Виктор Комаров - Атеизм и научная картина мира

Наиболее просты законы механики, однозначно определяющие связи между причинами и следствиями.

С точки зрения механики взаимное расположение тел а скорости, которыми они обладают относительно друг друга в данный момент, определяют все последующие состояния той или иной системы, ее будущее. Иными словами, будущее чисто механической системы однозначно заключено в ее настоящем.

Не случайно знаменитый французский математик и механик Пьер Лаплас (1749–1827) говорил в свое время: Дайте мне начальные положения и скорости всех частиц в мире, и я предскажу все, что должно произойти, на вечные времена.

В этом высказывании нашла отражение наиболее существенная черта законов механики: они устанавливают «железные» зависимости между явлениями, которые ни при каких обстоятельствах не могут нарушаться. Какие-либо случайности исключаются в принципе.

И если бы мир представлял собою чисто механическую систему, то его будущее было бы единственным образом предопределено (или, как говорят, детерминировано) на сколь угодно отдаленные времена.

Однако события, происходящие в реальном мире, связаны не только однозначными закономерностями, типа механических. Подобные закономерности, в точности определяющие индивидуальное поведение каждого рассматриваемого объекта в отдельности, обычно называют динамическими. В природе существует еще и случайность.

Схематично различие между этими двумя типами взаимодействий можно изобразить следующим образом. При чисто механическом взаимодействии всякий раз, когда наступает некоторое событие А, с необходимостью реализуется и его следствие В. При наличии же случайности дело обстоит несколько иначе. Событие А может повлечь за собой либо В, либо С, либо D и т. д., и заранее в принципе нельзя сказать, какое именно из этих следствий осуществится.

Однако было бы совершенно неверно сделать из этого вывод о том, что подобные события не подчиняются абсолютно никаким закономерностям, следуя лишь ничем не ограниченной воле слепого случая.

Как показывает опыт, в материальных системах, в которых действуют случайные факторы, при многократном повторении событий также проявляются определенные закономерности, получившие название статистических. Их изучением занимается особая область науки — теория вероятностей.

Статистические закономерности — это новый по сравнению с механическими типами закономерностей, которые проявляются при массовом характере происходящих процессов.

При изучении статистических закономерностей мы как бы отвлекаемся от индивидуального поведения каждого объекта в отдельности, а интересуемся лишь «средним» поведением большинства из них.

Представьте себе, что мы находимся на главной улице какого-либо города, по которой перемещаются основные Людские потоки, и регистрируем всех пешеходов, проходящих мимо нас слева направо и справа налево.

Если такой подсчет вести достаточно долго, то в конце концов обнаружится, что в среднем за сутки в обоих направлениях проходит примерно одинаковое число людей.

Это и понятно. Ведь если бы дело обстояло иначе, то в конце концов все население города переместилось бы либо в его правую, либо в его левую часть. Таким образом, полученный нами результат можно было предвидеть заранее.

Однако это вовсе не означает, что статистические наблюдения приводят к одним лишь тривиальным результатам. Если бы мы заинтересовались движением людских потоков не за сутки, а за меньшие промежутки времени, то неизбежно открыли бы определенные закономерности. Мы могли бы, например, обнаружить, что в утренние часы основная масса пешеходов движется по главной улице слева направо, а вечером, наоборот, справа налево. Это, очевидно, указывало бы на то, что большинство предприятий и учреждений расположено в правой части города. Если бы мы обнаружили, что интенсивность людских потоков значительно ослабевает в дневные часы, это означало бы, что большинство городского населения составляют рабочие и служащие, и т. д.

Выявление статистических закономерностей не только позволяет составить достаточно полное представление о том или ином явлении, но и дает простой и в то же время вполне надежный метод решения многих практических задач, в том числе и задач, связанных с предвидением.

Например, для успешной работы городского транспорта и своевременного обслуживания пассажиров необходимо изучить интенсивность людских потоков в различное время суток. Конечно, можно было бы решить эту задачу путем индивидуального опроса каждого пассажира и соответствующей последующей обработки полученных сведений. Однако статистика указывает гораздо более простой путь решения. Индивидуальный учет пассажиров вовсе не обязателен. Для работы транспорта важно не то, кого именно будут перевозить, а сколько человек надо перевезти в данном направлении в данное время. Поэтому вполне достаточно провести учет интенсивности пассажирских потоков в различных направлениях в разное время суток, отвлекаясь от индивидуальности пользующихся транспортом людей.

Однако при использовании статистических закономерностей и формул теории вероятностей возникает вполне законный вопрос: достаточно ли они надежны? Другими словами, описывают ли они явления природы с достаточной точностью?

Когда мы, например, один раз подбрасываем монету, то теория вероятностей не может предсказать, какой стороной упадет она в этот именно раз. Но зато при достаточно большом числе бросаний мы сможем убедиться в том, что число выпадений «орла» будет приблизительно равно числу выпадений «решетки», как это и предсказывает в данном случае теория вероятностей.

В этом совпадении и заключена основная сущность теории вероятностей, ее смысл как научной теории, отражающей реальные явления. Это положение получило в математике название закона больших чисел, который гласит: при большом числе рассматриваемых случаев частота появлений тех или иных событий совпадает с их вычисленными вероятностями. Таким образом, определение вероятностей и обнаружение статистических законов имеет вполне реальный смысл. Об этом свидетельствует хотя бы тот факт, что состояния, имеющие большую вероятность, повторяются соответственно чаще, а состояния с вероятностью, мало отличающейся от нуля, практически никогда не осуществляются. Это, разумеется, относится не только к микропроцессам, но к любым системам, в которых действуют статистические закономерности.

В принципе, например, можно представить себе такой случай, когда в результате хаотического движения молекул воздуха, наполняющего комнату, все молекулы окажутся в одной ее половине, а человек, находящийся в это время в противоположной половине, задохнется от отсутствия воздуха. На основе статистических закономерностей можно вычислить и вероятность подобного события — она ничтожно мало отличается от нуля. И действительно, за все время существования человечества не произошло ни одного подобного случая.