Науковий метод і з чим його їдять

По суті, сучасний науковий метод можна звести до двох фундаментальних принципів:

  1. можемо довіряти емпіричним даним і тільки їм.
  2. Маємо розглядати тільки фальсифіковані теорії (такі, які потенційно можна спростувати).

І якщо з першим все ніби зрозуміло (соліпсистів тут попросимо закрити очі), то друге може бути неочевидним чи навіть контрінтуїтивним. Уяви: приходиш із крутою теорією всесвіту, вічності та всього такого до вченого, починаєш пояснювати, а він тобі: “Я розглядатиму вашу теорію тільки, якщо ви поясните мені, як її можна спростувати”. Абсурд! – можливо, подумаєш ти. Але ні, як не дивно, цей простий принцип — до геніального крутий, і прямо-таки сколихнув наукову спільноту століття тому після виходу роботи Карла Поппера “Logik der Forschung” (“Логіка наукового дослідження”).

І для того, щоб у цьому розібратися (чи хоча би спробувати, що ж таке науковий метод), зайдемо трошки здалеку.

Теорія як механізм прогнозування

Що взагалі означають такі слова як “зрозуміти” чи “пояснити”? Філософія пізнання та знання (гносеологія) — окрема дисципліна: обширна, складна і по-своєму цікава. Але ми не філософи, тому підійдемо до цього питання максимально прагматично.

Ми розуміємо систему, якщо можемо передбачити її поведінку в майбутньому, виходячи із певної доступної нам інформації про систему в теперішньому (чи минулому). Що краще передбачаємо, то краще розуміємо.

Нехай, наприклад, маємо систему “камінець + Земля”. Камінець із певною силою штовхнули вперед і вверх. Як ця система еволюціонуватиме у часі?

  • Арістотель вважав, що усі предмети прагнуть до центру Землі. Тому його передбачення — рано чи пізно камінь впаде.
  • Ньютон представив світу набір рівнянь, за якими розвиваються механічні системи. Знаючи силу і кут поштовху, він передбачив повну траєкторію польоту каменю: камінь впаде через (5±0.1)м.
  • Сучасний інженер, озброєний теорією тяжіння Ейнштейна та складними комп’ютерними системами, що дозволяють враховувати опір повітря, турбулентності, неоднорідність маси Землі та ще сотні деталей, теж передбачив повну траєкторію польоту. Вона відрізнялася від Ньютонівської і була трохи точнішою: камінь впаде через (5.03±0.01) м.

При цьому фундаментально вони робили одну і ту ж річ. Кожен із них мав свою теорію механіки, яка мала вхід і вихід. На вхід подавалися маса каменю, параметри поштовху, координати тощо. На виході отримували передбачення про майбутній стан системи. Такий собі “машина для передбачень”.

Науковий метод

Чому фальсифікація (обмежування очікувань)

А тепер уявімо четвертого учасника — нехай це буде Петрик. І ось цей Петрик пропонує нову гіпотезу: “камінець може повести себе як завгодно”. Камінь не впав на землю через 5 м? Сходиться. Через 5.13  м? Підходить. Повернувся назад? Теж нормально. Завис у повітрі? І таке включено в “що завгодно”. Його машина здатна пояснити будь-який експериментальний результат. Вона безпомилкова. Тобто… ідеальна?

Проблема із гіпотезою Петрика у тому, що з її передбачень нуль користі. Вони ніяк не змінюють наших очікувань про систему. Передбачення Ньютона спростовне, бо воно конкретне: якщо ми прогнозували падіння каменю через 5 м, а він упав через 100 м (або ж узагалі завис у повітрі), то очевидно, що наша гіпотеза хибна. Ми отримали від Ньютона нову інформацію, яка може бути правильною або неправильною. Передбачення ж Петрика неспростовне, бо воно ніякої нової інформації не несе і нам просто нічого визнати неправильним.

Погляньмо інакше на призначення моделі. У нас є простір усіх можливих результатів подій: ми нічого не знаємо, тож нічого не завбачаємо. Потім ми беремо модель, і вона, як ліхтарик, фокусує світло на якихось наслідках, звужуючи простір очікувань із “що завгодно” до “точно впаде” (для Аристотеля) чи “впаде приблизно через 5 м” (для Ньютона).

Науковий метод

З одного боку, що менший еліпс окреслює модель, тим легше можна помилитися. Але при цьому, з прагматичної точки зору, такі моделі набагато корисніші (бо точніші).

