Радость науки. Важнейшие основы рационального мышления

Можно ли и эту проблему решить благодаря более научному мышлению? Давайте сначала посмотрим, как с ней справляется наука. Я уже говорил, что если бы ученые всегда придерживались своих ранее сложившихся идей, то они не добились бы большого прогресса. Конечно, иногда у них есть веские причины стоять на своем, ведь научные теории, которым они доверяют, сформировались в результате медленных и строгих процессов научного метода. Успешные теории – это те теории, которые были тщательно проверены, испытаны и подвергнуты критике в попытке сбросить их с пьедесталов. Мы собираем данные. Мы делаем наблюдения. Мы проводим эксперименты. Мы разрабатываем модели и теории, сравнивая их с конкурирующими, чтобы определить, какая из них более точная, надежная и прогностическая. Если теория выживает, то лишь потому, что она прошла через весь этот процесс тщательного исследования, и тогда мы уверены, что новым научным знаниям, которые она дает нам о мире, можно доверять. И именно здесь мы обнаруживаем одну из самых важных особенностей научного метода: все эти осторожные шаги обусловлены признанием и количественной оценкой неопределенности, поскольку хороший ученый всегда сохраняет некоторую степень сомнения и рационального скептицизма. Это не обязательно означает, что ученый скептически относится к взглядам других; скорее, мы как ученые должны признавать, что сами можем ошибаться. Важная роль сомнений и неуверенности в науке означает открытость для новых идей и готовность изменить свое мнение, когда достигается более глубокое понимание или когда появляются более качественные данные или новые доказательства. Такой подход позволяет избежать или, по крайней мере, уменьшить проблему когнитивного диссонанса.

Хотя сомнение и неуверенность важны в науке, не менее важна и определенность; в противном случае мы бы также никогда не добились прогресса, а прогресс очевиден. Научный метод имеет много недостатков, и процесс научных изысканий действительно часто бывает беспорядочным и непредсказуемым, а также полным недостатков, промахов и предубеждений. Но после того как страсти вокруг того или иного аспекта нашего понимания мира утихли, мы обычно обнаруживаем, что прогресс достигнут не благодаря сомнениям, а благодаря обоснованным заключениям, сделанным в результате тщательно выверенных шагов, постепенно снижающих наш уровень неопределенности. Возвращаясь к моему любимому примеру: если бы я должен был бросить мяч с высоты пяти метров над землей, то я очень, очень уверен (или, точнее, у меня крайне мало неопределенности) в простой формуле, соединяющей расстояние, время и ускорение и предсказывающей, что мяч будет падать в течение одной секунды и затем ударится о землю.

И все же доля неопределенности присуща всякой теории, всякому наблюдению, всякому измерению. Математическая модель неизбежно предполагает допущения и аппроксимации с тем или иным уровнем точности. Точки данных на графике имеют планки погрешности, представляющие степень уверенности в приведенных значениях: маленькие интервалы погрешности означают, что значения измерены с высокой степенью точности, а большие интервалы погрешности означают, что мы не столь уверены. Измерение неопределенности и принятие ее как неотъемлемой части научного исследования привычно для каждого студента, изучающего естественные науки.

Проблема в том, что многие люди, не имеющие научного образования, считают неопределенность скорее слабостью, чем силой научного метода. Они говорят нечто вроде: «Если ученые не уверены в своих результатах и признают, что есть вероятность ошибки, тогда почему мы вообще должны им доверять?» На самом деле все как раз наоборот: неопределенность в науке означает не то, что мы не знаем, а то, что мы знаем. Мы точно знаем, насколько вероятно, что наши результаты будут правильными или неправильными, поскольку можем количественно оценить степень своей уверенности в них. Для ученого «неопределенность» означает «недостаток определенности». Это не равнозначно неведению. Неопределенность оставляет место для сомнений и освобождает, поскольку в результате мы можем критически и объективно оценивать свое мнение. Неопределенность в наших теориях и моделях указывает нам на то, что они не являются абсолютными истинами. Неопределенность в наших данных означает, что наши знания о мире не являются полными. Альтернатива – слепая убежденность фанатика – гораздо хуже.