и антимарксистский заговор. Эти запреты в конечном итоге распространились на многие страны Восточного блока; тем временем в остальном мире генетика быстро прогрессировала, и Советский Союз остался позади. После смерти Сталина Лысенко постепенно терял свое влияние, хотя преемник Сталина сохранял приверженность ламаркизму. Лысенко все больше скатывался к обочине науки, поскольку оппоненты осмелели и могли говорить, не подвергаясь преследованиям. Однако только в 1960-х годах советские генетики смогли, наконец, свободно заниматься научными теориями, отличными от лысенковщины.

Несомненно, авторитарные общества могут поощрять технологическое развитие, но указания центральной власти о том, какие идеи являются «правильными», а какие «ошибочными», несовместимы с современной наукой. Хотя такой подход действительно приводит к формированию совокупности «знаний», он является извращением того, чем является наука в свободных обществах. Лысенковщина служит классическим примером извращения науки авторитарным режимом, но стоит отметить, что попытки подменить научные методы государственной властью неоднократно случались в обществах, которые обычно считаются более свободными. Например, в Соединенных Штатах много раз предпринимались попытки принять законы, объявляющие преподавание эволюционной биологии преступлением. Обучение эволюции было незаконным в Арканзасе до 1968 года (Эпперсон против Арканзаса). Точно так же религиозные консерваторы категорически возражают против преподавания археологии и геологии, потому что их теории противоречат словам Священного Писания о том, что Земле около 6000 лет, как сказано в Библии. Это не меньшее подчинение свободных дебатов абсолютному авторитету, чем лысенковщина. Библия — это, по сути, аргумент в стиле «потому что я так сказал». Печально (но предсказуемо), что эти попытки продолжаются до сих пор. Обновленная позиция противников преподавания эволюции в государственных школах основана на том, что наряду с эволюцией в качестве конкурирующей научной теории следует преподавать разумный замысел (креационизм). На самом деле нет ничего плохого в заявлениях о том, что Библия верна. Это просто правильный научный процесс — выдвигать альтернативные теории и оценивать их с точки зрения соответствия наблюдениям за миром природы. Проблема не в том, чтобы выдвигать аргументы за или против чего-либо, проблема в попытках заткнуть рот сторонникам иной точки зрения (например, объявить преступлением их высказывания или преподавание конкурирующих теорий) и настаивать на единой точке зрения, основанной на власти или авторитете.

Так как насчет того, что правительство препятствует преподаванию креационизма или разумного замысла в учебных программах государственных школ, — разве это не то же самое, что запрещать преподавание эволюции? Но постойте, разве кто-то запрещает изучать креационизм в рамках учебной программы по сравнительному религиоведению? Проблема в том, что сторонники креационизма требуют от правительства преподавать разумный замысел как часть естественных наук. Однако разумный замысел нельзя преподавать в рамках учебной программы по естествознанию, потому что это не наука. Дело не в том, что креационизм может быть плохой наукой, а в том, что это вообще не наука. Он не основан на дедуктивной связи между причинами и следствиями и представляет собой систему, не подчиняющуюся правилам (как указано в главах 4 и 5), и как таковой не обладает гипотетико-дедуктивной последовательностью или научной методологией.

Я не утверждаю, что разумный замысел плохо объясняет явления окружающего мира. На самом деле теория разумного замысла объясняет мир природы намного лучше, чем эволюция или любая другая научная теория, потому что разумный замысел объясняет все, что когда-либо наблюдалось или когда-либо будет наблюдаться. Почему мир такой, какой он есть? Потому что так задумал высший разум. Идеально, один ответ на все вопросы, безоговорочная победа — можно идти домой, преисполнившись теплым чувством абсолютного знания. Стоит ли удивляться, почему этот ответ так удовлетворяет тех, кто ищет объяснений? Но этот ответ бесполезен с научной точки зрения; опять же, это вовсе не наука, потому что нет предсказательной силы, нет возможности оценивать предсказания и, в отличие от эволюции, нет никаких доказательств, которые в принципе могли бы опровергнуть теорию, потому что нет никаких выводимых результатов, кроме того что мир существует и будет существовать, как замыслил создатель (подробный анализ этого вопроса представлен в главе 13).

В ошибочной попытке уравнять эволюцию и разумный замысел с точки зрения их научного статуса и, таким образом, позволить преподавание разумного замысла в учебных программах государственных школ администрация школьного округа Кобб, штат Джорджия, в 2002 году добавила следующую наклейку в учебники по биологии для государственных школ:

«Этот учебник содержит материал по эволюции. Эволюция — это теория, а не факт о происхождении живых существ. К этому материалу следует подходить непредвзято, внимательно изучать и относиться критически»[256].

В комментарии администрации округа Кобб сказано, что они пытались «привить учащимся критическое мышление, предоставить академическую свободу в соответствии с требованиями закона, способствовать терпимости и принятию разнообразия мнений и обеспечить нейтральную позицию по отношению к религии».

На первый взгляд это пояснение кажется вполне разумным. Мы ведь много говорили о том, что поощрять критическое мышление — сильную часть науки — это хорошо. Однако, если немного поразмыслить, вам не кажется странным, что это говорят только об эволюции, а не обо всех других теориях, изучаемых по программе естествознания? Разве каждая теория в учебниках естествознания не является только теорией? Разве не все в учебниках естественных наук не является неопровержимым фактом? По большей части недогматический статус всех научных «истин», которых мы придерживаемся сегодня (пока мы не отвергнем их завтра), является одной из основных характеристик самой науки, хотя я уже отмечал, что многие непрофессионалы (и даже некоторые ученые) не ценят этого. Большой вред наносит непонимание того, что хотя заявления о научных знаниях могут иметь огромное количество подтверждающих доказательств, они не являются «достоверными» в том смысле, как этот термин обычно используется вне науки. В четко сформулированном возражении против наклейки шестеро родителей подали в суд на округ Кобб не на том основании, что эволюция — это не «просто теория», а в соответствии с изложенным здесь принципом. Джеффри Селман, подавший иск, написал: «Эта наклейка выделяет эволюцию из всех существующих научных теорий. Почему выделяют именно эволюцию? Очевидно, по религиозным мотивам, а это нарушает разделение церкви и государства»[257].

Воздействие ненаучного авторитета на науку не ограничивается теологией. Например, нефтегазовые корпорации, которым может нанести ущерб сокращение потребления ископаемого топлива, оказали сильное политическое давление на исследования изменения климата в целом и глобального потепления в частности. В предыдущие годы табачная промышленность подвергала критике исследования, связывающие курение с раком и эмфиземой, сердечными заболеваниями и другими недугами. Это не означает, что всякое сомнение в глобальном потеплении или пагубных последствиях курения табака ненаучно. На самом деле признанные научные авторитеты ничуть не меньше властей провинились в том, что позволили собственному групповому мышлению очернить некоторые разумные возражения против господствующих теорий. Однако это не отменяет того факта, что давление властей плохо влияет на науку.

В 2003 году Эндрю К. Ревкин и Кэтрин К. Сили опубликовали в The New York Times статью, в которой сообщалось, что администрация Джорджа Буша отредактировала научное содержание отчета EPA о глобальном потеплении[258]. Последующие статьи в 2005 году подтвердили не только изъятие определенной информации, но и прямое редактирование текста с целью изменения его значения и воздействия[259]. В 2006 году г-н Ревкин сообщил, что под влиянием правительства НАСА не позволяет известному климатологу делиться результатами и выводами с общественностью, поскольку они расходятся с позицией Белого дома[260]. В ответ на эти и другие истории в 2006 году конгресс начал официальное расследование этого вопроса, которое в конечном итоге пришло к выводу: «Доказательства, представленные комитету, приводят к одному неизбежному выводу: администрация Буша предпринимала систематические усилия по манипулированию научными данными об изменении климата и вводила в заблуждение политиков и общественность относительно опасностей глобального потепления... Должностные лица Белого дома и политические деятели подвергали цензуре заключения конгресса о причинах и последствиях глобального потепления, ограничивали доступ СМИ к правительственным ученым-климатологам и редактировали федеральные научные отчеты, чтобы внести неоправданную неопределенность в обсуждения изменения климата»[261].

В отличие от Советского Союза, в США ни один ученый не был заключен в тюрьму или казнен за выражение своего мнения. Однако, судя по всему, всемогущий орган центральной власти и здесь подтасовывал научные выводы, основываясь на политической повестке дня, а не на каком-либо понятии научной работы. Был ли конгресс, проводивший расследование в 2006 году, конгрессом демократов? Да, был. Возможно ли, что обвинения во вмешательстве в науку сами по себе были политически мотивированными? В некоторой степени это кажется вероятным. Тем не менее нет необходимости в спорах по поводу точности этих отчетов и выводов, потому что сотрудники Белого дома, которые участвовали в процессе редактирования, признали, что делали это, оправдывая свою деятельность как «необходимую для согласованности научных программ с политикой»[262]. Бесспорно, что во всей человеческой деятельности присутствует политика и предвзятость, тем не менее похоже, что администрация Буша редактировала содержание экспертного научного мнения не из соображений последовательности гипотетико-дедуктивного мышления, а в угоду политической повестке дня, весьма далекой от научной работы[263].

Способность внешнего (ненаучного) авторитета вмешиваться в легитимную науку обусловлена неправильным представлением общества о том, что такое наука, и это является одной из причин, почему соображения, высказанные в этой книге, так актуальны для нашего общества. Никто не утверждает, что администрация Буша сфабриковала данные экспериментов или выдумала наблюдения, которых не было. Однако они фактически изменили смысл выводов, удалив текст (иногда целые абзацы) и вставив отдельные слова, вносящие неопределенность в заключение отчета. Изначально упомянутые «неопределенности» заменили на «значительные и фундаментальные неопределенности». Другой пример: фразу «Многие научные наблюдения показывают, что Земля переживает период относительно быстрых изменений» заменили на «Многие научные наблюдения содержат вывод о том, что Земля может претерпевать период относительно быстрых изменений»[изменение выделено курсивом]. Аналогичным образом, «Связать причины биологических и экологических изменений с изменением или нестабильностью климата сложно» заменили на «Связать причины биологических и экологических изменений с изменением или нестабильностью климата чрезвычайно сложно»[курсив мой].

Почему добавление этих слов — такая большая проблема? Разве я не говорил на протяжении всей книги о том, что в науке нет определенности, абсолютного знания и ничего, в чем мы не можем ошибаться? Проблема в том, что непрофессионалы и даже некоторые профессиональные ученые считают, что неоспоримые доказательства и определенность достижимы, и поэтому все, что содержит неопределенность, неубедительно, двусмысленно и может быть спокойно проигнорировано, пока не будет доказана абсолютная достоверность, что является логически невыполнимой задачей. Говоря языком науки, утверждение о том, что «Земля переживает период относительно быстрых изменений», является настолько убедительным, насколько это возможно на данный момент. Добавление слова «может» меняет твердый вывод на предположение. Заявление, что «чрезвычайно сложно» связать изменение климата с биологическими или экологическими изменениями, создает впечатление, что наука не только неспособна сделать какие-либо определенные выводы, но и что наука вообще не может делать никаких выводов, даже если они несовершенны.

Здесь есть две основные проблемы. Первая заключается в том, что ненаучная организация, которая даже не пыталась следовать научным нормам, отредактировала научные наблюдения, чтобы подогнать их под уже существующую повестку дня. Вторая проблема заключается в том, что они целенаправленно сделали это таким образом, чтобы противники научных открытий смогли заявить: «Видите ли, роль человека в изменении климата еще не доказана, поэтому нам не нужно ничего менять». Это могло произойти не только потому, что к отчету были добавлены конкретные слова о неопределенности, но и потому, что у людей возникло ошибочное представление о том, что абсолютное доказательство достижимо, что таков наш стандарт доказательства и что, пока он не будет достигнут, у нас нет причин беспокоиться о проблемах, потому что они еще не реальны[264].

Важность маргинальных убеждений, раздвигающих границы

Важным и часто недооцениваемым фактором, проистекающим из социального характера науки, является потребность в небольшой (но постоянной) группе ученых с неортодоксальными и маргинальными убеждениями. Если бы каждый, кто принадлежал к господствующей школе мысли, просто работал в рамках существующей парадигмы, не было бы новых теорий, да и сами парадигмы не могли бы развиваться из поколения в поколение. Новые идеи не обязательно должны быть маргинальными или радикальными, они могут быть довольно консервативными, но новые консервативные идеи не могут вырваться за рамки существующих парадигм мышления. Идеи, рожденные на окраине, бросают вызов существующей системе убеждений и являются важными инструментами постоянного исследования целостности ГДМ и самого итеративного процесса. Конечно, никто не хочет, чтобы большинство мыслителей бросалось на второстепенные теории, поскольку это может привести к академическому хаосу. Скорее, небольшой процент маргинальных мыслителей необходим для поддержания достаточно разнообразного портфеля идей, который позволит время от времени обновлять теории.

Ученые, выдвигающие второстепенные теории, не часто удостаиваются внимания по нескольким причинам. Во-первых, хотя они защищают теорию или даже разрабатывают ее, они редко бывают теми, кто устанавливает ее достоверность. С 1500-х годов и до работ Земмельвейса в середине девятнадцатого века ряд ученых, в том числе Фракасторо, Кирхер, Левенгук, Андри, Брэдли и, вероятно, другие, предполагали, что некие маленькие сущности, слишком мелкие, чтобы их можно было увидеть человеческим глазом, вызывали заболевание через прямой контакт. Исследования Земмельвейса по поводу родильной горячки были лишь еще одним шагом в длинной цепи предположений. Его активный эксперимент (мытье рук и дезинфекция в больничных палатах) был проигнорирован и дискредитирован, хотя он привел к резкому снижению показателей смертности, что нельзя не заметить. Тем не менее идеи Земмельвейса были отвергнуты научным и медицинским истеблишментом, и он умер от жестоких побоев в психиатрической лечебнице. Позже Сноу и Пастер добавляли все больше и больше доказательств к теории микробов, пока Кох окончательно не «доказал это»[265] (хотя Басси проиллюстрировал этот принцип на шелкопрядах столетием ранее)[266]. Наука очень нуждается в мыслителях-маргиналах, хотя часто плохо с ними обращается.

Роль власти в науке

Если авторитет — это зло для науки, тогда возникает вопрос: какова роль «научного авторитета»? Смешно полагать, что в науке нет авторитетов. Как природные явления и данные являются арбитрами достоверности научных представлений, так и отдельные ученые претендуют на роль арбитров, выносящих суждения о правильности теорий. Мало того, что ученые претендуют на авторитет сами, они получают его со стороны. На научные семинары приглашают экспертов для чтения лекций в своих областях. Журналы приглашают экспертов писать статьи, выражающие их взгляды. Существуют даже журналы, озаглавленные «Экспертные мнения в[вставить область исследования]», основанные на идее, что мнения признанных экспертов заслуживают публикации (что вполне может быть). Поскольку наука — это деятельность человека, включенная в социальную структуру общества, из которой она возникает, на определенном уровне развития невозможно избежать формирования как личного, так и общественного авторитета. История научного авторитета восходит к самым ранним истокам науки. Анаксимандр выглядит вдохновляющей фигурой именно потому, что он осмелился бросить вызов авторитету Фалеса, своего наставника, который был величайшим авторитетом того времени. Но, поступив так, Анаксимандр сам стал новым авторитетом.

Власть в науке никогда не принадлежала отдельным ученым. Уважаемые группы ученых (Национальная академия наук, Королевские научные общества и т. д.) считают обладание научным авторитетом своей основной функцией. Когда профессиональные сообщества ученых приходят к консенсусу в обсуждении какого-либо вопроса, вес их мнений может основываться на данных, но также определенно зависит от их экспертного статуса как части истеблишмента. Правительство, обычные граждане и сами ученые используют позицию этих экспертов для обоснования своих позиций. Журналист А. Дж. Либлинг однажды сказал: «Свобода печати гарантируется только тем, кто владеет ею». Хотя в свое время это могло быть правдой, изобретение Интернета дало печатный станок почти каждому, кто в нем нуждается. Однако в научном мире рецензируемые журналы являются единственным законным средством публикации достоверных научных результатов. Журналы обычно управляются редколлегией, состоящей из ученых, которые являются признанными экспертами в данной области, а сами статьи рецензируются экспертами в этой области, и поэтому авторитет, основанный на экспертных знаниях, определяет саму природу научной ценности.

Доминирование авторитетов в науке можно рассматривать как противоречие представлению о том, что между наукой и любой другой системой знаний есть принципиальная разница. Если, в конце концов, то, что мы принимаем за истину, является не чем иным, как экспертным мнением, то какая разница, является ли проводником власти религиозный, политический или научный лидер? Разве все в конечном итоге не сводится к авторитету, который провозглашает истину? Это, безусловно, разумное возражение и озабоченность, и в нем есть определенный смысл. Ответ на этот вопрос заключается в том, что авторитет — это культурная проблема социальной жизни. Существуют общепринятые нормы приемлемого и неприемлемого поведения в обществе. Эти нормы поведения устанавливаются самими обществами на основе мнений нынешних членов. На эти мнения сильно влияют исторические нормы и прецеденты, но они также меняются со временем. В настоящее время в западной науке прочно закреплены многие согласованные правила поведения и практики, которые обсуждались в этой книге. Авторитет в науке имеет иное значение, чем авторитет в других условиях. Научные авторитеты являются экспертами, в совершенстве владеющими знаниями в своей области науки, и хотя они формируют влиятельные мнения, их авторитет ограничен (по крайней мере, в некоторой степени) рабочими парадигмами их области, которые основаны на предыдущих научных исследованиях. Ясно, что точность или значение данных можно оспаривать, но нельзя просто изменить данные, потому что они не соответствуют желаемому результату (как это сделал Белый дом Буша, изменив заявления научных организаций). В науке авторитет опирается на фундамент научных исследований окружающего мира и обоснованную систему научных знаний, а не диктует свое мнение просто «потому, что я так сказал». В этом смысле он отличается от авторитета во многих других областях.

Вероятность разрушения науки самой научной властью

Поскольку западная наука — это социальная конструкция, выстроенная учеными и эволюционирующая со временем, она содержит семена собственного разрушения, посеянные в землю, из которой она произрастает. Ирония науки заключается в том, что научные авторитеты заявляют, что система научных убеждений основана не на человеческом авторитете, а на свойствах мира природы. Но это не что иное, как человеческий авторитет, недвусмысленно заявляющий, что нельзя делать выводы о знании, основанные на человеческом авторитете; такая власть может в любой момент изменить свое мнение и политику. Именно это произошло в сталинском Советском Союзе с теорией наследственности Лысенко. Научные методы развивались путем преодоления ошибок в нормальном человеческом мышлении, наблюдении, познании, рассуждении и т. д. Поскольку наше понимание человеческих ошибок продолжает развиваться, должен продолжать развиваться и научный метод. Следовательно, научные общества должны иметь возможность изменять нормы. Однако с властью (основанной на авторитете) также появляется возможность уничтожить себя. Наша научная культура может быть потеряна, если величайшие научные традиции будут утрачены последующими поколениями (как это произошло с Лысенко в Советском Союзе, хотя научная культура была восстановлена после смерти Сталина и ослабления власти Лысенко). Есть опасность, что система является тем, что люди говорят о ней, но, похоже, нет никакого способа обойти эту опасность. Нам остается только всеми силами стараться ее уменьшить. Это постоянная и актуальная проблема, и нам нельзя терять бдительность. Только данные по-настоящему беспристрастны. У общества есть право выбора, действовать или не действовать в соответствии с тем, что наблюдают ученые, но подтасовка наблюдений в угоду политической или религиозной власти всегда приводила к гораздо худшим ситуациям, чем согласие с наблюдениями ученых.

Опасность научного авторитета подстерегает нас и с противоположной стороны. Что, если научные общества станут слишком строгими в своих определениях того, что есть «настоящая наука»? Что, если легитимные источники знаний будут исключены, маргинализованы и, таким образом, уничтожены? Насколько нам известно, это уже происходит. В своей знаменитой книге 1975 года «Против метода: краткое изложение анархической теории познания» Пол Фейерабенд утверждал, что если бы мы применили нынешние «правила надлежащего научного поведения» к величайшим научным светилам истории (например, к Галилею), то не могли бы их назвать учеными[267]. Фейерабенд рассматривает акт установления правил надлежащей науки как источник групповой тирании, которая направлена на подавление творческих способностей и новых знаний. Он утверждает, что это разрушение науки в стиле Лысенко, что-то вроде подхода: «Если вы не занимаетесь наукой так, как мы говорим, вы не будете заниматься наукой вообще!» Как отметил Джон Стюарт Милль в своем эссе «О свободе», демократия — это не отсутствие тирании; можно просто променять тиранию монарха на тиранию большинства. Фейерабенд утверждал, что организованная и профессиональная наука — это тирания самопровозглашенных «настоящих» ученых, которая разрушит дальнейший прогресс. По мнению Фейерабенда, правила науки должны гласить: «Все возможно».

С одной стороны, Фейерабенд мог ошибаться по нескольким причинам. Во-первых, я не думаю, что обязательно те, кто добился наибольшего прогресса (например, Галилей), были лучшими учеными (как я пояснил в главе 10). Возможно, они были одними из многих талантливых научных мыслителей, которым повезло выдвинуть правильную идею, и история умалчивает о бесчисленном количестве не менее талантливых научных мыслителей, которые ошибались. Однако если настоящая научная работа выполняется сообществами ученых-последователей в постоянной динамике между индивидуальным и групповым вкладом, тогда имеет смысл определять науку таким образом, чтобы исключить роль отдельных светил, таких как Галилей, поскольку они служат источниками идей (и некоторых удачных научных исследований), но сами по себе не определяют научный процесс. Во-вторых, наука со временем меняется, поэтому изначально неверно примерять сегодняшние стандарты к поведению ученых прошлых эпох и говорить, что стандарты неправильные, поскольку они не подходят к этим ученым. Ученые должны придерживаться стандартов, которые были приняты в то время, когда они работали. Например, использование статистики для количественной оценки неопределенности сегодня является важной частью современной науки. Однако глупо говорить о том, что статистика не может быть важной частью науки, потому что это исключает Галилея или Ньютона из числа ученых. Статистика не была изобретена, когда Галилей или Ньютон делали свою работу. Тем не менее точка зрения Фейерабенда важна, и мы рискуем потерять некоторые важные знания, если сразу отвергнем их как «ненаучные» из-за правил, которые не всегда полезны, а иногда вредны.

В конце концов, научное сообщество, как и все человеческие сообщества, имеет свои фундаментальные догмы и взгляды истеблишмента. По мере того как человек все больше склоняется к крайностям, его взгляды становятся все более иконоборческими и революционными. У края науки обитают те, кто прямо противоречит ортодоксальной точке зрения. Наконец, сделав еще один шаг, можно выйти «за границу» (или, возможно, «за грань») к тем, чьи утверждения можно сразу же отвергнуть как лженауку в лучшем случае и как полное безумие в худшем. Иногда маргинальная идея возникает в эпицентре научной ортодоксии, как, например, N-лучи Блондло, вера Питера Дюсберга в то, что ВИЧ не вызывает СПИД, и холодный ядерный синтез Понса и Флейшмана. Эти известные деятели превратились в мыслителей-маргиналов, чьи теории оказались ошибочными (по крайней мере, на данный момент) и в некоторых случаях полностью покинули научное поле. В других случаях маргинальные мыслители приходят в научную ортодоксию извне, как в случае с Земмельвейсом, который так и не дождался ортодоксальности и умер в безвестности и позоре, хотя в конечном итоге оказался прав.

