Прочитал книгу Дэвида Дойча «Начало бесконечности. Объяснения, которые меняют мир». Книгу начал читать потому, что Анатолий Левенчук ссылается на автора, как представившего state of art в области эволюционной эпистемологии, мышления как вычисления, образующих современный научный метод, с которого имеет смысл стартовать, потому что предыдущие версии имеют больше исторический интерес. А в ленте мелькнул отзыв о том, что вовсе это не state of art, а так, частное мнение. И я решил, что нужно составить собственное представление. Которое сейчас и представлю. Мне будет интересно сопоставить свое мнение с восприятие других, кто книгу прочел. И тех, кто не читал. Возможно, это побудит их книгу прочесть.

Сразу хочу сказать, что для меня книга разделилась на три части, с разным восприятием.

1. Научный метод и его развитие
2. Теория мультивселенной как объяснение устройства мира
3. Об устройстве общества

По ним — разные впечатления и оценки.

Disclaimer: весь текст - моя интерпретация и восприятие смысла. 

Суть научного метода познания Дойч формулирует как создание объяснительных теорий, которые затем проверяются практикой. При этом объяснительная теория не выводится из наблюдений за миром путем обобщения. Она создается «из ничего» в процессе творческого мышления, а потом — проверяется, насколько она согласуется с устройством мира и объясняет ли она существующие факты. Проверка сначала тоже мысленная, а уж потом, если мысленную проверку теория пережила — экспериментальная. Таким образом, роль фактов и наблюдений — двояка. С одной стороны, факты непрерывно сопоставляются с имеющимися теориями, и накапливаются те из них, которые эти теории не могут объяснить — именно это служит толчком для создания новых теорий. А, с другой стороны, через их объяснение проверяется действенность новой теории.

Творение теории «из ничего» — не новый тезис. Я в свое время открыл его под названием «дуга Эйнштейна». Но исторически он никогда не был популярным, и Дойч подробно разбирает разные другие теории, которые либо указывали на иной путь порождения объяснительных теорий, либо вообще отрицают их ценность. В частности, эмпиризм говорит, что теории выводятся из опыта путем его обобщения. Он был актуален в период становления научного метода, когда основным источником знаний полагались признанные авторитетные источники, потому что именно таким образом любые теории были включены в область критики. И тогда он не представлял опасности для порождения новых знаний. Но позднее он стал тормозом развития, поскольку объяснительную теорию путем обобщения фактов создать невозможно. Она из фактов не следует, она их объясняет.

Замечу, что на Дугу Эйнштейна Дойч явно не ссылается — потому что это было бы апелляцией к авторитету, а не представлением наилучшей объяснительной теории — что противоречит цели книги.

Другим течением является инструментализм, который вообще отрицает роль научных теорий. Потому что эти теории ведь живут в мире идеальных объектов, и потому «описывают то, чего нет», их нельзя непосредственно проверить. И инструментализм говорит, что это все фантазии, игра воображения, которой не следует придавать особого внимания.

Эмпиризм и инструментализм — не единственные течения, критикуемые Дойчем, но я не буду пересказывать здесь всю книгу, читайте.

Важно, что не любые объяснения происходящего являются хорошими объяснительными теориями. «Все происходит по воле богов» — плохое объяснение, потому что объясняет все что угодно. Хорошая объяснительная теория отличается тем, что объясняет определенные факты, а вот если начать ее варьировать — перестает их объяснять. В ней нет произвольного. И наоборот, если варьировать факты, то ты можешь сказать до каких пределов остаешься в рамках объяснительной теории, а когда — выходишь за ее границы. На этом и построена экспериментальная проверка и выбор между конкурирующими теориями — придумывают эксперимент, который в соответствии с этими теориями давал бы разный результат и смотрят, что получается на опыте. Или, если эксперимент невозможен, смотрят на те явления внешнего мира, которые существенно зависят от того, какая теория верна, и на основе их делают выбор.

А сейчас я хочу заострить внимание на следующем тезисе: мир идеальных объектов объективно существует. Все те абстракции, которыми апеллирует наука — натуральные и вещественные числа, идеальные треугольники, прямые и плоскости, материальные точки физики, валентности элементов в химии — существуют объективно, то есть независимо от человеческого сознания. У меня тут же всплывает Декарт с его дуализмом, с разделением вселенной на два мира материальных и идеальных объектов, связь между которыми осуществляется за счет мышления.

Дойч на Декарта не ссылается, потому что это, опять-таки, обращение к авторитету, а не state of art, и современное представление о мире идеальных объектов и их соотнесении с миром реальных объектов отличается от дуализма Декарта. Было бы странно, если бы было иначе — прошло много времени. Но есть важный нюанс. Когда какая-то теория зарождается, то прорабатываются многие детали и ставится много различных мысленных и реальных экспериментов. Которые позднее — не повторяются, а они оказываются важны, когда мы работаем с теорией на границах применимости, и новая версия объяснительной теории у нас отсутствует. И за ними приходится обращаться к первоисточникам, мысленно накатывая поверх все накопленное знание, а при необходимости — добавляя экспериментальную проверку. И этим работы мыслителей, которые создавали теории — важны и актуальны. Не потому, что они авторитетны, а потому, что там много материала. Но при этом мы не должны трепетно относиться к каждому тезису, а наоборот, смотреть на них через призму новых достижений, обновляя уже доработанное другими теориями.

Где же существуют идеальные объекты? Они существуют на разных носителях — в головах, в коммуникации и в культуре. При этом культура, особенно письменные и аналогичные им носители способствует сохранению, а вот развитие и эволюция происходит в мышлении, индивидуальном или коллективном, для которого важна коммуникация, обеспечивающее совместное мышление индивидуумов.

Идеальные объекты бывают самые разные. Из них следует выделять объяснительные теории и модели, которые и представляют собой знания. Отличие в том, что для них есть сопоставление с фактами и объяснение реального мира. И в этой проверке — отличие знаний от других идеальных объектов: мнений, в том числе авторитетных, фантазий, мифов и так далее. Правда, любая теория некоторое время находится в состоянии гипотезы — она высказана, но проверка еще не завершена. Если проверка не удалась, то теория отбрасывается, она не является знанием. Но факт состоит в том, что гипотезы, особенно высказанные авторитетами, часто превращаются в такие авторитетные мнения или мифы, а вовсе не выбрасываются. Особенно если они просты, или следствия из них чем-либо удобны. Это такая особенность устройства мира идеальных объектов.

Говоря об идеальных объектах, отражающих и объясняющих реальный мир, необходимо указать на существование разных уровней абстракции. Каждый следующий технически основан на предыдущем, однако на нем объекты обладают самостоятельной целостностью и их поведение описывается собственными законами. Если брать физику, то это хорошо известные микроуровни элементарных частиц, атомов, химических соединений и макроуровни веществ и конструкций из них, таких как камни или планеты. Мы не описываем взаимодействие физических тел через микроуровень, а используем законы и абстракции макроуровня, такие как материальная точка или материальное тело или идеальный газ. При этом такие описания имеют ограниченные области действия, их надо применять уместно, а иногда приходится спускаться на один или несколько уровней вниз, особенно на границах применимости макромоделей. Важно, что идеальные объекты и абстракции, соответствующие макроуровням не просто существуют, именно в их терминах описывается смысл. Например, полет самолета или птицы. Смысл текста или кода программы, написанных буквами на языке — он тоже не объясняется на уровне физических носителей. А если мы опускаем рассуждения только на нижние уровни, то получается редукционизм, который Дойч развернуто критикует.

Тезис Дойча: человек отличается от других существ тем, что может создавать новые знания, новые объяснительные теории. В общем-то это очень сильный критерий, и если его применять на практике, то делать это надо аккуратно. С другой стороны, из того, что мне известно про развитие детей, я могу утверждать, что подавляющее большинство детей в своем развитии создают объяснительные теории устройства мира и применяют их на практике, при этом они действуют не только из своего опыта, но и включаясь в общее культурное поле через понимание речи.

Способность создавать новые знания появилась у человека довольно давно. Вместе с тем, ретроспективный взгляд на историю показывает, что относительно краткие периоды интенсивного развития и создания нового знания возникали в определенных очагах, а потом угасали, это сменялось периодами сохранения знания. А вот четыреста лет назад произошло принципиальное изменение, появился научный метод, который как раз нацелен на создание нового знания и началось поступательное движение прогресса, продолжающееся и сейчас. Дойч связывает это с Просвещением, но не французским просвещением Энциклопедистов, а английским естественнонаучным просвещением, которое от отсчитывает от создания Лондонского Королевского общества в 1660.

Замечу, что можно сдвинуть этот срок и на 40 лет раньше, по созданию идеального объекта. Ведь исследовательский метод описал Фрэнсис Бэкон в сочинении «Новые Органон», а в другой книге «Новая Атлантида», он описал проект организации, которая занимается исследованиями, и Лондонское Королевское общество — реализация этого проекта. Я в свое время узнал об этом из 9 лекции по системам разделения труда Петра Щедровицкого (мой конспект). И нарисовал схему разделения труда в Archimate. Что интересно, статья была тогда же Specialization of scientists by Francis Bacon/переведена мной на английский, а этой осенью мне написал Yves-Michel Marti из The Baconian Company, что он нашел эту схему, она ему показалась интересной, и он хочет включить ее в статью для сборника, который должен выйти в январе этого года, а позднее прислал текст статьи, принятый к публикации, в котором эта схема приведена и высоко оценена. Пользуясь случаем, я хочу поблагодарить Максима Осовского, который в свое время вдохновил меня на перевод.

Заметим, кстати, что между этими событиями стоит далеко не мирное время, это эпоха английской революции, Кромвеля и казни Карла I.

Вернемся к научному методу. Для создания новых знаний очень важно, чтобы не было областей, закрытых для критики, чтобы теории сопоставлялись с фактами, критиковались, заменялись лучшими. И именно этим объясняется прогресс. Принцип оптимизма: все проблемы появляются из-за отсутствия знаний, и все они разрешимы. Если физические законы ставят препятствия для чего-либо — надо просто придумать, как эти препятствия обойти тем или иным методом. Именно такой подход и обусловил прогресс.

К сожалению, в 20 веке, после открытий квантовой физики, для которых объяснительные теории сложны, пришел кризис научного метода в теоретической физике, который замедлил или остановил развитие. Дойч говорит, что кризис не возник именно в физике, а проявился там из более общего развития философии, которая в начале 20 века отвернулась от научного метода, объявила объяснительные теории не слишком интересным предметом и сосредоточилась на других вопросах. Разворачивается история: позитивизм, Эрнст Мах, Томас Кун, Витгенштейн. Но эти хоть были заинтересованы в том, чтобы провести разделение между тем, что имеет смысл, а что — нет, хотя и проводили эту границу странно. А вот дальше вообще отказались обсуждать этот вопрос, объявив все интерпретации эквивалентными мнениями. И объяснительные теории выбрасываются из науки, как нечто вообще несуществующее.

И это проявляется не только в физике. В частности, в психологии проявлением кризиса научного метода является бихевиоризм, в рамках которого исследователи отказываются говорить о мотивах и других ненаблюдаемых явлениях, а сосредотачиваются на поведении.

У автора, кстати, есть описание гипотетического исследования о том, что счастье генетически обусловлено. Он показывает, как это исследование могло бы выглядеть, и при этом оно удовлетворяло бы критериям научных исследований. А потом говорит о том, что по аналогичной методике в 1860 году, взяв за основу гены, ответственные за черный цвет кожи (предположим, что тогда бы уже была генетика) было бы выяснено, что рабство тоже заложено генетически. Впрочем, не исключено, что вдохновившись книгой сейчас сделали кучу подобных исследований, во всяком случае запрос «счастье генетически обусловлено» выдает множество ссылок.

Дойч утверждает, что для научного метода нет границ, что он может быть применим не только в области естественных наук, но и для социума. В частности для определения ценностей, которые должны быть хорошими объяснительными теориями. Которые, как и другие научные теории, не выводятся эмпирически из опыта, а постулируются. Но для которых при этом можно проверить их истинность так же, как она проверяется для других научных теорий. А потому говорить о том, что все ценности равнозначны и критериев для их оценки не существует — неверно, это редукция научного подхода. Редукция может быть разной в этих областях тоже есть аналоги релятивизма, эмпиризма, инструментализма, безусловного преклонения перед авторитетами или священными истинами и Дойч это разбирает.

То же касается эстетических критериев и понятия красоты, об этом Дойч говорит ближе к концу книги. И разбирая совместную эволюцию цветов и насекомых, результатом которые явились прекрасные цветы, которые людьми тоже воспринимаются как красивые, он делает вывод, что помимо местных, культурно-обусловленных понятий красоты должна быть красота объективная. Модель которой еще предстоит создать.

В целом отмечу, что это — актуальная картина, которую стоит представлять, если ты хочешь видеть state of art развития науки и научного метода как надсистему, в которую включено очень много подсистем. Для меня тут не было принципиально новых фактов — излагаемое в целом сопоставляется с моей картиной мира и близко ей.

Ну а теперь, после такого обзорного изложения развития научного метода в целом я переду к заметкам по отдельным разделам. Одни из них вызвали больше замечаний, другие — меньше, так что изложение неравномерно.

Эволюция и неодарвинизм

Дойч с самого начала книги говорит о существовании информации в двух видах — в виде объяснительных теорий и различных абстракций, и в виде генетического кода. Генетический код он рассматривает достаточно глубоко — там фишка что очень давно, на первых одноклеточных организмах появился современный код — алфавит, который оказался достаточным для всех живых существ и который далее не изменялся. Одна из параллелей, которые он приводит между генами и знаниями — стремление к воспроизводству, репликации. Методы организации компании или сообщества для какой-либо деятельности воспроизводится так же как генетический код и так же мутирует при воспроизводстве, и есть естественный отбор. Впрочем, воспроизводятся не только объяснительные модели, но и мемы, мифы, мнения и другие идеальные объекты.

С моей точки зрения, у Дойча получилось излишне антропоцентричное описание генов и мемов, стремящихся к воспроизводству и заставляющих своих носителей действовать. Это несколько режет глаз, особенно по контрасту с критикой им антропоцентричных теорий в предыдущем разделе. И аналогия тоже не подтверждена объяснительными теориями, которые бы говорили об уместности такой абстракции как репликатор информации с общими законами, распространяющимися и на гены и на мемы, и на другие частные случаи. Когда в ходе развития науки появятся действующие теории, описывающие воспроизводство мемов и мифов, мутацию и изгибы моды, а также достаточно детальные законы эволюции, объясняющие, как появлялись конкретные признаки, например, хвосты павлинов, и почему у других птиц появились не хвосты, а, например, способность к пению, мы узнаем, насколько эти два вида информации можно обобщить в единый абстрактный объект.

А особенно интересный вопрос возникает в том, есть ли для мира идеальных объектов столь же универсальный алфавит, каким является мир генетический код для мира живой эволюции. Обычные алфавиты такими не являются, их много и они разнообразны, равно как и языковые конструкции в целом. Этот вопрос открыт, и пока он не будет решен — неясно, насколько такое объединение в единую абстракцию уместно.

Вообще, если перейти в термины объектного программирования, то наследование от общего предка является не единственным способом обобщения. Достаточно часто используется другая альтернатива — реализация объектами некоторого абстрактного интерфейса. Наверное, в какой-то мере можно говорить о том, что генетический код и знания реализуют один и тот же абстрактный интерфейс репликатора и сопутствующее ему поведение — если это поведение действительно аналогично на достаточно детальном уровне. А физика за этим может быть совершенно разная, в частности, универсальный алфавит может быть только в генетике.

Отмечу, что в последних главах книги Дойч подробно разбирает эволюцию мемов, но моделей там тоже не появляется. А разбор этого будет в разделе об общественном устройстве.

Из позитива хочу отметить развенчание в этих разделах наивных представлений о том, что мутации и естественный отбор происходят в интересах вида, сохранения и роста популяции в целом. Там срабатывает локальная оптимизация, направленная для привлекательности для спаривания и воспроизводства, и она может приводить как к воспроизводству признаков, которые выгодны виду, так и не выгодных. И Дойч утверждает, что известны примеры вымирания видов в результате того, что неудачная для выживания вида мутация становилась доминирующей.

Еще один миф, который развенчивается в этих разделах — это образ Земли как естественного космического корабля, созданного природой, который человечество рискует разрушить. Заодно с образом прекрасного естественного существования в естественных условиях дикой природы. В общем, природа не слишком приспособлена для существования человека и вообще не слишком благосклонна к существующим видам, чему свидетельством множество вымерших видов. Человек достиг нынешнего существования благодаря своему разуму, с помощью которого он строил искусственную среду. И продолжает строить, жизнь нынешнего количества людей на Земле возможна именно благодаря науке и прогрессу, которые обеспечили продуктивное и слабо рисковое сельское хозяйство, медицину, жилье, водопровод и источники энергии и многое другое. То есть если смотреть на Землю как на космический корабль, то он уже давно искусственно строиться людьми, и задачей является продолжения строительства, а вовсе не его остановка. Даже из осторожности: если мы существуем сейчас благодаря тому, что непрерывно строили новое, то глупо прекращать строительство нового — мы никогда раньше не останавливались и не знаем, что будет. А вот достижения благодаря строительству нового как раз известны.

Вычислители естественные и искусственные — мозги и компьютеры

Тезис Дойча состоит в том, что можно рассматривать мозг и компьютеры как реализации некоторого универсального вычислителя. При этом компьютер, который является цифровым вычислителем, потенциально превосходит мозг, потому что аналоговый вычислитель может быть приближен цифровым, но не наоборот. Тезис интересный, но пока он является гипотезой.

Во-первых, мозг является аналоговым вычислителем с динамически перестраиваемой структурой, в которой объединены функции обработки и хранения информации, то есть нет разделения на процессор и память. И эта перестройка выполняется прямо в процессе вычисления. Это может оказаться принципиальным фактором, ограничивающим воспроизведение на классической компьютерной архитектуре. Но это — техническое возражение, оно касается не принципиальной возможности воспроизвести мышление на компьютерах, а лишь дает сомнения в воспроизведении на существующих компьютеров.

Во-вторых, компьютеры пока не умеют порождать новые объяснительные теории, то есть новые знания, как их определяет Дойч. Нейронные сети сейчас способны давать некоторые конкретные предсказания и принимать решения. Это — знания, как их определяет инструментализм. Против которого сам Дойч возражает, показывая ограниченность такого подхода. Отмечу, что получается интересный тезис: если мы принимаем инструментализм как теорию науки, то компьютеры уже обладают интеллектом, являются учеными.

Вообще отмечу, что проблема объяснения предлагаемых решений и предсказаний, которые выдают обученные нейронные сети, является актуальной и она не решена. Сейчас она отложена, потому что прорыв в методах глубокого обучения позволил получать более качественные решения для многих областей, и исследователи сосредоточены на этом — предлагать хорошие решения полезнее, чем их объяснять. И есть мнение, что это — временно, потенциал новых методов будет исчерпан, возникнет пауза и, возможно, в ней исследователи переключатся именно на проблему объяснений.

С другой стороны, Дойч дает принципиальный тезис: инструментальный подход вообще не способен породить новые объяснительные теории, он способен лишь дать некоторые эмпирические предсказания. А это означает, что проблема ИИ не в том, чтобы объяснить решения, предлагаемые нейронной сетью, а в том, чтобы научиться создавать объяснительные теории, из которых предлагаемые решения будут следовать. И это — принципиально иная проблема. В общем — интересно.

Но всего этого в таком явном виде в книге нет, это уже следствия. Дойч вообще не ставит явным образом критерием ИИ создание объяснительных теорий, хотя косвенно это в тексте присутствует. Вместо этого у него рассказ про тест Тьюринга и его актуальность, и про чат-боты. Тут проводятся довольно интересные разграничения, касающиеся внутреннего устройства ИИ.

Потому что он может быть сделан просто как комбинация известных шаблонов, в который вставляются слова, почерпнутые из разбора вопроса собеседника. Именно так действовала первая из программ — Элиза. Интересно, что в замысле Элиза эмулировала общение психоаналитика, потому что с точки зрения автора этот тип общения является наиболее простым. Еще интересно, что ряд людей, с которыми испытывали Элизу, представив ее как такого дистанционного психоаналитика-человека, продолжили обсуждать с ней свои проблемы уже после того, как им сообщили, что они разговаривают с программой. Строго говоря, это не является прохождением теста Тьюринга, но, с другой стороны, это явное признание за компьютером интеллекта, при чем уже давно. Кстати, меня читает довольно много психологов и коучей, интересно, знают ли они об этой истории и как ее оценивают в их сообществе…

На мой взгляд, этот результат может быть даже круче, чем свежий результат про ИИ Джилл Уотсон в Технологическом институте Джорджии в 2016, которая вела себя как преподаватель, помогающий студентам и который за полгода студенты не просто не распознали, а, наоборот, оценивали относительно неплохо относительно других преподавателей, и общались не только на учебные темы.

В общем, это все интересно как история, но в свете заявленных критериев научного метода тест Тьюринга — проявление бихевиоризма, являющегося частным случаем эмпиризма — и зачем его рассматривать?

Далее Дойч переходит к генетическому алгоритму и вот тут, на мой взгляд, он выдвигает неверный тезис, что в такую программу знания заложены программистом. Это не так. В программу заложен способ обучения. А уж на чем она учится — на запрограммированной программистом модели, в которой действительно есть знания, или на истории жизни реальных объектов, или на принятии решений в реальных ситуациях — это другой вопрос. Конечно в ряде случаях обучение происходит именно с использованием модели, которая дает ответ на вопрос, верно ли решение или нет, например, допустим ли этот ход в игре, или недопустим.

С другой стороны, можно обучать и на реальной истории, за которой никаких моделей нет. И я тут слышал про интересные кейсы. Например, про обучение нейронной сетки давать предсказания о будущих платежах привлекаемых пользователей в условно-бесплатной игре Небеса Доклад Елены Волченко на AnalystDays-2016 (мой отчет).

В любом случае, речь идет о передаче и воспроизведении умения предсказывать ситуацию и предлагать решения, то есть о знании в смысле инструментализма. А вот сама объяснительная теория — не передается. Впрочем, в этом все равно есть большой практический смысл. Например, Вадим Подольный на Highload-2018 рассказывал, что на АЭС нейронная сетка была обучена предсказывать изменение мощности в ответ на движение стрежней. Там проблема в том, что процесс имеет большую инерционность, и надо во-время остановить движение, чтобы после завершения процесса выйти на требуемую мощность. Разумеется, у каждой станции есть цифровой двойник, который и использовали для обучения. Только вот на нем не получается посчитать процесс в реальном времени, а нейронная сетка это может сделать (мой отчет).

Ну и для шаблонов чат-ботов, той же Элизы можно запустить мутации генетическим алгоритмом, обучаясь через обратную связь из миллионов пользователей. Не удивлюсь, если оно именно так и происходит для Сири, Алисы и остальных ИИ. При этом, кстати, они смогут объяснять свои действия. Не в смысле предъявления объяснительных теорий, вскрытия черного ящика, а на том уровне, на котором обычно объясняет свои слова большинство людей. Это будущее уже наступило. Впрочем, книга была написана в 2011 году, когда до этого будущего было еще далековато.

Про бесконечность

В старшей школе мне повезло попасть в математический кружок, где, в числе прочего, работали с бесконечными множествами. При этом на входе были определения и список теорем, которые надо доказать. А для этого — разобраться. Поэтому математическая часть была мне знакома. А вот с физикой — любопытно. Например, исчезновение мусора. Правда, для этого от постояльцев нужна бесконечная скорость, Дойч тут выворачивает парадокс Зенона наоборот, а это получается не совсем физично. НЕвозможность вернуть по ошибке выброшенное тоже любопытно. Объяснение, что такое сингулярность…

Еще интересно путешествие Лиры — то что средняя измеряемая величина зависит от маршрута и при должной избирательности может быть любой. То есть прибор, выбирающий маршрут, по сути тоже является частью датчика-измерителя. Об этом надо еще подумать.

А вот дальше Дойч переходит к доказательности, и к этому разделу у меня гораздо больше вопросов. Мне не слишком понятны сами проблемы, которые Дойч ставит и его обоснование, что теория доказательств — это информатика. Для меня доказательность математических (и других) абстракций — это часть вопроса про алфавит идеальных объектов. Если алфавит есть, то он все это описывает… Или не все — потому что слова физичны и конечны. Но, с другой стороны, слова описывают бесконечности.

Вообще в моей терминологии все это — про взаимодействие и границы мира идеальных и реальных объектов. Доказательство — идеальный объект или реальный? По Дойчу получается, что рассуждение или объяснение об абстрактном — всегда реально. Мне непонятно, почему. Да, материал — наш мозг, но сами рассуждения-то идет на другом уровне эмерджентности, которые находится в мире идеальных объектов. А когда Дойч опускает их на уровень процессов в мозге, получается редукционизм.

Еще для меня очевиден следующий тезис. Наши возможности в реальном мире ограничены физическими и другими естественнонаучными законами. Это — нормально, Дойч сам об этом говорит. И решая проблемы мы должны эти ограничения учитывать. Но ведь мир идеальных объетов, в частности математических объектов, тоже не произволен, в нем есть свои законы. Которые ограничивают наши возможности в этом мире — теоремой Геделя, и существованием недоказуемых утверждений, которых оказывается большинство и так далее. И это, по идее, тоже нормально. Конечно, в свое время было жесткое столкновение, когда выяснилось такое устройство мира идеальных объектов, но это было сто лет назад, пора бы уже осмыслить и принять это. А автор вместо этого дает рассуждения, что если задачу нельзя решить, то она — не интересна, а что кто-то считает ее интересной — так это просто кажется, от ошибается. Непонятно.

А вот принцип оптимизма, который Дойч провозглашает — для меня понятен и очевиден. Прогресс forever и нет луддитам. И да, разные кошмарики — были, но прогресс их предотвращает, а не порождает. Про принцип Поппера и политическую составляющую я поговорю дальше. А вот принцип оптимизма «Все зло вызвано недостатком знаний» — круто!

И очень интересная идея, что источник знаний и ход мысли — не важен, важна лишь сама теория. И именно за счет этого знание передаваемо, не взирая на ошибки интерпретаций. Тезис состоит в том, что теории слабо варьируемы, и потому при ошибках интерпретаций теория перестает действовать. И потому интерпретацию поправят из опыта.

Я, правда, тут хочу заметить следующее. Практика говорит, что многие в этом случае не правят, а отбрасывают. Широко известно явление, когда попытавшись внедрить Scrum с неверной интерпретацией и столкнувшись с проблемами люди заявляют «Scrum не работает» вместо того, чтобы поработать со своей интерпретацией. Это же касается и других методов. Но в контексте книги это говорит лишь о том, что у применявших нет научного мышления: они восприняли теорию как незыблемый авторитет, а не критически.

Пожалуй, я начну этот раздел со следующей истории. На четвертом курсе МФТИ я изучал теорфиз. По учебнику Ландау-Лившица. И от чтения этого учебника у меня было устойчивое впечатление, что у Ландау была картина устройства мира, которая совершенно не вписывалась в тексты и формулы. Ее надо было изображать другим языком, какими-то динамическими мультиками или как-то еще. А вместо этого получился текст, из которого понять эту картину невозможно. Во всяком случае, мне — невозможно.

Кстати, на примерно на эту тему по Физтеху ходила байка. Консультация перед экзаменом по теорфизу, проводит Лившиц, Ландау уже умер. Студент спрашивает: «Скажите, вот здесь в учебнике у вас написано „Очевидно, что …“ А почему это очевидно, объясните, пожалуйста, я не понимаю.» Лившиц посмотрел, подумал и отвечает: «Ну, не знаю. Это Ландау было очевидно, а я тоже не понимаю, почему так.» В общем, Лившиц был въедливым, и задал Ландау много вопросов про его картину мира — и получился учебник. А о чем не спросил — то утеряно…

И вот в этих разделах я получил еще одну картину устройства мира от человека, у которого она явно есть, и который на ее основе строит объяснительные теории. И не слишком мне это помогло для того, чтобы ее воспроизвести в своем мозгу. Впрочем, некоторая версия получилась. При чем из абстрактных представлений, а вот та часть, где речь идет про фантастику и телепортаторы и с которой автор начинает изложение мне непонятна совершенно. Наверное, потому что у меня сильно другое мышление и картина мира. И примеры с электронными долларами тоже не поясняют, нет там никакой идентичности, это для меня очевидно. И про детерминистские законы — какой, собственно, детерминизм в мире, где есть принцип неопределенности и всякие флуктуации?

В общем, что я увидел — у Дойча модель устройства мира есть, и она — работает. И даже немного увидел, как она устроена.

А вот дальше Дойч переходит к философии науки и объяснению того, почему мультиверсум и другие хорошие, но сложные объяснения не приняты большинством физиков, и почему все это — за пределами активного обсуждения. Но об этом я уже кратко написал в разделе #Научный метод и его развитие, а подробнее — читайте сами.

