Текст книги "Эта книга сделает вас умнее. Новые научные концепции эффективности мышления"

Бесполезность уверенности

КАРЛО РОВЕЛЛИ

Физик, Центр теоретической физики (Марсель, Франция), автор книги The First Scientist: Anaximander and His Legacy («Первый ученый: Анаксимандр и его наследие»)

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.

Чувство меры в страхе перед неизвестным

ОБРИ ДЕ ГРЕЙ

Геронтолог, директор по науке фонда SENS[7]7
  Strategies for Engineered Negligible Senescence (Инженерные стратегии пренебрежимого старения).


[Закрыть], соавтор (вместе с Майклом Рэем) книги Ending Aging («Конец старения»)

Эйнштейн – не только один из величайших ученых-практиков, но и непревзойденный мастер афоризмов, помогающих понять место науки в контексте реального мира. Один из моих любимых афоризмов Эйнштейна гласит: «Если бы мы знали, что делаем, это нельзя было бы назвать исследованием». Это обезоруживающее признание, подобно многим другим высказываниям ведущих специалистов в разных областях, демонстрирует тонкую смесь сочувствия к трудностям, которые испытывают простые люди, пытаясь понять работу этих специалистов, и презрения к этим трудностям.

Одна из главных проблем, с которой сегодня сталкиваются ученые, – это объяснить общественности, как они действуют в условиях неопределенности. Публика знает, что ученые – это, так сказать, очень ученые люди; они знают о вопросе, которым занимаются, больше, чем кто-либо другой. Но большинству простых людей гораздо труднее осознать, что «знать больше, чем кто-либо другой» еще не означает «знать все» – особенно с учетом того, что, имея в распоряжении лишь частичное знание, ученому приходится вырабатывать план дальнейших действий. И этот план должен быть одобрен и в лаборатории, и в СМИ, и в кабинетах вышестоящих научных руководителей.

Разумеется, мы знаем, что многие ученые решительно не умеют объяснить широкой общественности, чем они занимаются. Это остается серьезной проблемой, в том числе и потому, что специалистов редко приглашают принять участие в диалоге с широкой публикой, так что они не считают выработку подобных навыков приоритетной задачей. Пресс-службы университетов всегда готовы дать тут совет или предложить тренинг, но даже когда ученые пользуются этими возможностями, они делают это слишком поздно и в явно недостаточной степени.

Но, по моему мнению, это второстепенная проблема. Как ученый, пользующийся роскошью часто общаться с широкой публикой, могу с уверенностью сказать, что опыт помогает лишь до определенного момента. И всегда остается одно фундаментальное препятствие: люди, далекие от науки, в своем отношении ко всему неопределенному в их повседневной жизни руководствуются инстинктами. Эти инстинкты существуют, поскольку на уровне повседневности они работают, однако они все же чрезвычайно далеки от оптимальных стратегий, которые применяются в науке и технологиях. Особенно важно это в технологиях, ведь именно через них наука встречается и начинает эффективно взаимодействовать с реальным миром.

Примеров подобных ошибок мышления так много, что их вряд ли стоит перечислять. Будь то свиной или птичий грипп, генетически модифицированные продукты или стволовые клетки – публичные дебаты проходят в сфере, настолько далекой от той, в которой ученые чувствуют себя уверенно, что ошибки последних вполне извинительны. Например, ученые долго не возражали против того, чтобы ядерный трансфер (nuclear transport) называли «клонированием», а это привело к многолетней задержке в критически важных исследованиях.

Один аспект этой проблемы особенно важен с точки зрения желания общественности избежать некомфортных для себя ситуаций – это неприятие риска. Когда неопределенность проявляется в таких областях, как этика (если речь идет о ядерном трансфере) или экономическая политика (как в вопросе вакцинации против гриппа), соответствующее планирование помогло бы избежать потенциальных проблем. Но когда дело касается отношения общества к риску, все намного сложнее. Наглядный пример – массовый отказ от прививок против основных детских заболеваний после публикации одного-единственного и весьма противоречивого исследования, связывающего эти прививки с аутизмом. Другой пример – задержка важных клинических испытаний генной терапии как минимум на год после смерти одного из участников эксперимента. Да, решение приняли органы власти, но в полном согласии с общественным мнением.