Ортодоксия науки служит неторопливым и прогрессивным арбитром осторожных изменений, в то время как периферия служит источником новаторских идей и творческих подходов. Маловероятно, что отдельная личность может одновременно проникнуться консервативным догматизмом и духом отрицания. Фактически некоторые (например, Кун) скажут, что это невозможно, потому что наблюдения основаны на теории, и поэтому те, кто отстаивает парадигму, буквально слепы за ее пределами. Чтобы сохранить и то, и другое, нужно иметь самоуправляемое научное сообщество. Мышление научных окраин служит защитой от превращения догматической ортодоксии в теократию. Догматический центр необходим для того, чтобы не допускать случайного свержения мыслителями-маргиналами устоявшихся идей и теорий без твердой доказательной базы для этого. Это беспорядок, полный противоречий и временами перерастающий в нечто вроде анархии со множеством конкурирующих теорий, каждая из которых утверждает, что имеет лучшее объяснение наблюдаемых явлений природы. В целом ни одна из теорий не объясняет все данные (либо потому, что теории не на 100 % верны, либо потому, что данные не на 100 % правильны, либо и то, и другое, как это обычно бывает).

В то время как явления природы являются высшим арбитром знания в науке и в этом смысле правят бал, создание и интерпретация наблюдений — это человеческая деятельность, фильтруемая через человеческие общества и подчиняющаяся системе авторитетов. Пока наука сохраняет свой нынешний характер и вековые традиции, авторитет будет меньшим определяющим фактором, чем природа. Но власть авторитета всегда будет присутствовать в научном мире и в некоторых случаях (особенно в краткосрочной перспективе) будет преобладать над властью природы[268].

Глава 12.

Целостный мир науки, или Лес и деревья вместе

В 1924 году жительница Южной Африки по имени Жозефина Салмонс посетила дом Пэта Изода, друга семьи. Она заметила странный человеческий череп, стоящий на его каминной полке. Заинтересовавшись, она спросила хозяина о его происхождении и узнала, что его нашел шахтер, работавший на Бакстонском известковом заводе. Этот шахтер не занимался ни вопросами происхождения человека, ни проверкой какой-либо конкретной гипотезы; просто он рубил известняк, стараясь добыть его как можно больше. Он ничем не отличался от того, кто выходит на прогулку и замечает интересное дерево или лужу любопытной формы. Он заметил череп и передал его своему нанимателю Э. Г. Изоду, который был директором компании Northern Lime Company, управляющей рудником. Изод-старший подарил череп своему сыну, который поставил его на каминную полку. Жозефина Салмонс оказалась молодой аспиранткой, которая работала в лаборатории доктора Раймонда Дарта в Университете Витватерсранда в Йоханнесбурге. Доктор Дарт был антропологом австралийского происхождения, занявшим должность профессора двумя годами ранее.

Осознавая потенциальную важность черепа, Сэлмонс передала его доктору Дарту, который поддержал ее энтузиазм и интерес. Дарт немедленно связался с горнодобывающей компанией и начал исследование других окаменелостей и черепов, найденных на месте добычи, что привело к открытию ранее неизвестного древнего вида гоминидов Australopithecus africanus, который жил в диапазоне 3 миллионов лет тому назад. Это открытие, названное некоторыми «недостающим звеном», поддержало дарвиновскую теорию эволюции. Для тех, кто не верил в «сотворение мира», это было еще одним свидетельством против всех утверждений, что существующая жизнь была создана точно такой, какая она есть сегодня. Случайная находка шахтера оказалась важным аргументом, имеющим отношение к фундаментальным научным гипотезам.

В 1964 году два ученых, работавших в AT&T Bell Labs в Нью-Джерси, Амо Пензиас и Роберт Уилсон, пытались обнаружить радиоволны, отраженные от двух сферических спутников, — эксперимент по отработке новой технологии. В процессе рутинной работы они пришли к выводу, что для обнаружения очень слабых сигналов им необходимо устранить весь фоновый шум и помехи от других источников. После кропотливых мер по устранению помех от местных радиостанций и незваных голубей, которые гнездились в тарелке приемника, Пензиас и Уилсон пришли к выводу, что существует слабый, но постоянный сигнал фонового шума, исходящий от источников, находящихся вне Земли; точнее, сигнал исходил извне нашей галактики и, казалось, был повсюду. Это, несомненно, разочаровало первооткрывателей с инженерной точки зрения, поскольку не существует способа устранить это фоновое излучение. Однако их открытие послужило фундаментальным фактом для научной оценки двух конкурирующих гипотез о возникновении Вселенной.

Теория Большого взрыва[269] постулировала, что Вселенная возникла в результате взрывного расширения материи из единственной сжатой точки. Напротив, теория устойчивого состояния утверждала, что Вселенная существовала всегда. Теория Большого взрыва предсказывает, что во Вселенной должно присутствовать остаточное излучение — в основном эхо, оставшееся от Большого взрыва. Теория устойчивого состояния не приводит к такому предсказанию. Таким образом, наблюдение фонового излучения по всей Вселенной подтвердило теорию Большого взрыва.

Шахтер на Бакстонской известковой шахте увидел череп, который, по его мнению, был интересным. Амо Пензиас и Роберт Уилсон были разочарованы тем, что не смогли устранить фоновое излучение, мешающее обнаруживать отраженные сигналы. Никто из них не проводил эксперимент для проверки гипотез как таковых, и все же их находки привели к проверке предсказаний фундаментальных научных гипотез, над которыми они не работали и о которых они, возможно, не знали. Подобные события случаются снова и снова именно из-за целостной природы знания — взаимосвязей нашей обширной сети убеждений во взаимосвязанной Вселенной. Это ничем не отличается от того, как если бы вы копали яму на заднем дворе, чтобы посадить новый куст черники, и наткнулись бы на мертвое тело, которое оказалось останками Джимми Хоффа[270]. Просто сажая куст, вы могли бы случайно получить данные для решения одной из загадок американской истории, но вы бы сделали это без малейшего намерения разгадывать загадку и, возможно, даже не зная, кем был Джимми Хоффа или что по поводу его судьбы есть какие-то вопросы.

Ученые часто проводят исследования с определенной целью и не достигают этой цели, но вместо этого им удается проверить предсказание посторонней гипотезы. Иногда это очевидно для ученых и совпадает с их научной специализацией, но во многих случаях они генерируют данные, проверяющие предсказание, о котором они никогда не слышали, пока не опубликуют свои выводы и кто-то другой не осознает их значение для другой области науки. Это не очень похоже на линейное и логичное описание научного метода, которое многие считают правдой. Наоборот, это больше похоже на случайный процесс, потому что это так и есть.

Практические последствия единства мира природы

Идеи «единства» природы или целостного смысла Вселенной — взаимосвязанности всех вещей — чаще связаны с духовными системами верований и философией, чем с методологией науки. Тем не менее наше современное понимание науки гласит, что мир взаимосвязан, что нельзя выдвинуть гипотезу об одном, не выдвигая гипотезы о многих вещах и, вероятно, обо всех вещах, и что в конечном итоге мир состоит из ряда связанных сущностей и явлений.

На первый взгляд кажется, что наука идет вразрез с самой сущностью целостной Вселенной. Если природа действительно целостна, тогда ученые теряют ужасно много времени напрасно, разделяя этот единый целостный мир на все меньшие и меньшие части и разграничивая эти части как все более и более независимые вещи до такой степени, что можно подумать, будто весь мир природы рассортирован по разрозненным ящикам, между которыми нет никакой связи.

Биологи делят жизнь на таксономические области — на царства животных и растений, на типы, классы, отряды, семейства, роды и виды. Химики делят всю материю на таблицу элементов, состоящую из атомов, объединенных в соответствии с определенными правилами. Далее физики делят атомы на электроны, нейтроны и протоны. Протоны и нейтроны можно разделить на кварки. Считается, что электроны элементарны, но у них появляются новые свойства при взаимодействии с другой материей, в которой они проявляются как холоны, спиноны и орбитоны. Анатомы делят людей на органы, гистологи делят эти органы на части на основе клеток и типов клеток, а биохимики делят клетки на липиды, белки, нуклеиновые кислоты и углеводы. Даже психологи делят человеческий разум на составные части (например, Эго, Ид и Суперэго). И где же тут пресловутые целостность и единство?

Дробление мира на все меньшие и меньшие единицы — необходимый прием, по крайней мере в контексте научных методологий, для продвижения в понимании мира природы. Это не обязательное условие для других систем убеждений; иногда это может быть для них недопустимо и делает их бессмысленными. Однако наука в значительной степени интересуется причинными связями и взаимовлиянием разных сущностей. А чтобы изучать взаимовлияние сущностей, нужно сначала разделить их на категории.

Наука, как правило, целенаправленно изучает небольшие изолированные области мира природы, по одной за раз. В конце концов, наука пытается соединить отдельные части обратно в более широкую картину. Однако концентрация внимания на небольших изолированных областях — необходимая часть научного исследования. Причину этого можно найти в рамках целостной согласованности, как описано в главе 3. Любую гипотезу можно спасти от опровержения, предложив вспомогательные гипотезы и ненаблюдаемые сущности. Поэтому, чтобы добиться прогресса, необходимо выдвигать и проверять как можно больше вспомогательных гипотез, пытаясь выделить одну вещь, которую вы хотите проверить. Невозможно идеально выделить одну гипотезу, но, безусловно, контролируемым исследованием можно добиться намного большего, чем пассивным наблюдением неконтролируемого мира природы. Представьте, что вы пытаетесь собрать пазл из тысячи частей, но вместо того, чтобы сначала поработать над границей или каким-то фрагментом изображения, вам пришлось работать над всей головоломкой одновременно. Поскольку вы не можете сосредоточиться на взаимодействии отдельных частей, вы, вероятно, никогда не добьетесь успеха. Сосредоточившись на отдельных разделах, вы все равно будете допускать ошибки, поскольку некоторые детали сначала будут выглядеть так, как будто они собираются соответствовать друг другу, но потом окажется, что это не так. Другие детали не будут соответствовать друг другу, пока вы не повернете их, но в конечном итоге они встанут на свое место. Работая над обособленными частями головоломки, вы в конечном итоге сможете соединить маленькие детали вместе, чтобы собрать целую картину[271].

Социальная часть науки, обсуждаемая в главе 11, похожа на сборку пазла, когда несколько групп людей одновременно работают над разными частями головоломки, воруя детали пазла друг у друга, но затем отбрасывая их, когда они не подходят. Более того, несколько групп людей, вероятно, будут работать над одной и той же частью пазла одновременно, совершая ошибки и достигая прогресса, исправляя ошибки, но также отменяя прогресс, достигнутый другими, смахивая детали со стола и иногда саботируя друг друга. Все это не означает, что во всей головоломке нет общей картины; однако ни один из участников не знает, что это за картина, потому что нет крышки коробки, на которую можно было бы смотреть. Тем не менее общая картина есть, просто она еще не видна.

Несмотря на необходимость категоризации для построения системы убеждений, внутренняя взаимосвязь сущностей может быть обнаружена во многих характеристиках науки, описанных до сих пор. Непонимание этих взаимосвязей привело к большой путанице и непониманию науки самими учеными. Можно было бы рассматривать парадокс ворона (глава 3) как просто утверждение, что гипотеза об одном предмете на самом деле является гипотезой обо всех предметах. Нельзя сделать заявление о черных воронах, не упомянув также о белых воронах, желтых школьных автобусах и бесцветных рыбах. Конечно, большинство ученых или исследовательских групп никогда не будут иметь представления о взаимосвязях изучаемого предмета со всем остальным миром природы. Кто из нас может увидеть больше, чем крохотную часть загадки Вселенной?

В 1828 году Фридрих Велер был 27-летним учителем технической школы в Берлине. Хотя эта должность не приносила дохода или уважения, она открыла Велеру доступ в лабораторию, в которой он мог проводить химические эксперименты. Однажды он пытался соединить две соли (цианат калия и сульфат аммония), чтобы получить цианат аммония, но получил другое вещество. Велер нечаянно наткнулся на условия, при которых образуется мочевина. Более тонкие подробности того, что предшествовало и последовало за этим наблюдением, остаются предметом споров, потому что было опубликовано множество различных версий этой истории (наиболее популярная из них явно выглядит апокрифической); тем не менее результат, полученный Велером, имел ряд важных последствий. Хотя, казалось бы, кто мог предположить, что синтез основного компонента человеческой мочи вообще имеет какое-то значение?

Первым и главным для Велера, по крайней мере в соответствии с тем, что он подчеркивал в своем отчете, было понимание того, что как цианат аммония, так и мочевина имеют одинаковое относительное содержание различных элементов (в данном случае углерода, азота, кислорода и водорода). Получается, что цианат аммония и мочевина каким-то образом связаны благодаря их атомному составу. Тем не менее свойства цианата аммония и мочевины явно различаются. Следовательно, различия в свойствах химического соединения должны определяться не только относительным содержанием различных атомов — они предполагают наличие некой структуры. В то время как Велер заинтересовался именно этим аспектом открытия, его эксперимент также имел большое значение для совершенно другой системы знаний, известной под названием «витализм».

Витализм представлял собой комбинацию различных теорий и идей, объединенных верой в наличие фундаментальной разницы между составом живых и неживых объектов. По крайней мере, еще древние египтяне высказывали идею о том, что некая жизненная сила отличает живой объект от неживого. Однако в более современной форме и в контексте химии, изучаемой Велером, витализм разделял химические соединения на два типа, из которых состоят живые и неживые существа. Было хорошо известно, что многие явно неживые соединения (например, соли) можно было нагреть до высоких температур и даже расплавить, но при охлаждении они возвращались в свое основное состояние. Напротив, химические соединения, полученные из живых существ, часто каким-либо образом разрушались при нагревании, поэтому при охлаждении их первоначальные свойства не восстанавливались. Это породило представление о том, что живые существа обладают особыми химическими свойствами, отличными от неживых. Отсюда возникли термины «органический» и «неорганический», применяемые к химическим веществам, полученным из живых и неживых объектов соответственно[272].

Одна из центральных идей витализма состоит в том, что органические химические вещества могут быть получены только от живых существ (часто это объясняется потребностью в особой жизненной энергии). Гипотетико-дедуктивная последовательность витализма указывает на невозможность получения органического химического соединения в результате реакции между двумя неорганическими соединениями в отсутствие живого существа, которое послужило бы источником жизненной энергии. Однако, оглядываясь назад, можно сказать, что это сделал Веллер, синтезировав мочевину. Синтез мочевины нанес тяжелый удар по теории витализма, потому что он идет вразрез с ее предсказаниями. К сожалению, сама история и, в частности, последовавшие за ней события были сильно изменены и приукрашены. Как отмечал историк науки Питер Дж. Рамберг, некоторые рассказы об этой истории, «игнорирующие всякую претензию на историческую достоверность, превратили Велера в рыцаря, который предпринимал неоднократные попытки синтезировать органическое вещество, дабы опровергнуть витализм и приподнять завесу невежества, пока "однажды днем не случилось чудо"»[273].

Существует мало свидетельств в пользу того, что Велер намеревался каким-либо образом атаковать витализм, хотя он ясно осознал потенциальные последствия своего открытия. Тем не менее он был так же, если не больше, сосредоточен на последствиях, касающихся открытия изомеров различных химических соединений. Более того, открытия Велера никоим образом не стали могильным камнем теории витализма. Логично было бы предположить, что исходные материалы в эксперименте Велера не были чисто неорганическими, и для спасения витализма была выдвинута вспомогательная гипотеза о том, что его соли были загрязнены органическим веществом (пример холизма и недетерминированности). Однако открытие Велера спровоцировало серию экспериментов по получению органических соединений из неорганических исходных материалов, и со временем таких соединений становилось все больше и больше. В истории опровержения витализма не было внезапного прозрения или «момента истины». Луи Пастер заметил, что органические соединения животного происхождения имеют только одну ориентацию (стереоизомеры), тогда как органические соединения, полученные в результате химического синтеза, имеют равные пропорции изомеров. Из этого наблюдения родилась идея, продержавшаяся до 1900-х годов, что за асимметрию изомеров отвечает жизненная сила.

Постепенно, по мере того как научное общество работало над развитием идеи синтеза органических соединений и появлялись новые поколения химиков, менее преданных старой парадигме, витализм был отвергнут как концепция. Современная точка зрения состоит в том, что живые объекты состоят из тех же химических элементов, что и неживые, и органические химические вещества, равно как и неорганические, возникают просто из их сочетания, а не под влиянием какой-то жизненной силы[274]. Этот пример показывает, что науку далеко не всегда двигают вперед ясные и недвусмысленные эксперименты, опровергающие теории, потому что они не соответствуют наблюдениям. История, однако, часто пишется так, как будто научный механизм работает прямолинейно и безупречно.

Гораздо более важным аспектом для этой книги является то, что эксперименты, предназначенные для проверки одного предположения (можно ли синтезировать цианат аммония), иногда приводят к результату, который служит убедительным средством для проверки совершенно постороннего предположения (идея о том, что органические соединения могут происходить только из органических источников). Это происходит именно из-за целостного устройства мира. В конечном итоге все природные явления так или иначе связаны друг с другом. У Велера была гипотеза, которая предсказывала синтез цианата аммония из двух неорганических соединений при определенных условиях — его предсказание оказалось ошибочным, и получилась мочевина. Одновременно теория витализма была гипотезой, предсказывающей невозможность синтеза мочевины из неорганических соединений. Если две совершенно разные гипотезы предсказывают результат одного и того же эксперимента, ученый, работающий в одной области, может непреднамеренно предоставить доказательства для совершенно другой области исследований, даже ничего о ней не зная. Ведь из-за взаимосвязанности природных явлений это происходит постоянно. Человек, генерирующий данные, скорее всего, не оценит или не поймет значение своей работы для других областей, поскольку они выходят за границы его интересов. Именно по этой причине в науке уделяют такое внимание публикации научных результатов, их распространению и доступности для максимально широкой аудитории.

Последствия целостной природы Вселенной и взаимосвязанности идей наиболее сильны, когда усилия науки в некоторой степени близоруко сосредоточиваются на ближайшей проблеме, которую необходимо решить. При финансировании биомедицины как государство, так и частные фонды уделяют особое внимание лечению болезней и смягчению их последствий. Кажется самоочевидным, что именно так и должно быть. Заявки на финансирование исследований, предназначенных для проверки фундаментальных принципов биологии (без акцента на болезни), часто отклоняются как бесполезная деятельность, движимая любопытством. Насмешки над такими исследованиями неоднократно звучали на слушаниях в конгрессе, где законодатели просят федеральные агентства объяснить, почему деньги налогоплательщиков расходуются на изучение непонятных вещей. Однако это порочный подход. Безусловно, важны целенаправленные усилия по излечению болезней; тем не менее следует подчеркнуть, что прорывы в одной области зачастую являются результатом информации, полученной из, казалось бы, посторонней области, которая имела нераспознанное, но тем не менее перекрывающееся ретродуктивное пространство.

Возможно, величайшим прорывом в медицинской биологии за последнее время стало открытие новых средств модификации генетического состава животных и растений с высокой степенью целенаправленности и специфичности. Этот прорыв (биотехнология под названием CRISPR/CAS9) был совершен не учеными, пытающимися целенаправленно выяснить, как изменить генетическую структуру организма для лечения болезней; напротив, это открытие сделали бактериологи, которым было любопытно, почему некоторые бактерии имеют длинные повторяющиеся последовательности на концах их хромосом[275]. Другой пример: в 1949 году в Национальной лаборатории Ок-Ридж биологи, занимавшиеся разведением мышей, заметили животных со странной внешностью. Им было любопытно, почему эти так называемые «грязные мыши» выглядят столь забавно, поэтому они начали их разводить и изучать[276]. В конце концов ученые определили ответственный ген и тем самым положили начало целой области биологии, которая исследует, когда иммунная система человека атакует собственное тело (аутоиммунитет), а когда нет, что привело к существенному прорыву в лечении многих болезней человека. Как вы думаете, насколько хорошо сегодня воспримут заявку на грант от ученых, которые просто решили выяснить, почему у некоторых мышей забавная окраска?

Многие из наших крупных медицинских прорывов были сделаны биологами, которые изучали плодовых мух и микроскопических червей просто потому, что им было любопытно узнать больше о странных признаках, которые они заметили. Почему такие, казалось бы, странные исследования привели к важным открытиям в медицине? Причина в том, что все живое на Земле взаимосвязано. На самом деле даже не имеет значения, происходим ли мы от общих предков или нас сотворило божество. Между земными формами жизни есть сложные, но прочные взаимосвязи. Таким образом, изучение биологии какого-либо организма часто имеет прямое или опосредованное отношение к биологии человека, даже если при планировании или проведении исследования не ставилась такая цель. Это еще одна причина, по которой необходимо максимально широко публиковать результаты научных исследований, поскольку те, кто проводит наблюдения, чаще всего не знают о множестве гипотез, которые их наблюдения одновременно проверяют.

Этот тип взаимосвязей не ограничивается научными гипотезами. Возьмем, к примеру, группу детективов в Майами, которые пытались раскрыть дело об убийстве. У них были улики в виде образцов ДНК, указывающие на того, кто мог быть преступником, но профиль ДНК не имел совпадений в национальной базе данных, и дело осталось нераскрытым. Несколько лет спустя детективы в Детройте пытались раскрыть дело об изнасиловании. У следствия было несколько подозреваемых, и каждого из них попросили добровольно сдать ДНК-тест. Все подозреваемые согласились на анализ и сдали образец ДНК. Ни один из образцов ДНК не совпал с уликами по изнасилованию, что фактически сняло с подозреваемых все обвинения по текущему делу. Однако когда эти профили ДНК внесли в национальную базу данных, один из профилей ДНК, который не соответствовал делу об изнасиловании в Детройте, совпал с профилем подозреваемого в убийстве в Майами (на тот момент это было «зависшее» дело, которое активно не расследовали). Система зафиксировала совпадение, и детективы Майами поближе присмотрелись к подозреваемому. Как оказалось, в момент убийства он проживал в Майами и работал с жертвой. Дальнейшее расследование показало, что у него был мотив, и судья выдал ордер на обыск его квартиры, где детективы обнаружили пистолет. Пули, выпущенные из этого пистолета, соответствовали пулям, извлеченным из тела жертвы. Преступление было раскрыто в результате совершенно независимого расследования, проведенного детективами, которые даже не подозревали о преступлении, которое они в конечном итоге раскрыли[277].

Как профессиональным ученым, так и обывателям сложно смириться с тем, как часто величайшие научные открытия происходят в силу банального стечения обстоятельств. Это даже не столько случайность (как в случае открытия пенициллина Александром Флемингом); скорее, это ситуация, когда открытие в одном направлении исследования непреднамеренно проверяет предсказания гипотезы совершенно другого направления исследований. Это происходит именно потому, что, по большому счету, мир природы представляет собой единую сущность — сеть взаимосвязей. Мы стремимся разделить безграничный мир на части осознаваемого размера и раскладываем объекты по категориям. Звезды отличаются от планет и комет. Животные отличаются от растений, а те и другие вместе отличаются от камней. Тем не менее железо, которое является необходимым химическим элементом почти для всех форм земной жизни, включая людей, и которое является основным компонентом некоторых горных пород, может образовываться (насколько нам известно) только в центре звезды.

Когда кто-то проверяет конкретную гипотезу, он одновременно проверяет бесконечное количество других гипотез, о которых никто не знает. Именно по этой причине было бы несколько ошибочно утверждать, что наука руководствуется только целью и планом. Цель и план нужны, чтобы оптимально использовать ограниченные исследовательские ресурсы. В то же время цель и план являются ограничителями, если вспомнить историю многих великих открытий. Слишком большой упор на исследования, специально предназначенные для решения конкретной проблемы, при слишком слабой поддержке фундаментальной науки, основанной на любопытстве, значительно замедлит или даже остановит прогресс в решении тех самых проблем, которые мы хотим решить.

Система убеждений и пассивное наблюдение как научный метод

«Сеть убеждений» Куайна указывает на то, что, хотя мы можем изучать небольшие изолированные фрагменты мироздания, знания на самом деле представляют собой невероятно запутанную и сложную сеть из взаимодействующих идей и их взаимосвязей. Эта сеть ни в коем случае не двумерна, как паутина, нарисованная на бумаге; скорее, она многомерна, со сложными узлами и мешаниной взаимодействий между точками.

Одно из наиболее важных последствий того, что знание представляет собой комплекс взаимосвязанных идей, образующих сеть убеждений, состоит в том, что модификация любого компонента сети неизбежно влечет за собой модификацию многих других компонентов. Люди не всегда замечают связи, но они есть. Когда Фридрих Велер модифицировал свою небольшую часть сети убеждений, синтезировав мочевину, он непреднамеренно изменил всю область теории витализма. Пензиас и Уилсон наблюдали фоновое излучение, изменив незначительную часть сети убеждений вокруг практической инженерной проблемы, и тем самым изменили часть сети вокруг самого истока Вселенной. Когда Пристли изменил свою часть сети убеждений, наблюдая горящие свечи и мышей, живущих дольше в дефлогистированном воздухе, — то, что в ретроспективе даже не рассматривалось, — он изменил наши знания о химических элементах, горении, теории тепла, химии и самой жизни.

Различные системы убеждений и проблема деления на категории

В древности казалось очевидным, что в мире существуют естественные деления вещей по категориям, что природа может быть разделена там, где расположены «естественные сочленения»[278]. Однако в настоящее время нет уверенности, так ли это, и большой вопрос — насколько естественными или надуманными являются категории, к которым мы причисляем объекты. Мы делим людей на мужчин и женщин, на расы и народности, на религии и политические партии и делаем обобщения, основанные на этих категориях. Популярная литература изобилует книгами о том, почему мужчины поступают так, а женщины — иначе. К сожалению, вы также найдете много предположений о том, почему люди разных рас обладают определенными характеристиками; или почему христиане отличаются от мусульман, буддистов, евреев и представителей прочих религий; или почему жители Нью-Йорка отличаются от жителей Атланты или Сиэтла.

Но даже такая очевидная вещь, как разница между мужчиной и женщиной, на самом деле неоднозначна. Как вы отличаете мужчину от женщины? Ваше определение основано на внешности и анатомии? Люди могут родиться с неоднозначными гениталиями, обладающими признаками обоих полов. У кого-то может возникнуть соблазн отнести таких людей к категории мужчин или женщин на основе их набора хромосом, но, хотя большинство мужчин обладают набором XY, а женщины — XX, есть также люди с наборами XO, XXY и XYY. К какому полу вы бы отнесли этих людей? А как насчет гендерной идентичности человека? К какому полу вы бы отнесли того, кто имеет тело мужчины, но идентифицирует себя как женщина, и наоборот? А как насчет гендерно небинарного человека? Это не означает, что нет никакой разницы между мужчинами и женщинами, но есть и нечеткие промежуточные варианты, и не ясно, существует ли удовлетворительное определение мужчин и женщин, применимое ко всем людям.

Столетия размышлений и тысячи трудов были посвящены обсуждению разницы между «расами». Эти выводы нашли отражение в законах и свободах (или их отсутствии), основанных на расе человека. Однако не ясно, существует ли у расы биологическая основа; раса, кажется, имеет больше характеристик социальной конструкции. Это не означает, что «черный» человек из Африки не будет отличаться от «белого» человека из Северной Европы или «азиатского» человека из Китая, а также не означает, что его внешний вид не зависит от ДНК. Скорее, вопрос заключается в том, действительно ли существуют значимые признаки, определяющие расу, и является ли раса человеческой выдумкой или это реальный критерий разделения людей в естественном мире. В то время как большинство людей не удивятся дискуссиям о расовых различиях, немногие посвященные знают, что и видовое деление вызывает сомнения. Как это может быть? Разве не ясно, что люди принадлежат к другому виду, нежели хорьки? Как и в случае с полом, в некоторых случаях существуют явные различия; однако вопрос не в том, имеют ли категории значение, а в том, являются ли границы между категориями четкими и определяемыми и имеют ли какие-либо фундаментальные привязки в природе, в отличие от категорий, придуманных людьми.

Еще тревожнее то, что нет четкого определения, что значит быть человеком. Если принадлежность к человечеству обусловлена определенной физической формой, которую обычно приписывают людям, то дети, родившиеся без конечностей, не являются людьми. Если у человека 46 хромосом определенного состава, то субъекты с хромосомными отклонениями — не люди. Если быть человеком — значит обладать определенными когнитивными способностями и самосознанием, то люди в коме — не люди, зато очень умные компьютеры совсем скоро станут людьми. Если определение человека основано на способности соития с другим человеком, чтобы создать нового человека, то многие люди, ходящие сегодня вокруг нас, не будут отнесены к категории людей.

Эти проблемы с категоризацией — не просто лингвистический трюк или пример безумного философского рассуждения. Мир можно разделить на категории с помощью разных методов и схем, и сеть убеждений будет выглядеть по-разному в зависимости от того, какая схема используется. Более того, большим ущербом для науки грозит отнесение объектов к неправильной категории и наличие как слишком малого, так и слишком большого количества категорий. В своей значительной части научный прогресс не мог бы произойти без своевременного изменения категоризации.

Как я говорил в главе 4, преобладающей теорией инфекционных заболеваний раньше была теория миазмов, согласно которой болезнь передается через «гнилостные пары». Когда развивалась теория микробов и болезнь приписывалась микробам, которые можно было увидеть под микроскопом, возникло логичное и серьезное возражение против этого новомодного представления. Микробы были практически везде. Бактерии, обитающие в каждом человеке, можно культивировать и рассматривать под микроскопом, независимо от того, болен человек или здоров. Если микробы вызывают болезни, то почему не все люди болеют? Это отрицательное наблюдение могло бы стать смертельным ударом для теории микробов. Ответ заключался в том, что существуют разные категории микробов: болезнетворные и безопасные. Причем разные заболевания вызваны разными микробами. Холера вызывается одним микробом, проказа — другим, туберкулез — третьим и т. д. Эта категоризация сохраняется и сегодня. Различные штаммы Escherichia coli вызывают или не вызывают серьезную диарею в зависимости от того, экспрессируют ли они генный материал, полученный от Shigella.

Мы часто слышим о поисках лекарства от рака, но на самом деле рак — это большое количество различных заболеваний. Разделение рака на различные подтипы — это целая область исследований, и существует множество схем категоризации; многие из них конкурируют друг с другом, и по ним нет единодушного согласия. Сравниваются различные схемы категоризации, и с прагматической точки зрения отдается предпочтение тем, которые дают наиболее точные прогнозы или являются лучшими предикторами того, какие методы лечения могут сработать. Это одно из основных применений схем категоризации. Однако не ясно, является ли одна схема категоризации более обоснованной по своей природе, чем другая.

Хотя схемы категоризации необходимы для взаимодействия с окружающим миром, они порождают ряд серьезных проблем, затрагивающих как науку, так и нормальное мышление. Одна из основных проблем — это сочетание двух фактически разнородных вещей. Рассмотрим предыдущий пример бактерий E. coli. В настоящее время известно, что существуют разные штаммы этой кишечной палочки. Те штаммы, которые приобрели ген от Shigella и продуцируют токсин Shiga, вызывают ужасную, а иногда и опасную для жизни диарею. Палочки, не выделяющие токсин Shiga, обычно не вызывают диареи и даже способствуют нормальному здоровью пищеварительной системы. Если мы вернемся в прошлое, до того, как эта классификация была пересмотрена, у нас была бы просто бактерия под названием E. coli. Теперь рассмотрим вспышку диареи, обнаруженную только у людей, которые ели бутерброды в определенном буфете. Если бы биологи проверили еду в этом буфете, они бы просто обнаружили кишечную палочку E.coli, которая в основном присутствует в желудочно-кишечном тракте каждого человека как часть нормальной флоры. Биологи могут обоснованно исключить кишечную палочку как причину вспышки диареи, потому что она не может вызывать заболевание, если присутствует в кишечнике каждого человека. Им придется искать другой микроб, «не относящийся к кишечной палочке», которого они никогда не найдут. Причина, по которой они никогда его не найдут, заключается в том, что он скрыт путем объединения двух разных сущностей в одну группу.

Противоположная проблема возникает, когда создаются категории, различие между которыми не обладает измеримым эффектом. Ученые тратят огромное количество сил и времени, проверяя, вызывают ли определенные штаммы микробов заболевание по сравнению с другими штаммами, проводят огромное количество экспериментов, проверяя, реагирует ли одна категория раковых клеток лучше на химиотерапию, чем другие категории, и т. д. Однако если они создали отдельные категории на основе критериев, не дающих заметного различия или не существующих в реальности из-за неправильного определения критерия, огромные ресурсы будут потрачены на погоню за фантомами.

То, как мы классифицируем мир (в какие корзины раскладываем разные или кажущиеся разными сущности), влияет на структуру нашей сети убеждений и имеет широкие последствия, изменяя связи между концепциями и идеями. В зависимости от того, как мы классифицируем сущности, формируются различные сети убеждений, и, таким образом, одни и те же наблюдения за окружающим миром могут иметь много разных толкований. Не ясно, существуют ли категории на самом деле, как свойство природы, или это полностью человеческие конструкции. Поэтому не совсем понятно, как мы должны правильно категоризировать сущности (или не категоризировать их). Ясно одно: нам приходится категоризировать разные вещи, чтобы сделать мир доступным для исследования. То, как мы это делаем, влияет на всю нашу сеть убеждений и, следовательно, на наше восприятие окружающего мира. Здесь стоит упомянуть прагматичный подход. Поскольку разные схемы категоризации порождают разные сети убеждений, определенные категоризации могут лучше всего подходить для некоторых сценариев. Если сосредоточиться на цели предсказания явлений и взаимодействия с окружающим миром и отложить (на минуту) стремление найти абсолютную и неопровержимую истину, тогда изменение категоризации по мере необходимости может оказаться полезным. Однако такой подход вряд ли понравится большинству людей (включая ученых), потому что нам нелегко отказаться от мысли, что категории, с которыми мы живем, даже те, которые придуманы для ненаблюдаемых сущностей, действительно существуют за пределами абстракции, выстроенной человеческим разумом. Мы привыкли к этим категориям, мы почувствовали, что они верны, и поэтому наш разум требует, чтобы они всегда оставались такими.

Глава 13.

Подводим итог: что такое наука, и как она работает

Наука компенсирует ошибки человеческого мышления

На основе рассуждений в этой книге я предлагаю моим коллегам-ученым и рядовым читателям следующее определение науки. Прежде всего наука — это продукт нормального человеческого наблюдения, рассуждений, заключений и предсказаний. Ученые и неученые полагаются как на индукцию, так и на вытекающие из нее предположения, которые несовершенны и не всегда верны. Они предполагают, что будущее будет напоминать прошлое в большей степени, чем это следует только из предположений, и они также предполагают, что текущие явления более репрезентативны для вещей, с которыми еще не сталкивались, чем случайные предположения. И ученые, и неученые ретродуктивно ищут причины наблюдаемых явлений. Это форма логического рассуждения, страдающая от ошибочного подкрепления предположения выводом. В результате этого заблуждения как ученые, так и неученые ретродуцируют гипотезы о причинных явлениях, которые, вероятно, никогда не существовали, например о том, что флогистон является причиной тепла, для синтеза органических соединений нужна жизненная сила, а великий Сананда движет пером пророка. Необходимо постоянное наблюдение и, если возможно, экспериментирование, чтобы оценить, какие ретродуцированные причины следует поддержать (по крайней мере, сейчас), а какие следует отвергнуть (по крайней мере, на данный момент). Ученые и неученые используют дедукцию (или, по крайней мере, форму рассуждений, которая напоминает дедукцию, но может не придерживаться строгих стандартов формальной логики), чтобы делать дальнейшие прогнозы, основанные на их ретродуктивных гипотезах. Ученые и неученые ошибаются в своем гипотетико-дедуктивном мышлении, делают ошибочные наблюдения, испытывают когнитивные искажения и влюбляются в свои гипотезы, поддерживая подтверждающие наблюдения и игнорируя опровергающие. Ученые и неученые подвержены социальному давлению, социальным предубеждениям и манипуляциям (преднамеренным и непреднамеренным) со стороны групп и обществ, которые их окружают.

Если между наукой и ненаукой так много общего и они так тесно связаны, в чем может быть разница? По моему мнению, различие заключается в том, что наука обращает особое внимание на источник этих ошибок и постоянно разрабатывает и совершенствует свою уникальную методологию, чтобы уменьшить эти ошибки. Эпистемологи и логики значительно расширили наше понимание силы и слабости индуктивной и дедуктивной логики и ретродуктивного мышления. Они исследовали вопросы причинности и степень, в которой она может или не может быть проверена. Они проанализировали проблемы подкрепления предположения выводом, недоопределенности теорий, наблюдения и подтверждения. Короче говоря, исследователи человеческого мышления анализировали и продолжают анализировать сильные и слабые стороны нашего процесса рассуждений. Наука постоянно изменяет свои методы и процессы, чтобы компенсировать вновь обнаруженные проблемы.

Поскольку когнитивные ошибки и человеческие предубеждения становятся все более и более очевидными, наука все чаще применяет методы снижения систематических ошибок (слепые исследования, рандомизированные контролируемые испытания и т. д.). В связи с возникшим пониманием того, насколько часто примечательные явления будут происходить исключительно случайно, в науке появились статистические подходы для уменьшения случайных ошибок и количественной оценки вероятности ошибки в любой конкретной ситуации. Природа научных обществ, их встреч и коммуникации эволюционировала таким образом, что помогает смягчить негативные последствия чрезмерного индивидуального авторитета и индивидуальной предвзятости. Правила публикации и представления данных, а также требование официально заявлять о конфликте интересов помогают устранить скрытые предубеждения из-за принадлежности к различным группам и потенциальной выгоды от этого. Ни одна из этих попыток смягчить ошибки и предвзятость не идеальна, но стремление выявить ранее неизвестные источники ошибок и нейтрализовать их имеет фундаментальный характер и присуще только науке. В своем стремлении полностью устранить ошибки научная практика, скорее всего, никогда не достигнет цели, но должна продолжать стремиться к ней и сохранять бдительность.

Если мы определяем науку как сущность, которая пытается компенсировать ошибки человеческого мировосприятия, легко понять, почему нельзя определить, что такое наука, пытаясь найти общие методы для всех ученых на протяжении веков. Многие представители древней и средневековой науки достигли понимания логических ошибок и использовали этот новый инструмент для исправления ошибок в рассуждениях. Однако хотя древние мыслители и разработали формальную систему логики, они не до конца осознали, что люди не обладают развитой внутренней способностью определять базовые аксиомы, хотя испытывают отчетливую иллюзию, что им это по силам. Более того, они, похоже, не в полной мере осознавали недоопределенность ретродукции, а если и осознавали, то не были этим особо озабочены. Иными словами, они разработали целые системы убеждений без строгой проверки того, выполняются ли предсказания, выводимые из этих убеждений. В древности редко проводили формальные эксперименты. Ученые шестнадцатого и семнадцатого веков уделяли больше внимания необходимости эмпирических наблюдений за миром природы, и формальные эксперименты среди них стали нормой; однако они, вероятно, не понимали, насколько сложно связать причину и следствие. В семнадцатом и восемнадцатом веках стали больше цениться контролируемые эксперименты с целью выделения ассоциаций и оценки причинной связи, и экспериментальная наука взялась исправлять ошибки предыдущих поколений, несмотря на то что почти не понимала коэффициентов ошибок и теории вероятностей.

В качестве примера можно сказать, что проверка статистической погрешности может рассматриваться как одна из определяющих характеристик современной науки или, по крайней мере, как обычная научная практика, но она редко встречалась в научных работах до 1900 года. Означает ли это, что ученые восемнадцатого и девятнадцатого веков не занимались наукой или делали это неправильно? С этим утверждением трудно согласиться. Этот вопрос снимается, если определять науку как развивающуюся систему, которая со временем постепенно изменяет свои процессы, по мере того как становится очевидным все больше и больше источников ошибок нормального человеческого мышления. Следовательно, наука от древности до наших дней занимается одним и тем же — фокусируется на совершенствовании естественного человеческого мышления, чтобы компенсировать ошибки, которые мы делаем. И чем больше мы осознаем свои ошибки, тем больше меняется методология науки.

Пример постепенной эволюции науки можно найти в статье, где рассказано, как Пристли впервые выделил кислород[279]. Очевидно, что обнаружение и демонстрацию нового элемента природы, необходимого для большей части жизни на Земле, следует считать значимым научным достижением [280]. Тем не менее статья Пристли представляет собой работу, которую сегодня ни один научный журнал не примет для публикации. Используемые инструменты и выполняемые процедуры определены нечетко, результаты являются грубыми и описательными, не принимаются во внимание статистические данные и систематические ошибки и т. д. Он описывает выделение различных типов воздуха, и, в частности, один тип «в пять или в шесть раз лучше, чем обычный воздух, подходит для дыхания, горения и, я полагаю, для любого другого использования обычного атмосферного воздуха». Вместо того чтобы давать какие-либо значимые количественные оценки по сегодняшним стандартам, он просто заявляет, что «пламя свечи вспыхивало в этом воздухе с удивительной силой; и кусок тлеющего древесного угля затрещал и загорелся с невероятной быстротой...». Далее он написал: «Я поместил в него мышь; в таком количестве обычного воздуха она умерла бы примерно через четверть часа; однако в двух разных случаях она прожила по целому часу и оставалась довольно энергичной». Пристли сказал, что он повторил это исследование с одной дополнительной мышью. По сути, это было полуанекдотическое повествование. Эта статья и близко не подошла к минимальным стандартам сегодняшней науки. Тем не менее чуть более 240 лет назад это был химический эксперимент высочайшего уровня, который привел к одному из самых влиятельных открытий в истории науки.

Научная методология продолжает развиваться. Логики и математики продолжают уточнять пределы того, чего могут достичь логика и рациональное мышление, быстро развиваются новые научные инструменты и методы, математическая статистика — прогрессивная и динамичная область, когнитивная психология человека выявляет предубеждения, а антропология и социология продолжают совершенствовать наш взгляд на то, как человеческое взаимодействие влияет на убеждения. Я почти не сомневаюсь, что Пристли посчитал бы современную науку причудливой и непонятной не только в отношении знаний (многое было изучено и забыто с его времен), но также и в отношении процесса. Этот процесс совершенствования и переосмысления науки продолжается и сегодня. Если все пойдет так, как надо, и если мы не заблудимся как общество, это, несомненно, будет продолжаться и в будущем.

В главе 10 я говорил о том, что опасно ограничивать свое внимание учеными, достигшими наибольшего публично признанного успеха, и использовать их в качестве образцов того, чем наука является или должна быть. Обосновывая свои определения крайностями, человек рискует совершить ошибку снайпера, пренебрегая статистической базой и предвзятостью наблюдателя. Однако есть и более глубокая проблема, связанная с использованием ученых прошлого, великих или остальных, в качестве определяющей метрики для науки. В своей книге «Против метода» Фейерабенд в основном придерживается позиции, согласно которой большинство определений науки можно отвергнуть, поскольку они приведут к признанию, что Галилей (и другие) не является ученым[281]. Однако Фейерабенд использовал современное определение науки, которое претерпело значительные изменения со времен Галилея, и применял его к действиям ученого, жившего столетия назад. Это было бы равносильно определению людей как двуногих сухопутных существ, способных летать на Луну и обратно, перелетать из города в город и лечить многие инфекционные болезни с помощью антибиотиков. Согласно этому определению, до 1969 года на Земле никогда не было людей. Однако если определить людей как сухопутных двуногих существ, склонных к созданию инструментов, разработке технологий и изменению окружающей среды, то определение может распространяться гораздо дальше во времени[282]. Если бы я отправил свою статью в научный журнал и ответил бы на запрос рецензента о статистическом анализе, что Ньютон, Галилей и Пристли никогда не делали ничего подобного и, следовательно, мне это не нужно, мою статью никогда бы не опубликовали, а я утратил бы всякое доверие. Эту проблему можно решить, обновляя научные методы, чтобы компенсировать ошибки, по мере того как они становятся известными, что на самом деле и является частью определения науки.

Роль свойств объекта исследования в определении науки

Одно из ключевых соображений этой книги состоит в том, что хотя мы можем пройти долгий путь, если не полностью отделить науку от других школ мысли (на мой взгляд), наука тем не менее чрезвычайно близка к нормальному человеческому мышлению. Однако в науке нормальное человеческое мышление совершенствуется за счет постоянной разработки методов, позволяющих уменьшить ошибки, свойственные человеку. Поэтому временами наука может идти вразрез с нашей естественной сущностью и, как таковая, во многих случаях казаться чужеродной, нелогичной и противоречащей здравому смыслу. Это отличительный признак науки, отсутствующий в других системах мышления, которые можно четко обозначить как ненаучные. Тем не менее можно столь же обоснованно указать, что есть некоторые области мышления, обычно не называемые наукой, которые требуют гипотетико-дедуктивной согласованности, а также постоянно совершенствуют методы для уменьшения ошибок (философия, история и т. д.). Почему это не наука в строгом ее понимании?

Один из аргументов, который мы исследовали, состоит в том, что наука — это изучение природных явлений, которые подпадают под рамки управляемой правилами системы и к которым у нас есть доступ для наблюдений (часто включая возможность проводить контролируемые эксперименты с воспроизводимыми явлениями) — если не напрямую, то через некоторую часть сети убеждений, к которой привязано каждое явление или сущность. В то время как в других областях мышления могут использоваться такие же гипотетико-дедуктивные рассуждения и общая стратегия смягчения ошибок, что и в науке, они относятся к другому типу знаний (например, мистические явления или телепатия, не изучаемые наукой). Поэтому в подобных областях мышления возможность для проверки убеждений, включая оценку причинных эффектов посредством интервенционных экспериментов, может быть ограничена или полностью отсутствовать. Однако это может просто указывать на различие в методике в зависимости от свойств предмета исследования, а не на различие в общей методологии, уместной в идеальных обстоятельствах. Таким образом, наличие правильного объекта исследования, восприимчивого к научным методам, также может служить критерием разграничения. То есть некоторые неученые могут действовать идентично тому, как поступил бы ученый, но не могут заниматься наукой из-за характера изучаемого объекта. С этой точки зрения наука не является личной собственностью обладателя методов исследования, но является совместной собственностью исследователя и исследуемого.

Вопрос о свойствах предмета изучения может объяснить кажущееся странным противопоставление естественных и гуманитарных наук, а также наук, изучающих исторические события, и тех, которые изучают воспроизводимые явления в реальном времени. Различные системы знаний поддаются различным методам изучения, и им свойственны разные типы ошибок. Поэтому, оставаясь в рамках общей темы совершенствования методов уменьшения ошибок, действия ученых в этих областях фактически будут выглядеть разными, даже если все они соответствуют научной методологии. Возьмем, к примеру, различия в простоте, последовательности и способности проводить контролируемые эксперименты между физикой элементарных частиц, астрономией, психологией и социологией человека.