Если же говорить про квантовый компьютер, но это, конечно, замечательное достижение науки. Но пока его применение - специализированная алгоритмика. А до практических применений общего характера предстоит построить еще несколько эмерджентных уровней. Когда они будут построены - поговорим о конкретном потенциале. А пока их нет, говорить нет смысла, потому что он может оказаться разным, и область применения - тоже - мы же не знаем, какие идеальные объекты будут созданы при построении уровней, это предсказать невозможно.

Про политическое устройство

Начинается эта часть беседой Сократа и Гермеса, которая дала начало эпистемологии. В которой, в том числе, проводится сопоставление устройств Афин и Спарты и формулируется главный принцип — открытость Афин новому в постоянной борьбе мнений против традиционализма и запрету нововведений в Спарте. Понятно, что это все — авторская версия и идеализированные представления чтобы пояснить мысль о том, что правильное общественное устройство должно быть таково, чтобы вести к непрерывному развитию и порождению новых знаний, для чего нужна свобода критики и отсутствие запретных тем.

Дальше идет переход в современность. Который открывается великолепным рассказом об американском сюре по поводу пропорционального представительства в конгрессе США. Там из-за ошибок округления есть дофига парадоксов, когда при увеличении общей численности конгресса представительство конкретного штата в нем вдруг уменьшается, и так далее. За долгую историю накопилось много подходов построить алгоритм, который бы был свободен от подобных нелогичных эффектов. А в 1970-х математики доказали, что задачу решить невозможно. В общем, прикольная история.

Но дальше есть резкий переход, возврат к тезису Поппера о том, что хорошее общественное устройство — это то, которое содержит механизмы ненасильственного устранения плохих стратегий и плохих лидеров. У меня к этому тезису много вопросов. Потому что такая формулировка не конструктивна без критериев, что такое плохая стратегия и плохой правитель. Конечно, из предыдущего материала, в частности из принципа оптимизма, неявно следует, что хорошие — те, кто способствуют увеличению знания, а плохие — те, кто останавливает прогресс. Но это явно это не оговаривается. Что такое плохо и хорошо рассматривается абстрактно и неявно предполагаются очевидными.

А еще одна мое возражение к принципу Поппера состоит в том, что в него вообще не заложено развитие. Он склонен устранять не только плохое, а вообще любые изменения и прогресс, особенно при размытости критериев плохого. Это четко видно, если сопоставить эту часть с сопоставлением Афин и Спарты в предыдущих диалогах автора.

Впрочем, в контексте автор предполагает, что политические партии, которые хотят быть избранными, имеют позитивную программу изменений. Они предлагают ее избирателям, и люди, голосуя за них, выбирают программу. И далее Дойч сопоставляет пропорциональную и мажоритарную систему, чтобы сравнить, какая из них лучше обеспечивает учет мнения избирателей по поводу программ, высказанный в ходе выборов. Если кратко, то лучше, когда одна партия получает большинство и проводит свой курс, ставя переизбрание в зависимости от успеха курса. И автор утверждает, что мажоритарная система способствует этому. А вот пропорциональная приводит к тому, что большинства не получается, необходимы коалиции, в результате которых реализовать поддержанную избирателями программу становится невозможным. А еще третья по числу мест партия или последующие получает непропорционально много влияния, по сути определяя, кто из лидеров станет победителем и сможет реализовывать свою программу, да еще реализовать не в чистом виде, а испорченную компромиссами. По сути это игнорирование мнения большинства населения, которые голосовали за курс партий-победительниц.

Критика многопартийной системы — правильная, но вот предпочтение мажоритарной системы идет без моделей, с апелляцией к опыту разных стран, в которых есть конкретные сложившиеся системы партий, то есть в духе эмпиризма. И никакой модели, как устроить власть, чтобы обеспечить реализацию программ — победительниц по мнению избирателей не предлагается.

Более того, рассказывается про очень интересную теорему Эрроу (1951). Эрроу сформулировал пять элементарных аксиом, которым должно удовлетворять любое правило, определяющее «волю народа»

1. Правило должно определять предпочтения группы только через предпочтения членов этой группы.
2. Правило не должно просто обозначать взгляды одного конкретного человека как «предпочтения группы», независимо от того, чего хотят другие. Это так называемая аксиома об отсутствии диктатора.
3. Если члены группы единогласно сходятся в чем-то, в том смысле, что у них у всех по этому поводу одинаковые предпочтения, то правило должно приписать те же предпочтения и группе.
4. Пусть при заданном определении «предпочтений группы» правило утверждает, что группа имеет конкретное предпочтение, скажем, в пользу пиццы, а не гамбургера. Тогда это правило должно также сохранять данное групповое предпочтение, если кто-то из участников, кто до этого расходился с группой во мнении (то есть предпочитал гамбургер), теперь изменил свое мнение и выбирает пиццу. Это ограничение аналогично исключению парадокса населения. Группа вела бы себя неразумно, если бы меняла свое «мнение» в направлении, противоположном изменению взглядов своих членов.
5. Если у группы есть некое предпочтение, а затем некоторые ее члены изменяют свое мнение о чем-то еще, то правило должно и дальше приписывать группе исходное предпочтение. Например, если некоторые члены группы передумали насчет сравнительной ценности клубники и малины, но относительно сравнительных ценностей пиццы и гамбургера их предпочтения не изменились, то и групповое предпочтение выбора между пиццей и гамбургером тоже не должно измениться. И снова это ограничение может рассматриваться как вопрос разумности: если никто из членов группы не меняет своего мнения по поводу конкретного сравнения, то и группа не должна.

Эрроу доказал, что только что этот набор аксиом, несмотря на свою кажущуюся разумность, является противоречивым и никакое правило не может обеспечить соблюдение их всех.

Замечу, что в русской вики теорема Эрроу формулируется узко, в контексте выборов, и по влиянию сводится к введению технических непроходных кандидатов, оттягивающих голоса у лидеров. У Дойча и в английской вики она изложена шире, поэтому ссылка ведет туда.

Вообще говоря, теорему легко обобщить и на принцип принятия решений индивидуумом через расщепление личности на много голосующих. имеющих определенные профили ценности. По сути, она говорит, что любое правило будет порочным и не рациональным. И это — интересное следствие.

