Джон Хорган - Конец науки: Взгляд на ограниченность знания на закате Века Науки

• Название: Конец науки: Взгляд на ограниченность знания на закате Века Науки
• Автор: Джон Хорган
• Издательство: Амфора
• Жанр: Философия
• Год: 2001
• ISBN: 5-94278-179-6

Есть ли границы познания? Возможен ли конец науки? Самые интересные научные теории последних двадцати лет, удивительный диапазон воззрений крупнейших исследователей конца XX века представляет читателю американский ученый и писатель Джон Хорган, объединивший в своей книге тонкий анализ потрясающих открытий и ярких, характерных свойств личности ученых, подаривших эти открытия миру.

---

В ресторане, поглощая какое-то мексиканское блюдо из курицы, Лангтон подтвердил, что он в самом деле является приверженцем взгляда, известного как «сильная искусственная жизнь» и утверждающего, что компьютерные модели живых существ сами живые. Он описал себя как функционалиста, считающего, что жизнь характеризуется тем, что она делает, а не тем, из чего она сделана. Если программист создает подобные молекулам структуры, которые, следуя определенным законам, спонтанно организуют себя в сущности, по-видимому, способные есть, воспроизводиться и развиваться, то Лангтон посчитает эти сущности живыми — «даже если они в компьютере».

Лангтон заявил, что его вера имеет моральные последствия.

— Мне нравится думать, что если бы я увидел кого-то, сидящего рядом со мной у компьютерного терминала, кто пытал бы эти существа, посылал бы их в какой-то цифровой эквивалент ада или награждал бы только нескольких избранных, способных написать на экране его имя, я попытался бы отправить этого человека к психиатру!

Я сказал Лангтону, что он, как кажется, объединяет метафору или аналогию с реальностью.

— Фактически я пытаюсь сделать нечто немного более фантастическое, чем это, — ответил Лангтон улыбаясь. Он хотел, чтобы люди поняли, что жизнь является процессом, который может быть приведен в исполнение любым количеством организаций материи, включая быструю смену электронов в компьютере. — На каком-то уровне фактическое физическое понимание не относится к делу в плане функциональных свойств, — сказал он и добавил: —Конечно, есть различия. Будут различия, если материальная база отлична.

Но являются ли различия фундаментальными по отношению к свойству быть живым или нет?

Лангтон не поддерживал заявление, которое обычно делают энтузиасты искусственного интеллекта, что компьютерные модели тоже могут иметь субъективный опыт.

— Именно поэтому искусственная жизнь мне нравится больше, чем искусственный интеллект, — сказал он. — В отличие от многих биологических явлений субъективные состояния не могут быть сведены к механическим функциям. Ни одно механическое объяснение, которые вы можете дать, не даст вам объяснения чувства осознания, чувства «я есть, я здесь сейчас».

Другими словами, Лангтон был мистиком, тем, кто верил, что объяснение сознания находится вне пределов досягаемости науки. В конце концов он признал, что вопрос, являются ли компьютерные модели на самом деле живыми, тоже в конечном счете философский, а поэтому нерешаемый вопрос.

— Но для того чтобы искусственная жизнь выполняла свою работу и помогала расширять эмпирическую базу данных для биологической науки и теории биологии, им не требуется решать эту проблему. Биологам на самом деле никогда не требовалось это решать.

Чем дольше говорил Лангтон, тем больше казалось, что он осознает и даже приветствует тот факт, что искусственная жизнь никогда не станет основой по-настоящему эмпирической науки. Модели искусственной жизни, сказал он, «заставляют меня оглядываться в поисках реального мира». Другими словами, моделирование может увеличить нашу негативную способность; модели могут бросить вызов, а не поддержать теории реальности. Более того, ученым, изучающим искусственную жизнь, может, придется довольствоваться гораздо меньшим, чем «полным пониманием», которое они извлекли из старых, редукционных методов.

— Для определенных категорий в природе мы ничего не сможем больше сделать путем объяснений, кроме как просто сказать: «Ну, вот она — история».

Затем он признался, что такой результат ему прекрасно подойдет; он надеялся, что Вселенная в некотором фундаментальном смысле является «иррациональной».

— Рациональность очень сильно связана с традицией науки на протяжении последних 300 лет, когда вы оказываетесь в конце концов с неким видом понимаемого объяснения чего-либо. Но я был бы разочарован, если бы дело обстояло так.

Лангтон жаловался, что его приводит в отчаяние линейность научного языка.

— Существует поэзия, — сказал он. — Поэзия — это очень нелинейное использование языка, где смысл — это более, чем просто сумма составляющих. Наука не требует ничего более, чем сумма составляющих. И только тот факт, что есть вещи, которые надо объяснять, используя нечто большее, чем сумму составляющих, означает, что традиционный подход, просто характеристика составляющих и отношений, не будет адекватным, чтобы уловить суть многих систем. А это вам как раз хочется сделать. И это не значит, что нет возможности сделать это более научным способом, чем поэзия, но у меня просто есть чувство, что в будущем науки будет гораздо больше чего-то, подобного поэзии.

Границы моделирования

В феврале 1994 года журнал «Сайенс» опубликовал статью «Доказательство, легализация и подтверждение цифровых моделей в земных науках», которая обращается к проблемам, поставленным компьютерными моделями. Удивительно постмодернистская статья была написана Наоми Орескес (Naomi Oreskes) , историком и геофизиком из Дартмутского колледжа, Кеннетом Белицем (Kenneth Belitz) , геофизиком также из Дартмута, и Кристин Шрадер Фречетт (Kristin Shrader Frechette) , философом из Университета Южной Флориды. Хотя они фокусировались на геофизическом моделировании, их предупреждения на самом деле могут быть применены к цифровым моделям всех видов (как они признали в письме, опубликованном в «Сайенс» несколько недель спустя).

Авторы отметили, что цифровые модели приобретают все большее влияние в дебатах по вопросам глобального потепления, уменьшения запасов нефти, пригодности мест захоронения ядерных отходов и так далее. Их статья была предназначена служить предупреждением о том, что «доказательство и легализация цифровых моделей природных систем невозможны». Единственные предположения, которые могут быть подтверждены, то есть может быть доказана их истинность, — это те, которые относятся к чистой логике или математике. Это закрытые системы, все их компоненты основаны на аксиомах, являющихся истинными по определению. Два плюс два равно четыре по общему согласию, а не потому, что уравнение соответствует какой-то внешней реальности. Природные системы всегда открыты, указывают Орескес и ее коллеги; наши знания о них всегда являются неполными, примерными, и это в лучшем случае; мы никогда не можем быть уверены, что не пропустили какие-то относящиеся к делу факторы.

«То, что мы называем данными, — объясняли они, — это знаки природных явлений с умозаключениями, к которым мы имеем неполный доступ. Многие выводы и предположения могут быть подтверждены на основании опыта (и могут быть оценены некоторые сомнения), но степень, в которой наши предположения выдержат любое новое изучение, никогда не может быть определена априори. Таким образом, высказанные предположения делают систему открытой». Другими словами, наши модели всегда являются идеализациями, приближениями, догадками.

Авторы подчеркнули, что, когда модель точно копирует или даже предсказывает поведение реального явления, она все равно не доказана. Никогда нельзя быть уверенным, рождается ли соответствие из какого-то истинного совпадения между моделью и реальностью или является случайным. Более того, всегда возможно, что другие модели, основанные на других предположениях, могут дать те же результаты.

Орескес и ее соавторы отметили, что философ Нэнси Картрайт (Nancy Cartwright) назвала цифровые модели «работой воображения». Они пишут: «Даже не принимая ее точку зрения, мы можем рассмотреть этот аспект: модель, подобно роману, может резонировать с природой, но это не „реальная" вещь. Как и роман, модель может быть убедительной — она может казаться истинной, если она соответствует нашему опыту природного мира. Но точно так же, как мы можем раздумывать, в какой мере герои романа взяты из жизни и в какой мере они являются вымышленными, мы можем спросить и про модель: сколько основано на наблюдениях и измерениях доступных явлений, сколько основано на суждениях, базирующихся на имеющейся информации, а сколько сделано для удобства?…Мы должны признать, что модель может подтвердить наши предубеждения и поддержать неверную интуицию. Поэтому модели наиболее пригодны, когда они используются для того, чтобы бросить вызов существующим формулировкам, а не для подтверждения или доказательства их».

Цифровые модели лучше срабатывают в одних случаях, чем в других. Они особенно хорошо работают в астрономии и физике частиц, потому что имеющие отношение к делу предметы и силы точно соответствуют их математическим определениям. Более того, математика помогает физикам определить то, что по-другому неопределимо. Кварк — это чисто математическая конструкция. У него нет смысла, кроме его математического определения. Свойства кварка — очарованность, цвет, странность — это математические свойства, не имеющие аналогов в макроскопическом мире, который мы населяем. Математические теории менее непреодолимы при применении к более конкретным, комплексным явлениям, таким как что-либо в биологическом косме. Как указывал биолог Эрнст Майр, каждый организм уникален и меняется с каждой минутой. Поэтому математические модели биологических систем, обычно имеют меньшую предсказательную силу, чем физика. Мы должны также с осторожностью относиться к их способности представлять истину о природе.