Если оставить в стороне вышеупомянутые соображения, я также подчеркивал, что подобные тонкие различия, называемые «территориальным разграничением», независимо от достижимости цели, не являются проблемой, которую нам действительно нужно решать. Во-первых, мы можем отличить естественные науки от гуманитарных, исходя из свойств их объектов изучения, с помощью общего методологического подхода, заключающегося в повышении согласованности и смягчении ошибок. Во-вторых, между этими областями существует значительное совпадение, как указал Маартен Будри: «В философии абстрактное мышление и логика выходят на первый план, тогда как в науке упор делается на эмпирические данные и проверку гипотез. Но научные теории неизменно опираются на философский фундамент, а наука без абстрактных рассуждений и логических выводов — это просто набор штампов»[283]. Как утверждает Будри, территориальное разграничение также может быть неуместным из практических соображений. Скорее, реальная опасность состоит в том, что можно принять за науку обманку, которая имеет все внешние атрибуты подлинной науки, но не является таковой. Одна из основных целей этой книги — сформировать у читателя понимание природы и степени достоверности «научных» заявлений о знании.

Любая система убеждений, которая заявляет о конкретных знаниях о мире природы под ярлыком науки, должна позволять оценивать себя по научным стандартам, и если она не хочет (или не может) этого сделать, она должна отказаться от статуса науки. В основе различий между историей, философией и наукой лежит интересный спор, но историки и философы обычно не претендуют на звание ученых и не заявляют, что их исследовательские продукты являются научными открытиями. Это приводит нас к необходимости рассмотрения псевдонауки или лженауки, то есть ненауки, которая претендует на то, чтобы называться наукой.

Некоторые псевдонауки неспособны к научным исследованиям из-за того, как сформулированы их теории, или из-за предмета исследования (или по той и другой причинам). Тем не менее они настаивают на том, чтобы их признавали наукой (например, теория разумного замысла, о которой мы поговорим позже). Напротив, другие псевдонауки (например, астрология, о которой мы тоже поговорим позже) имеют теории и предмет исследования, которые полностью поддаются применению научной методологии. Однако астрологи отказываются признавать или использовать научные методы, несмотря на их применимость и полезность. Вопрос о правильном разграничении в этих случаях является критически важным. Если мы не сможем отличить науку от лженауки, мы окажемся в море неразберихи, бессмысленного нагромождения убеждений и даже «альтернативных фактов» и пропаганды.

Наука, ненаука и лженаука

О лженауке написано много: от энциклопедических каталогов различных лженаук[284] до подробных обвинений в лженауке со стороны ученых и общественных мыслителей. В то же время некоторые псевдоученые (и их сторонники) участвовали в ответной атаке на академическую мысль через движение антиинтеллектуализма. Поскольку по этой теме написано очень много, и поскольку эта книга предназначена для подробного описания сильных и слабых сторон самой науки, детальное изучение лженауки выходит за рамки данной книги. Однако в той мере, в какой наука может быть определена путем сопоставления ее свойств с характеристиками того, что не является наукой, краткий анализ лженауки действительно полезен[285].

Более того, этот вопрос имеет огромное социальное значение, потому что наличие научного статуса позволяет преподавать определенные темы в государственных школах, часто открывает возможности для финансирования и господдержки, а также повышает доверие к различным продуктам и услугам. Вдобавок, как уже отмечалось, западное общество признает за наукой беспрецедентный прогресс в технологическом развитии, если не в понимании мироустройства, и, следовательно, те, кто хочет навязать обществу свои взгляды, остро нуждаются в получении столь почетного «научного» статуса.

Ненаука использует свои собственные методы, которые могут отличаться от принятых в научном дискурсе. Конечно, есть много способов понять мир, которые не являются наукой и не могут быть наукой. Романтики считали, что рациональное просвещение — это путь к несчастью и помеха для настоящей «живой» жизни. Многие авторитарные системы и религии не хотят подвергать сомнению свои убеждения (по крайней мере, в научном смысле, как мы его определили), поскольку они считают значимым сам акт веры. По их мнению, следует избегать «научных нападок» на веру. Личный духовный опыт обычно не подлежит обсуждению, и считается неуместным анализировать такие наблюдения с фундаментальной точки зрения, проводить контролируемые эксперименты, выделять переменные или применять передовые статистические методы и теорию вероятностей; это не влияет на систему верований. Это не означает, что люди в данных областях не умны, не образованны и не умеют думать. Это просто подход, который не соответствует нашему рабочему определению науки.

Большинство людей, не занимающихся наукой, охотно используют свои собственные методы познания мира и, конечно, не стремятся выглядеть учеными. В некоторых случаях они очень гордятся тем, что используют другой подход к пониманию мира. Напротив, лженаучное мышление — явно не наука, но старательно прикидывается наукой.

Лженаука имеет свои собственные теории, терминологию, воспроизводимые сущности как причины, наблюдаемые явления как следствия, системы как для объяснения прошлых, так и для прогнозирования будущих событий и, в некоторых случаях, специализированные инструменты для измерения причин или следствий, которые находятся за пределами возможностей обнаружения обычными человеческими органами чувств. Иногда в лженауке есть общества, которые разрабатывают теории, проводят встречи с презентациями и поощряют дискуссии, а также журналы, публикующие результаты, причем в некоторых из них даже предусмотрено рецензирование. Это очень похоже на характерные признаки науки, которые я упоминал в этой книге, и именно в этом суть. Лженаука имеет все атрибуты науки, но при этом ненаучна. В некоторых случаях заимствование характерных признаков и методов науки продиктовано корыстными соображениями, желанием выглядеть идентично настоящей науке[286]; в других случаях мотивация — искренняя вера в свою систему знаний. Хотя бесполезно перечислять все ответвления мысли, которые можно назвать лженаукой, для иллюстрации необходимо привести несколько примеров. Я воспользуюсь популярными примерами, потому что они наверняка знакомы читателю и хорошо исследованы.

Важным примером псевдонауки является теория разумного замысла, или креационизм, поскольку она связана с происхождением видов на Земле. Хотя креационизм не требует, чтобы за создание Земли отвечало конкретное божество, в нем говорится, что некий «разум» создал все виды сразу и в том виде, в каком они существуют сегодня. Разумный замысел часто противопоставляют теории эволюции, что поднимает ряд вопросов. Как я уже говорил, теория эволюции (по крайней мере, ограниченная происхождением тех видов, которые известны людям) является исторической наукой, и хотя это все еще наука, она тем не менее имеет иной характер, чем системы, в которых можно активно экспериментировать сегодня[287].

Тем не менее почему эволюция является научной теорией, а разумный замысел — нет? И теория разумного замысла, и теория эволюции ссылаются на исторические события (хотя события разумного замысла произошли за очень короткий период времени, а события эволюции охватили миллионы лет). И замысел, и эволюция предполагают процесс, благодаря которому живые существа пришли в их текущее состояние (в случае замысла их создал Творец; в случае эволюции жизнь начиналась с простейших клеток и медленно развивалась под действием естественного отбора и случайных мутаций). И замысел, и эволюция признают одну и ту же летопись окаменелостей. В случае с разумным замыслом летопись окаменелостей создал Творец; в случае эволюции летопись сформировалась за миллионы лет в результате минерализации мертвых животных.

Разумный замысел и эволюция полностью совместимы во многих отношениях, поскольку теория эволюции ничего не говорит о том, как возникла жизнь. Хотя многие теоретики эволюции постулируют спонтанную химическую реакцию, в результате которой в первобытном бульоне образовались молекулы самовоспроизводящихся полимеров, нет формальных причин, по которым высший разум не мог дать искру жизни первобытным формам, а затем позволить им развиваться. На самом деле эволюция могла даже быть инструментом, с помощью которого разум целенаправленно развил жизнь вплоть до ее сегодняшнего разнообразия. Однако именно утверждение о том, что вся жизнь возникла одновременно и с ее нынешней сложностью, а не как постепенный процесс медленной модификации посредством случайных мутаций и отбора, уверенно ставит теорию разумного замысла в полное противоречие с теорией эволюции[288].

Разумный замысел имеет почти все необходимые компоненты научной программы. Есть теория с базовыми гипотезами, можно предсказать определенный результат на основе теории, и можно эмпирически проверить, действительно ли предсказание сбывается (то есть существует большое разнообразие видов). Так же, как и в случае с фундаментальными науками, у сторонников разумного творения есть общества и фонды, финансирующие исследования, институты и интеллектуальные группы, а также журналы и бюллетени, в которых статьи проходят рецензирование. Почему же тогда креационизм по нашему определению не является наукой? Причина даже не в том, что невозможно доказать существование высшего творца. Наука тоже не может «доказать» существование ненаблюдаемых научных объектов. Например, никто не может доказать существование электронов. Мы можем наблюдать только эффекты, соответствующие существованию электронов (проблемы ретродукции и недоопределенности из глав 2 и 3 соответственно).

Причина, по которой креационизм не является наукой, заключается в том, что наблюдения не выводятся из исходных посылок. Это не значит, что нельзя предсказать наблюдения, например «Моя гипотеза состоит в том, что существует разум, который создал различные виды, и вот я наблюдаю именно это». Проблема в том, что разум может делать вообще все, что угодно. Если кто-то указывает на ископаемые находки и заявляет, что если все виды созданы одновременно, то они должны появиться вместе в летописи окаменелостей (чего нет на самом деле), защитник разумного замысла может просто ответить, что высший разум предпочел создать окаменелости именно в таком виде. Поскольку разум — это неизбежная свобода воли, он может делать разные вещи при одних и тех же начальных условиях и идентичных вспомогательных гипотезах, т. е. он может «работать таинственным образом» и иметь капризные прихоти. Результат деятельности разумного замысла не выводим в том смысле, что результат должен происходить строго из данной гипотезы и вспомогательных гипотез. Без этого свойства невозможно соответствовать даже минимальным критериям научности. Опять же, если гипотеза не может быть отвергнута ни при каких обстоятельствах, даже если допустить, что все другие условия равны (например, вспомогательные гипотезы неизменны), то с ней нельзя проводить никаких научных исследований. Это та же проблема существования сети убеждений, но не гипотетико-дедуктивной сети убеждений, как в случае Искателей в главе 4. Это случай, когда сверхъестественное существо не подчиняется правилам, о чем шла речь в главе 5. Убеждения Искателей нельзя назвать лженаукой, потому что они никогда не представляли себя учеными и не претендовали на какой-либо научный статус; разумный замысел требует признания как наука.

Аргументация против признания разумного замысла наукой никоим образом не зависит от того, верна или неверна теория эволюции; возражение против разумного замысла стоит особняком. Конечно, теория эволюции несовершенна, ибо нет совершенной науки. Более того, в соответствии с лучшими научными традициями Чарльз Дарвин посвятил целый раздел своей книги о естественном отборе проблемам своей теории. Его поступок очень характерен для хорошей научной работы и самоскептицизма. Палеонтологическая летопись не подтверждает непрерывное протекание изменений; напротив, они происходят рывками, что требует модификации эволюционной теории, чтобы включить прерывистое равновесие; следовательно, как и принято в правильной хорошей науке, теория должна изменяться по мере обнаружения новых и непредсказуемых данных.

В отличие от эволюции, разумный замысел может переварить любые открытия без модификации какой-либо части своей сети убеждений, ограничившись фразой: «Значит, так решил наш Создатель». В случае если новые раскопки обнаружат, что все виды сосуществуют в одном палеонтологическом слое или если из новой геологической теории будет следовать, что летописи окаменелостей только кажутся разнесенными во времени, а на самом деле возникли одновременно, тогда у теории эволюции действительно будет большая научная проблема, ведущая к необходимости глубокой модификации теории или решительному отказу от нее. Напротив, не может быть никаких данных — вообще никаких! — способных заставить сторонников разумного замысла изменить свою теорию или отказаться от нее[289]. Поэтому сама природа теории разумного замысла делает ее непригодной к научной оценке, и как таковая она не может быть наукой.

Большая часть академической энергии сторонников разумного замысла тратится на критику теории эволюции. Я считаю это весьма похвальным. К их чести, сторонники теории разумного замысла на самом деле действуют как ученые, когда указывают на противоречия между тем, что предсказывает эволюционная теория, и тем, что содержится в летописи окаменелостей. Однако, хотя это может быть справедливая научная оценка эволюции, она не имеет ничего общего с научной оценкой теории разумного замысла. Даже если бы естественный отбор и эволюция были отвергнуты как теории, это не стало бы доказательством теории разумного замысла. Мысль о том, что только эволюция или замысел может объяснить разнообразие видов и что если теория эволюции ошибочна, то теория разумного замысла должна быть правильной, представляет собой заблуждение ложной дихотомии (также называемое ошибкой ограниченных гипотез). Отказ от A может доказать истинность B, только если A и B — единственные возможные теории, которые могут что-то объяснить. Ясно, что существует более двух теорий, которые могут объяснить разнообразие видов. Действительно, из-за природы ретродукции и подтверждения выводом, помимо эволюции и разумного замысла, существует бесконечное количество теорий, которые могут объяснить разнообразие видов. Очевидно, что попытка доказать теорию разумного замысла путем исключения бесконечного числа альтернативных теорий ни к чему не ведет. Утверждать, что разумный замысел верен, потому что эволюция ложна, — все равно что утверждать, что все вороны черные, потому что я видел желтое яблоко.

По иронии судьбы, когда ученые выступают против теории разумного замысла, потому что она не предсказывает природные явления, они не выдвигают научного возражения, поскольку теория разумного замысла и не делает выводимых предсказаний. Ее даже нельзя назвать плохой наукой, она не соответствует минимальным требованиям теории, которую можно оценить научными методами. Конечно, эти возражения не опровергают теорию разумного замысла и не сводят на нет изучение этой теории как вида деятельности; это просто делает идентификацию ненаукой, в данном случае псевдонаукой. Просто надев бейсбольную форму, вы не станете игроком в бейсбол — урок, который я неоднократно усваивал в юности, и это не менее верно сегодня.

Второй пример псевдонауки, заслуживающий внимательного рассмотрения, — это астрология. Хотя существует множество разновидностей астрологии, центральный постулат их системы убеждений состоит в том, что небесные тела во Вселенной влияют на жизнь и личность отдельных людей. Это очень древняя идея, что Солнце, Луна и звезды влияют на жизнь на Земле. Данная идея сама по себе не так уж абсурдна и даже в чем-то соответствует убеждениям, принятым в современной физике; действительно, мало кто из ученых в целом или астрофизиков в частности будет отрицать, что океанские приливы являются прямым результатом гравитационного воздействия Солнца и Луны на воды Земли. Существуют неопровержимые свидетельства того, что небесные тела влияют на земные события и даже саму жизнь, поскольку у многих водных видов есть жизненные циклы, на которые влияют приливы. Так в чем же тогда проблема астрологии?

Проблемы астрологии отличаются от проблем разумного замысла. Теория астрологии — это чрезвычайно сложная и запутанная система, которая связывает практически все известные небесные тела (Солнце, Луну, планеты нашей Солнечной системы) и звезды непосредственно с повседневными событиями в жизни отдельных людей. Звезды сгруппированы в «созвездия» на основе определенных закономерностей, которые наблюдались на ночном небе. Положение этих созвездий, планет и Солнца во время рождения человека должно многое сказать о его личности и судьбе, указать ему, когда должен был родиться человек, на котором женится, какова будет их судьба и даже то, что может произойти в определенный день. Более того, астрология считает, что небесные движения влияют на всех нас в целом; например, когда Меркурий находится в ретроградном движении (кажется, что он движется в обратном направлении от своего нормального пути), общая астрологическая теория утверждает, что в мире все идет наперекосяк.

Для конкретного человека можно составлять астрологические карты и делать прогнозы относительно его жизни в целом или даже подробно описать грядущую неделю. К чести астрологии, она обладает многими свойствами, которые, как мы определили, необходимы для того, чтобы быть наукой. Существуют причинные сущности (небесные тела и созвездия), и по ним, основываясь на теории и системе убеждений, можно предсказать конкретные события, которые затем наблюдаются на опыте. Итак, выбрав определенного человека, можно проверить правильность прогнозов, а затем сделать выводы и скорректировать теорию надлежащим образом. Звучит как наука, правда?

Я хотел бы воздать должное Массимо Пильуччи, который написал одно из наиболее острых, кратких и глубоких критических исследований астрологии и того, почему она не является наукой, в своей превосходной книге «Чепуха на ходулях: как отличить науку от болтовни»[290]. Пильуччи формулирует ряд проблем с астрологией, которые мы должны здесь кратко рассмотреть. Более 65 отдельных исследований показали, что астрологические карты практически не коррелируют ни с личностными профилями людей, для которых они были созданы, ни даже друг с другом. Другими словами, исходя из одних и тех же данных, каждый астролог составлял разные карты, и ни одна из них не коррелировала с наблюдением лучше, чем случайное предположение. Это вызывает вопрос, действительно ли астрологическая теория дедуктивна по своей природе; другими словами, если результат выводим из гипотезы, то тот же (или аналогичный) результат должен быть выведен разными людьми, которые принимают одну и ту же гипотезу — при прочих равных условиях. Это не означает, что все ученые предсказывают одно и то же; это явно не так. Например, когда теория относительности Эйнштейна предсказывала, что свет будет огибать сильные гравитационные тела, многие физики не приняли эту теорию. Но если бы они приняли и поняли теорию, они бы сделали то же самое предсказание. Дело не в том, что Эйнштейн был нелогичным; он просто высказал предположение, которое многие поначалу не приняли[291]. В отличие от астрологов, ученые изначально дедуктивны. Если вы дадите им одни и те же предпосылки, одни и те же правила и те же исходные предположения, они сделают одни и те же прогнозы, по крайней мере в большинстве случаев. Напротив, если взять одного и того же человека, пять астрологов (в среднем) придумают для него пять совершенно разных наборов прогнозов.

Итак, судя по этим результатам, либо астрология недедуктивна, либо каждый астролог придерживается разных гипотез и убеждений о том, как небесные тела влияют на земные события. Разумеется, мы не можем голословно исключить вторую ситуацию. Возможно, астрология — это точная наука, но существует множество различных вариантов гипотезы о том, как небесные тела влияют на земные события, и каждый практикующий астрологию обращается к разным версиям гипотезы. Многие легитимные науки имеют несколько конкурирующих гипотез, разрабатываемых разными учеными. Допустим, что астрологическая теория достаточно сложна, с большим количеством конкурирующих версий теории, поэтому разные астрологи будут давать очень разные предсказания одному и тому же человеку. Если все дело только в этом, то некоторые версии астрологической теории должны предсказывать подробности жизни человека лучше, чем другие, и, таким образом, можно было бы начать определять, какие версии теории работают лучше всего (наиболее согласуются с эмпирическими данными), а затем последовательно дорабатывать эти версии под непрерывным наблюдением. Однако когда было проведено тщательное двойное слепое испытание с участием 30 самых известных астрологов, их способность выбрать правильную астрологическую карту для любого конкретного человека была такой же, как и при случайном выборе. Другими словами, это было не лучше, чем случайное предположение[292]. Если астрология теоретически обоснована, то по крайней мере один из вариантов теории должен предсказывать подробности жизни человека лучше, чем случайные догадки; однако, похоже, это не так[293].

Пильуччи также указывает, что в дополнение к своей неспособности предсказывать астрология плохо согласуется с нынешней сетью убеждений относительно небесных тел. В то время когда зародилась астрология, было разумно приписать созвездиям индивидуальность, потому что они напоминали определенные объекты. С тех пор в сеть убеждений добавилось знание, что каждая звезда находится на огромном расстоянии от Земли и эти расстояния сильно различаются. Другими словами, хотя звезды в небе кажутся двумерными объектами на плоском черном экране, на самом деле они разбросаны в трехмерном пространстве[294], и поэтому созвездий не существует (по крайней мере, у них нет формы и структуры, глядя на которые, астрологи придали им значение). Более того, благодаря телескопам мы теперь знаем, что звезд гораздо больше, чем когда-либо предполагали астрологи. Разве они не должны влиять на жизнь на Земле? Но астрологи обычно их не рассматривают. Как отметил Пильуччи, считается, что звезды, которые рассматривает астрология, оказывают одинаковое влияние независимо от расстояния. Поскольку ни одна из известных сил Вселенной не обладает этим свойством, астрология должна была бы ввести новую и ранее не наблюдаемую фундаментальную силу, чтобы сделать эту часть теории правдоподобной. Наличие такой силы не является невозможным само по себе, но значительно меняет существующую сеть убеждений и, следовательно, требует наличия убедительных доказательств.

Итак, теперь мы видим, что астрология плохо согласуется с сетью убеждений относительно небесных тел, очень непоследовательна в предсказаниях, которые она делает от астролога к астрологу, и что ее способность предсказывать наблюдаемые результаты равна нулю. Но почему астрология является именно лженаукой? Почему она не может быть просто научной теорией, которая не работает?

Причина, по которой астрология является лженаукой, заключается в том, что практикующие ее астрологи полностью избегают методов, разработанных наукой для уменьшения источников ошибок в наблюдениях. Многие практикующие астрологи, составляющие прогнозы, и те, кому они адресованы, наблюдали потрясающую предсказательную силу гороскопов; иногда они оказываются до жути точными. Именно поэтому хорошо подготовленные ученые применяли современные методы, используя рандомизированные и слепые испытания, метод, специально разработанный для преодоления склонности людей быть обманутыми предвзятостью собственных наблюдений. Упомянутые исследования привели к выводу, что когда источники предвзятости устранены, астрология не может предсказывать события. Отсюда следует вывод, что появление астрологии как способа предсказывать события просто связано с хорошо известными предубеждениями, типичными для человеческого разума. Любая предсказательная сила или достоверность астрологии — всего лишь иллюзия.

Трудно поспорить с утверждением, что приверженцы астрологии целенаправленно игнорируют научные методы, потому что по этому поводу были опубликованы десятки и сотни исследований. Если им незнакомы эти методы, они явно не имеют привычки искать информацию (например, исследовать сеть убеждений за пределами своего ограниченного кругозора). Более того, приверженцы астрологии предпочитают методы, которые приводят к выводу, что астрология действительно работает, даже если известно, что эти методы подвержены ошибкам. Они предпочитают случайные свидетельства и личную предвзятость контролируемым испытаниям, которые нейтрализуют известные источники человеческих ошибок. Их не беспокоит несоответствие принципов астрологии системе убеждений астрофизиков. Они не возражают против того, что разные астрологи дают разные гороскопы, несмотря на то что придерживаются одной теории, и что по этой причине предсказания выглядят недедуктивными по своей природе (что объясняет, почему они не имеют предсказательной ценности). Профессиональные ученые, исследовавшие астрологию с помощью усовершенствованных методов, пришли к выводу, что это неработающая теория, которую можно легко опровергнуть, и двинулись дальше; сторонники астрологии утверждают, что это прекрасная теория, вопреки научному подходу, а не благодаря ему. Они предпочитают другие методы анализа, и это причина того, что астрология не является наукой, по крайней мере в том смысле, в каком ее практикуют астрологи.

Когда мы говорим, что астрология — это псевдонаука, мы имеем в виду то, как астрологи взаимодействуют с окружающим миром, и методы, которые они используют. Они не отдают предпочтение методам, уменьшающим ошибку; наоборот, они отдают предпочтение методам, о которых известно, что те приводят к еще большей погрешности. Это неприемлемо для науки. Астрологи, вероятно, предпочитают свои собственные методы, подверженные ошибкам, потому что когда в ход идут научные методы, «магия» исчезает, а кто захочет жить в менее волшебном мире? Конечно, нет ничего плохого в том, что кто-то ищет жизненный опыт, который ему нравится. Если испытание предсказательной точности астрологии имеет значение для людей, если оно дает им такой мир, в котором им нравится жить, — с таинственными силами, которые они могут приручить и использовать, — это определенно звучит интригующе, если не откровенно забавно. Но такие люди не могут использовать научные методы, поскольку это полностью разрушает мировосприятие, к которому они стремятся.