Реакция на соотношение риска и пользы в области передовых технологий – пример страха перед неизвестным. Это иррациональная склонность придавать большее значение риску, закрывая глаза на преимущества, что неизбежно отрицательно скажется на качестве жизни будущих поколений. Страх перед неизвестным в принципе вовсе не иррационален, если под страхом понимать разумную осторожность, но эту грань легко переступить. Если бы общественность можно было научить оценивать риск, с которым связано развитие технологий будущего, и разъяснить необходимость мириться с кратковременным риском в интересах очень существенных ожидаемых преимуществ, это ощутимо ускорило бы прогресс во всех областях, особенно в биомедицинских исследованиях.

Потому что

НАЙДЖЕЛ ГОЛДЕНФЕЛЬД

Профессор физики, Университет Иллинойса (Урбана-Шампейн)

Если вы идете в неверном направлении, то шаг вперед означает шаг назад. История показывает, что не новое знание, но отказ от старых концепций радикально меняет наше мировоззрение. Наша интуиция, которая заложена в нас с самого рождения, определяет наши научные предубеждения; эти предубеждения не только не годятся для понимания микро– и макромира, но также плохо описывают феномены повседневной жизни. Чтобы определить, что именно в очередной раз изменит наше мировоззрение, нужно свежим взглядом взглянуть на наши глубинные интуиции. За те две минуты, которые у вас займет чтение этого эссе, я постараюсь перестроить ваше базовое понимание причинности.

Обычно полагают, что у события есть единственная, предшествовавшая ему причина. Например, в классической физике мяч летит по воздуху, потому что его ударили ракеткой. Двигатель моего старенького автомобиля дает слишком большие обороты, потому что неисправный датчик показывает, будто температура двигателя слишком мала, словно он только что запущен. Мы настолько привыкли считать причинную связь неотъемлемым свойством реальности, что она прочно вошла в наше понимание законов физики. Но оказывается, законы физики не различают, в какую именно сторону течет река времени. Так что нам нужно выбрать, какие именно физические законы мы хотим иметь.

Сложные системы, такие как финансовые рынки или биосфера Земли, не подчиняются закону причинности. Каждое событие имеет множество возможных причин, и неизвестно, насколько одна из них важнее, чем другая (даже после того, как событие произошло). Можно сказать, что причинная связь больше похожа на сеть или паутину. Например, в любой день цены на фондовой бирже могут подняться или опуститься на какую-то долю процента. The Wall Street Journal вскользь отметит, что волатильность рынка связана со «стремлением трейдеров зафиксировать прибыль» или с тем, что «инвесторы скупают акции по низкому курсу». На следующий день биржевой индекс может качнуться в другую сторону по другим, быть может, абсолютно противоположным причинам. Однако в каждой сделке участвуют продавец и покупатель, и чтобы сделка состоялась, их интересы должны быть прямо противоположны. Рынок работает лишь благодаря множеству разных взглядов. Найти лишь одну основную причину, по которой происходят колебания на большинстве рынков, означало бы проигнорировать множественность перспектив рынка и забыть о природе и динамике временного дисбаланса между биржевыми игроками, которые придерживаются различных точек зрения.

Сходные заблуждения мы во множестве встречаем в самых различных общественных дискуссиях, а также в науке. Например, разве у какого-либо заболевания есть единственная причина? Иногда, если речь идет о таких болезнях, как хорея Хантингтона, причина действительно может быть сведена к одиночному фактору – в данном случае к лишним повторам определенной нуклеотидной последовательности, кодирующей аминокислоту глютамин в определенном месте ДНК. Но даже в этом случае возраст, в котором проявляются симптомы, и их тяжесть зависят от множества внешних факторов, а также взаимодействий с другими генами.

Метафора «паутины причин» в течение многих десятилетий успешно используется в эпидемиологии, но мы все еще плохо понимаем точный механизм формирования и функционирования этой «паутины». Еще в 1994 году Нэнси Кригер из Гарвардской школы здравоохранения задавала в своем эссе знаменитый вопрос: «А кто-нибудь видел паука?»

Тщетность поисков структуры причинности нигде не видна так явно, как в дебатах о возникновении сложных организмов: что послужило причиной их появления – разумный замысел или эволюция? Эти дебаты опираются на фундаментальный принцип причинности – если жизнь имеет начало, то у этого начала должна быть какая-то одна причина. С другой стороны, если причины возникновения и эволюции жизни коренятся в целой паутине причин, то скептик может спросить: «А кто-нибудь видел паука?»

