Глава 2. Зачем и как познавать мир

Мы воспринимаем окружающий мир через наши глаза и уши, мы трогаем его руками, вдыхаем его ароматы, пробуем на вкус. Мы постигаем мир нашим сознанием, отражаем его внутри себя, познаём его.

Зачем мы это делаем? У нас нет и не может быть исчерпывающего ответа на этот вопрос. Просто мы так устроены. Мы – живые. Самая простейшая бактерия реагирует на окружающую её среду, стремится воспрепятствовать всему, что ей угрожает. Она тоже познаёт мир, но в своём микроскопическом масштабе.

Глядя со стороны, можно подумать, что человек преуспел в этом познании больше, чем кто-либо другой. Овладев речью, он стал мыслить логически. Умозрительными построениями он расширял свой опыт, устанавливая новые причинные связи между окружающими его предметами. Знания не просто накапливались в голове, они передавались от одного к другому, от отца к сыну – письменно, навыками, устно. Человек разумный поднялся на порядок выше всего, что было до него.

Уже в древнейших племенах появились специальные люди, несшие на себе бремя познания. Нет, древние шаманы не были учёными. Они были неумолимыми практиками. Их знания (как истинные, так и иллюзорные) были жизненно необходимы обществу того времени. Жрецы – такое же продолжение шаманов, но в более развитом обществе.

Именно в практичности применения следует искать причину научного познания. Достоверное предсказание будущего – вот тот результат, который мы должны требовать от познания. Ясно, что стопроцентное предсказание может дать только Господь Бог. Предсказание умного человека лежит в пределах 50 – 100 % в зависимости от ситуации. Оракул вещает с вероятностью 50/50. И лишь не умеющий анализировать опускает эту планку ниже 50 %.

Научное познание приближает нас к Богу. Но не стоит обольщаться, нам до него очень и очень далеко, этот идеал недостижим.

Итак, наш прогноз будет тем точнее, чем лучше мы знаем отношения между предметами и явлениями. Наука появилась тогда, когда появилась тяга к абсолютной точности полученных знаний. Право первооткрывателей принадлежит древним грекам. В отличие от своих современников в Месопотамии и Египте, греки не удовлетворялись простым установлением факта. Если вавилонские жрецы не делали разницы между точным и приблизительным решениями задачи, лишь бы результат достигал практической цели, то греки настаивали на однозначном доказательстве[1]. Если египетские жрецы предсказывали солнечные затмения на основании многолетних наблюдений, а само объяснение их не интересовало, то греки требовали точно установить причину и вырабатывали по этому вопросу множество гипотез.

Заложенные в древней Элладе семена проросли в средневековой Европе, проявившись в расцвете физики, математики, философии. Возникли новые представления о способах отражения мира. Мир уместился в декартовых координатах как пустое пространство, заполненное отчасти небесными и прочими телами.

Это было очень удобно, потому что теперь стало возможным точно соотнести предметы между собой, задав их положение, направление движения, массу. Появилась механика Ньютона, а вместе с ней первая научная картина мира. Она не изменила мир, но изменила наши представления о нём.

Казалось, что победа близка. Всё, что можно было измерить, можно было переложить на стройный язык формул. Даже установленная на опыте предельность скорости света не перечеркнула методы, а лишь потребовала их незначительной коррекции, видоизменив формулы движения.

Всё было хорошо до поры, до времени, пока физика не дошла до самых мельчайших частиц нашего мира. Оказалось, что их не с чем сравнивать (любая линейка оказывалась много крупнее того, что необходимо было измерить). Можно было лишь наблюдать результат их взаимодействия между собой.

Выход нашёлся и здесь. Появилась вторая научная картина мира – вероятно-статистическая. Она также не меняла мир, но видела его по-новому. Смысл её заключался в предсказании поведения объектов на основании накопленных данных об их предыдущем поведении.

Когда мы подбрасываем монетку – это и есть вероятностное предсказание. Мы пользуемся им не потому, что невозможно рассчитать, как ляжет монета, а потому, что невозможно учесть все факторы, влияющие на неё. Отметим для верности, что в микромире действительно нельзя точно узнать (т. е. измерить одновременно) все параметры микрочастицы, что выражается в неопределённости Гейзенберга.

Казалось бы, вторая научная картина мира дополнила первую, закрыв все белые пятна математической статистикой. Если нельзя собрать воедино все параметры события, то можно предсказать результат на основании предыдущих результатов таких же событий. Можно вычислять средние значения, разброс параметров, минимумы и максимумы, а главное – можно предсказывать будущее, и это предсказание ожидаемо верно. Можно говорить, что из тысячи человек столько-то и столько-то имеют 42-й размер обуви, а столько-то – 44-й. При этом практическое планирование производства будет истинным, а народонаселение не будет ходить босым.

Распределение плотностей вероятностей, при котором увеличение выборки уменьшает погрешность предсказания, называется распределением по Гауссу, или гауссовым распределением.

Это означает, что чем больше данных мы соберём, тем точнее будем говорить о вероятности наступления того или иного события.

Такой подход понятен, приятен и оправдан во многих случаях. Но сфера его применимости ограничена в силу того, что далеко не всегда увеличение количества опытов ведёт к росту точности предсказания. Иногда кажется, что сам опыт случаен. Невозможно рассчитать средний расход бензина, когда вы стоите в пробке, потому что сама пробка непредсказуема.

Распределение плотностей вероятностей, при котором точность предсказания не улучшается при увеличении количества опытов, называется негауссовым распределением.

Вернёмся в вашу комнату. Вероятность, что вот та ручка валяется под столом – это и есть негауссова вероятность. Вы не можете опираться на статистику: окажется ручка на столе, под столом или где-нибудь ещё.

Чаще всего ручка лежит на столе, но существует вероятность нахождения её в разных точках пространства. Особенно, если это ручка не синяя, а красная или зелёная. Такие ручки вполне могут находиться и в тапочках, и в карманах, и не только у детей. А у вас ещё не было случая искать очки...

Вот перед такими случаями и пасует статистически-вероятностный подход. Опять возникает необходимость по-новому смотреть на мир. Появляется третья научная картина мира – ценологическая.

Почему красная ручка оказалась в стиральной машине? У неё были сообщники – ваша мама, которой непременно надо было постирать рубашку, и эта самая рубашка, в карман которой сама – вы ведь никогда её туда не кладёте – забралась ручка.

Забегая вперёд, скажем, что ценология вряд ли поможет вам отыскать пропавший без вести самоучитель японского языка. Для этого, возможно, появится четвёртая научная картина мира, которая, наконец, изменит сам мир. Но пока об этом говорить рано. Можете подумать об этом на досуге.

Чем же тогда поможет вам ценология? Во-первых, успокоит, сказав, что со всеми так случается; во-вторых, объяснит, что отношения в сложной системе хотя и не простые, но определённые; в-третьих, посоветует, сколько нужно ручек, чтобы вы могли успеть записать свою гениальную мысль.