Читаем Феномен науки полностью

Описание математических аксиом как моделей действительности, которые истинны не только в сфере реального опыта, но и в сфере воображения, опирается на их субъективное восприятие. Можно ли дать им более объективную характеристику. Воображение возникает на определенном этапе развития нервной системы как произвольное ассоциирование представлений. Предыдущим этапом был этап непроизвольного ассоциирования (уровень собаки). Естественно предположить, что переход от непроизвольного ассоциирования к произвольному не произвел существенной перемены в том материале, который имеется в распоряжении ассоциирующей системы, т. е. в представлениях, образующих ассоциации,— это следует из иерархического принципа устройства и развития нервной системы, при котором надстройка верхних этажей слабо влияет на нижние. Из того же принципа следует, что в процессе предыдущего перехода — от фиксированных понятий к непроизвольному ассоциированию — самые нижние уровни системы понятий остались неизменными и обусловили те всеобщие глубокие свойства представлений, которые были в наличии и до ассоциирования и которые ассоциирование изменить не может. Не может изменить их и воображение. Эти свойства инвариантны относительно преобразований, осуществляемых воображением. На них-то и опираются математические аксиомы. Если представить себе деятельность воображения как перетасовку и склейку каких-то элементов, «кусков» чувственного восприятия, то аксиомы — это модели, которые истинны для каждого куска и поэтому — для любой их комбинации. Способность воображения разрезать чувственный опыт на куски не безгранична, ибо, возникая на некотором этапе развития, оно принимает уже существующую систему понятий как некий фон, как основу, не подлежащую переделке. Такие глубокие понятия, как движение, тождество, непрерывность, заложены были в этом фоне, поэтому и модели, опирающиеся на эти понятия, оказываются универсально истинными не только для реального опыта, но и для любых конструкций, которые способно создать воображение. Математика образует каркас здания естественных наук. Ее аксиомы — это сваи, уходящие в самую глубь нейронных понятий, ниже того уровня, где начинает хозяйничать воображение. Отсюда та прочность основы, которая отличает математику от эмпирического знания. Она пренебрегает поверхностными ассоциациями, составляющими каждодневный жизненный опыт, предпочитая продолжать строительство костяка системы понятий, начатого природой и заложенного в нижние уровни иерархии. И уже на этом костяке будут образовываться «необязательные» модели, которые мы относим к естественным наукам, как на базе врожденных и «обязательных» понятий низшего уровня образуются «необязательные» ассоциации представлений, составляющие содержание жизненного опыта. Требования, диктуемые математикой, обязательны; строя модели действительности, мы не можем обойти их, если бы даже захотели. Поэтому возможную неистинность теории мы всегда выносим за пределы сферы действия математики. Если обнаруживается расхождение между теорией и экспериментом, изменяют внешнюю, «необязательную» часть теории, но никому не приходит в голову высказать предположение, что в данном случае оказалось неверным равенство 2 + 2 = 4.

«Обязательность» классических математических моделей не противоречит появлению математических и физических теорий, которые, на первый взгляд, вступают в конфликт с нашей пространственно-временной интуицией (например, неевклидова геометрия или квантовая механика). Эти теории суть языковые модели действительности, полезность которых проявляется не в сфере повседневного опыта, а в весьма специальных ситуациях. Они не разрушают и не заменяют классических моделей, а продолжают их. Так, квантовая механика опирается на классическую. А какая теория может обойтись без арифметики? Парадоксы и противоречия возникают тогда, когда мы забываем, что понятия-конструкты, входящие в новую теорию, это — новые понятия, если даже их обозначают старыми именами. Мы говорим о «прямой» в неевклидовой геометрии и называем электрон «частицей», хотя языковая деятельность, связанная с этими словами, — доказательство теорем и квантово-механические выкладки — совсем не такая, как в прежних теориях, из которых были заимствованы термины. Если дважды два не равно четырем, то либо два — не два, либо «жды» — не «жды», либо четыре — не четыре.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Внутреннее устройство Microsoft Windows (гл. 1-4)
Внутреннее устройство Microsoft Windows (гл. 1-4)

Книга посвящена внутреннему устройству и алгоритмам работы основных компонентов операционной системы Microsoft Windows — Windows Server 2003, Windows XP и Windows 2000 — и файловой системы NTFS. Детально рассмотрены системные механизмы: диспетчеризация ловушек и прерываний, DPC, APC, LPC, RPC, синхронизация, системные рабочие потоки, глобальные флаги и др. Также описываются все этапы загрузки операционной системы и завершения ее работы. B четвертом издании книги больше внимания уделяется глубокому анализу и устранению проблем, из-за которых происходит крах операционной системы или из-за которых ее не удается загрузить. Кроме того, рассматриваются детали реализации поддержки аппаратных платформ AMD x64 и Intel IA64. Книга состоит из 14 глав, словаря терминов и предметного указателя. Книга предназначена системным администраторам, разработчикам серьезных приложений и всем, кто хочет понять, как устроена операционная система Windows.Названия всех команд, диалоговых окон и других интерфейсных элементов операционной системы приведены как на английском языке, так и на русском.Версия Fb2 редакции — 1.5. Об ошибках просьба сообщать по адресу — general2008@ukr.net.

Дэвид Соломон , Марк Руссинович

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Об интеллекте
Об интеллекте

В книге "Об интеллекте" Джефф Хокинс представляет революционную теорию на стыке нейробиологии, психологии и кибернетики и описывающую систему "память-предсказание" как основу человеческого интеллекта. Автор отмечает, что все предшествующие попытки создания разумных машин провалились из-за фундаментальной ошибки разработчиков, стремившихся воссоздать человеческое поведение, но не учитывавших природу биологического разума. Джефф Хокинс предполагает, что идеи, сформулированные им в книге "Об интеллекте", лягут в основу создания истинного искусственного интеллекта - не копирующего, а превосходящего человеческий разум. Кроме этого книга содержит рассуждения о последствиях и возможностях создания разумных машин, взгляды автора на природу и отличительные особенности человеческого интеллекта.Книга рекомендуется всем, кого интересует устройство человеческого мозга и принципы его функционирования, а также тем, кто занимается проблемами разработки искусственного интеллекта.

Джефф Хокинс , Джеф Хокинс , Сандра Блейксли , Сандра Блэйксли

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Технические науки / Прочая компьютерная литература / Образование и наука / Книги по IT
Искусство обмана
Искусство обмана

Книга The Art of Deception – «Искусство обмана» – доказывает, насколько мы все уязвимы. В современном мире, где безопасность подчас выходит на первый план, на защиту компьютерных сетей и информации тратятся огромные деньги. Деньги тратятся на технологии безопасности. Эта книга объясняет, как просто бывает перехитрить всех защитников и обойти технологическую оборону, как работают социоинженеры и как отразить нападение с их стороны Кевин Митник и его соавтор, Бил Саймон рассказывают множество историй, которые раскрывают секреты социальной инженерии. Авторы дают практические советы по защите от атак, по обеспечению корпоративной безопасности и снижению информационной угрозы «Искусство обмана» не только демонстрирует, насколько опасна и вредоносна социоинженерия, но поможет разработать собственную программу тренинга по безопасности для сотрудников компании.

Вильям Л Саймон , Кевин Митник

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература