Наука сегодня стоит на перепутье: будет ли ее прогресс определяться человеческим разумом или машинами, которые мы создали?
В научном предприятии появляется раскол.
С одной стороны - человеческий разум, источник каждой истории, теории и объяснений, которые дорожат нашему виду. С другой стороны, это машины, алгоритмы которых обладают поразительной предсказательной силой, но внутренние механизмы которых остаются радикально непрозрачными для человеческих наблюдателей.
По мере того, как мы, люди, пытаемся понять фундаментальную природу мира, наши машины выдают измеримые, практические предсказания, которые, кажется, выходят за пределы мысли. В то время как понимание может удовлетворить наше любопытство, с его повествованием о причинах и последствиях, предсказание удовлетворяет наши желания, отображая эти механизмы на реальность. Теперь мы стоим перед выбором, какое знание имеет большее значение, а также перед вопросом, встает ли оно на пути научного прогресса.
До недавнего времени понимание и прогнозирование были союзниками против невежества. Фрэнсис Бэкон был одним из первых, кто собрал их вместе в первые дни научной революции, когда он утверждал, что ученые должны быть везде и во всем мире, обдумывая свои приборы. Такой подход, по его словам, позволил бы избежать болезненного застоя и округлости, которые характеризовали ученые в их попытках овладеть реальностью. В своем труде "Новум Орган" (1620 г.) он писал:
«Наш новый метод открытия наук состоит в том, чтобы мало что оставить остроте и силе ума, а на самом деле, скорее, сравнять с землей ум и интеллект. Ибо, как и при рисовании прямой линии или точного круга рукой, многое зависит от его устойчивости и практичности, но если использовать линейку или компас, то и то, и другое имеет мало шансов: так обстоит дело с нашим методом».
Бэкон предложил - совершенно обоснованно - чтобы человеческое восприятие и разум были дополнены инструментами, и с их помощью можно было бы выйти из лабиринта рефлексии.
Исаак Ньютон с энтузиазмом воспринял эмпирическую философию Бэкона. Он посвятил свою карьеру разработке инструментов: физических линз и телескопов, а также умственных вспомогательных средств и математических описаний (известных как формализмы), что ускорило темпы научных открытий. Но в этой растущей зависимости от приборов были скрыты семена обескураживающего расхождения: между тем, что человеческий разум мог разглядеть в лежащих в основе мира механизмах, и тем, что наши инструменты были способны измерять и моделировать.
Сегодня эта пропасть грозит взорвать весь научный проект.
Похоже, мы достигли предела, при котором понимание и прогнозирование - механизмы и модели - выпадают из-под контроля. В эпоху Бэкона и Ньютона мировые счета, которые были привязаны к человеческому разуму, и предсказания, которые можно было проверить, были объединены в добродетельный круг.
Сложные теории, подкрепленные наблюдениями в реальном мире, продвинули понимание человечеством всего - от небесной механики до электромагнетизма и мендельской генетики. Ученые привыкли к интуитивному пониманию, выраженному в динамических правилах и законах - таких, как теория естественного отбора Чарльза Дарвина или принцип независимого ассортимента Грегора Менделя, чтобы описать, как распространяется геном организма через разделение и рекомбинацию хромосом его родителей.
Но в эпоху "больших данных" связь между пониманием и предсказанием перестает быть верной. Современная наука добилась поразительного прогресса в объяснении низко висячих плодов атомов, света и сил. Сейчас мы пытаемся смириться с более сложным миром - от клеток до тканей, от мозга до когнитивных предубеждений, от рынков до климата. Новые алгоритмы позволяют нам прогнозировать некоторые особенности поведения этих адаптивных систем, которые учатся и развиваются, в то время как инструменты собирают о них беспрецедентное количество информации. И хотя эти статистические модели и прогнозы часто все делают правильно, для нас практически невозможно реконструировать то, как они это делали.