Но, похоже, паука не существует. Сети причин могут формироваться спонтанно путем взаимного сцепления различных агентов или активных элементов системы. Возьмем, например, Интернет. Хотя существуют унифицированные протоколы передачи данных (такие как TCP/IP), топология и структура Интернета формировались путем хаотических надстроек, когда провайдеры пытались застолбить за собой территории в золотой лихорадке небывалого масштаба. Примечательно, что, когда пыль улеглась, стало ясно, что Интернет получил довольно специфические статистические характеристики: временная задержка пакетной передачи данных, топология сети и даже передаваемая информация отличаются фрактальными свойствами.

Как бы вы ни рассматривали Интернет – глобально или локально, в короткой или дальней перспективе, – он всегда выглядит одинаково. Хотя обнаружение этой фрактальной структуры в 1995 году стало неприятным сюрпризом (потому что стандартные алгоритмы контроля трафика, которые используются роутерами, исходят из того, что динамика Сети случайна), интересно, что фрактальность характеризует также и биологические сети. И без общего единого плана эволюция Интернета подчинялась тем же статистическим законам, что и биологическая эволюция. Его структура возникла спонтанно, без всякой нужды в каком-либо контролирующем субъекте.

Более того, какая-либо сеть может возникнуть необычным и непредсказуемым способом, подчиняясь новым законам, происхождение которых невозможно проследить до какой-то конкретной части сети. Сеть функционирует как единое целое, а не просто как сумма частей, и разговор о причинности здесь не имеет смысла, потому что поведение сети распределено в пространстве и времени.

Шестого мая 2010 года между 14.42 и 14.50 промышленный индекс Доу-Джонса резко снизился и затем вырос почти на шестьсот пунктов – беспрецедентное по масштабам и скорости событие. Бурные события того дня известны сегодня как Flash Crash («мгновенный обвал») фондового рынка. Этот обвал повлиял на многочисленные биржевые индексы и акции отдельных компаний, так что цены на некоторые биржевые инструменты упали невероятно низко (например, бумаги компании Accenture в какой-то момент стоили один цент).

Поскольку по каждой трансакции фиксируется каждый тик (минимальное изменение котировки), то «мгновенный обвал» можно ретроспективно проследить как бы в замедленной съемке – это фильм о финансовой катастрофе. И тем не менее причина краха остается загадкой. В докладе Государственной комиссии США по ценным бумагам и биржам отмечено событие, с которого все началось (продажа на $4 миллиона, совершенная неким инвестиционным фондом), но почему именно это событие вызвало обвал, неизвестно. Условия, ускорившие крах, были встроены в «паутину причин» рынка – самоорганизующуюся и быстро развивающуюся структуру, возникающую во взаимодействии высокочастотных алгоритмов продаж. Мгновенный обвал стал, так сказать, первым криком младенца для этой новорожденной сети – это зловеще напоминает фантастический роман Артура Кларка «Ф – значит Франкенштейн», который начинается словами: «Четверть миллиарда людей подняли телефонные трубки и несколько секунд раздраженно или встревоженно вслушивались».

Меня очень вдохновляет этот вызов – попробовать подробно во всем этом разобраться с точки зрения науки, потому что…

Неважно. Я думаю, я не знаю почему.

Игра в названия

СТЮАРТ ФАЙРСТЕЙН

Нейробиолог, заведующий кафедрой биологических наук Колумбийского университета

Мы слишком часто руководствуемся в науке принципом «назвать – значит понять», или, во всяком случае, мы так думаем. Одна из распространенных ошибок, даже у работающих ученых, заключается в ощущении, что присвоение феномену названия так или иначе способствует его объяснению. Еще хуже то, что мы постоянно прибегаем к этому принципу в преподавании, приучая студентов к мысли, что если феномен назван – значит, он изучен и что дать имя – значит изучить. Это называется номинативной ошибкой. В биологии имеются названия для всего – для молекулы, анатомических частей, физиологических функций, организмов, мыслей, гипотез. Номинативная ошибка – это вера в то, что название само по себе несет объясняющую информацию.