Строго говоря, опыт астрологии вполне реален. Астрологи обладают опытом высокоточных предсказаний, основанных на силах Вселенной. Когда любители гороскопов говорят вам: «Я знаю, что астрология работает, потому что я видел, как гороскопы сбываются раз за разом», они не лгут. Они действительно «видели», как это работает. Однако этот реальный опыт — просто неправильное восприятие, которое связано с несуществующим явлением из-за хорошо известных человеческих предубеждений относительно наблюдения и подтверждения. Именно поэтому профессиональные астрологи предпочитают поощрять иллюзии и ошибки, а не устранять их. В этом отношении астрология составляет противоположность науке. Действительно, если бы астрологи приняли на вооружение методы и подходы, разработанные наукой для устранения ошибок, то не было бы ни астрологов, ни астрологии. Астрология в том виде, в котором она практикуется, вообще не может считаться наукой, поскольку она целенаправленно стремится к иллюзиям и самообману. Так как она намеренно маскируется под науку, это делает ее лженаукой, которой обыватели платят огромные суммы денег и используют ее предсказания для принятия важных жизненных решений. Они платят астрологу, чтобы тот случайным образом составил гороскоп, а затем, возможно, изменяют свою жизнь на основе этого предположения. Единственное верное предсказание, которое может сделать профессиональный астролог, — это то, что у вас будет меньше денег, когда вы уедете от него.

Может ли наука обойтись без проверяемых предсказаний?

Я неоднократно подчеркивал, что если теория не дает хотя бы одного проверяемого предсказания, то нет никакой возможности проверить согласованность между теорией, дедукцией и наблюдением, поскольку не соблюдается минимальный стандарт, позволяющий проводить научный анализ. Некоторые теории извлекаются из существующего количества данных (наблюдений), так что теория предсказывает то, что уже наблюдалось; однако если невозможно вывести какие-либо дополнительные прогнозы, которые привели бы к новым наблюдаемым результатам, то дальнейшая оценка теории невозможна. Использование тех же данных, из которых была впервые воспроизведена теория, в качестве подтверждающих свидетельств в поддержку самой теории является ошибкой замкнутого круга (или порочным кругом аргументации). Чтобы добиться прогресса в оценке теории, она должна привести к новому предсказанию, которое можно будет проверить.

Когда Эйнштейн впервые представил теорию относительности, одно из величайших интеллектуальных достижений всех времен, было не ясно, является ли эта система предположений научной теорией, потому что в то время не было предсказаний, сделанных людьми, способными провести их проверку. Если бы теория была неспособна делать прогнозы, у нее вообще не было бы никакого потенциала для научного рассмотрения. Это было не так. На основании теории относительности можно было сделать много прогнозов, но существующие обстоятельства и уровень развития технологий не позволяли их проверить. В конце концов, ученые изобрели инструменты или нашли ситуации, в которых они могут проверить основополагающие предсказания теории относительности, которые никто до Эйнштейна не высказывал (например, искривление света под влиянием сильных гравитационных полей).

Если я постулирую новую сущность во Вселенной, называемую AZ-волнами, но заявлю, что природа AZ-волн такова, что их невозможно измерить, а также невозможно наблюдать эффекты их существования, то к этой сущности не будут применимы никакие научные методы. Хотя Эйнштейн предложил специальную теорию относительности в 1905 году, многие из его предсказаний можно было проверить только спустя годы[295], поскольку не существовало подходящей технологии или приходилось ждать особых обстоятельств (например, экспедиция сэра Артура Эддингтона на западное побережье Африки для наблюдения солнечного затмения 29 мая 1919 г.), чтобы проверить, искривляется ли свет от далеких звезд под влиянием гравитации Солнца. Можем ли мы в таком случае утверждать, что Эйнштейн был замечательным абстрактным математиком и мыслителем (можно даже назвать его философом), когда сформулировал теорию относительности, но не ученым? Готовы ли мы заявить, что когда впервые возникла теория относительности, она не была научной теорией, а получила статус научности только тогда, когда была изобретена технология для проверки ее предсказаний?

А как насчет передовых теорий физики сегодня? Захватывающей и новаторской теорией на пересечении квантовой физики и теории гравитации является теория струн. Как очень точно сказал Массимо Пильуччи: «Это настолько элегантная идея, что она заслуживает того, чтобы быть правдой»[296]. Но так ли это? В этом и заключается проблема: по крайней мере, на данный момент теория струн, похоже, не дает никаких эмпирически проверяемых предсказаний, которые отличались бы от предсказаний других конкурирующих теорий и которые можно было бы оценить в реальных экспериментах на современном этапе развития технологий[297]. Если научный подход требует, чтобы гипотеза давала эмпирически проверяемые предсказания (помимо того, что мы уже наблюдали и на основании чего она была получена), то теория струн, строго говоря, в настоящее время не подлежит научной проверке. Готовы ли мы заявить о том, что целое сообщество физиков, работающих в крупнейших академических институтах, финансируемых ведущими научными агентствами мира, располагающих надежной математической базой и выдвигающих инновационные идеи, не занимается настоящей наукой?

На самом деле это очень сложный вопрос, и ответ может показаться вам странным; однако стоит отметить, что в таких сложных областях имеет значение, кто разработал теорию (и кто впоследствии будет ее проверять). Тот факт, что теория, выдвинутая Эйнштейном, в то время не могла быть проверена, с самого начала был очевиден для физиков, которым он ее представил. Действительно, именно они впоследствии разработали очень хитрые способы проверки различных предсказаний теории относительности. Научное общество приняло теорию относительности именно с намерением найти способы проверки, и благодаря этому наука совершила грандиозный прорыв. Не важно, как разработчики способов проверки относились к этой теории — поддерживали и искали подтверждение или ненавидели и хотели опровергнуть. В любом случае это был глубоко научный акт поиска новых путей проверки теории, проведения экспериментов и получения результатов, имеющих доказательное значение.

Измеримые последствия существования предполагаемого бозона Хиггса были предсказаны математически за десятилетия до того, как мы построили коллайдер частиц, достаточно большой, чтобы проверить предсказание, которое сбылось[298]. Поскольку ньютоновская физика не предсказывает движение небесных тел во Вселенной в том виде, как мы его наблюдаем, физики постулировали существование темной материи, сущности, которую по своим свойствам невозможно наблюдать с помощью наших современных технологий. Я не сомневаюсь, что ученые, которые занимаются теорией струн и темной материей, очень стараются добиться прогресса либо в теории (чтобы дать проверяемые предсказания), либо в разработке инструментов для проверки предсказаний, которые мы в настоящее время не можем проверить. Опять же, хотя это может показаться странным, это веский аргумент в пользу того, что нужно учитывать контекст, в котором выдвинута непроверяемая (пока) теория, независимо от того, какие успехи в проверке теории достигнуты на сегодняшний день. Если теория выдвинута именно для критического рассмотрения и прилагаются систематические усилия, чтобы найти новые способы проверки, либо путем разработки теории, позволяющей делать больше прогнозов, либо путем развития технологий, позволяющих проверять текущие прогнозы, — тогда теория рассматривается с научной точки зрения. Следовательно, чисто умозрительные исследования имеют право называться наукой до тех пор, пока они развивают теорию таким образом, который может привести к проверке ее предсказаний, и сами к этому стремятся. Напротив, если таких усилий (теоретических или технологических) не предпринимается, можно усомниться, что это действительно наука. Из-за целостных свойств природного мира технический прогресс в несвязанной области может непреднамеренно найти технологию, способную оценивать ранее не поддающиеся проверке предсказания, или другая, казалось бы, несвязанная теория может неожиданно войти в систему знаний и подсказать новые прогнозы либо способы проверки базовой теории. Таким образом, ранее непроверяемая теория, внешне мало похожая на настоящую науку, внезапно может оказаться на острие научного прогресса.

Реалистический взгляд на науку

При описании науки в этой книге я сделал попытку «опровергнуть» некоторые из преувеличенных ожиданий и приукрашенных характеристик, исходящих как извне, так и изнутри науки. Путь к разочарованию и ощущению обмана начинается с нереалистичных ожиданий. Я надеюсь, что эта книга сформирует более реалистичный взгляд на науку среди тех, кто незнаком с устройством научного механизма, и что теперь они будут лучше понимать, почему иногда наука ошибается и в какой мере можно доверять научным предположениям. Да, научные предположения несовершенны и иногда оказываются ошибочными. Мы, ученые, всегда учимся на ходу. Однако ошибочная природа науки не означает, что между научными и ненаучными утверждениями и подходами нет принципиальной разницы. Это не означает, что мы должны принимать все заявления о знаниях как эквивалентные. Это не означает, что мы должны принимать «альтернативные факты»[299] как равноценные фактам, основанным на доказательствах и совпадающим с наблюдениями. Это не означает, что мы должны приписывать лженауке те же свойства, что и науке. Мы должны воспринимать заявления о научных знаниях как утверждения, обладающие определенными недостатками и особыми ограничениями, но тем не менее твердо понимать, что наука — это последовательная и целостная система убеждений, которая раз за разом добивалась большего технологического прогресса и лучше предсказывала мир природы, чем любая другая система, известная людям.

Хотя так могло быть и в прошлом, большинство современных ученых обычно не считают себя искателями истины. Это происходит по нескольким причинам, которые стали ясны по мере развития науки. Ошибка подтверждения гипотезы выводом, которая присутствует во всех ретродукциях (выполняемых как в рамках науки, так и в иных целях), приводит к неопределенности, которая запрещает «знать», действительно ли существует ретродуцированная вещь или ретродуцированная причина; то есть мы не узнаем этого без познания всей Вселенной, чего нам точно не достичь в ближайшее время. Поскольку люди вполне способны изобретать абстрактные и метафизические понятия, которые могут существовать только в нашем сознании, у нас есть бесконечный источник неопределенности, превышающий содержание природного мира за пределами нашего познания. Это проблема, которую решает бритва Оккама: нельзя изобретать новую ненаблюдаемую причину без необходимости, поскольку можно продолжать этот путь бесконечно (впрочем, некоторые системы убеждений, обычно ненаучные, с удовольствием занимаются этим).

Даже если бы мы смогли ограничить себя миром природы и его «фактическим» содержанием, наша способность наблюдать природу конечна и несовершенна. Мы никогда не узнаем всех «фактов» природы, и мы всегда рискуем присвоить «фактический» статус предположениям, которые не соответствуют действительности, и поэтому наша сеть убеждений всегда будет в некотором роде ошибочной. Мы не перестанем изменять сеть убеждений в свете новых наблюдений и теорий, всегда стремясь к большей степени согласованности, и тем самым, надеюсь, будем приходить ко все более полезным гипотезам и более глубокому пониманию. Когда происходят научные революции и меняются парадигмы, мы можем даже фундаментально изменить систему убеждений, заменив одни представления и ограничения на другие. По этим причинам, хотя перспектива дальнейшего прогресса неоспорима, совершенно ясно, что завершение строительства сети убеждений и ее полное согласование с реальностью останется недостижимым.

Ошибка может произойти на каждом критическом этапе. За окружающим миром можно неправильно наблюдать и неправильно истолковывать наблюдения, ретродуцированные гипотезы могут не привести к выводимым предсказаниям уже известных явлений, а новые предсказания могут быть неправильно выведены из гипотезы. Возможно, потребуется изобрести новые способы или инструменты для проверки предсказаний, да и саму проверку можно провести с ошибкой, даже если нужная технология уже существует. Наблюдения могут быть ошибочными из-за неисправности приборов или несовершенства человеческих органов чувств. Случайные совпадения могут поставить под сомнение нашу способность наблюдать ассоциации. Исследования могут быть ошибочно спланированы и проведены, а всевозможные человеческие предубеждения — недостаточно скомпенсированы. Данные, с большой вероятностью подтверждающие гипотезу, могут быть приняты, а противоречащие гипотезе — проигнорированы из-за отсутствия контроля за предвзятостью аргументации. И даже если опровергающие данные не вызывают сомнения, любую гипотезу можно спасти, изменив вспомогательную гипотезу. И наоборот, значимость данных, опровергающих гипотезу, может быть преувеличена теми, кто изначально имел предубеждение против этой гипотезы. Даже если наше понимание прошлых событий было совершенным, проблемы с индукцией гарантируют, что мы сделаем ошибки, пытаясь предсказать ненаблюдаемое на основе наблюдаемого.

Короче говоря, наука — это чрезвычайно несовершенное предприятие со множеством источников ошибок на разных уровнях. Однако развенчивание приписываемого науке величия и демонстрация несовершенства реального научного процесса (ошибки и предвзятости) не должны отвлекать нас от того факта, что научная практика в корне отличается от других подходов к познанию мира, что науке можно дать определение и отделить ее от ненауки и лженауки, которая натягивает на себя маску науки.

Никто не обещает, что наука приведет нас к абстрактной истине или что она хотя бы подведет нас вплотную к познанию истины, которую мы, возможно, никогда не постигнем полностью. Но что касается нашей способности предсказывать и контролировать явления природы, никакая другая человеческая деятельность, никакой другой способ мышления не достигли прогресса, достигнутого научными методами. Фактически никто другой даже близко к этому не подошел. Предсказание, что наука продолжит добиваться успеха, тоже подвержено неопределенности индукции, но я готов поспорить, что она будет делать это до тех пор, пока внимание ученых будет сосредоточено на бесконечном поиске источников ошибок в наблюдениях и мышлении и совершенствовании методов устранения таких ошибок, по мере того как мы — приматы, создавшие орудия труда, склонные к ошибкам, очаровательно настойчивые, неутомимо любопытные и часто сбитые с толку, — продолжаем исследовать мир природы.

Об авторе

Джеймс Цимринг, доктор медицинских наук, прошел академическую подготовку в Университете Эмори, где он получил докторскую степень по иммунологии и докторскую степень по медицине, после чего прошел ординатуру по клинической патологии с акцентом на трансфузионную медицину и постдокторскую стипендию по клеточной иммунологии. Он является членом Американского совета по патологии с дипломом в области клинической патологии.

В 2002 году д-р Цимринг был назначен доцентом Университета Эмори, после чего в 2007 году его повысили до адъюнкт-профессора. В 2012 году д-р Цимринг перевел свою лабораторию в Северо-Западный исследовательский институт проблем крови (некоммерческий исследовательский институт, уделяющий особое внимание биологии крови), где он был назначен сначала старшим, а затем главным научным сотрудником. В 2013 году д-ра Цимринга назначили профессором кафедры лабораторной медицины, а затем и кафедры клинической медицины (факультет гематологии) Медицинской школы Вашингтонского университета. В 2019 году д-р Цимринг получил должность профессора клинической патологии в Университете Вирджинии в Шарлоттсвилле, где он продолжает проводить свои исследования, в том числе в области биологии переливания крови с упором на хранение крови и иммунологию.

Лауреат множества наград за свои исследования и просветительскую деятельность, д-р Цимринг — признанный международный эксперт в области переливания крови, регулярно читающий академические лекции как у себя в стране, так и на международном уровне.

Книги издательства «ДМК ПРЕСС» можно купить оптом и в розницу в книготорговой компании «Галактика» (представляет интересы издательств «ДМК ПРЕСС», «СОЛОН ПРЕСС», «КТК Галактика»).

Адрес: г. Москва, пр. Андропова, 38;

Тел.: +7(499) 782-38-89. Электронная почта: books@alians-kniga.ru.

Эти книги вы можете заказать и в интернет-магазине: www.a-planeta.ru.

Джеймс Цимринг

Что такое наука, и как она работает

Главный редактор Мовчан Д. А. dmkpress@gmail.com

Перевод с английского Яценков В. С.

Корректор Синяева Г. И.

Верстка Паранская Н. В.

Дизайн обложки Мовчан А. Г.

Формат 70*100^1/16.

Усл. печ. л. 17,26. Печать цифровая.

Тираж 200 экз.

Веб-сайт издательства: www.dmkpress.com

«Чрезвычайно убедительная и увлекательная книга, которая объясняет, как отличить науку от лженауки и научиться ставить под сомнение плохие “научные” теории. После ее прочтения ученые и обыватели оказываются за одним столом при обсуждении ключевых вопросов и принятии важных решений. Я бы чувствовал себя намного спокойнее, идя голосовать на избирательный участок, если бы каждый избиратель понимал уроки, которые так изящно преподносит профессор Цимринг».

Профессор Брайан Р. Смит, Йельский университет

«Послание этой необычной книги звучит четко и ясно: нам нужно лучше понимать, что такое наука. То, что книга написана ученым и отчасти нацелена на научных деятелей, делает ее посыл еще более убедительным и актуальным. Наука может быть несовершенной, но это единственная наша надежда. Цимринг написал увлекательную и доступную книгу о важности критического анализа нашего видения науки».

Ли Макинтайр, Центр философии и истории науки, Бостонский университет; автор книги «The Scientific Attitude: Defending Science from Denial, Fraud, and Pseudoscience»

Научные достижения существенно изменили мир. Однако наука иногда ошибается — временами даже катастрофически. Понимание обоснованности научных выводов и оценка степени доверия к ним имеют важное значение для личного выбора, общественных дебатов и разработки государственной политики и законов. На чем основаны «научные факты»? Насколько мы можем им доверять Что является наукой, а что нет? В данной книге автор ищет рабочее определение науки и ее свойств с точки зрения практикующего ученого, сводя достижения философии, психологии, истории, социологии и антропологии в целостную систему.

Джеймс Цимринг — профессор медицины Университета Вирджинии. Получил множество наград за свои исследования и просветительскую деятельность. Регулярно выступает с лекциями как в своей стране, так и на международном уровне.

Cambridge

UNIVERSITY PRESS

WWW.ДМК.рф

ISBN 978-5-97060-915-6

Интернет-магазин:

www.dmkpress.com

Оптовая продажа:

КТК «Галактика»

books@alians-kniga.ru

Сноски

1

Kitcher P. 1995. The Advancement of Science: Science Without Legend, Objectivity Without Illusions. New York: Oxford University Press.

2

Laudan L. 1983. The Demise of the Demarcation Problem. In Cohen RS, Laudan L. (Eds.). Physics, Philosophy and Psychoanalysis: Essays in Honor of Adolf Grunbaum. pp. 111-127. Dordrecht: D. Reidel.

3

Bauer H. H. 1992. Scientific Literacy and the Myth of the Scientific Method. Urbana and Chicago: University of Illinois Press.

4

Laudan L. 1983.

5

Feyerabend P. 1975. Against Method: Outline of an Anarchist Theory of Knowledge. New York: New Left Books.

6

Dupre J. 1993. The Disorder of Things: Metaphysical Foundations of the Disunity of Science. Cambridge, MA: Harvard University Press.

7

Mahner M. 2013. Science and Pseudoscience: How to Demarcate after the (Alleged) Demise of the Demarcation Problem. In Pigliucci M., Boudry M. (Eds.). Philosophy of Pseudoscience: Reconsidering the Demarcation Problem. Chicago and London: University of Chicago Press, pp. 29-43.

8

Nickles T. 2006. The Problem of Demarcation. In Sarkar S., Pfeifer J. (Eds.). The Philosophy of Science: An Encyclopedia. Vol. 1. New York: Routledge, pp. 188-197. Nickles T. 2013. The Problem of Demarcation, History and Future. In Pigliucci M., Boudry M. (Eds.). Philosophy of Pseudoscience: Reconsidering the Demarcation Problem. Chicago and London: University of Chicago Press, pp. 101-120.

9

Этот афоризм приписывают Уинстону Черчиллю, но, скорее всего, он сам цитировал источник, оставшийся неизвестным.

10

Эту притчу можно найти, по крайней мере, еще в буддийском тексте Удана 6.5 середины первого тысячелетия до нашей эры (и, вероятно, раньше) (https://en.wikipedia.org/wiki/Blind_men_and_an_ elephant).

11

В книге «Неведение: как оно движет науку» приводится убедительный аргумент в пользу того, что наука фокусируется на неведении больше, чем на знании, — это ключевой компонент, который проявляется в большей части научной практики. Firestein S. 2012. Ignorance: How It Drives Science. Oxford, UK: Oxford University Press.

12

Классические философы потратили много сил и времени на споры о том, можем ли мы действительно что-то знать о внешнем мире. Однако в повседневной жизни принято считать, что наш опыт является отражением некой внешней реальности, которая действительно существует.

13

Даже среди скептиков многие считают, что математика и логика составляют определенное знание; потенциальные проблемы и ограничения этой точки зрения обсуждаются позже.

14

Wikipedia. n.d. 2004 Indian Ocean earthquake and tsunami. https://en.wikipedia.org/wiki/2004_Indian_Ocean_ earthquake_and_tsunami.

15

По вопросам причинно-следственной связи и ее значений существует обширная и хорошо разработанная литература. Возможно, самым известным философом, указавшим на то, что мы не наблюдаем причинности, был Дэвид Юм: Hume D. 1748. An Enquiry Concerning Human Understanding.

16

Как показал мой собственный опыт, обретение способности ориентироваться в обстановке не предполагает какого-либо успеха или общественного признания; однако, по крайней мере, я приобрел лучшее представление о том, каких унижений ожидать.

17

Само по себе событие является неудачной индукцией для курицы и успешной индукцией для фермера, который регулярно ест кур. Конечно, его взгляд на повторяющееся событие отличается: выкармливание куриц, а не ежедневное получение пищи.

18

Конечно, коренные жители Австралии знали о них раньше и, вероятно, считали, что все лебеди черные.

19

Это пример логического заблуждения из серии «Не бывает настоящих шотландцев».

20

Salmon W. C. 1966. The Foundations of Scientific Inference. Pittsburgh, PA: University of Pittsburgh Press.

21

Hume D. 1748. An Enquiry Concerning Human Understanding.

22

Эта статистика относится к мелкоклеточному и немелкоклеточному раку легкого (80-90 % случаев рака легкого). U.S. Department of Health and Human Services. The Health Consequences of Smoking — 50 Years of Progress: A Report of the Surgeon General, 2014. www.surgeongeneral.gov/library/ reports/50-years-of-progress/index.html.

23

По крайней мере, при сегодняшнем уровне технологий.

24

Также есть процент людей, которые никогда не курят и все равно болеют раком легких. Это усугубляет проблему согласования заявлений ученых с личным опытом людей из-за логической ошибки, поскольку утверждение, что курение увеличивает вероятность рака легких, никоим образом не предполагает, что курение является единственной причиной рака легких; никто не говорит, что курение необходимо для возникновения рака легких.

25

В этом примере используются категориальные классификации и предполагается, что существуют дискретные цвета, а не просто континуум цветов. Хотя можно спорить о том, действительно ли в природе существуют чистые и обособленные категории, люди тем не менее склонны мыслить категориями, и определенно кажется, что для использования категорий существует некоторое (если не полное) обоснование.

26

Это больше похоже на байесовский подход.

27

Важно отметить, что закон больших чисел гласит, что предсказательную силу дает количество наблюдаемых вами вещей, а не их процентное соотношение.

28

Hawkins R. D., Pea J., Glick J., Scribner S. 1984. Merds That Laugh Don't Like Mushrooms: Evidence for Deductive Reasoning by Preschoolers. Developmenal Psychology 20: 584-594.

29

Evans J. St. B. T. 2017. Belief Bias in Deductive Reasoning. In Rudiger P.F. (Ed.). Cognitive Illusions, pp. 165-181. New York: Routledge.

30

Здесь речь не о том, что американская государственная система основана на дедукции, просто мы рассуждаем о самоочевидных и универсальных посылках.

31

К сожалению, Уэвелл назвал ретродукцию «индукцией», что смешивает ее с более ранними значениями этого слова, — поэтому мы будем здесь избегать этого термина.

32

Чарльз Сандерс Пирс в своих работах называл ретродукцию абдукцией.

33

В данном случае «при прочих равных условиях» означает отсутствие каких-либо других модификаторов (например, у человека нет парашюта, здание находится на Земле, применяется закон гравитации).