Инструментальный интеллект, как правило, машинный интеллект, не только сопротивляется, но иногда и активно враждебно относится к разуму. Исследования геномных данных, например, могут фиксировать сотни параметров - пациента, клеточного типа, состояния, гена, расположение генов и многое другое - и связывать происхождение заболеваний с тысячами потенциально важных факторов. Но эти "высокоразмерные" наборы данных и прогнозы, которые они дают, бросают вызов нашим лучшим возможностям их интерпретации.
Если бы мы могли предсказать поведение человека с помощью ньютоновских и квантовых моделей, мы бы предсказали. Но мы не можем. Именно это честное противостояние между наукой и сложной реальностью порождает раскол. Некоторые критики утверждают, что именно наш собственный упрямый антропоцентризм - настойчивое требование, чтобы наши инструменты уступали нашему интеллекту - препятствует продвижению науки.
Если бы мы только перестали беспокоиться о том, чтобы успокоить человеческий разум, говорят они, мы могли бы использовать машины, чтобы ускорить наше мастерство над материей. Компьютерное моделирование интеллекта не обязательно должно отражать структуру нервной системы, не более чем телескоп отражает анатомию глаза. Действительно, радиотелескоп является убедительным примером того, как радикально новый и неоптический механизм может превышать чисто оптическую функцию, при этом радиотелескопы способны обнаруживать другие галактики, лежащие за линией прямой видимости Млечного Пути.
Большое расхождение между пониманием и предсказанием перекликается с представлениями Баруха Спинозы об истории: "Радиооптический механизм рождается не из любви к истине... а из неумеренного стремления к превосходству". Впереди битва - будут ли мозги или алгоритмы господствовать в царстве науки.
Парадоксы и их воспринимающие иллюзии, предлагают два интригующих примера запутанной взаимосвязи между предсказанием и пониманием. Оба описывают ситуации, в которых мы думали, что что-то поняли, только для того, чтобы столкнуться с аномалиями. Предсказание менее понятно, чем кажется.
Некоторые из наиболее известных визуальных иллюзий "перелистываются" между двумя разными интерпретациями одного и того же объекта - например, лицевая ваза, утиный кролик и куб Неккера (проводной куб, который воспринимается в одной из двух ориентаций, с любым из лиц, ближайших к зрителю). Мы знаем, что объекты в реальной жизни на самом деле не включают такой десятицентовик, и тем не менее, это то, о чем нам говорят наши чувства. Людвиг Витгенштейн, одержимый утиной кроличьей иллюзией, предположил, что человек видит объект во вторую очередь, следуя первичной интерпретации, в отличие от понимания объекта только после того, как он был увиден. То, что мы видим, это то, что мы ожидаем увидеть.
Когнитивный ученый Ричард Грегори в своей замечательной книге "Видя сквозь иллюзии" (2009) называет их "странными феноменами восприятия, которые бросают вызов нашему чувству реальности". Он объясняет, как они происходят, потому что наше понимание основано на предсказаниях множества различных систем правил, применяемых вне контекста.
В кубе Неккера каждое восприятие согласуется с данными восприятия в трехмерном пространстве. Но отсутствие подсказок глубины означает, что у нас нет возможности решить, какая из интерпретаций правильна. Поэтому мы переключаемся между двумя предсказаниями из-за отсутствия достаточного пространственного понимания.
Парадоксы, как и иллюзии, заставляют интуицию вступать в столкновение с видимыми базовыми фактами о мире. Парадоксы - это выводы из достоверных аргументов или наблюдений, которые кажутся самопротиворечивыми или логически несостоятельными. Они часто появляются в естественных науках, особенно в физике, как в ее философских, так и в научных воплощениях.
Парадокс-близнец, парадокс Эйнштейна-Подольского-Розена и кошка Шредингера - все это парадоксы, которые проистекают из фундаментальной структуры относительности или квантовой механики. И они вполне отличаются от парадоксов наблюдения, таких как дуализм волн частиц, наблюдаемый в эксперименте с двойной щелью. Тем не менее, в обеих этих категориях парадоксов понимание человека, основанное на повседневном причинно-следственном мышлении, не согласуется с предсказанными результатами экспериментов.
