иронии судьбы, использовались против науки, как будто притязания науки на истину противоречат ее склонности к самовосстанавливающийся истине. Но это не так. Скорее, это сокращенный способ сказать, что научные теории имеют весомые доказательства, подтверждающие их, и поэтому они не зависят от личных чувств или убеждений.
Тем не менее, они не "верны", и на самом деле это хорошо для науки. Весь смысл научного метода, по мнению многих ученых, состоит в том, чтобы отличить истину от лжи путем наблюдения, гипотез, экспериментов и пересмотра концепций. Так формируются теории, которые мы обычно считаем "истинными". В отличие от теологических или философских утверждений о Боге, свободе воли, этическом поведении и т. д., научные утверждения подкреплены данными, исключающими альтернативные утверждения. Но являются ли эти утверждения "верными"?
Истина для моих целей относится к логической истине, означающей, что предложение или утверждение следует от посылки к заключению.
Например, у меня есть такое высказывание: "Если идет дождь, значит, трава мокрая". Затем, если я говорю "идет дождь", логически следует утверждение, что "трава мокрая". Следовательно, это правда. Однако, если я просто скажу "трава мокрая", я не могу сделать вывод, что "идет дождь", потому что утверждение "если" действует только в одном направлении. Я могу "сделать вывод", что идет дождь, но я не могу сказать, что "идет дождь" - верное утверждение. Трава могла быть влажной из-за разбрызгивателя. Таким образом, если взглянуть на научные утверждения, такие как закон всемирного тяготения Ньютона, то это скорее умозаключения, чем утверждения.
Научная теория или гипотеза выступает в качестве предпосылки, а не заключения. Например, если закон всемирного тяготения Ньютона верен, то каждый член системы двух тел (Солнца и планеты) будет двигаться по эллиптической орбите. Мы наблюдаем, что две системы тел подчиняются эллиптическим орбитам, поэтому заключаем, что теория Ньютона верна. Но логически это ошибочный вывод. Мы можем только сделать вывод, что теория Ньютона верна, но если другая теория также подразумевала эллиптические орбиты, то эта теория также могла бы быть верной.
Есть много предпосылок, которые могут подразумевать одни и те же выводы, особенно в отношении научных предложений, которые призваны быть универсальными. Цель науки - найти лучшие. Вот почему я предпочитаю, когда ношу хотя бы свою философскую фуражку, использовать слова "лучший", "лучше" и "хуже" для научных теорий, а не "истинные" и "ложные".
Привыкание к этому языку может помочь вам понять, как научную теорию можно заменить, но при этом она будет полезной. В самом деле, мы знаем, что теория гравитации Эйнштейна объясняет явления, которые не объясняет теория Ньютона. Например, объясняет прецессию орбиты планеты Меркурий, искривление света, гравитационное красное смещение и многие другие измеряемые явления, которые теория Ньютона не учитывает. Следовательно, посылка о том, что теория Ньютона верна, не приводит к выводу, что мы наблюдали бы эти вещи. Поскольку мы наблюдаем их, это означает, что посылка логически ложна. Теория Ньютона неверна. Вот как работают последствия.
Если посылка верна, заключение должно быть верным. Если вывод ложный, посылка должна быть ложной. Однако это не означает, что теория Эйнштейна верна, и не означает, что теория Ньютона бесполезна. В конце концов, теория Ньютона широко используется в ракетостроении и баллистике. В большинстве случаев это теория моделирования движения повседневных объектов. Поэтому правильнее сказать, что теория Эйнштейна "лучше", чем теория Ньютона, как общее объяснение гравитации. Между тем теория Ньютона, хотя и ошибочна, но все же полезна. Где-то, вероятно, есть теория, которая лучше, чем у Эйнштейна, объясняет гравитацию. Возможно, квантовая теория, но при этом она не делает бесполезной и эйнштейновскую теориию. Эта новая теория может быть более сложной, чем теория Эйнштейна, и полезна только в особых случаях. Даже если мы уверены, что теория Эйнштейна, как и теория Ньютона, должна быть ложной, мы не можем отклонить ее как не лучшую. По крайней мере, на данный момент она лучшая. И обе теории, безусловно, лучше, чем наша собственная интуиция или желания, которые легко рушатся при малейшем свидетельстве.
Наука не гонится за истиной, поскольку не может определить, какие предпосылки истинны, в отличие от математики, где предпосылки просто определены. Наука гонится только за улучшениями.
И ученые это понимают. Объективный характер научных данных почти гарантирует, что наука со временем улучшит свои модели. Каждый раз, когда вы собираете доказательства того, что научная модель не работает в определенном режиме, например, в случае несостоятельности закона Ньютона для черных дыр, а другая модель преуспевает в этом режиме, а также во всех других, в которых преуспевает другая модель, например, Эйнштейна, тогда объективно можно сказать, что вторая модель является "лучшим" объяснением данного явления, например, гравитации. Точно так же вы можете сказать, что старая модель ложна, не только хуже, но и логически ложна.
Однако бывают случаи, когда у вас может быть более одной гипотезы, объясняющей одни и те же данные, без реального способа их различить. В этом случае ни то, ни другое не является ложным, так как же определить, что лучше? В данном случае у нас есть инструмент, который может ранжировать теории от лучших к худшим: бритва Оккама. Бритва Оккама - это практическое правило или самоочевидная аксиома. Она говорит, что лучшая теория - это та, которая объясняет все данные, а также является самой простой. Вы не можете доказать, что бритва Оккама верна, но это не обязательно. Скорее, это способ ранжирования гипотез, чтобы дать наиболее полезные и, следовательно, наилучшие ответы на научные вопросы. Бритва Оккама также не говорит вам, какая теория верна. Она только говорит, какая из теорий лучшая. И, в конце концов, это все, что имеет значение.
Многие из нас неявно используют бритву Оккама как быстрый способ найти лучшее объяснение тому, с чем мы сталкиваемся каждый день. Если вы придете домой и обнаружите, что ваша обувь изжевана, вы легко поймете, что это ваша собака сделала, а не какой-то случайный незнакомец. Только в том случае, если у вас нет собаки, вам пришлось бы тянуться к более сложным объяснениям.
Однако, когда эта привычка нарушается, и мы начинаем верить сложным объяснениям вместо простых, мы кажемся странными. Только подумайте, как выглядят теоретики заговора, когда они придерживаются сложных теорий, в которых задействованы многочисленные скрытные деятели для объяснения мирских событий.
С другой стороны, иногда сложные явления требуют сложных объяснений. Когда из-за невежества мы игнорируем сложность в пользу простых объяснений, мы получаем не сторонника теории заговора, а экстремиста, который хотел бы свести все к одному принципу.
Наука балансирует между этими двумя крайностями. Возникает вопрос, откроет
