Жан Брикмон - Интеллектуальные уловки. Критика современной философии постмодерна

• Название: Интеллектуальные уловки. Критика современной философии постмодерна
• Автор: Жан Брикмон
• Издательство: Дом интеллектуальной книги
• Жанр: Философия
• Год: 2002
• ISBN: 5-7333-0200-3

Книга родилась из популярного сейчас розыгрыша, в котором один из нас опубликовал в американском культурологическом журнале Социальный Текст пародийную статью, напичканную бессмысленными, но, к сожалению, достоверными цитатами о физике и математике известных французских и американских интеллектуалов…

…чего именно мы хотим добиться? Не так много, но и не так мало. Мы показываем, что такие известные интеллектуалы, как Лакан, Кристева, Иригарэй, Бодрийар и Делез, неоднократно злоупотребляли научными концепциями и терминологией: или используя научные идеи полностью вне контекста, никак не обосновывая — отметим, что мы не против перенесения концепций из одной области в другую, а возражаем лишь против таких необоснованных переносов — или же кичась научным жаргоном перед своими читателями, которые не являются учеными, не обращая никакого внимания на его адекватность и даже значение. Мы не считаем, что это умаляет значение остальной части их работы, судить о которой мы не беремся.

http://fb2.traumlibrary.net

---

Заметим, что Лятур с презрением отметает мнения, высказанные в его адрес учеными:

Прежде всего, мнения ученых о science studies не столь важны. Ученые поставляют информацию для нашего исследования науки, но не судят. Взгляд, который мы развиваем на науку, не должен походить на то, что думают о науке ученые […] (Лятур 1995b, с. 6)

Можно согласиться с этой последней фразой. Но что тогда думать об «исследователе», который не понимает, что ему говорят «информаторы»? Лятур завершает свой анализ, задавая сам себе скромный такой вопрос:

Научил ли нас чему-нибудь Эйнштейн? […] Я считаю, что без фигуры повествователя (скрытого в тексте доклада Эйнштейна) и без понятия вычислительных центров специальная теория Эйнштейна сама по себе была бы непонятной […] (с. 35)

7. Интермеццо: теория хаоса и «наука постмодерна»

Придет день, когда путем многовекового изучения, вещи до сих пор скрытые предъявят себя с очевидностью и последующие поколения удивятся, что столь ясные истины ускользали от нас.

Сенека, О движении комет, цитируется Лапласом (1986 [1825], с. 34)

В дискурсе постмодерна часто встречается идея, что все более или менее современные научные открытия не только преобразили наше представление о мире, но коренным образом изменили и философию и эпистемологию, и определенным образом поменялась природа научного знания140. Среди наиболее часто приводимых примеров для подкрепления этого тезиса — квантовая механика, теорема Геделя и теория хаоса. Встречаются также идеи вектора времени, самоорганизации, геометрии фракталов, теория Большого Взрыва и другие теории.

Мы думаем, что речь идет здесь в основном о заблуждениях, которые, однако, не столь очевидны как те, что мы находили у Лакана, Иригарэй или Делеза. Понадобилось бы несколько книг, чтобы разобрать их все и оценить те зерна истины, которые часто находятся в основании этих недоразумений. Мы сделаем лишь набросок такой критики, ограничивая себя двумя примерами: «наукой постмодерна» с точки зрения Лиотара и теорией хаоса141.

Ставшая уже классической формулировка идеи о глубокой концептуальной революции находится в главе, посвященной «науке постмодерна как поиску нестабильности» в книге Жана-Франсуа Лиотара «Ситуация постмодерна»142. В этой главе Лиотар обозревает некоторые аспекты развития науки двадцатого века, которые, по его мнению, обозначают переход к новой науке «постмодерна». Рассмотрим примеры, которые приводит Лиотар.

После краткого косвенного упоминания теоремы Геделя он берется за проблему предела предсказуемости в атомной и квантовой физике. С одной стороны, он замечает, что невозможно знать практически, например, местоположение всех молекул какого-то газа. Но это известный факт и он вот уже с конца девятнадцатого века составляет основу физической статистики. С другой стороны, когда Лиотар рассуждает о проблеме индетерминизма квантовой механики, он иллюстрирует это примером из доквантовой физики: понятием плотности (частным от деления массы на объем) газа. Ссылаясь на текст о газе физика Жана Перина143, Лиотар отмечает, что плотность зависит от шкалы, избранной для наблюдения: например, если мы возьмем шар объемом молекулы, то плотность будет изменяться от нуля до предельной величины, так как молекула газа или находится в шаре, или нет. Но ведь это банальность: плотность — макроскопическая переменная и имеет смысл только в опыте с большим числом молекул. Но Лиотар делает из этого радикальные выводы:

Знание, касающиеся плотности воздуха, разложилось, таким образом, на множество абсолютно несовместимых друг с другом высказываний и совместимых лишь относительно шкалы, избранной тем, кто формулирует высказывание. (Лиотар 1979, с. 92)