Принцип фальсифікації саме про це: кожна модель/теорія повинна окреслювати якусь область очікувань і, відповідно, якісь результати мають бути передбачені як неможливі. Якщо теорія фальсифікована, то вона не відрізає ніяких варіантів розвитку – просто-напросто не корисна. Тобто ми залишаємося з тим, що було на початку. Саме через це Поппер критикував психоаналіз: яким би не було минуле людини, він здатен пояснити будь-яке теперішнє. Інакше кажучи, не існує теперішнього, якого психоаналіз не міг би пояснити (що цікаво, сам Фройд вважав це великою перевагою).

Чому фальсифікація підтвердження (перехід до неопозитивізму)

Принцип фальсифікації дозволяє відкидати некорисні теорії та не витрачати на них час. Але в минулій замітці ми говорили не просто про те, що фальсифікація необхідна — а й про те, що вона продуктивніша за підтвердження.

Одне з найбільш принципових питань у науці (“проблема індуктивності”) звучить наступним чином: як перейти від одиничних спостережень до закономірностей? Скільки білих лебедів треба побачити, перш ніж сказати “всі лебеді – білі”?

Очевидно, відповіді немає. Скільки би білих лебедів ми не побачили — десять, тисячу, мільйон — завжди можемо полетіти в Австралію, побачити чорного і… все. Теорії кінець. Одне-єдине спростування може перекреслити мільйони підтверджень.

Дуже рідко бувають настільки буквальні випадки, де одне заперечне спостереження може перекреслити мільйон підтверджуючих — завжди є такі речі, як-от похибки, довірчі інтервали, точки-вильоти, мета-аналізи й тому подібне; в описаному вище випадку для спростування теорії треба було б хоча б кілька незалежних спростовуючих спостережень (скільки саме — питання до статистичних методів аналізу даних). Але суті це не міняє: спростування набагато впливовіші за підтвердження.

Саме через те, що заперечення можуть бути настільки потужнішими, сучасна наука і будується навколо них. Якщо раніше стандартний алгоритм  виглядав приблизно так:

  • проведи кілька спостережень;
  • підміть закономірність;
  • проведи ще експериментів, що мають підтвердити закономірність;
  • після набору якоїсь кількості даних, оголоси свою теорію;

то зараз він виглядає отак:

  • проведи кілька спостережень;
  • підміть закономірність;
  • проведи ще експериментів, що мають спростувати закономірність;
  • після набору якоїсь кількості даних, оголоси свою теорію.

І якщо для деяких (зазвичай простіших) теорій ці підходи виявляються ефективно подібними (наприклад, для перевірки закону Ома ви б робили те саме за обома алгоритмами), то для складніших уже є відмінності. Зокрема, у фізиці елементарних частинок є загальноприйнята теорія (“Стандартна модель”), і зараз практично всі намагаються знайти якусь частинку/розпад/процес, які б спростовували цю теорію (для цього навіть вигадали окремий термін “фізика поза СМ”).

Власне імплементація принципу “фальсифікація > підтвердження” виходить за рамки цього допису: там багато похідних ідей, математики і статистики (наприклад, короткий опис алгоритміки сучасних клінічних досліджень займе близько 200 сторінок). Але максимально фундаментальних принципів, великою мірою, два:

  1. Завжди шукай як спростувати свою теорію. 
    Це як у досліді про 2-4-6: підтверджувати зазвичай легко, але неефективно.
  2. Роби всі можливі передбачення до досліду. 
    Людський мозок занадто добре вміє шукати пояснення, навіть якщо насправді ніякого зв’язку немає. Тому треба застосовувати теорію тільки наперед, щоб уникнути проблеми, яка була з психоаналізом.

Необов’язково бути вченим, щоб користуватися надбаннями філософії. Всі ми щодня щось пізнаємо; усі ми носимо у своїх головах цілу купу знань, моделей і теорій. Усі ми маємо ті чи інші переконання — і, як я сподіваюсь, усі ми хочемо, щоб наші переконання були максимально коректними.

Коли наступного разу пізнаєш щось нове (або витягнеш із клубка нейронів уже прийняте), перевір, чи воно спростовне, чи дає корисні передбачення — і, головне, чи відповідають (зроблені наперед!) передбачення отриманим потім даним.

Сподобалася стаття про науковий метод? Поділися нею з друзями!

Науковий метод

Тисни сюди та дивись найкращі відеоматеріали з наших заходів.

Освітня асамблея є також і в Telegram. Підпишись на канал!