Автор – Альбина Галлямова
В последние десятилетия мы стали свидетелями настоящей революции в науке. Огромные объёмы данных и методы машинного обучения обещают изменить наш подход к исследованию мира. Но действительно ли это новая парадигма или просто инженерная практика в научной обёртке?
В предыдущий раз мы обсудили скептический взгляд на политическую теорию и её ограниченную практическую применимость по сравнению с современными аналитическими инструментами (см. Политическая теория: переоценённая или полезная?). Однако, когда речь заходит об эмпирической науке, ситуация гораздо сложнее. Если в политической теории мы можем сократить идеи до моделей и прогнозов, то в науке сокращение объяснений может привести к утрате понимания фундаментальных процессов. Давайте рассмотрим мнение о том, как большие данные и машинное обучение могут одновременно ускорить и замедлить научный прогресс.
Как развивалась наука: от античности до наших дней в двух словах
История науки — это история поиска закономерностей и причин. Древнегреческие мыслители, такие как Аристотель, в протонаучную эпоху использовали наблюдения и логические рассуждения для объяснения явлений. С началом научной революции в XVI в. наука стала опираться на количественные методы и математические модели. Пример тому — сэр Исаак Ньютон (1643-1727), чьи законы механики предсказали движение планет и, что более важно, падение яблок.
В XX в. появился новый инструмент — компьютеры. Они позволили учёным моделировать сложные процессы и проводить численные симуляции. Так зародилась вычислительная наука. Например, в аэродинамике или химии стало возможно предсказывать поведение систем, которые раньше оставались загадкой.
Четыре метапарадигмы науки по Джиму Грею
В 2007 г. известный компьютерный инженер Джим Грей предложил концепцию "четвёртой парадигмы" науки — науки, движимой данными. Он утверждал, что после экспериментов, теоретической науки и вычислительных моделей наступила новая эпоха, где данные и их анализ становятся главным двигателем научного прогресса.
Грей предложил называть этот сдвиг "метапарадигмой" — то есть не новой теорией в рамках существующей науки, а совершенно новым способом ведения исследований. Однако возникает важный вопрос: действительно ли наука, основанная на данных, является наукой в привычном понимании этого слова? Или это скорее инженерия, создающая полезные инструменты, но не объясняющая причин происходящего?
Наука и инженерия: разные цели, общие инструменты
Наука и инженерия часто идут рука об руку, но их цели и подходы различны по своей сути.
- Наука стремится понять причины явлений и создать объяснительные теории, раскрывающие фундаментальные законы природы.
- Инженерия фокусируется на построении моделей и решений, которые позволяют точно предсказывать результаты для практического применения, но не всегда дают представление о внутренних механизмах.
Примером такого различия может служить медицина. Машинное обучение позволяет анализировать медицинские изображения и диагностировать заболевания с высокой точностью. Однако эти модели могут работать как чёрный ящик: они выявляют патологию на снимке, но не объясняют, почему она возникла и как развивается болезнь. Наука же стремится понять механизмы заболеваний, чтобы не только диагностировать, но и предотвращать их, разрабатывая более эффективные методы лечения.
Пример из математики: как ИИ открыл закономерность, но не объяснил её
В одном из исследований учёные использовали нейросеть для изучения теории узлов (раздел математики, изучающий свойства замкнутых кривых в трёхмерном пространстве). Модель смогла предсказать связь между двумя инвариантами узлов (математическими характеристиками), но не смогла объяснить, почему эта связь существует. Только дополнительный анализ позволил математикам сформулировать гипотезу и доказать её. Это демонстрирует ограниченность подхода, основанного исключительно на данных: без интерпретации модели становятся бесполезными для дальнейшего развития науки.
Физика и новые подходы к машинному обучению
Одним из примеров успешного симбиоза науки и машинного обучения является метод SINDy (Sparse identification of non-linear dynamics). Он позволяет выявлять уравнения, описывающие поведение сложных систем, на основе данных. Однако даже здесь успех зависит от участия учёного, который должен правильно выбрать координаты и параметры модели. Таким образом, машинное обучение может стать инструментом для открытия новых закономерностей природы, но оно не заменяет фундаментальные научные подходы.
Биология: слишком сложна
Биологические системы отличаются от физических своей сложностью и многообразием. Некоторые учёные считают, что традиционные научные методы не справляются с таким уровнем сложности. Возможно, единственный путь к пониманию биологии — использование нейросетей и методов глубокого обучения. Однако есть все основания полагать, что такой подход может привести к потере понимания причинно-следственных связей. В результате мы получим мощные инструменты для анализа биологических данных, но перестанем понимать, как работают биологические системы.
Социальные науки: всё ещё хуже
Социальные науки также сталкиваются с проблемами, связанными с использованием машинного обучения и больших данных. Например, анализ социальных сетей и текстов позволяет предсказывать политические тенденции и модели поведения. Однако это создаёт риск того, что сложные социальные процессы будут редуцированы до простых прогнозов, которые не объясняют глубинных механизмов человеческого поведения и социальных изменений. Как и в биологии, здесь существует опасность того, что упор на предсказательные модели приведёт к потере способности разрабатывать новые теории и концепции, объясняющие социальные феномены. Для социальных наук важен баланс между использованием технологий и традиционными методами исследований, основанными на интерпретации и анализе контекста.
Технократический контроль вместо науки
Главная опасность заключается в том, что наука, основанная на данных, может привести к технократическому контролю вместо поиска знаний. Мы будем использовать модели для управления системами, но не будем знать и понимать, как они работают. Это создаёт риск создания сложных систем, которые будут функционировать эффективно, но станут уязвимыми для непредвиденных сбоев или отклонений, так как глубинные механизмы их работы останутся неясными.
История науки показывает, что фундаментальные открытия часто происходили благодаря любопытству и стремлению понять природу явлений, а не просто на основе предсказательных моделей. Когда приоритет смещается в сторону инструментов, которые дают быстрые результаты, но не раскрывают суть явлений, это может привести к стагнации в области фундаментальных исследований.
Заключительные мысли
Фундаментальная наука остаётся краеугольным камнем прогресса и источником истинного понимания мира. Машинное обучение и анализ данных — мощные инструменты, которые могут ускорить научные открытия, но они должны служить дополнением, а не заменой традиционным научным методам. Только фундаментальные исследования, направленные на объяснение причинно-следственных связей и выявление закономерностей, способны обеспечить устойчивый и глубокий прогресс. Машинное обучение может быть полезным помощником, но будущее науки зависит от сохранения баланса и приоритета фундаментальных исследований. Знание и понимание теории — это то, что отличает учёного от инженера и аналитика данных.