Эта ошибка наглядно видна в тех случаях, когда значимость или важность концепции уменьшается по мере накопления знаний. Примером может быть слово «инстинкт». Инстинктом называют набор поведенческих актов, реальная причина которых нам неизвестна, непонятна или недоступна, поэтому мы называем их инстинктивными, врожденными или природными. Часто на этом изучение поведенческих актов и заканчивается. В дискуссии о врожденном и приобретенном такие акты относятся к врожденным (причем сам этот термин – тоже результат номинативной ошибки), а значит, не подлежат дальнейшему анализу. Но опыт показывает, что на самом деле так бывает редко.

Один хороший пример: долгое время считали, что, поскольку цыплята, едва вылупившись, начинают сразу клевать землю в поисках корма, это поведение должно быть инстинктивным. Однако в 1920-х годах китайский исследователь Ко Циньян провел исследования развивающихся куриных яиц и опроверг эту идею – как и многие другие. Ученый использовал простую и элегантную методику. Оказалось, что, если втереть в скорлупу куриного яйца разогретый вазелин, она станет достаточно прозрачной, чтобы можно было наблюдать эмбрион, не мешая ему развиваться. Таким образом, ученый смог подробно изучить развитие цыпленка от оплодотворения до вылупления. В частности, он заметил, что растущему эмбриону, чтобы умещаться в яйце, приходится сгибать шейку и класть голову на грудь, так что она располагается прямо над сердцем. Когда сердце начинает биться, голова эмбриона движется вверх и вниз, что точно имитирует движения, которые позже делает цыпленок, когда клюет землю. Таким образом, «врожденное» поведение, которое якобы чудесным образом проявляется сразу после рождения, на самом деле отрабатывается неделю с лишним еще в яйце.

То же происходит и в медицине: используемые врачами технические термины часто убеждают пациента в том, что о его заболевании известно гораздо больше, чем это есть на самом деле. При болезни Паркинсона у пациентов меняется походка и замедляются движения. Врачи называют это брадикинезией, но это все равно что просто сказать: «Они двигаются медленнее». Но почему они двигаются медленнее? Каков механизм этого нарушения? Простое утверждение «главным симптомом болезни Паркинсона является брадикинезия», которым вполне может удовлетвориться семья пациента, скрывает сложные вопросы.

В науке очень важна способность различать, что известно, а что нет. Это довольно сложно, потому что то, что сегодня кажется известным, завтра может оказаться неизвестным – или, во всяком случае, не таким однозначным. В какой момент можно прекратить эксперименты, сочтя, что феномен достаточно изучен? Когда можно прекратить вкладывать деньги и ресурсы в определенную исследовательскую тематику, считая задачу выполненной? Границу между известным и неизвестным и без того трудно провести, а номинативная ошибка еще более осложняет это. Даже такие слова, как «гравитация», которые кажутся вполне вошедшими в научный обиход, могут сообщить той или иной идее больше блеска, чем она того заслуживает. В конце концов, вполне укоренившаяся теория тяготения Ньютона была сильнейшим образом потрясена четыре века спустя, когда появилась общая теория относительности Эйнштейна. И даже сегодня физики все еще плохо понимают природу гравитации, хотя могут достаточно точно описать ее действие.

Другая сторона номинативной ошибки – опасность использования обычных слов в научном значении. Это часто вводит доверчивую общественность в заблуждение. Такие слова, как «теория», «закон» и «сила», в обычном разговоре означают не то же самое, что в научной дискуссии. «Успех» в дарвиновской эволюции – совсем не то же самое, что «успех» в понимании Дейла Карнеги. Для физика слово «сила» означает совсем не то, что для политика. Но хуже всего дело обстоит со словами «теория» и «закон», значение которых на бытовом и научном уровнях почти противоположное. В науке теорией называют убедительную идею, а в быту – нечто неопределенное и смутное. С «законом» все наоборот: в бытовом смысле это намного более сильная концепция, чем в науке. Эти различия временами ведут к серьезному взаимонепониманию между учеными и обществом, которое поддерживает их работу.

Разумеется, слова языка критически важны, и нам необходимо давать имена вещам, чтобы мы могли говорить о них. Но нельзя недооценивать силу языка, направляющего наши мысли, и упускать из виду опасности игры в названия.