Но именно для политического устройства все это, с моей точки зрения, не слишком важно, хотя и интересно. Потому что в контекст зашито много неявных идеализированных рассуждений. Например, что эта программа предлагается ответственно и является реалистичной, то есть построена на некоторой объяснительной теории, которая показывает, как воплотить ее в жизнь. Из анализа любой реальной программы легко увидеть, что это — не так.

Еще одно предположение — что люди выбирают программы рационально, а агитация ведется через методы рационального убеждения в традициях критики. И это как раз обеспечивает конструктивность и реалистичность программ. Опыт показывает, что нет. Потому что рекламные и манипулятивные технологии, опирающиеся на ложные убеждения являются более эффективными. А еще потому, что при наличии устоявшихся убеждений, в том числе объяснительных теорий те, кто начинают критику против них, обречены быть в подавляющем меньшинстве и терпеть политическое поражение на начальном этапе. Энциклопедисты полвека, а то и больше расшатывали устоявшиеся убеждения. Парадокс состоит в том, что авторитарные общества оказываются более терпимыми к критике — это показывает история. Наверное, в силу самонадеянности, плюс поддержка немногих влиятельных лиц позволяет критикам вести дискуссию.

Отметим, что все это справедливо не только для политики, но и для развития науки. Афоризмы, что старые научные теории, умирают со смертью сторонников, а не с появлением новых — они об этом. И это показывают теории теплорода или эфира, которые которые были объяснительными и сначала двигали науку вперед, но не могли объяснить всю совокупность явлений и потому появились новые. Но старые ушли в историю лишь когда их сторонников стало меньшинство вследствие ухода из деятельности, смерти, а вовсе не из-за рационального убеждения.

Аналогично происходит в политики, борьба против расовой дискриминации, против нетерпимости к многообразию мнений породила свои тезисы, которые находятся вне критики — и в науке и в политическом сообществе. С этим столкнулся Уилбер и вскрыл, что определенные темы в академической среде объявлены священными, несогласие с правильными мнениями по ним — карается. Это явление он назвал Бумерит, и описал в книгах «Теория всего» и «Бумерит», это 2000. Но явление от книг не рассеялось, двадцать лет профессора учили студентов именно так, и последствия мы сейчас видим в политической жизни.

Замечу, что Дойч как раз оценивает эти явления по-другому. Он рассматривает их вовсе не как уход определенных положений из зоны критики, а как достижение всеобщего консенсуса по поводу их справедливости. Не критически подходя к тому, что за достижением этого консенсуса, как правило, не стоит объяснительных теорий, а стоят лишь мнения. Да, был опровергнут ряд теорий и мнений, которые лежали в основании определенных ограничений по правам отдельных социальных групп, фиксировали неравенство. Но это не означает автоматически, что отсюда следует полное равенство или эквивалентность. Тем более, что в ряде случаев это заведомо не так. Например, мужчина и женщина физиологически и генетически различаются довольно сильно, и мужчина точно не может рожать детей, а играет в процессе воспроизводства другую роль. Что, в свою очередь влечет различные циклы гормонального развития и полового созревания, которые влияют не только на физиологию, но и на психологию и мышление. И это, безусловно, следует учитывать, прорабатывая программы образования, опираясь на достижения науки, а не на идеологию абстрактного равенства.

Но, в некотором смысле все это — детали, аберрация близости. А концептуально положения Дойча по поводу целей организации политической системы как способа, который позволит инициативным людям реализовывать свои инициативы, а системе в целом — устранять последствия ошибочных стратегий и неумелого лидерства — верны. Я, правда, тут поменял слова с «плохие» на другие, и это, на мой взгляд, соответствует контексту изложения и является допустимой интерпретацией.

В заключении этого раздела я хочу сказать, что принцип принятия решений на основе консента (consent), который сейчас предложен во фреймворках социократии и холакратии самоуправляемых организаций как раз, на мой взгляд, и реализует такую форму принятия решений. Инициатору изменений предоставляется свобода действий по их реализации при соблюдении двух условий: предварительное информирование о планах, чтобы возможный вред должен быть устранен на этапе обсуждения, и снятие возражений по поводу конкретного вреда, который несет осуществление его предложения. При этом возражающий должен сотрудничать в синтезе решения, которое было бы свободно от вреда, и решало исходную проблему, иначе возражение является ничтожным. Правда, эти подходы еще не опробовали на большом масштабе, так что пока они в статусе гипотезы. Но это — дело будущего.

Культура и мемы

Здесь автор возвращается к рассмотрению развития общества и культуры на основе распространения мемов, которые рассматриваются как аналоги генов. С моей точки зрения, в целом здесь представлены плохие объяснительные теории. И у меня есть следующие аргументы по этому поводу.

Во-первых, жесткое деление обществ на статичные и динамичные. При этом к динамичным относится лишь Запад с началом Просвещения, хотя отдельные всплески бурного развития идей были и раньше, а остальные общества квалифицируются как статичные. С моей точки зрения, это — неверно, то есть не соответствует фактам.

Да, Просвещение сформулировало научный метод как способ регулярного порождения новых научных знаний, и этим положило начало прогрессу как постоянному процессу. Но и до этого порождение новых идей шло непрерывно. Насколько я представляю историю, реальных статичных обществ просто не существует. Включая восточные общества — Китай, Японию. Всюду шла достаточно бурная общественная, политическая, религиозная, да и научная жизнь, включающая порождение новых идей и борьбу новых идей со старыми, или старых с новыми — как вам больше нравится. Да, если мы возьмем примитивные, племенные общества, то там темп изменений ниже. Но это в целом объяснимо, потому что количество новых идей зависит от количества свободного времени на их обдумывания, на творческую деятельность, которая напрямую зависит от уровня экономического благосостояния, обеспечивающего определенный уровень жизни. А, во-вторых, от активности коммуникация с другими, не похожими обществами, так как такая коммуникация является источником идей. И то и другое можно оценивать, развитие, в общем случае, описывается экспонентой (а может, степенной функцией) и потому при сравнении темпов порождения новых идей у обществ разного уровня развития в абсолютных значениях различие может представляться разительным, в то время, как показатель экспоненты или степени будут совпадать.

