Сборник - Эта книга сделает вас умнее. Новые научные концепции эффективности мышления

В образовании и уголовном законодательстве регулярно принимаются скоропалительные решения. Обе эти области очень бы выиграли от мощного научного метода – контролируемого рандомизированного испытания, но его редко используют перед введением какой-либо новой инициативы. Пилотные исследования часто слишком слабы, чтобы давать достаточные основания для оценки успешности политики.

Шейла Берд из Совета по медицинским исследованиям недавно раскритиковала новый регламент направления на обследование и лечение от наркотической зависимости в Британии, который ввели на основании пилотного исследования, не выдерживающего никакой критики. В нем участвовало слишком мало испытуемых, они не были рандомизированы, их не сравнивали должным образом с контрольной группой, а судей не спрашивали, какое решение они бы вынесли в других случаях.

Госслужбы тоже во многом бы выиграли от принятой в науке самокритики. Как заметил Джонатан Шеферд из Университета Кардиффа, полиция, социальные службы и образовательные структуры страдают от отсутствия практикующих ученых, которые так помогают медицине. Кто-то должен делать дело, а кто-то – проводить исследования, и это редко оказываются одни и те же люди. Офицеры полиции, учителя и социальные работники не видят необходимости изучать собственные методы, как это делают врачи, инженеры и ученые из лабораторий. В скольких полицейских участках проводят что-либо похожее на научные семинары?

Научный метод, способствующий критическому мышлению, представляет слишком большую ценность, чтобы использовать его только в науке. Если наука помогает понять первые микросекунды после Большого взрыва и строение рибосомы, она наверняка может помочь лучше решать социальные вопросы нашего времени.

НИК БОСТРОМ

Руководитель Института будущего человечества, профессор философского факультета Оксфордского университета

Математическая игра «Жизнь» ( Conway’s Game of Life) – это клеточный автоматический механизм, изобретенный британским математиком Джоном Конвеем в 1970 году. Многие знают, о чем речь; остальным советую ознакомиться с игрой помощи бесплатных приложений в Интернете (а лучше всего, если у вас есть какие-то навыки программирования, сделать собственную версию).

Если вкратце, перед вами размеченная на клетки поверхность, каждая клетка которой может быть «живой» или «мертвой». Вы начинаете с того, что распределяете по поверхности несколько живых клеток. Затем система эволюционирует самостоятельно согласно трем простым правилам.

Что же здесь интересного? Безусловно, этой игре далеко до биологического реализма. И ничего полезного она не делает. Это даже не игра в строгом смысле слова. Но это блестящая демонстрация нескольких важных концепций, виртуальная лаборатория философии науки. (Философ Дэниел Деннет выразил мнение, что с этой игрой должен быть знаком каждый студент-философ.) Игра демонстрирует достаточно простой и понятный микрокосм, способный развиваться и показывать интересные результаты.

Поиграв в игру в течение часа, вы начнете понимать следующие концепции и идеи:

• Эмерджентную сложность – как простые правила могут приводить к появлению сложных фигур.

• Базовые концепции динамики – например, различие между законами природы и исходными условиями.

• Уровни объяснения – вы быстро замечаете появление фигур (таких как бегунок, ползущий по экрану), которые хорошо описываются терминами высшего порядка, но которые сложно описать языком базовой физики (например, в терминах «жизни» или «смерти» отдельных пикселей).

• Супервентность заставляет задуматься о взаимоотношениях между разными науками в реальном мире. Химия выходит из физики? Биология из химии? Разум из физиологии мозга?

• Формирование концепций и разделение природы на феномены – как и почему мы распознаем определенные закономерности и даем им название. В игре выделяются устойчивые фигуры, которые остаются неизменными; периодические фигуры, у которых состояние циклично меняется; двигающиеся фигуры, которые перемещаются по сетке (такие как бегунки); «ружья» – стационарные фигуры, непрерывно испускающие из себя движущиеся фигуры; «паровозы» – фигуры, перемещающиеся по сетке и оставляющие за собой след.

Начав распознавать эти формы, вы увидите, что хаос на экране постепенно становится все более понятным. Развитие концепций – первый шаг к пониманию не только игры «Жизнь», но и научного понимания обычной жизни.

На более продвинутом уровне игра «Жизнь» соответствует полному множеству по Тьюрингу. Иными словами, можно выстроить фигуру, которая будет вести себя как универсальная машина Тьюринга (компьютер, способный имитировать любой другой компьютер). Таким образом, в игре может быть реализована любая вычисляемая функция – включая функцию, описывающую нашу Вселенную. Можно выстроить в игре универсальный конструктор – форму, способную создавать множество разных сложных объектов, включая собственные копии. Тем не менее структуры, возникающие в игре «Жизнь», отличаются от тех, которые мы видим в реальном мире. В игре они слишком хрупкие – изменение одной клетки часто вызывает исчезновение всей структуры. Было бы интересно разобраться, что именно в правилах игры и законах физики объясняет эти различия.

К игре «Жизнь» Конвея лучше относиться не как к одной условной абстракции, а как к их генератору. Она дает множество полезных абстракций – или, по крайней мере, рецепт их создания, – и все по цене одной. Это указывает на одну особенно полезную абстракцию – стратегию поиска генераторов. Нам приходится решать уйму разных проблем. Можно решать их по очереди, а можно попробовать создать генератор, вырабатывающий решения для множества проблем.

Например, нам необходим научный прогресс. Можно просто заниматься решением отдельных задач. Но возможно, целесообразнее сосредоточить усилия на некотором комплексе задач, чтобы заниматься такими, решение которых в наибольшей степени облегчит решение других задач? Этот подход подразумевает акцент на инновациях, имеющих наиболее широкое применение, и на разработке научных инструментов, которые позволят проводить множество разнообразных экспериментов, а также на совершенствовании процессов обработки результатов, включая экспертную оценку. Это поможет принимать правильные решения: кого нанимать, кого поддерживать и кого продвигать – причем на основании реальных достижений.

Аналогичным образом крайне важно разрабатывать эффективные биомедицинские средства для улучшения когнитивных функций и искать другие пути улучшения наших мыслительных способностей; в конце концов, человеческий мозг – самый совершенный генератор.