34

Здесь не утверждается, что никогда не было сообщений о том, чтобы кто-то упал с 30-этажного здания и не был травмирован, но в качестве примера мы можем согласиться с тем, что все упавшие получат хоть какую-то травму, даже если это лишь царапина или синяк.

35

Подразумевается десятичная система счисления, обычные правила математики и т. д.

36

Возможно, если две гипотезы не приводят к каким-либо различиям в выводах, то они функционально неразличимы как разные гипотезы.

37

Очень важно отметить, что в этом мыслительном процессе использовалась ценная информация о том, как работают автомобили.

38

Конечно, этот пример должен включать посылки по умолчанию, например что ваш автомобиль работает на двигателе внутреннего сгорания. Кроме того, эта ретродукция, хотя и согласуется с наблюдением о том, что ваша машина не заводится, не является приемлемой научной гипотезой по причинам, которые будут исследованы позже. Однако здесь она используется, чтобы проиллюстрировать, что многие странные или волшебные гипотезы хотя и не являются научными, тем не менее имеют ретродуктивный компонент. Ретродукцию можно найти во всех формах человеческого мышления.

39

Науку часто сравнивают с решением проблем наподобие ремонта автомобиля. Однако практикующие ученые нередко не останавливаются, решив проблему. Для механика теперь машина работает правильно, и поставленная задача выполнена. Ученые также тратят время на проверку других выводимых предсказаний своих рабочих гипотез, чтобы увидеть, верны ли они, даже если они не имеют очевидной практической полезности. Действительно, ученые часто делают что-то вопреки практической цели (например, они могут вернуться и целенаправленно «сломать» машину разными способами, чтобы увидеть, «что будет, если»). Поскольку более обширное понимание нередко приносит неожиданную практическую пользу, это все же соответствует практическим целям. Однако мотивация ученых больше сосредоточена на понимании системы, чем на конкретном решении практической задачи, такой как ремонт автомобиля.

40

Напомню, что речь идет о проводном, а не сотовом телефоне. Читатели, родившиеся после 2010 года, могут прочитать о проводном телефоне в Википедии.

41

Mill J. S. 1900. A System of Logic, Ratiocinative and Inductive. New York and London: Harper & Brother Publishers, p. 328. Проблема, которую здесь поднимает Милль, также связана с недоопределенностью теорий, о чем мы поговорим позже. В этой работе поясняется, как можно систематически проверять и/или сравнивать гипотезы, если существует бесконечное количество гипотез, одинаково согласующихся с нашими данными и наблюдениями.

42

Следует отметить, что Пристли также был впечатлен тем, что он чувствовал, когда вдыхал деф-логистированный воздух: «Мне показалось, что моя грудь какое-то время после этого была особенно легкой и просторной. Кто знает, возможно, со временем этот чистый воздух может стать модным предметом роскоши. До сих пор только две мыши и я имели честь дышать им». В 1996 году в Торонто, Канада, открылся первый кислородный бар, который и поныне пользуется популярностью. Priestley J. 1775. Experiments and Observations on Different Kinds of Air. Birmingham, UK: Thomas Pearson.

43

Существует объемная и сложная философская литература о том, что представляет собой доказательство, выходящая за рамки этой книги, но раскрывающая обширную область знаний для заинтересованного читателя.

44

Очевидно, цвет воронов не имеет большого практического значения; однако есть много практических применений этого подхода, например вопрос, все ли люди с определенными симптомами страдают от одного и того же заболевания.

45

К сожалению, Холмс постоянно называет свой мыслительный процесс дедукцией, хотя на самом деле это не так. Холмс не исходит из аксиоматических посылок, чтобы вывести результат, который должен иметь место, если его посылки верны. Скорее, то, чем занимается Холмс, называется умозаключением для наилучшего объяснения и связано с ретродукцией.

46

Другие философы отмечали, что хотя кажется естественным предпочитать более подтвержденную теорию, трудно обосновать, не прибегая к индукции, почему более подтвержденная теория с большей вероятностью будет истинной, чем менее подтвержденная или непроверенная теория; однако эта дискуссия выходит за рамки книги.

47

Такие слова, как «показать», «подтвердить» и «доказать», используются учеными довольно случайно и, на мой взгляд, безрассудно.

48

Поппер использовал слово «фальсификация» для описания опровержения гипотезы и назвал гипотезы, которые могут быть опровергнуты, «фальсифицируемыми». Это слово имеет негативное современное значение, которое указывает на то, что была сказана ложь и что данные были сфабрикованы. Поппер использовал это слово не так, и в данной книге будут использоваться слова «опровергать» или «опровергаемая», чтобы избежать неправильного понимания. Слово «фальсифицируемая» иногда используется при прямой ссылке на Поппера и в этих случаях применяется так, как Поппер использовал его.

49

Не ясно, сказал ли Эйнштейн именно эти слова — вероятно, это популярный пересказ реальной цитаты: «Не завидуйте теоретикам науки, ибо Природа, а точнее эксперимент — неумолимый и не очень дружелюбный судья их работы. Он никогда не говорит “да” теории. В наиболее благоприятных случаях он говорит “может быть”, а в подавляющем большинстве случаев просто “нет”».

50

Popper K. 1963. Conjectures and Refutations: The Growth of Scientific Knowledge. London: Routledge & Kegan Paul.

51

Стюарт Файрстейн подробно объясняет это в своей книге: Firestein S. 2012. Ignorance: How It Drives Science. Oxford: Oxford University Press.

52

Не исключено, что однажды мы «разгадаем Вселенную» и наука даст исчерпывающие объяснения всего, но по причинам, ясно изложенным в остальной части книги, я не испытываю особых надежд по этому поводу.

53

Эти слова сказаны выдающимся ученым (а также монахом) в голливудской экранизации романа Умберто Эко «Имя розы».

54

Хотя обычно это приписывается Дюгему и Куайну, Дюгем развил эту идею в более конкретном контексте и сосредоточил внимание на связках концепций, тогда как Куайн трактовал этот вопрос гораздо шире, применительно к практически любому пониманию. Для Куайна даже «истины» считались самоочевидными, например основные принципы математики и логики (Needham P. 2000. Duhem and Quine. Dialectica 54: 109-132). Однако было бы справедливо сказать, что оба указали бы на то, что не существует такой вещи, как окончательный эксперимент, который может заставить отказаться от конкретной изолированной гипотезы.

55

К сожалению, предвзятость публикации также относится и к совершенно новым отрицательным результатам.

56

Stanford Encyclopedia of Philosophy. 2009 (updated 2017). Underdetermination of Scientific Theory // http://plato.stanford.edu/entries/scientificunderdetermination/#FirLooDuhQuiProUnd.

57

Пожалуйста, продолжайте читать.

58

Этот пример взят из отчетов службы донорской крови в Соединенных Штатах, и поэтому Пуэрто-Рико оказался одним из немногих регионов, где одновременно собирали кровь и вирус Зика был эндемическим.

59

Вероятность того, что кто-то на Среднем Западе заразится активной инфекцией Зика, не равнялась нулю, поскольку они могли заразиться во время путешествия или в результате интимного контакта с инфицированным человеком. Тем не менее путешествие является критерием исключения для донорства, если донор правильно отвечает на скрининговый вопрос, а прямая передача инфекции между людьми — редкость. Так что в целом вероятность исчезающе мала, но не равна нулю.

60

Позже, когда ресурсы для тестирования стали более доступными, вся кровь в Соединенных Штатах была проверена на вирус Зика. Вопрос о том, является ли это разумным использованием ресурсов, остается предметом споров.

61

Конечно, я мог бы спасти первоначальную гипотезу, заключив, что у нас обоих слуховые галлюцинации, или с помощью многих других модификаций вспомогательных гипотез.

62

Четвертый маневр, который можно предпринять, чтобы попытаться восстановить логическую целостность ГДМ, — это оспорить свои рассуждения (например, логику дедуктивного типа), которые приводят к предсказаниям из предпосылок. Можно пересмотреть рассуждения и изменить прогнозы, которые следуют из гипотез и данных, не меняя больше ничего. Ученые, безусловно, думают разумно, но за пределами математических дисциплин они редко мыслят формальными дедуктивными конструкциями.

63

Возможно, Ньютон ретродуцировал свои законы, потому что он много знал о движении планет, когда придумал их, а потом выстроил на их основе математический аппарат, который приводит к известным результатам.

64

Те из вас, кто сейчас хихикает над произношением названия планеты (Uranus, читается как «Урейнас» и ассоциируется со словом urina — моча), не беспокойтесь, ваше поведение похоже на поведение большинства других людей (и даже ученых, если на то пошло).

65

Также есть сведения, что Джон Куинси Адамс произвел аналогичные вычисления.

66

Планеты вращаются вокруг Солнца по эллиптической орбите, а сами эллиптические траектории со временем медленно вращаются, что называется прецессией перигелия. См. https://ru.wikipedia. org/wiki/Смещение_nеригелия_Меркурия.

67

За прошедшие годы сообщалось о множественных «наблюдениях» Вулкана, последний раз в 1970 году; однако ни одно из этих утверждений не выдержало наблюдательной проверки астрономами.

68

Эта цитата приписывается средневековому ученому Уильяму Оккаму. Фактически нет никаких свидетельств того, что он когда-либо говорил это, хотя фраза в некоторой степени согласуется с его мнением, что следует отдавать предпочтение гипотезе, требующей наименьшего количества предположений. Эта идея была высказана еще Аристотелем, но наиболее известна благодаря Оккаму: «Numquam ponenda est pluralitas sine needitate» или «Не следует множить сущности без необходимости». Более простые и требующие меньшего количества предположений — это не совсем то же самое, и различие может быть очень важным.

69

Oreskes N., Conway E. M. 2010. Merchants of Doubt. London: Bloomsbury Press.

70

В книге, чтобы защитить персональные данные, Дороти Мартин называли «Мэриан Кич», а местом ее проживания был указан штат Мичиган.

71

В некоторые моменты деятельности «Искателей» к ней примыкали новые члены группы, которые вплетали послания Сананды в христианское повествование и тем самым вносили в свое мышление божественный элемент, но эти идеи были недолговечными и, похоже, не сильно повлияли на структуру убеждений Искателей.

72

По иронии судьбы, это же слово использовал Карл Поппер в своем определении науки.

73

Гипотетико-дедуктивное мышление иногда ставят под сомнение как модель научной практики, поскольку многие профессиональные (и высококлассные) ученые, похоже, не практикуют его. Мы поговорим об этом в следующих главах.

74

Следует отметить, что многие ученые того времени сообщали о наблюдении самозарождения; однако позже было показано, что это произошло из-за непреднамеренного заражения объектов наблюдения новыми живыми существами. Таким образом, это тот случай, когда сами наблюдения были переосмыслены с течением времени путем дальнейшего оспаривания вспомогательных гипотез (т. е. гниющая материя не вызывает зарождение новых живых существ). Это куинсианский холизм в действии, поддержание согласованности путем изменения различных частей сети убеждений, как теории, так и наблюдения.

75

Обратите внимание, мы не говорим, что все люди, подвергшиеся воздействию миазмов, заболеют — очевидно, что заболеют не 100 % людей, оказавшихся рядом с гниющим материалом; скорее, это просто увеличивает шансы заболеть. Ряд философов, в первую очередь Хемпель, признали, что конструкции ГДМ должны быть способны обрабатывать вероятностные предсказания и, как таковые, могут быть проверены только путем наблюдения за популяциями, что и имеет место в данном случае.

76

Ряд философов науки сделали способность выводить еще не проверенные прогнозы обязательным требованием к достоверной научной ретродукции и требованием к науке, потому что без этого гипотезы не могут быть дополнительно проверены или отделены друг от друга.

77

Здесь играет роль логическая сложность языка. Ряд философов исследовали сложности языка этого типа, возможно, лучше всех это сделал Бертран Рассел, и заинтересованному читателю предлагается изучить данный вопрос самостоятельно.

78

Что такое свобода воли, как она работает, у кого она есть и существует ли она вообще — это очень сложный предмет споров, относительного которого заинтересованному читателю доступна обширная литература. Ясно, что люди обладают свободной волей — способностью выбирать, — но некоторые считают, что это неправильное восприятие.

79

Если кто-то придерживается очень строгого, прагматического взгляда на науку, он может утверждать, что научные теории полезны или нет, основываясь исключительно на том, работают ли они; именно так и поступали «Искатели». У них была теория, они хотели проверить, работает ли она. Оказалось, что нет, поэтому они ее отвергли. Однако даже строгие прагматические модели науки требуют, чтобы конструкции ГДМ давали согласованные предсказания при прочих равных условиях; «Искателям» этого не хватало.

80

Учитывая сложность человеческой психологии, я с большой долей вероятности полагаю, что где-то в мире кто-то обязательно почувствует, что с ним действительно общается темная материя.

81

Эти термины часто используются западными монотеистическими системами и упомянуты только как один из примеров того, как определяется Бог.

82

Насколько мне известно, Поппер никогда прямо не говорил об Элвисе как таковом.

83

Данное рассуждение не объясняет, почему наука не может изучать сверхъестественные вещи, не основанные на познании. Этот вопрос будет более подробно рассмотрен позже.

84

Может показаться, что данный аргумент поддерживает утверждение о том, что психология человека не может считаться наукой, поскольку люди обычно понимаются как сущности, обладающие свободной волей. Во-первых, мы должны отметить, что изучение психологии человека сосредоточено на вопросе о том, как функционирует человеческий разум, а не на попытках выяснить, существуют ли люди на самом деле, исходя из явлений, которые могут быть приписаны не наблюдаемой другими способами человеческой сущности. Однако, допуская, что люди действительно существуют и обладают свободой воли, приведенный выше аргумент все же предполагает, что психология не может называться наукой, поскольку она имеет дело с невещественными явлениями. Это, вероятно, было бы правдой, если бы изучение людей ограничивалось анализом отдельного человека в естественном мире и без экспериментального контроля, во многом как отдельное сверхъестественное познание или единственный случай Сананды. Однако психология как наука обычно не строит и не проверяет свои теории на отдельных людях; напротив, она сопоставляет разные экспериментальные группы людей в условиях, в которых переменные могут быть изолированы, и уделяет особое внимание распределению вероятностей. Например, психология может сделать вывод, что определенный процент людей будет страдать от посттравматического стрессового расстройства (ПТСР), после того как подвергнется определенному типу травмы, но предсказать, у каких конкретно людей будет или не будет развиваться посттравматическое стрессовое расстройство, заранее невозможно. Точно так же, когда люди (как группа) подвергаются тестам на рассуждение и познание, они обладают предсказуемыми тенденциями; однако можно сказать только то, что люди склонны делать, а не то, что отдельный конкретный человек будет делать в данных обстоятельствах. Таким образом, может быть научное изучение правил человеческого познания применительно к популяции, но не точное предсказание поведения одного человека. Этот вопрос о том, как вероятность влияет на способность научных теорий предсказывать и контролировать, исследуется далее в данном тексте. Стоит учитывать, что нам редко (если вообще когда-либо) приходилось изучать популяцию богов. Существуют политеистические системы, но, как правило, все боги разные. Однако если бы у нас был доступ к нескольким тысячам примеров бога определенного типа или даже к нескольким тысячам примеров различных представителей вида Сананда, и мы могли бы провести повторное исследование того, как они действуют в различных контролируемых обстоятельствах, и оценить вероятности результатов и последствий, и тогда, возможно, получится внести сверхъестественные или инопланетные познания в сферу научных исследований. Даже повторный доступ к одному богу, снова и снова, для изучения того, как бог реагирует с течением времени, может дать некоторый прогресс. Конечно, по-прежнему существует требование, чтобы основное поведение существа, по крайней мере, каким-то образом регулировалось правилами и чтобы существа сотрудничали с нашими исследованиями. Тем не менее если эти требования будут выполнены, здесь может найтись место и для науки.

85

Granberg D., Brown T. A. 1995. The Monty Hall Dilemma. Personality and Social Psychology Bulletin 21(7): 711-729. doi:10.1177/0146167295217006.

86

https://ru.wikipedia.org/wiki/napagoKC_MoHTU_X(^a.

87

vos Savant M. 1996. Power of Logical Thinking. New York: St. Martin's Griffin, p. 15.

88

Herbranson W. T., Schroeder J. 2010. Are Birds Smarter Than Mathematicians? Pigeons (Columba livia) Perform Optimally on a Version of the Monty Hall Dilemma. Journal of Comparative Psychology 124(1): 1-13. doi:10.1037/a0017703. PMC 3086893. PMID 20175592.

89

Wikipedia. n.d. Monty Hall problem, Solutions using conditional probability and other solutions. https:// en.wikipedia.org/wiki/Monty_Hall_problem#Solutions_using_conditional_probability_and_other_solutions.

90

Gilovich T., Griffin D. 2009. Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgement. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

91

Kahneman D., Tversky A., Slovic P. (Eds.). 1982. Judgment under Uncertainty: Heuristics & Biases. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

92

Канеман Д. Думай медленно... решай быстро. М.: АСТ, 2019.

93

Mynatt C., Doherty M. E, Tweney R. D. 1977. Confirmation Bias in a Simulated Research Environment: An Experimental Study of Scientific Inference // The Quarterly Journal of Experimental Psychology 29: 85-95.

94

Evans J. St. B. T. 2017. Belief Bias in Deductive Reasoning. Rudiger PF (Ed.). Cognitive Illusions. New York: Routledge, pp. 165-181.

95

Признано, что люди происходят из мира природы и являются его частью, и поэтому то, что люди думают, также является частью мира природы. Однако термин «природные явления» обычно не включает все психологические, антропологические и социологические процессы, которые могут привести к человеческим убеждениям и культурным нормам, за исключением тех областей науки, которые специально изучают эти процессы.

96

Конечно, многие теологические системы обладают огромными познаниями и, безусловно, анализируют мир вдумчиво и даже критически, но не с научной точки зрения.

97

Считается, что Галилео Галилей пробормотал эти слова себе под нос после того, как папа заставил его (под угрозой заключения и пыток Святой инквизиции) отказаться от своего еретического представления о том, что Земля движется вокруг Солнца, а не наоборот. Оно переводится как «и все же движется» применительно к движению Земли, что не согласуется с библейской интерпретацией. Не ясно, произносил ли он когда-либо эти слова, и, вероятно, это апокрифическая история, но ученые часто используют ее для иллюстрации научной точки зрения.

98

Я не стремлюсь несправедливо выделить папу римского и представить его в худшем свете по сравнению с другими. Этот аргумент справедлив для всех авторитетов, религиозных и иных, а папа упоминается только в связи с общеизвестным историческим примером Галилея и Солнечной системы.

99

Lepow I. H. 1980. Presidential Address to American Association of Immunologists in Anaheim, California, April 16, 1980. Louis Pillemer, Properdin, and Scientific Discovery. Journal of Immunology 125(2): 471-475.

100

Действительно, многие из моих ближайших друзей — тоже ученые, которые активно пытаются дискредитировать мои идеи на публичных форумах. В любом случае это не оскорбительно или необычно, это одна из норм научной культуры.

101

Я не поддерживаю идею о том, что наука и религия противоположны друг другу по намерениям, и считаю, что это не обязательно так. Скорее, религия выбрана в качестве примера, потому что это общепризнанный способ построения убеждений, который не является наукой. Золотая середина псевдонауки будет рассмотрена позже в ходе обсуждения.

102

Проблемы индукции лишают это предположение логического обоснования, и даже законы физики теоретически могут изменяться со временем.

103

Следует уточнить, что влияние таких изменений на происхождение разнообразия видов имеет отношение только к идеям Дарвина о происхождении видов, которые произошли до того, как мы зафиксировали научные наблюдения. Однако смена видов с тех пор, как люди начали систематически наблюдать за ними, ясна и не вызывает споров. Этот вопрос более подробно рассмотрен в следующих разделах.

104

Huxley T. 1870. Biogenesis and Abiogenesis. Presidential Address at the British Association for the Advancement of Science.

105

Zeleny J. Nov. 24, 2011. Romney Defends Ad Aimed at Obama. The New York Times. https://archive.nytimes. com/query.nytimes.com/gst/fullpage-9F03E3DC1F31F937A15752C1A9679D8B63.html.

106

Следует отметить, что в отдельных особых случаях, когда научные данные получены неэтично, некоторые ученые утверждают, что данные не следует использовать, даже если они изменят научное знание, поскольку это будет подкреплять неэтичное поведение, но этот аргумент неочевиден и противоречив. Другие утверждают, что данные следует использовать, чтобы труд тех, кто наказан за нарушение этики, не пропал напрасно, и это никоим образом не оправдает неэтичное поведение в будущем.

107

Baker M. 2016. 1500 Scientists Lift the Lid on Reproducibility. Nature 533(7604): 452-454. doi:10.1038/533452a.

108

Этот тип чистой логики часто используется при формулировке определения науки, но, к сожалению, реальный процесс обновления сети убеждений намного более запутан, чем данный, позволяя выдвигать вспомогательные гипотезы и альтернативные интерпретации, как описано в главе 3 и далее в книге.

109

Не следует понимать это так, что никакая наука не может выполнять «одноразовые» исследования. Однако характер научного исследования будет другим и ограниченным в его способности строить прямые механистические выводы. Если существует сеть убеждений, которая пересекается с однократным событием, тогда теория может созреть, опираясь на прямые эксперименты в частях сети, которые доступны и воспроизводимы, а данные однократного события могут использоваться как направление развития теории. Другими словами, вопрос в том, может ли наша имеющаяся система знаний предсказать то, что наблюдалось, даже если это было только разовое наблюдение. В качестве примера такого наблюдения обычно приводят вспышку сверхновых — это явления, которые мы наблюдаем на большом расстоянии и очень редко; однако сеть убеждений астрофизики достаточно широко пересекается с другими областями физики. Если бы теоретическая физика не содержала знаний, позволяющих хотя бы в общих чертах предсказать наблюдение за несколькими сверхновыми, это стало бы проблемой развития науки в целом.

110

Wolf G. Nov. 1, 2006. The Church of the Non-Believers. Wired Magazine. www.wired.com/2006/11/atheism/.

111

Следует отметить отсутствие единого мнения о том, что именно означает термин «сверхъестественное». Я определяю его как «внеприродное» и, как таковое, неподвластное законам природы.

112

В то время как некоторые некорректно проведенные наблюдения показали эффект молитвы, тщательные исследования не обнаружили ощутимого влияния молитвы на медицинские результаты. На самом деле, согласно некоторым исследованиям, людям, за которых молились, становилось даже хуже. В целом результат соответствует предсказанию, что нет никакого эффекта, а небольшие различия в обоих направлениях объясняются «шумом» случайных событий.

113

За более подробным анализом этого вопроса читатель может обратиться к работам Fales E. 2013. Is a Science of the Supernatural Possible? и Pigliucci M., Boudry M. (Eds.). Philosophy of Pseudoscience: Reconsidering the Demarcation Problem, pp. 247-262. Chicago and London: University of Chicago Press.

114

В дополнение к ранее обсуждавшимся опасениям по поводу того, является ли индукция рациональной, философы много спорили о том, что на самом деле обнаруживают наши органы чувств, а что является обработанной нашим мозгом информацией более высокого порядка. Также были споры более метафизического характера о том, можем ли мы быть уверены в том, что наши наблюдения обязательно отражают внешнюю реальность.

115

Социологи, антропологи и историки также проанализировали и другие предубеждения, влияющие на наблюдение; я расскажу об этом в следующих разделах.

116

Farzin F., Hou C., Norcia A. M. 2012. Piecing It Together: Infants' Neural Responses to Face and Object Structure. Journal of Vision 12(13): 6.