Я понимаю, что это возражение пока не подтверждено строгими фактами, но и у Дойча не приведено фактов в пользу разделения обществ на статичные и динамичные.

Во-вторых, деление мемов на рациональные и антирациональные сейчас отвергнуты современной объяснительной теорией механизмов мышления. Я имею ввиду книгу Канемана «Думай медленно, решай быстро», которая вышла в 2011 году и аналогичные исследования. Там предложены другие объяснительные теории, касающиеся формирования паттернов мышления и принятия решений. В целом, это было уже после написания книги Дойчем, так что не удивительно, что он их не принимает во внимание в этой книге.

Глава про тиражирование творческого мышления тоже вызывает у меня вопросы. Насколько я слышал из других источников, эволюция в какой-то момент перешла от генетической к эволюции на основе обучения. Это было еще у высших млекопитающих и сильно развивалось у приматов. Дальше вопрос в том, насколько они способны воспринимать абстракции и связанные объяснительные теории. Потому что проблема тиражирование мемов как раз в том, что в чужую голову не заглянешь и ход мыслей не увидишь, а смысл задается на более высоких эмерджентных уровнях, нежели уровень непосредственных действий. Разделение действий на части, который присущ обезьянам и который упоминает Дойч — пример такого уровня, и я сильно сомневаюсь, что способность к разделению действий на части заложена генетически. Она ведь должна быть сильно вариативна.

Насколько я представляю современные теории, как про животных, так и про человека, фишка в том, что на определенных этапах формирования мозга включаются определенные программы научения к тем или иным абстрактным операциям. ПРи этом происходит массовая генерация нейронов и связей между ними в определенных отделах мозга, а дальше включается обобщенный алгоритм обучения, который приводит к образованию устойчивых связей. Детали пока неизвестны, но в целом объяснительные теории идут в эту сторону.

Отмечу, что современные эксперименты показывают, что обезьяны способны на действия на довольно высоком уровне абстракции. Например, исследователям удавалось передать понимание использования денег, с образованием связанных социальных механизмов. А еще вроде где-то зафиксировали, что обезьяны открыли школу о том, как у ученых-исследователей получать халяву за определенные действия: обезьяны из далеких от станции мест обитания приходили, учились у других обезьян и шли к исследователям, сразу зная, что от них требуется. Впрочем, пруфа на этот рассказ я не дам, я не помню, где его услышал.

В чем Дойч безусловно прав, так это в том, что способность к творческому мышлению связана со способностью к пониманию и к обучению как таковому. Это — одна и та же способность. Но возникла она еще у животных, а у человека — лишь сильно развилась. Насколько я знаю, есть антропологические исследования по сравнительным способностям разных видов предшественников человека и по способностям самого человека. Хотя подробности я не изучал.

В общем, подводя итог, этот раздел книги я бы не считал современным state of art.

О современном этапе развития

Заключительные главы посвящены современному этапу развития. И они очень созвучны моему представлению. Как в части критики катастрофического мышления и призывов к бесконечной осторожности, так и в части перспектив по бесконечному развитию при том, что объем нашего невежества, проблем и будущих открытий — очень велик. Но ведь так и должно быть, если путь — бесконечен, то ты всегда недалеко от его начала.

Поэтому просто несколько цитат, которые мне кажутся актуальными. Выделение — мое.

Таким образом, не существует стратегии расходования ресурсов, которая позволила бы предотвратить беду, как нет и политической системы, в которой бывают только хорошие лидеры и хорошие курсы, или научного метода, выдающего только хорошие теории. Но существуют идеи, которые наверняка приведут к катастрофам, и одна из них, что характерно, идея о том, что будущее можно научно спланировать. Единственная рациональная стратегия во всех трех случаях — судить об институтах, планах и образах жизни в соответствии с тем, насколько хорошо они исправляют ошибки: устраняют плохие курсы и лидеров, вытесняют неразумные объяснения, восстанавливаются после катастроф

Пророческий подход показывает только, что можно сделать, чтобы отсрочить беду, а именно повысить стабильность: резко сократить и рассредоточить население, усложнить перемещение по миру, пресекать контакты между различными географическими областями. Общество, которое так поступит, не сможет позволить себе тот тип научного исследования, который привел бы к открытию новых антибиотиков. Его члены будут надеяться, что смогут защитить себя своим образом жизни. Но отметим, что этот образ жизни в свое время не смог предотвратить эпидемию чумы, хотя такая попытка и была предпринята. И от рака он не излечит.

Про климат и глобальное потепление у автора более длинно и тоже правильно. Особенно про политические аспекты научных проблем. А в свете вскрывшихся со времени написания книги подделок научных исследований по глобальному потеплению это еще более актуально. При этом забавно, что в 1971 предсказывали коллапс из-за глобального похолодания, а не потепления. В общем, пророкам без разницы, какую именно катастрофу предсказывать.

А если говорить о развитии, то меня лично вдохновляет образ решения все более интересных проблем, а вовсе не строительство все более удачных теорий: «рост знания (всего знания, а не только научного) как непрерывный переход от проблем к более интересным проблемам, а не от проблем к решениям или от теорий к более удачным теориям».

И очень интересный тезис о партнерстве искусственного и естественного интеллекта. Потому что в картине мира, о которой говорит Дойч они должны быть равномощны с точки зрения способности к порождению объяснительных теорий как две реализации универсальных вычислителей. И потому никакого сверхинтеллекта — не будет. Зато ИИ тоже будет выбирать, чем ему заниматься, а чем — не заниматься, что ему интересно, а что — не очень. Впрочем, понятно, что это еще гипотеза. Вот сделаем ИИ, способный порождать объяснительные теории — и посмотрим.

На этом я завершу свои размышления о книге...