В этом замечании чувствуется ничем не оправданный субъективизм. Истина высказывания с очевидностью зависит от смысла составляющих его слов. И когда эти слова (как, например, плотность) имеют смысл, который в свою очередь зависит от шкалы измерений, то истина высказывания тоже будет зависеть от этого. Высказывания о плотности воздуха, если они тщательно сформулированы, вовсе не несовместимы. Затем Лиотар приводит геометрию фракталов, которая изучает неправильные объекты, такие, как снежинки и броуновское движение. Эти объекты, в определенном — техническом — смысле слова, не могут иметь измерение в целых числах144. Он перечисляет также теорию катастроф, направления в математике, которое занимается особенностями некоторых поверхностей (и других сходных объектов). Эти две математические теории, действительно, интересны и имеют ряд приложений в естественных науках, в частности, в физике145. Как все передовые направления в науке, они предлагают новый инструментарий и привлекают внимание к новым проблемам. Но они вовсе не ставят под сомнение традиционную эпистемологию.

В конечном счете, Лиотар не дает никакого весомого доказательства своим философским заключениям.

Идея, к которой подталкивают эти открытия (и многие другие), состоит в том, что преимущество непрерывно дифференцируемой функции146 как парадигмы познания и прогнозирования постепенно исчезает. Наука постмодерна, интересуясь неопределенностью, пределами допустимости, квантами, конфликтами неполноты, «фракталами», катастрофами, парадоксами прагматики, — она создает теорию собственной — разрывной, катастрофичной, не дифференцируемой147, парадоксальной — эволюции. Она изменяет смысл слова «знание» и говорит, как это изменение может происходить. Она производит не известное, а неизвестное. И она предполагает такую модель обоснования (легитимации), которая связана вовсе не с эффективной производительностью, а скорее с различием, понятым как паралогия. (Лиотар 1979, с. 97)

Внимательно изучим этот фрагмент, поскольку он часто цитируется148. Лиотар смешивает по крайней мере шесть различных специальных областей математики и физики, на самом деле достаточно далеких друг от друга. Более того, он смешивает введение не дифференцируемых (разрывных) функций в научное моделирование с так называемой «прерывистой», то есть парадоксальной, эволюцией самой науки. Теории, перечисленные Лиотаром, разумеется, производят новое знание, не изменяя смысла этого слова149. A fortiori они производят известное, а не неизвестное (если не понимать буквально, что они открывают нечто новое). А «модель легитимации» остается столкновением теории и практики, а не «различием, понятым как паралогия» (если это определение вообще имеет какой-то смысл).

Но вернемся к теории хаоса150. Мы рассмотрим три типа заблуждений: те, что относятся к философскому значению теории, те, что связаны с метафорическим употреблением слова «линейный» (и «нелинейный») и те, что касаются ее скороспелого использования и распространения.

О чем идет речь в теории хаоса? Есть большое число физических феноменов, подчиняющихся детерминистским законам, и потому теоретически предсказуемых, которые тем не менее на практике ведут себя непредвиденным образом из-за их «чувствительности к исходным условиям». Это означает, что две системы, которые управляются одними и теми же законами, в какой-то момент будут находиться в сходном (но не идентичном) состоянии, а через относительно короткий момент времени станут сильно различаться по своему состоянию. Этот феномен можно представить себе, вообразив, что взмах крыла бабочки сегодня на Мадагаскаре вызовет во Флориде через три недели ураган. Разумеется, бабочка как таковая ничего особенного не делает. Но если сравним две системы, представляющие земную атмосферу с взмахом крыла бабочки и без него, то окажется, что результат через три недели будет различным (будет ураган или его не будет). Практическое следствие состоит в том, что, по всей видимости, нельзя предсказать, что будет через несколько недель151. В самом деле, придется принять в расчет столь большое количество данных, и с такой точностью, что даже самые мощные компьютерные системы, какие только можно себе вообразить, не справятся с такой задачей.

Чтобы быть более точным, возьмем систему, исходное состояние которой мы знаем недостаточно хорошо (как это всегда бывает на практике); очевидно, что эта неточность отразится на качестве предсказаний, которые мы можем сделать в отношении ее дальнейшего состояния.

Со временем, как правило, неточность предсказаний будет возрастать. Но характер возрастания неточности в разных системах различный: в некоторых системах она возрастает медленнее, в других — быстрее152.

Чтобы объяснить эту идею, представим себе, что мы хотим сделать наше предсказание более точным и нас интересует, на какой интервал времени оно рассчитано. Предположим также, что техническое усовершенствование позволит по крайней мере наполовину восполнить нашу неточность при описании исходного состояния. Для системы первого типа это улучшение позволит увеличить вдвое время, на которое мы сможем сделать наши предсказания с желаемой точностью. Но для системы второго типа такое уточнение данных позволит увеличить время лишь на какую-то определенную величину: например, дополнительно на одну секунду, или дополнительно на одну неделю (это зависит от ситуации). Упрощая, первые системы можно назвать «не хаотичными», а вторые — «хаотичными» (или подверженными «чувствительности к исходным условиям»). Хаотичные системы, таким образом, характеризуются их ограниченной предсказуемостью, поскольку даже заметное уточнение исходных данных не влечет за собой соответствующего увеличения времени, на которое распространяются наши предсказания153.