117

Доктор Стивен Новелла записал серию лекций по этой теме, которые очень информативны и ясно иллюстрируют этот случай. Некоторые примеры из данной главы доктор Новелла использует в своих лекциях, сопровождая очень интересными пояснениями. Я настоятельно рекомендую заинтересованному читателю курс Your Deceptive Mind: A Scientific Guide to Critical Thinking Skills («Ваш обманчивый разум: научное руководство по навыкам критического мышления»).

118

Визуальные образы, такие как ваза Рубина, часто используются для иллюстрации того, как разные люди могут видеть один и тот же мир совершенно по-разному, что является примером концепции разных парадигм, возникшей в эпоху постмодернизма. Основополагающей работой этого движения является работа «Структура научных революций» Томаса Куна. Согласно этой концепции в ее крайнем проявлении, люди, которые видят мир как одну парадигму, неспособны воспринимать другую парадигму(ы), а также неспособны общаться с теми, кто придерживается других парадигм (несоизмеримость опыта). Однако в данном примере ваза Рубина используется для демонстрации «сконструированной» природы опыта. Большинство людей могут видеть и тот, и другой образы, если им поочередно указывают на них, но мы склонны сначала воспринимать только что-то одно. Строго говоря, вопрос «Это лица или ваза?» не имеет ответа, поскольку одновременно является и тем, и другим; вопрос, на который можно ответить, — «Что вы видите?», потому что наша «реальность» — это сконструированная реальность, основанная на нашем восприятии.

119

McGurk H., MacDonald J. 1976. Hearing Lips and Seeing Voices // Nature 264(5588): 746-748.

120

Morrot G., Brochet F., Dubourdieu D. 2001. The Color of Odors. Brain Language 79(2): 309-320.

121

Wynn C. 2007. Seen Any Red Pandas Lately? Journal of College Science Teaching 36(5), 10-11.

122

Wikipedia. n.d. Battle of Los Angeles. https://en.wikipedia.org/wiki/Battle_of_Los_Angeles.

123

Los Angeles Times. Feb. 27, 1942. Knox Assailed on ‘False Alarm': West Coast Legislators Stirred by Conflicting Air-Raid Statements., p. 1.

124

Dr. Steven Novella. Your Deceptive Mind: A Scientific Guide to Critical Thinking Skills. The Great Courses.

125

Shermer M. 2000. How We Believe: Science, Skepticism, and the Search for God. London, UK: Henry W. H. Freeman and Company.

126

Shermer. How We Believe.

127

Fox News. Oct. 9, 2008. Parents Outraged Over Baby Doll They Say Mumbles Pro-Islam Message. www.foxnews.com/story/2008/10/09/parents-outraged-over-babydoll-say-mumbles-pro-islam-message.html.

128

Dr. Steven Novella. Your Deceptive Mind: A Scientific Guide to Critical Thinking Skills. The Great Courses.

129

Simons D. J., Chabris C. F. 1999. Gorillas in our Midst: Sustained Inattentional Blindness for Dynamic Events. Perception 28(9): 1059-1074.

130

Chabris C., Simons D. 2010. The Invisible Gorilla, How our Intuitions Deceive Us. New York: Crown Publishers.

131

Chabris C., Simons D. 1999. The Original Selective Attention Task. www.theinvisiblegorilla.com/videos.html.

132

Drew T., Vo M. L., Wolfe J. M. 2013. The Invisible Gorilla Strikes Again: Sustained InattentionalBlindness in Expert Observers. Psychological Science 24(9): 1848-1853.

133

Simons D. J., Rensink R. A. 2005. Change Blindness: Past, Present, and Future. Trends in Cognitive Science 9(1): 16-20.

134

Vitevitch M. S. 2003. Change Deafness: The Inability to Detect Change between Two Voices. Journal of Experimental Psychology and Human Perception Performance 29(2): 333-342.

135

Gallace A., Tan H. Z, Spence C. 2006. The Failure to Detect Tactile Change: A Tactile Analogue of Visual Change Blindness. Psychonomic Bulletin & Review 13(2): 300-303.

136

Трудно, если не невозможно, проиллюстрировать всю выразительность таких эффектов в письменном тексте; однако заинтересованный читатель может увидеть потрясающие примеры в популярном телешоу «Brain Games».

137

Существует много вариантов текста с преднамеренными ошибками и пропусками. Вы можете самостоятельно создать такой текст.

138

С тех пор, как я начал писать эту главу, президент Трамп сделал гораздо больше заявлений о «фактах», для которых нет никаких доказательств (или доказано обратное). К сожалению, список продолжает расти. Однако список не делает различия между президентом, который намеренно лжет, и тем, кто попадает в когнитивную ловушку памяти. Если это так, то значение данной главы становится еще более весомым, особенно если наши избранные должностные лица не хотят признавать проблемы с человеческой памятью.

139

Loftus E. F. 2005. Planting Misinformation in the Human Mind: A 30-Year Investigation of the Malleability of Memory. Learning and Memory 12: 361-366.

140

Loftus E. F, Bernstein D. M. 2005. Rich False Memories: The Royal Road to Success. In Healy A. F (Ed.). Decade of Behavior: Experimental Cognitive Psychology and its Applications. pp. 101-113. Washington, DC: American Psychological Association.

141

Shaw J., Porter S. 2015. Constructing Rich False Memories of Committing Crime. Psychological Science 26(3): 291-301.

142

Garry M., Manning C. G., Loftus E. F., Sherman S. J. 1996. Imagination Inflation: Imagining a Childhood Event Inflates Confidence That It Occurred. Psychonomic Bulletin & Review 3: 208-214.

143

Goff L. M, Roediger I. I. I. H. L. 1998. Imagination Inflation for Action Events: Repeated Imaginings Lead to Illusory Recollections. Memory & Cognition 26: 20-33.

144

Skurnik I., Yoon C., Park D. C., Schwarz N. 2005. How Warnings about False Claims Become Recommendations. Journal of Consumer Research 31: 713-724.

145

Оригинальный рисунок цветной, но иллюзия сохраняется и в черно-белом варианте. Оригинал можно найти в работе Purves D., Shimpi A., Beau Lotto R. 1999. An Empirical Explanation of the Cornsweet Effect. Journal of Neuroscience 19(19): 8542-8551.

146

Существует огромное количество визуальных иллюзий, как статических, так и движущихся. Отличный источник — популярное телешоу «Brain Games».

147

Несомненно, Кун изучил эту проблему так глубоко, как никто другой. Но следует отметить, что предшествующая публикация Людвика Флика под названием «Генезис научного факта» частично указала на эту проблему. Кун признает влияние Флика во введении к «Структуре научных революций».

148

Общепринятое во многих языках слово «восход», кажется, подразумевает, что Солнце движется вокруг Земли — иначе мы бы назвали это «горизонтоворот».

149

Было много споров о том, что если бы в Эдемском саду был найден плод, то, скорее всего, это был бы инжир.

150

Denis J. 1668. An Extract of a Letter: Written by J. Denis, doctor of physick, and professor of philosophy and the mathematicks at Paris, touching a late cure of an inveterate phrensy by the transfusion of bloud // Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 4: 710. https://royalsocietypublishing.org/doi/pdf/10.1098/rstl.1666.0065.

151

Смысл этих концепций запутан и очень глубок, он затрагивает вопросы природы научного общения, идей и концепций, характер прогресса и развитие научных идей. Заинтересованному читателю предлагается изучить богатую литературу по этой области научного постмодернизма и дебаты, которые она вызвала, получившие громкое название «научных войн».

152

Этот вопрос был в центре недавних споров в американской политической системе о том, что считать истинными фактами в конкретной ситуации и что означает термин «фейковые новости».

153

Quine W. V., Ullian J. S. 1978. The Web of Belief. New York: McGraw-Hill Education.

154

Постоянно ведутся споры о том, являются ли финансы и экономика наукой, и если да, то в какой степени и какого типа. Однако этот вопрос не имеет отношения к текущему обсуждению — читатель может рассматривать экономику как науку или нет, это не влияет на мысли, высказанные в данной книге.

155

В то время мне было 18 лет — это установленный законом минимальный возраст для ставок на ипподроме в Иллинойсе.

156

Kahneman D. 2000. Evaluation by Moments, Past and Future. In Kahneman D., Tversky A. (Eds.). Choices, Values and Frames, p. 708. New York: Cambridge University Press.

157

BBC News Magazine. April 11, 2014. The Great 1980s Dungeons & Dragons Panic. www.bbc.com/news/ magazine-26328105.

158

Пример D&D был использован Джоном Алленом Паулосом в его прекрасной книге под названием «Математическая неграмотность и ее последствия», которая показывает, насколько плохо люди оценивают вероятность. Paulos J. A. 2001. Innumeracy: Mathematical Illiteracy and Its Consequences. New York: Hill and Wang, pp. 168-169.

159

Существует несколько различных источников, которые оценивают риск удара молнии в течение жизни, и точные оценки в некоторой степени различаются, но все они находятся в одном и том же диапазоне.

160

Фактическая формула чувствительности имеет вид: (истинные положительные результаты) / (истинные положительные результаты + ложные отрицательные результаты); формула специфичности имеет вид: (истинные отрицательные результаты) / (истинные отрицательные результаты + ложные положительные результаты).

161

В этих примерах я использую небольшие круглые числа для наглядности и округляю дроби до целых чисел.

162

Я, возможно, единственный человек, который играл в баскетбол и ни разу не забросил мяч в корзину; насколько я помню, я ни разу в нее даже не попал. Однако это может быть ложное воспоминание, полученное из реконструированного опыта. Тем не менее я хорошо помню, что «холодные руки» у меня были практически всю мою спортивную жизнь.

163

Это также распространяется на лабораторию, на эксперименты, «работающие» или поддающиеся интерпретации.

164

Gilovich T., Vallone R., Tversky A. 1985. The Hot Hand in Basketball: On the Misperception of Random Sequences. Cognitive Psychology 17: 295-314.

165

Подробное описание регрессии к среднему приведено в книге Гиловича «Догадайтесь, что не так», и для нескольких следующих примеров, представленных здесь, там также найдется великолепное детальное описание.

166

Durrant J., Ensom R. 2012. Physical Punishment of Children: Lessons from 20 Years of Research. Canadian Medical Association Journal 184(12): 1373-1377.

167

Этот пример тоже взят из книги Гиловича «Догадайтесь, что не так».

168

Gilovich T. 1991. How We Know What Isn't So: The Fallibility of Human Reason in Everyday Life. New York: The Free Press.

169

Skinner B. F. 1948. «Superstition» in the Pigeon. Journal of Experimental Psychology 38: 168-172. Reprinted in 1992 in Journal of Experimental Psychology 121(3): 273-274.

170

Майкл Шермер дает прекрасное описание работы Скиннера и работы Оно в своей книге «Верующий мозг», а также гораздо более подробно описывает человеческую психологию ассоциаций. Приведены основные ссылки, и хотя работа описана моими собственными словами и с некоторыми различиями в деталях, я полностью признаю авторство и влияние доктора Шермера.

171

Эти примеры позаимствованы из прекрасной работы Шермера: The Believing Brain from Ghosts and Gods to Politics and Conspiracies — How We Construct Beliefs and Reinforce Them as Truths. New York: Time Books, Henry Holt and Co., 2011.

172

June 24, 2007. Blair wears same shoes for 10 years. ABC News. www.abc.net.au/news/2007-06-22/blair-wears-same-shoes-for-10-years/77290.

173

Milbank D. Feb. 19, 2000. A candidate's lucky charms. Washington Post. www.washingtonpost.com/wp-srv/ WPcap/2000-02/19/067r-021900-idx.html.

174

Katz C. Nov. 4, 2008. Superstition rules the day; both Obama and McCain count on good-luck rituals. Daily News. www.nydailynews.com/news/politics/superstitionrules-day-obama-mccain-count-good-luck-rituals-article-1.333556.

175

Центры по контролю и профилактике заболеваний. 25 января 2019 г. «Случаи и вспышки кори». www.cdc.gov/measles/cases-outbreaks.html. На момент написания этой книги вспышка 2018 года все еще продолжалась, и окончательные цифры еще не были определены.

176

Следует отметить, что существует много дополнительных доказательств того, что гипертония вызывает сердечный приступ и инсульт и что снижение артериального давления до нормального уровня значительно снижает частоту инфарктов и инсультов; насколько известно автору, никто никогда официально не проверял теорию о том, что раздача краски для волос каждому, у кого седеют волосы, спасла бы жизни за счет предотвращения заболеваний.

177

Из-за холизма реального мира и бесконечного количества вспомогательных гипотез невозможно получить абсолютное логическое доказательство. Однако слово «доказать» используется в науке менее строго.

178

Lobo R. A. 2017. Hormone-Replacement Therapy: Current Thinking. Nature Reviews Endocrinology 13(4): 220-231. doi:10/1038/nrendo.2016.164.

179

Hulley S., Grady D., Bush T., et al. 1998. Randomized Trial of Estrogen Plus Progestin for Secondary Prevention of Coronary Heart Disease in Postmenopausal Women. Heart and Estrogen/Progestin Replacement Study (HERS) R search Group. Journal of the American Medical Association 280(7): 605-613.

180

Следует отметить, что, в отличие от сердечных приступов, ЗГТ снизила количество переломов в результате остеопороза и по этой причине до сих пор используется у некоторых женщин, подверженных такому заболеванию. Бритва Оккама далеко не всегда режет очень хорошо.

181

Wakefield A. J., Murch S. H., Anthony A., et al. 1998. Illeal-Lymphoid-Nodular Hyperplasia, NonSpecific Colitis, and Pervasive Developmental Disorder in Children. Lancet 351(9103): 637-641.

182

DeStefano F., Price C. S., Weintraub E. S. 2013. Increasing Exposure to Antibody-Stimulating Proteins and Polysaccharides in Vaccines Is Not Associated with Risk of Autism. Journal of Pediatrics 163(2): 561-567.

183

Stehr-Green P., Tull P., Stellfeld M., Mortenson P. B., Simpson D. 2003. Autism and Thimerosal-Containing Vaccines: Lack of Consistent Evidence for an Association. American Journal of Preventive Medicine 25(2): 101-106.

184

Stehr-Green et al. 2003.

185

Barile J. P., Kuperminc G. P., Weintraub E. S., Mink J. W., Thompson W. W. 2012. Thimerosal Exposure in Early Life and Neuropsychological Outcomes 7-10 Years Later. Journal of Pediatric Psychology 37(1): 106-118.

186

Geier D. A., Hooker B. S., Kern J. K., King P. G., Sykes L. K., Geier M. R. 2013. A Two-Phase Study Evaluating the Relationship between Thimerosal-containing Vaccine Administration and the Risk for Autism Spectrum Disorder Diagnosis in the United States. Translational Neurodegeneration 2(1): 25.

187

Demicheli V., Rivetti A., Debalini M., Di Pietrantonj C. 2012. Using the Combined Vaccine for Protection of Children against Measles, Mumps and Rubella. www.cochrane.org/CD004407/ARI_using-combined-vaccine-protection-childrenagainst-measles-mumps-and-rubella.

188

Centers for Disease Control and Prevention. 2015. Vaccines Do Not Cause Autism. www.cdc.gov/vaccinesafety/ concerns/autism.html.

189

Specter M. Jan. 11, 2017. Trump's Dangerous Support for Conspiracies about Autism and Vaccines. The New Yorker. www.newyorker.com/tech/elements/trumps-dangerous-support-for-conspiracies-about-autism-and-vaccines.

190

Справедливости ради следует признать, что в некоторых случаях курение может принести облегчение симптомов, например при язвенном колите.

191

Особые обстоятельства (special pleading) — это одна из форм человеческого заблуждения, когда предсказание сделано, но не сбылось, а неудачу предсказания объясняют некоторыми особыми обстоятельствами.

192

Witztum D., Rips E., Rosenberg Y. 1994. Equidistant Letter Sequences in the Book of Genesis. Statistical Science 9(3): 429-438.

193

Bar-Hillel M., Bar-Natan D., Kalai G., McKay B. 1999. Solving the Bible Code Puzzle. Statistical Science 14: 150-173.

194

McKay B. 1997. Assassinations Foretold in Moby Dick! http://users.cecs.anu.edu.au/~bdm/dilugim/moby.html.

195

Vigen T. 2015. Spurious Correlations. New York: Hachette Books.

196

Это ошибка эвристики доступности, потому что летать на авиалайнере намного безопаснее, чем ездить на автомобиле, но новости делают крайне редкие авиакатастрофы очень «доступными», в то время как об очень распространенных смертях в автокатастрофах сообщается редко и вскользь. Эвристика доступности распространяется на нашу память, и в этом случае не средства массовой информации делают вещи более «доступными» для нашего мышления, а то, как мы запоминаем более примечательные или выделяющиеся в нашем сознании события. Таким образом, эвристика доступности — это основная когнитивная ошибка человека, которая усугубляет нашу склонность замечать «попадания» и игнорировать «промахи» — нашу склонность сосредоточиваться на числителе дроби и игнорировать ее знаменатель. Возможно, поэтому люди так склонны к ошибкам подобного рода. Наши механизмы предвзятого наблюдения взаимодействуют с нашей социальной конструкцией ограниченного опыта и, наряду с нашим когнитивным предубеждением, с эвристикой доступности. По этим причинам идти против такого мышления противоречит нашей природе и зачастую кажется очень неправильным. Это, безусловно, противоречит здравому смыслу. Целенаправленное выявление ситуаций, где люди склонны делать ошибки, и принятие мер по их компенсации является фундаментальной частью научной методологии. Это также одно из отличий науки от обычного человеческого мышления.

197

Признано, что, обладая пониманием, основанным на наблюдениях, здесь мы страдаем от проблем индукции — мы не можем быть уверены в том, что происходящее сейчас совпадает с тем, что происходило с вами раньше, и мы не можем быть уверены в том, что изучаемая группа людей отражает ваши собственные биологические особенности. Однако, поскольку мы не можем вернуться в прошлое, сделать 1000 ваших копий и дать половине из вас чай и половине плацебо, этот пробел невозможно устранить полностью.

198

Это связано с требованием воспроизводимости, упомянутым в главе 5.

199

Эту цитату (или похожие на нее фразы) часто приписывают Карлу Сагану, но также приписывают другим ученым, многие из которых предшествовали доктору Сагану.

200

В других ситуациях вероятность следующего исхода может зависеть от предыдущего исхода (это называется условной вероятностью). Например, шансы вытащить клюшку из колоды карт изменяются после того, как вы вытягиваете каждую карту (при условии что вы не кладете карту обратно), поскольку колода теперь изменилась.

201

Она уменьшается на ½ каждый раз, но поскольку вы берете ½ от ½ от ½ и т. д., абсолютная величина, на которую уменьшается ошибка, становится все меньше и меньше.

202

Приведенный пример указывает частоту ошибки на основе количества подбрасываний и используется для иллюстрации того, как частота ошибок связана с размером выборки данных. Однако существует также сценарий, в котором вы, возможно, пытаетесь выяснить, сколько подбрасываний вам следует выполнить перед покупкой монеты. Количество подбрасываний, необходимое для достижения размера данных, позволяющего определить конкретную частоту ошибок, является важным фактором при планировании экспериментов и частью того, что называется расчетом статистической мощности. Учитывая, что более масштабные эксперименты потребляют больше ресурсов, ученые используют расчет статистической мощности, чтобы определить, насколько большим должен быть эксперимент, чтобы полученный набор данных был достаточным для конкретной вероятности ошибки. Также следует учитывать, что в приведенном примере мы предполагаем, что если монета нечестная, она всегда выпадает орлом; в действительности взвешенная монета, вероятно, выпадет орлом вверх чаще, чем решкой, но не в 100 % случаев. Это также один из факторов, который будет учитываться при расчете мощности и других статистических вычислениях.

203

В контексте нашего примера с монетой выполняемые вами подбрасывания представляют собой выборку всех подбрасываний монеты.

204

Следует отметить, что, как и здесь, значение P часто объясняется учеными как вероятность ошибки типа I. Несмотря на то что это популярное (и в некотором смысле приблизительное) объяснение, это не совсем правильное определение значения P. В 2016 году Американское статистическое общество опубликовало документ, в котором рассматривается это заблуждение и определяется значение P как «вероятность в рамках определенной статистической модели того, что статистическая сводка данных (например, разница средних значений выборки между двумя сравниваемыми группами) будет равна или более экстремальна, чем его наблюдаемое значение». Это определение выглядит очень запутанно, поэтому мы будем использовать более простое описание вероятности ошибки типа I в оставшейся части этого обсуждения в качестве приближения, которое будет служить целям нашего анализа. Заинтересованный читатель может найти подробный анализ в упомянутом документе. Wasserstein R. L., Lazar N. A. 2016. The ASA's Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. The American Statistician 70(2): 129-133. doi: 10.1080/00031305.2016.1154108.

205

Это явление иногда называется «ошибкой перемещения створа ворот» и представляет собой форму особого побуждения, присущего человеческому мышлению, когда стандарт подгоняется под имеющиеся доказательства, чтобы гарантировать положительный результат. Противоположным заблуждением является «поднятие планки», когда люди предрасположены отвергать идею и продолжают обесценивать результаты, постоянно повышая критерии, необходимые для признания наблюдения достоверным.

206

В последние десятилетия большую популярность в науке приобрел другой подход к статистике (так называемое байесовское мышление), в котором делается попытка взвесить доказательства на большей части континуума. Однако, хотя этот подход дает некоторые преимущества, он порождает также другие проблемы, которые выходят за рамки данной работы. В любом случае, частотная статистика и традиционное значение Р остаются основным подходом в науке.

207

Это меньшая проблема для лабораторных фундаментальных научных исследований, потому что от ученых обычно требуется повторять эксперименты снова и снова, чтобы убедиться, что подтверждающее значение P (<0,05) присутствует из раза в раз. Однако в исследованиях и испытаниях на людях требования этики и ограниченные ресурсы могут вызвать ситуацию, в которой исследование проводится только один раз. К сожалению, даже лаборатории, не имеющие препятствий к повторению исследований, иногда публикуют статьи вокруг единичных (или ограниченных) экспериментов без тщательной проверки воспроизводимости.

208

Twardowski Z. J., Misra M. 2013. Con: Randomized Controlled Trials (RCT) Have Failed in the Study of Dialysis Methods. Nephrology Dialysis Transplantation 28(4): 826-832.

209

Слово «уверенность» (confidence) имеет особое значение в случае статистики; здесь я использую это слово в том виде, в каком оно в большинстве случаев применяется в обычном разговорном языке, а не как термин статистики.

210

Moore D. W. June 16, 2005. Three in Four Americans Believe in Paranormal: Little Change from Similar Results in 2001. Gallup News Service. www.gallup.com/poll/16915/three-four-americans-believe-paranormal.aspx.

211

Sinclair U. 1994. I, Candidate for Governor: And How I Got Licked. Oakland: University of California Press, p. 109.

212

В конечном итоге технология нейровизуализации смогла отслеживать определенные мозговые паттерны, связанные с распознаванием образов, и как таковая в конечном итоге выиграла приз; однако это не паранормальное явление, а просто применение хорошо изученной технологии.

213

French C. May 12, 2009. Scientists Put Psychic’s Paranormal Claims to the Test. The Guardian. www.theguardian.com/science/2009/may/12/psychic-claimsjames-randi-paranormal.

214

Данный пример следует рассматривать в контексте языка и культуры, где эти имена широко распространены.

215

Gratzer W. 2000. The Undergrowth of Science. Oxford: Oxford University Press, p. 14.

216

Что ни говори, Nature, по сути, является самым престижным научным журналом в мире. Хотя «авторитет» сам по себе не должен быть арбитром научного знания, источники более высокого авторитета по-прежнему имеют больший вес, хотя даже они со временем подвергаются скептической проверке. Некоторые статьи, опубликованные в Nature, были отозваны или оказались неверными.

