Эта идея должна умереть. Научные теории, которые блокируют прогресс

Ньютон был неправ в том, что бывает какой-то максимальный размер ошибки, которую может совершить компетентный специалист, но он прав в том, что эта конкретная ошибка огромна. Во всех своих версиях она ошибочна по одной причине: во всех случаях расчет делается на то, что необходимая информация возьмется ниоткуда. В реальности пространство по другую сторону барьера не может «знать», что в нем появится электрон, а не протон или бозон, пока этого пространства не достигнет некое физическое изменение, исходящее из электрона. Это справедливо и в том случае, когда речь идет не о пространственном разрыве, а о непосредственно информационном: политические институты и биологические виды хранят информацию – знание о том, как сложным системам лучше справляться с вызовами, а знание создается только в процессе постепенных перемен и отбора. И концепция Куна не может объяснить, каким образом науке удается во все ускоряющемся темпе наращивать знания о физической реальности.

Во всех этих областях понятие квантового скачка прикрывает собой отказ от объяснения и таким образом, по сути дела, взывает к сверхъестественному. Это логика карикатуры Сидни Харриса «А потом случилось чудо», на которой математик у доски заполняет этими словами пробел в доказательстве. Как говорит Ричард Докинз, «сальтационизм – это креационизм». И в любых обстоятельствах реальность, которая заполняет разрывы, идея, которая действительно объясняет явление, – вещи гораздо более интересные и восхитительные, чем любая вера со всей ее таинственностью.

Причина и следствие Дэниел Хиллис

Физик, ученый-компьютерщик, сопредседатель компании Applied Minds, LLC. Автор книги The Pattern on the Stone («Шаблон на камне»).

Мы, люди, по природе своей рассказчики. Мы любим организовывать события в цепочки причин и следствий и объяснять последствия наших действий. Мы любим приписывать заслуги и находить виноватых. Это имеет смысл с эволюционной точки зрения. Главная работа нашей нервной системы состоит в том, чтобы принимать решения, которые можно выполнить, и для нашего выживания очень важно уметь предсказывать последствия этих решений.

Наука – это богатейший источник выдающихся объясняющих историй. Например, Ньютон объяснил, как сила заставляет массу ускоряться. Это подарило нам историю о том, как яблоко падает с дерева и как наша планета обращается вокруг Солнца. Это позволяет нам решить, с какой силой двигатель должен толкать ракету, чтобы доставить ее на Луну. Объяснения следствий причинами позволяют нам строить сложные машины вроде фабрик или компьютеров, в которых действуют невероятно длинные цепи причин и следствий. Они конвертируют вводные данные в те результаты, которые нам нужны.

Велик соблазн поверить в то, что наши истории о причинах и следствиях достоверно отражают реальное взаимодействие в окружающем мире. На самом же деле это просто схемы, которые мы используем для того, чтобы манипулировать миром и создавать объяснения, удобные для нашего понимания. Например, уравнение Ньютона F = ma на самом деле не в большей степени говорит о том, что сила вызывает ускорение, чем о том, что масса вызывает силу. Мы склонны думать о силе как условном факторе, поскольку у нас часто есть выбор, использовать ее или нет. С другой стороны, мы склонны думать о массе, что она существует вне нашего контроля. Таким образом, мы персонифицируем природу, чуть ли не воображая, что природные силы «решают» двигать массы. Нам гораздо труднее представить себе, что ускорения «решают» вызвать массу, поэтому мы и рассказываем эту историю удобным нам образом. Мы ставим силе притяжения в заслугу то, что она удерживает планеты на солнечной орбите, и ставим ей в вину то, что яблоко падает с дерева.

Эта удобная персонификация природы помогает нам использовать наш когнитивный аппарат рассказчиков, чтобы объяснять окружающий нас мир. Парадигма причины и следствия особенно хорошо работает, когда наука используется для конструирования, для обустройства мира к нашему удобству. В этом случае мы истолковываем явления таким образом, что иллюзия причины и следствия кажется почти реальностью. Наилучший пример – компьютер. Ключ к работе компьютера – то, что ввод (input) влияет на вывод (output), а не наоборот. Компоненты, используемые для постройки компьютера, сконструированы таким образом, чтобы обеспечить подобное одностороннее движение. Эти компоненты, такие как логический вентиль, специально разработаны для того, чтобы конвертировать условные входные сигналы в предсказуемые выходные. Другими словами, логический вентиль компьютера представляет собой крошечный строительный блок причинно-следственной парадигмы.