Читаем Эта книга сделает вас умнее полностью

Эта книга сделает вас умнее

Существует расхожее понятие, которое приносит много вреда: понятие «научно доказанного». Это почти оксюморон. В саму основу науки заложена открытость для сомнений. Именно потому, что мы подвергаем сомнению все – даже наши собственные предположения, – мы всегда готовы воспринять новые знания. Хороший ученый никогда не бывает абсолютно «уверен». Большего доверия заслуживает вывод с оттенком неуверенности, потому что хороший ученый всегда готов изменить свою точку зрения, рассмотрев новые факты или аргументы. Таким образом, уверенность не только бесполезна, она вредна, если для нас важна надежность выводов.

Недооценка неуверенности – именно это причина множества глупостей, которые совершило наше общество. Так ли мы уверены, что Земля продолжит нагреваться, если ничего не предпринимать? Уверены ли мы в деталях современной теории эволюции? Уверены ли, что современная медицина всегда эффективнее традиционных альтернатив? Нет, мы не уверены ни в чем из перечисленного. Но если мы перескакиваем от этой неуверенности к заключению, что о глобальном потеплении можно вообще не беспокоиться, что эволюции не существует (и мир был сотворен шесть тысяч лет назад) или что традиционная медицина всегда эффективнее современной, мы просто глупцы. Несмотря на это, многие люди делают подобные выводы, потому что отсутствие уверенности воспринимается ими как признак слабости – в то время как на самом деле это главный источник наших знаний.

Любое знание, даже самое твердое, допускает сомнение: я абсолютно уверен в том, как меня зовут… но что, если я только что ударился головой и мои мысли на мгновение пришли в беспорядок? Знание по природе своей имеет вероятностный характер, и этот факт подчеркивают некоторые направления философского прагматизма. Если мы будем лучше понимать, что такое «вероятность», а также осознаем, что нам не нужны (и мы никогда их не получим) «научно доказанные» факты; что для принятия решений нам вполне достаточно разумного уровня вероятности, наш интеллектуальный инструментарий значительно улучшится.

Неопределенность

ЛОУРЕНС КРАУСС

Физик, профессор-основатель и руководитель проекта Origins Университета штата Аризоны, автор книги Quantum Man: Richard Feynman's Life in Science

(«Квантовый человек: научная жизнь Ричарда Фейнмана»)

Понятие неопределенности – это концепция, которую понимают в науке, наверное, хуже всего. На разговорном уровне неопределенность ассоциируется с чем-то плохим, подразумевает недостаток твердости и невозможность предсказать что-либо. Например, неточность расчетов, касающихся глобального потепления, часто служит аргументом в пользу того, что в настоящее время лучше ничего не предпринимать.

Но на самом деле неопределенность – основа научного успеха. Возможность измерить неопределенность и включить этот расчет в модель делает науку количественной, а не качественной. Никакие числа, измерения или наблюдения в науке не бывают точными. Если приведены числа и не указана погрешность измерения, это означает, что они бессмысленны.

Общественности сложно понять важность неопределенности – отчасти потому, что значение последней относительно. Например, возьмем расстояние от Земли до Солнца: оно составляет 1,49597x10¹¹ км, как это показывают измерения в определенное время года. Кажется, что это довольно точно; в конце концов, раз я указываю шестиразрядное число, значит, знаю расстояние с точностью до одной миллионной или где-то так. Но если цифра в следующем разряде точно неизвестна, то погрешность в оценке получится больше, чем расстояние от Нью-Йорка до Чикаго!

Следовательно, считать ли приведенное значение точным, зависит от того, что я собираюсь с ним делать. Если меня всего лишь интересует, во сколько завтра встанет солнце, число, приведенное здесь, вполне подойдет. Но если я хочу запустить спутник на солнечную орбиту, мне потребуется узнать расстояние поточнее.

Поэтому неопределенность и важна. Пока мы не сможем количественно оценить неопределенность своих заявлений и предсказаний, мы не сможем оценить их значимость и надежность. Это справедливо и для общественной сферы. Общественная политика без количественной оценки неопределенности или даже без понимания, насколько сложно получить такие оценки, обычно плоха.