217

Даже у лучших патологоанатомов есть некоторые образцы, по которым есть разногласия, является это раком или нет, или не очевидна степень отклонения от нормы, но в большинстве случаев это совершенно ясно.

218

Wood R. W. 1904. TheN-Rays. Nature 70(1822): 530-531.

219

Вуд не использовал термин «предвзятость восприятия», поскольку он еще не был придуман.

220

Два прекрасных описания всей истории N-ray: Gratzer, 2000; Klotz I. 1980. The N-Ray Affair. Scientific American 242(5): 168-175.

221

Превосходная и относительно полная статья, показывающая различные аспекты предвзятости восприятия, и отличный материал для чтения: Nickerson R. 1998. Confirmation Bias: A Ubiquitous Phenomenon in Many Guises. Review of General Psychology 2(2): 175-220.

222

McLaren K. 2004. Bridging the Chasm between Two Cultures. Skeptical Inquirer 28(3): 47-52.

223

Во времена Галена не существовало термина «наука», и технически он не был естествоиспытателем; однако в то время он практиковал высшую степень учености в области, которая сегодня считалась бы наукой (например, медицинские исследования).

224

Eddington A. 1935. New Pathways in Science: Messenger Lectures 1934. Cambridge, UK: Cambridge University Press (Quotation is from the 1959 Ann Arbor edition, p. 211).

225

Lederman N. G. 1992. Students' and Teachers' Conceptions of the Nature of Science: A Review of the Research. Journal of Research in Science Teaching 29: 331-359; Cartrette D., Melroe-Lehrman B. 2012. Describing Changes in Undergraduate Students' Preconceptions of Research Activities. Research in Science Education 42: 1073-1100.

226

Fleming A. 1944. Penicillin: The Robert Campbell Oration. Ulster Medical Journal 13(2): 95-122.

227

Следует отметить, что были некоторые неясности с деталями истории открытия пенициллина и дополнительными сведениями о предыстории, которые редко обсуждаются. Arseculeratne S. N., Arseculeratne G. 2017. A Re-appraisal of the Conventional History of Antibiosis and Penicillin. Mycoses 60(5): 343-347.

228

Отчасти проблема состоит в том, что поскольку открытие использует ретродукцию, а ретродукция всегда восприимчива к подкреплению следствием, то открытие недедуктивно по своей природе и, возможно, нелогично. Есть те, кто не согласен (например, методы Милля применительно к обнаружению причин). Следует отметить, что современные вычислительные мощности в сочетании с большими наборами данных и постоянным развитием искусственного интеллекта привели к возрождению идеи о том, что в некоторых контекстах возможна четкая логика открытия, ограниченная тем, какие наборы данных можно получить.

229

Shilling H. K. 1958. A Human Enterprise: Science as Lived by its Practitioners Bears but Little Resemblance to Science as Described in Print. Science 127(3310): 1324-1327.

230

Medawar P. 1963. Is the Scientific Paper a Fraud? Listener 70: 377-378.

231

Comroe J. H. 1977. Retrospectoscope: Insights into Medical Discovery. Menlo Park, CA: Von Gehr Press.

232

Watson J. D. 1968. The Double Helix: A Personal Account of the Discovery of the Structure of DNA. New York: Touchstone.

233

Howitt S., Wilson A. 2014. Revisiting Is the Scientific Paper a Fraud? Embo Reports 15(5): 481-484.

234

Latour B., Woolgar S. 1979. Laboratory Life: The Construction of Scientific Facts. Beverly Hills and London: Sage Publications.

235

В своей автобиографии Саттон отрицает это остроумное замечание.

236

Логический позитивизм был философией науки, которая доминировала с 1930-х до 1960-х годов. Он стремился четко отделить научные утверждения от метафизических утверждений (которые, по мнению логических позитивистов, не имели смысла). Чтобы иметь смысл, утверждение должно быть эмпирически проверяемым посредством наблюдения. Хотя логический позитивизм в конечном итоге не смог достичь поставленных целей, он тем не менее оказал глубокое влияние на представления о науке. Следует подчеркнуть, что логические позитивисты сами разрушили собственную теорию, продемонстрировав путем тщательного и проницательного анализа и дебатов, что она не может работать. Этот процесс скептического самоанализа и оспаривания собственных идей является отличительной чертой науки.

237

В интересах полной объективности автора этой книги лучше всего охарактеризовать как ученого-последователя, по крайней мере в большей части его жизни, и это может исказить его взгляды.

238

Stolley P. D. 1991. When Genius Errs: R. A. Fisher and the Lung Cancer Controversy. American Journal of Epidemiology 133(5): 416-425; discussion 426-428.

239

Прекрасное описание карьеры, взглядов Фишера и всего возникновения споров о раке легких (включая соответствующие ссылки) можно найти в статье Столли, упомянутой в примечании 1.

240

Я не собираюсь утверждать, что наука существует только в академии. Конечно, значительная (если не большая) часть научных исследований проводится в лабораториях корпораций и в других, менее открытых местах. Поскольку такие культуры могут сильно различаться, нет смысла здесь о них подробно рассуждать; однако такие группы тем не менее являются социальными группами и, следовательно, имеют сходные социальные компоненты группового общения и мотивации.

241

По крайней мере, согласно нашему нынешнему пониманию, которое может измениться в будущем, как и природа науки.

242

Фишер является здесь любопытным исключением, поскольку он однозначно считается великим светилом в теории статистики, но его конкретная гипотеза о том, что рак вызывает курение, безусловно, стала объектом насмешек.

243

Следует отметить, что я сосредоточил внимание на великих светилах науки, а не на ученых-последователях, поскольку я обращаюсь к историческим аргументам, которые сосредоточены на светилах. Как я говорил в предыдущей главе, это может быть ошибкой. Однако существуют лишь ограниченные исторические свидетельства о том, как ведут себя ученые-последователи, индивидуально или в среднем. Эта ситуация может быть исправлена в будущем.

244

Интересно отметить, что логично было бы сделать вывод, что более высокая плотность людей, собранных вместе, имела защитный эффект, например некоторые люди впитывали в себя часть лихорадки от других людей. Другими словами, Земмельвейс мог увеличить количество пациентов в палате с более смертельным исходом, чтобы проверить, помогает ли это; однако такой вариант, по-видимому, не принимался во внимание, потому что теория болезни в то время была сосредоточена на «миазмах» (заболевание, вызываемое загрязненным воздухом), а уменьшение скученности людей и проветривание считались способствующими здоровью, а не наоборот (этот фактор, конечно, справедлив и сегодня, но по другой причине).

245

Случай Земмельвейса был проанализирован многими и с разными целями. В своей работе «Философия естествознания» Карл Хемпель использовал Земмельвейса как образец научного метода. Здесь Земмельвейс используется как пример социального догматизма в науке.

246

Smith D., Neal J., Holmberg S. 1993. Unexplained Opportunistic Infections and CD4+ T-lymphocytopenia without HIV Infection. An Investigation of Cases in the United States. Centers for Disease Control Idiopathic CD4+ T-lymphocytopenia Task Force. New England Journal of Medicine 328(6): 373-379.

247

Duesberg P. H., Mandrioli D., McCormack A., et al. 2010. AIDS since 1984: No Evidence for a New, Viral Epidemic — Not Even in Africa. Italian Journal of Anatomical Embryology 116(3): 73-92.

248

Duesberg P. H. 1998. Inventing the AIDS Virus. Washington, DC: Regnery Publishing.

249

Janis I. L. 1969. Personality: Dynamics, Development, and Assessment. New York: Harcourt, Brace & World.

250

Тот факт, что у ученых есть такая тенденция, не исключает ситуацию, когда собирается группа людей, намеренно искажающих заявления о знаниях, чтобы получить власть и деньги. Независимо от того, действительно ли они верят тому, что говорят, или просто скрывают свое мнение, или являются циничными лжецами, они приносят прибыль своей группе и могут нанести большой вред другим. Конечно, поскольку я профессиональный ученый, мое мнение по этому поводу можно отнести к групповому мышлению, и если бы это было так, по моему собственному определению, я бы не смог узнать, так ли это.

251

Это в значительной степени домыслы, поскольку древние записи неполны и в некоторой степени непонятны.

252

Lepow I. H. 1980. Presidential Address to American Association of Immunologists in Anaheim, California, April 16, 1980. Louis Pillemer, Properdin, and Scientific Discovery. Journal of Immunology 125(2): 471-475.

253

Rovelli C. 2007. Anaximander. Yardley, PA: Westholme Publishing.

254

Хотя Анаксимандр добился больших успехов в толковании наблюдений, он основал свои выводы на ошибочной идее о том, что Солнце вращается вокруг Земли.

255

Гипотеза Анаксимандра была не единственной последовательной системой; действительно, даже он мог бы придумать более сложную систему, которая поддерживала бы идею столбов и позволяла бы Солнцу переходить от горизонта к горизонту.

256

ACLU Sues Over Evolution Disclaimers in Textbooks. Fox News. New York: Fox Entertainment Group. https://en.wikipedia.org/wiki/Creation_and_evolution_in_public_education_in_the_United_States#cite_note-26.

257

Там же.

258

Revkin A. C., Seelye K. Q. June 19, 2003. Report by E.P.A. Leaves Out Data on Climate Change. New York Times. www.nytimes.com/2003/06/19/us/report-byepa-leaves-out-data-on-climate-change.html.

259

Revkin A. C. June 8, 2005. Bush Aide Softened Greenhouse Gas Links to Global Warming. New York Times. www.nytimes.com/2005/06/08/politics/bush-aidesoftened-greenhouse-gas-links-to-global-warming.html.

260

Revkin A. C. Jan. 29, 2006. Climate Expert Says NASA Tried to Silence Him. New York Times. www.nytimes. com/2006/01/29/science/earth/climate-expert-saysnasa-tried-to-silence-him.html.

261

U. S. House of Representatives Committee on Oversight and Government Reform. Dec. 2007. Political Interference with Climate Change Science under the Bush Administration. www.hsdl.org/?abstract&did=481710.

262

Revkin, June 8, 2005.

263

Я не собираюсь выделять администрацию Буша. Многие, если не все, администрации, вероятно, в какой-то мере участвуют в подобной деятельности. В настоящее время ведутся активные дебаты относительно администрации Трампа, альтернативных фактов, фейковых новостей и очевидно незначительной связи доказательств с «фактами».

264

Для заинтересованного читателя фильм «Торговцы сомнениями», основанный на упомянутой ранее книге, представляет этот общий аргумент в исключительно четких выражениях, используя различные примеры, которые иллюстрируют суть дела с экспертной ясностью.

265

Это очень упрощенное описание истории и, как таковое, не совсем верное с точки зрения деталей и нюансов.

266

Конечно, в этот процесс было вовлечено гораздо больше игроков, но для простоты я сосредоточился на нескольких основных фигурах.

267

Feyerabend P. 1975. Against Method: Outline of an Anarchist Theory of Knowledge. London: New Left Books.

268

Если и есть какая-то область научных исследований, которая имеет глубокое и богатое содержа ние и где текущая работа даже не коснулась поверхности, так это социологический и социаль ный аспекты науки. Заинтересованному читателю предлагается воспользоваться обширной литературой в этой области. По крайней мере, нужно понимать, что наука – это не холодный корпус логики, основанный на ясных наблюдениях за природой, это эмоциональная и запутанная социальная конструкция, в которой сами наблюдения за природой и все размышления о них подвержены влиянию социальных факторов. Некоторые философы даже утверждали, что наука — это в первую очередь социальная конструкция, поскольку все ее составные части создаются под сильным влиянием общества.

269

Здесь я не имею в виду популярный телесериал, хотя его персонажи явно верят в теорию происхождения Вселенной, в честь которой названо это шоу.

270

Любой, кто достаточно молод, чтобы не знать, кем был Джимми Хоффа (Jimmy Hoffa), может погуглить его имя.

271

Аналогию с пазлом для описания науки использовали многие исследователи, в первую очередь Томас Кун в его основополагающей работе «Структура научной революции».

272

Термин «органический» имеет другое современное значение, которое для непрофессионалов является чем-то вроде обозначения «естественного, а не искусственного» продукта. Для химиков «органический» обычно означает углеродосодержащие соединения, тогда как «неорганический» относится к неуглеродным соединениям.

273

Ramberg P. J. 2000. The Death of Vitalism and the Birth of Organic Chemistry. Ambix 47(3): 170-195.

274

Обратите внимание, что это отдельный вопрос, существует ли «душа», которой пронизаны люди, или же наше самосознание исходит исключительно из комбинации атомов в нашем мозгу (более материалистическая точка зрения). В контексте этой главы мы обсуждаем только идею о том, что строительные блоки живых объектов могут быть получены путем синтеза и не обязательно должны быть получены из другого живого объекта.

275

Horvath P., Barrangou R. 2010. CRISPR/Cas, the Immune System of Bacteria and Archaea. Science 327(5962): 167-170.

276

Ramsdell F., Ziegler S. F. 2014. FOXP3 and Scurfy: How It All Began. Nature Reviews Immunology 14: 343-349.

277

Я использовал вымышленный случай, чтобы не упоминать имена реальных жертв изнасилования или убийства; тем не менее известно несколько реальных историй, подобных этой.

278

Plato, Phaedrus 265e; Fowler H. N. (Trans.). 1925. Plato in Twelve Volumes, Vol. 9. Cambridge, MA: Harvard University Press; London, William Heinemann Ltd.

279

Priestley J. 1775. An Account of Further Discoveries in Air. Philosophical Transaction 65: 384-394.

280

Пристли не осознавал масштабов своего открытия и никогда не думал, что он выделил новый элемент; однако он был явно восхищен свойствами того, что создал.

281

Многие другие исследователи сходным образом использовали аналогичные критерии для оценки обоснованности попыток дать определение науке.

282

Автор отмечает, что это не относится к вопросу о том, существует ли на самом деле категория «человек» в природе, как обсуждалось в главе 12, и что такое определение тоже не охватывает все случаи.

283

Boudry M. 2013. Loki's Wager and Laudan's Error: On Genuine and Territorial Demarcation. In Pigliuc-ci M., Boudry M. (Eds.). Philosophy of Pseudoscience: Reconsidering the Demarcation Problem, pp. 79100. Chicago and London: University of Chicago Press.

284

Williams W. F. 2000. Encyclopedia of Pseudoscience. New York: Facts on File.

285

In recent years, much of the «demarcation debate» has taken place in the context of juxtaposing science with pseudoscience. Pigliucci and Boudry, 2013.

286

Иногда лженаука будет использовать лингвистические уловки, чтобы ее утверждения звучали так, как будто они имеют какую-то научную ценность, но без явной лжи. Обычно даются описания, которые хотя и не являются откровенной ложью, намеренно искажают то, что на самом деле наблюдалось, подразумевая определенный результат, который не был получен. Например, в рекламе нового лекарства можно услышать, что препарат упоминается как «прошедший клинические испытания» или «изученный в университете». Обратите внимание, что хотя эти фразы, кажется, добавляют академической достоверности, на самом деле они ничего не говорят о том, что это были за испытания, как они проводились, а также не комментируют результаты теста или исследований.

287

Важно отметить, что сегодня большая часть экспериментальной науки сфокусирована на эволюции, происходящей прямо сейчас, и на вещах, отличных от ретроспективы того, как разнообразие видов появилось на Земле (посредством эволюции, разумного творения или из какого-либо другого источника).

288

Хотя в теории разумного замысла не указывается какое-либо конкретное божество, это продукт креационизма, который исходит из авраамических религий и основан на Библии. Таким образом, основной упор теории делается на достоверности возраста Земли приблизительно 6000 лет, как сказано в Ветхом Завете. Это основная причина, по которой теория разумного замысла не может позволить разуму создать простую жизнь, которая затем эволюционировала в нынешнее разнообразие видов за миллионы лет, поскольку это не соответствует возрасту Земли, указанному в библейских писаниях.

289

Согласно позиции креационизма, Земле всего 6000 лет, и измерения возраста Земли, которые показывают, что она намного старше, опровергают теорию разумного замысла. В некоторых случаях сторонники разумного замысла утверждают, что методы измерения возраста Земли неточны, и это, кстати, полностью согласуется с хорошей научной практикой. Тем не менее креационисты могут заявить, что измерения верны, но просто внести гипотезу о том, что высший разум заставил Землю выглядеть так, как если бы ей были миллионы лет, тогда как на самом деле ей было всего 6000 лет, и это лишний раз демонстрирует отказ от дедуктивной логики в присутствии своевольного высшего разума.

290

Pigliucci M. 2010. Nonsense on Stilts: How to Tell Science from Bunk. Chicago: University of Chicago Press.

291

То, что свет будет огибать тела с сильной гравитацией, не было самой предпосылкой, но было предсказанием, которое можно вывести из предпосылок, выдвинутых Эйнштейном и основанных на теории.

292

Carlson S. 1985. A Double-Blind Test of Astrology. Nature 318: 419-425.

293

Разумеется, не получится проверить предсказания всех практикующих астрологов, и поэтому нельзя исключить, что какая-то версия теории обладает предсказательной силой; однако, как показали испытания известных приверженцев астрологии, рассмотренные предсказания, вероятно, настолько хороши, насколько это возможно.

294

На самом деле созвездия четырехмерны, потому что свет от разных звезд достигает нас спустя разное время. Звезды могут перестать существовать, но их свет идет до нас так долго, что мы этого еще не знаем. Возможно, уже давно сформировались новые звезды, а мы их еще не видели. Эта «временная задержка» различна для каждой звезды, и поэтому мы точно не знаем, какие звезды существуют сейчас.

295

Лишь совсем недавно, в 2010 году, новые технологии позволили проверить предсказания, вытекающие из теории относительности Эйнштейна, опубликованной почти веком ранее.

296

Pigliucci, 2010.

297

Там же.

298

Как я говорил в предыдущих главах, из-за проблемы недоопределенности это не «доказательство» существования бозона Хиггса.

299

Термин «альтернативные факты» был придуман Келлианн Конвей в 2017 году в эпизоде «А вот и пресса» от 22 января в попытке оправдать заявление, которое было явно неверным по сравнению с существующими доказательствами. Это эвфемизм неправильного вывода, который человек отказывается признать неправильным.

Content

Цимринг Джеймс Что такое наука, и как она работает

Вступление от издательства

Благодарности от автора

Введение

Почему так важно разобраться с определениями

Назначение и структура этой книги

Факты против мнений: история нелепого противостояния

Иллюзия науки: легенда еще жива

Лес, не видимый за деревьями

Наука расширяет и отвергает традиционные способы мышления

Как приблизить науку к реальности и сохранить лицо

Часть I

Глава 1. Проблема знаний, или Что мы действительно можем «знать»?

В чем заключается проблема знания

Предсказание неизведанного

Индукция как основа мышления

Проецирование частных случаев на популяцию

Почему вероятностное мышление не помогает индукции

Дедукция как основа мышления

Действительно ли проблема знаний является проблемой?

Глава 2. Инструменты человеческого мышления и проблема знания

Ретродукция как еще один инструмент мышления

Ошибка обоснования причины следствием

Сочетание индукции, дедукции и ретродукции

Как загнать себя в угол: классический пример повседневного мышления

Гипотетико-дедуктивное мышление как характерное свойство науки

Призрачные сущности науки

Глава 3. Согласованность научного мышления как системы рассуждений

Проблема подтверждения гипотезы

Опровержение идей и гипотез

Почему гипотезы не могут быть полностью опровергнуты

Опасность опровержения подтвержденной теории

Неопределенность теорий

Проверка дополнительных гипотез как норма человеческого мышления

Изменение исходных представлений влияет на общие выводы

Спасение гипотетико-дедуктивной логики

Как выбрать способы сохранения согласованности

Логическая согласованность как фильтр для окружающего мира

Как вернуть науке реалистичный образ

Часть II

Глава 4. Как научное мышление отличается от других рассуждений

Ловушка ошибочного гипотетико-дедуктивизма

Почему постижение сверхъестественных знаний не может быть наукой

Заблуждения человеческого разума (ученые — тоже люди)

Роль эвристики в ошибочном отказе от дедуктивизма

Скрытые преимущества эвристики и когнитивные ошибки

Глава 5. Мир, полный правил, или Почему ученые изучают одни вещи, а не другие

Наблюдение за окружающим миром как критерий научных знаний

Наука как итеративный, самоисправляемый и самоуправляемый процесс

Возможность проверки и перепроверки явлений природы

Данные всегда объективны и неумолимы

Воспроизводимость и повторяемость как обязательное условие наблюдений

Sine qua non науки: Вселенная играет по правилам

Глава 6. В чем мир глазами человека отличается от реальности

Человеческое наблюдение и восприятие: созданный опыт

Чрезмерная тяга к закономерностям: видеть то, чего нет

Разрывы восприятия: не видеть того, что есть

Человеческая память не заслуживает доверия

Заблуждения органов чувств

Наблюдения «нагружены теорией» и подвержены влиянию фоновых убеждений

Общая проблема любого опыта — в опоре на другие знания

Людям свойственно не признавать недостатки своего восприятия

Как пропустить результаты наблюдений через фильтр науки

Глава 7. Обнаружение закономерностей и ассоциаций

Люди ошибаются в оценке вероятности

Последствия пренебрежения априорной вероятностью

«Ошибка лотереи» в повседневной жизни

Статистическая база в медицинской диагностике

Преднамеренное манипулирование людьми с помощью статистической базы

На что случайность похожа на самом деле

Иллюзия кластеризации

Регрессия к среднему значению

Опасность ложных шаблонов в сочетании с регрессией к среднему

Глава 8. Ассоциации, причинность и наука

Наблюдение за ассоциациями как источник убеждения

Ошибочные корреляции в причинно-следственных отношениях

Ассоциации между явлениями: корреляция или причинность?

Путаница между причинностью и последовательностью

Проблема наблюдения причинности

Оценка причинности: изоляция переменных

Оценка причины как показатель научной практики

Избыточность экспериментальных систем

Научные подходы к оценке причинности

Борьба с предвзятостью и искажающими факторами как отличительная черта науки

Когда истина слишком очевидна, чтобы нуждаться в проверке

Часть III

Глава 9. Как наука исправляет склонность людей к ошибкам

Обнаружение ложной корреляции из-за ошибки извлечения данных

Устранение предубеждений и искажающих факторов

Устранение неоднозначности путем оценки ошибки

Различие между научной практикой и другими видами наблюдательной деятельности

Самообман и искажение восприятия в большой науке

Несколько путей возврата к логической согласованности

Глава 10. Изучение фантома, или Наука как предмет науковедения

Разочарованный молодой ученый

Исследования — нелогичный процесс, скрытый от чужих глаз

Описания научных работ не отражают реальный процесс

Наука под наблюдением: обзор научной практики в целом

Ошибочная фокусировка на «великих» ученых

Глава 11. Социальный фактор, или Как групповое поведение влияет на науку

Отношения личности и общества в научной практике

Компенсация фактора человеческой ошибки научным обществом

Как и для каких целей научное сообщество использует байесовское мышление

Как предубеждения научного сообщества препятствуют прогрессу

Общественное мнение как источник и усилитель человеческих ошибок

Опасности авторитетного мнения

Важность маргинальных убеждений, раздвигающих границы

Роль власти в науке

Вероятность разрушения науки самой научной властью

Глава 12. Целостный мир науки, или Лес и деревья вместе

Практические последствия единства мира природы

Система убеждений и пассивное наблюдение как научный метод

Различные системы убеждений и проблема деления на категории

Глава 13. Подводим итог: что такое наука, и как она работает

Наука компенсирует ошибки человеческого мышления

Роль свойств объекта исследования в определении науки

Наука, ненаука и лженаука

Может ли наука обойтись без проверяемых предсказаний?

Реалистический взгляд на науку

Об авторе

Сноски