Немного подождем пока особо возмущенные выразят свое особое мнение и возмущено хлопнут дверь. Теперь, когда владельцы «монополии на истину» гордо покинули нас можно и продолжить. Почему понятие «лженаука» в основе своей – не научно?
Для начала нужно определиться с тем, что это такое – наука? Я предпочитаю понятие «наука» выводить из «научного метода». Поэтому сначала напомню – что же это за зверь такой? Большинство людей, связанных с наукой, слышали о таком методе и горячо его одобряют. При этом, к сожалению, не знают в чем он состоит.
Научный метод
В основе научного метода лежит очень простой цикл деятельности.
- Иметь модель чего-либо
- Сформировать ожидания на основе модели
- Провести наблюдение реальности
- Вычислить расхождение между ожидаемым и наблюдаемым
- По расхождению – скорректировать модель
- Повторить
Собственно научный метод полностью описан. Все что идет сверх этого описания – это конкретные разделы математики для формирования моделей, конкретные инструменты организации или проведения наблюдений, конкретные лайфхаки в той или иной области нашего знания.
Прямая валидация модели – невозможна
Как бы ни очевидно было утверждение из заголовка – для многих оно является открытием, шоком. Действительно, не существует метода, который бы позволил бы напрямую выяснить истинность или ложность модели.
У нас нет «божественного механизма», в который можно было бы забить утверждение типа «Первый закон термодинамики верен» и получить ответ «ДА» (ну или «НЕТ»). Нам не доступен ни всезнающий бог, ни безошибочный мудрец, ни какой-то другой механизм прямой проверки.
Единственный доступный нам способом валидации модели – это искать расхождения между ожиданиями, сформированными на основе модели, и наблюдаемой реальностью. Казалось бы — это словоблудие! Какая разница – если мы можем поставить эксперимент и опровергнуть теорию? Проблема в том, что мы не можем.
Абсолютная валидация – невозможна
Допустим у нас есть гипотеза о том, что шампиньонами нельзя отравится. У нас есть доброволец Петр, готовый рискнуть здоровьем ради науки. Петр съедает шампиньон – и тут есть два возможных исхода.
Первый исход – ничего не происходит. Значит ли это, что мы доказали гипотезу? Если мы не в школе или на сессии по философии – нет, не значит. Может быть - произошла техническая ошибка? И Петр ел вовсе не шампиньон? Или конкретно этот гриб не содержал токсинов? Или конкретно этот вид?
Это означает лишь то, что в ходе эксперимента Петр не отравился. И мы можем одновременно повысить и достоверность наших знаний и нашу убежденность в том, что шампиньоны не ядовиты. Это выразится в том, что в следящем эксперименте мы будем больше ожидать безобидности шампиньонов, чем их ядовитости.
Второй исход – Петр отравился. Значит ли это, что мы опровергли гипотезу? По аналогии с первым исходом – нет. Опять же – возможно произошла техническая ошибка, или Петр ел не шампиньон. Или вообще отравление связано с несвежими ирисками, которыми Петр вчера закусывал одеколон.
Единственное, что мы можем вынести – Петр отравлен, достоверность наших знаний возросла, а убежденность в съедобности шампиньонов упала. И в следующий раз, когда выздоровевший Петр опять будет пробовать шампиньоны – мы будем больше ожидать отравления.
Шампиньон желтокожий – вполне себе ядовит для большинства людей, вызывая желудочно-кишечные расстройства, но некоторые могут употреблять его в пищу без видимых негативных последствий.
Да. Мы можем провести не один эксперимент, а множество. И все равно – это не даст 100% достоверности ни для подтверждения гипотезы, ни для ее опровержения. Почему?
Достоверность
В серьезных исследованиях, всегда используется такой параметр как «достоверность». Если переводить на простой, обывательский язык – то достоверность — это обоснованная уверенность.
При этом теория информации четко определяет не только саму достоверность, но и некоторые ее математические свойства. В частности – если количество информации от каждого эксперимента больше нуля, то суммарная достоверность может быть выражена следующей формулой:
Очевидно, что сумма конечного числа первых слагаемых - всегда будет строго меньше единицы. Собственно, это и есть математическое выражение утверждения, что достоверность конечного числа экспериментов не может быть абсолютной, а гипотеза в науке не может быть (за конечное время) доказана или опровергнута.
Так почему понятие «лженаука» – не научно?
Дело в том, что адепты борьбы с различными «лженауками» используют как раз такие понятия как «доказано» и «опровергнуто». Однако математический аппарат, как я показал выше, отрицает даже теоретическую возможность «доказать» или «опровергнуть» хоть что-то имеющее отношение к реальному миру.
Научный метод не делит модели (читай гипотезы) на «доказанные» и «опровергнутые». Вместо этого научный метод сравнивает модели по предсказательной силе. При этом проверка предсказательной силы тоже подпадает под все особенности научного принципа.
С одной стороны, людей, фанатеющих перед наукой, но е понимающих ее — это приводит в бешенство – еще бы, ведь «все не точно, но зыбко». С другой стороны – это дает возможность опираться не на отстраненную философию, а исключительно на наблюдения и формальную математику.
Про невидимого розового единорога
Отдельно надо сказать о ненаучных утверждениях. Например, об утверждении что невидимый розовый единорог имеет розовую окраску. Очевидно, что само утверждение о невидимости делает наблюдение невозможным. А раз у вас ровно ноль наблюдений – то и гипотеза о розовом цвете имеет ровно ноль слагаемых в сумме достоверностей. А значит и нулевую достоверность.
Очень важно понимать, что нулевая достоверность – это не ложность. Нулевая достоверность – это математический способ заявить о бессмысленности вопроса о ложности или истинности.
Точно так же, как бессмысленно спрашивать направление на восток, находясь на полюсе. Утверждение что восток находится «там», для человека, стоящего на полюсе – и не ложно и не истинно, так как сам вопрос – бессмысленный.
Таким образов вопрос о цвете «невидимого розового единорога» - не антинаучно, не лженаучно, а лишь не лежит в плоскости науки.