Характер научных теорий: МЕТОД ФИЛОСОФСКОГО ОБОСНОВАНИЯ НАУЧНЫХ ТЕОРИЙ Текст научной статьи по специальности «Философия, этика, религиоведение»

КУМУЛЯТИВИЗМ — это… Что такое КУМУЛЯТИВИЗМ?

    КУМУЛЯТИВИЗМ (от лат. cumulatio — увеличение, совершенствование) — основополагающий принцип классической эпистемологии, в соответствии с которым прогресс науки состоит в добавлении новых неизменных истин к массиву приобретенного ранее знания. При этом возникшее новое не представляет собой изменения ранее приобретенного знания, а является лишь приращением и добавлением к нему. Т. о., открытые в прошлом истины составляют неотъемлемую часть современной науки. Открытие новых истин и доказательство их абсолютной истинности (неопровержимости) гарантировалось правильным применением научного метода—логики открытия и логики обоснования. Гносеологической основой кумулятивизма явились описательное естествознание (минералогия, ботаника и т. д.) и математика. В истории философии и науки кумулятивизм представлен двумя основными ветвями, берущими начало в учениях Декарта и Бэкона. Оба эти направления (рационализм и эмпиризм) при всем их различии имеют две общие черты: 1) отрицание предшествующей традиции и 2) замещение ее новой традицией, основанной на подлинном методе. Картезианцы изображали рост науки как следствие развития определенных истин, лежащих в основании научного знания. Индуктивистский вариант кумулятивизма, представленный Бэконом и его последователями, сводился к открытию бесспорных фактов и сделанных на их основе правильных обобщений. Поскольку кумулятивизм идентифицировал науку с доказанным знанием, постольку заблуждения не рассматривались в качестве необходимой составной части ее прогресса. Это Обстоятельство оказало негативное влияние на историографию науки, которая вплоть до недавнего времени не учитывала сложную диалектику истины и заблуждения, отводя последнему роль второстепенного психологического фактора. Кумулятивизм был поставлен под сомнение в начале 20 в. в связи с появлением некумулятивных концепций, основанных на отрицании классического понятия истины (инструментализм, конвенционализм, верификационизм, конфирмационизм). Важную роль в вытеснении кумулятивизма сыграли разработанные философами и историками науки концепции научных революций. Кумулятивизм следует отличать от эволюционного подхода, восходящего к Лейбницу, который не разрывает с традицией, идушей от античности, а рисует современное состояние науки как историческое завершение ее предшествующих состояний. В то же время эволюционная модель не сводится лишь к непрерывному наращиванию только истинного знания, а включает в себя также вероятное (правдоподобное) знание и заблуждения, которые постепенно преодолеваются методом истор1гческой критики. В отличие от кумулятивизма эволюционизм представляет прогресс наук как исторический процесс.

    В. С. Черняк

5. Характер научного знания и его функции

Обратим внимание еще на один очень важный момент, который показывает несостоятельность представлений о структуре научного знания, основанных на редукционизме.

Несомненно, что важнейшая задача любой научной теории, как и вообще науки,— отражать объективную реальность. Но наука – это создание человеческого разума, это плод деятельности человека.

Наука существует не только для того, чтобы отражать действительность, но и для того, чтобы результаты отражения могли быть использованы людьми.

На науку оказывает влияние определенная форма культуры, в которой она формируется. Стиль научного мышления вырабатывается на базе не только социальных, но и философских представлений, обобщающих развитие как науки, так и всей человеческой практики.

Когда мы говорим о различных областях науки, то очень важно представлять себе то, что разные науки, вообще говоря, выполняют разные общественные фикции.

Можно ли сказать, что культурные функции истории и физики одинаковы?

Конечно, и физика и история дают нам знание о действительности. Но представим себе, что история была бы построена по образцу физики и давала бы нам теории, подобные физическим. Тогда целый ряд очень важных функций истории, которые она сейчас выполняет, были бы элиминированы.

— История дает нам не только законы развития общества, но и является для нас источником социальных прецедентов. Нам очень важно знать не только закономерности истории в целом, закономерности функционирования тех или иных социальных структур, но нам важно детальное описание отдельных кон­кретных исторических моментов.

— История, будучи наукой, является, подобно литературе, той базой, на основании которой человек входит в культуру, учится жить. Она дает ему систему жизненно важных прецедентов. Человек сталкивается с огромным количеством сложных и непредсказуемых ситуаций, и, готовя его к жизни, мы пытаемся расширить его социальный опыт за счет приобщения к истории культуры, литературе для того, чтобы он пережил – не реаль­но, не в действительности огромное множество тех ситуа­ций, с которыми люди сталкивались ранее или с которыми они могли бы сталкиваться. Как говорил Бисмарк, только дураки учатся на собственных ошибках, а умные учатся на ошибках других.

Мы полагаем, что эта функция истории чрезвычайно важна и специфична – такой функции у физики пет. Эта очень важная функция истории свидетельствует также и о том, что историю не надо сводить к тому идеалу научности, который существует сейчас в физике.

Тот идеал научности, который мы видим в физике, вряд ли в полной мере реализуется и в других науках. Несомненно, что тенденция реализации этого идеала наблюдается сейчас во многих науках, и это прогрессивная и эффективная тенденция. Но она не безгранична, и ее границы определяются как объективным разнообразием действительно­сти, так и спецификой самой науки.

VIII. Функции научного исследования

1. «Знать, чтобы предвидеть»

Каковы функции научного исследования? О. Конт обозначил их с помощью такого афористического изречения:

«Знать, чтобы предвидеть».

Думается, можно принять его в качестве исходной точки при рассмотрении поставленного вопроса. С помощью последующих разъяс­нений, уточнений и поправок мы сможем постепенно перейти от этого афоризма к развернутому представлению о функциях научного исследо­вания.

При всем своем эмпиризме О. Конт не склонен был, однако, сводить процесс научного познания к собранию единичных фактов.

Конечно, рассуждает он, «первое основное условие всякого здорового научного умозрения» состоит в том, что воображение постоянно должно находиться в подчинении у наблюдателя. Однако неправильное толкование этого условия «часто приводило к тому, что стали слишком злоупотреблять этим великим логиче­ским принципом, превращая реальную науку в своего рода бес­плодное накопление несогласованных фактов…».

Дух истинной науки «в основе не менее далек от эмпиризма, чем от мистицизма; именно между этими двумя одинаково гибельными ложными путями он должен всегда прокладывать себе дорогу…».

Массив научного знания представляется Копту объемным: над слоем фактов возвышается слой научных законов, причем «именно в законах явлений действительно заключается наука, для которой факты в собственном смысле слова, как бы точны и многочисленны они ни были, являются всегда только необходимым сырым материалом».

Эта структура научного знания порождает разнообразие тех функций, которые выполняет наука. Над функциями, связанными с получе­нием и обработкой опытных данных, возвышаются функции, выполняемые на базе научных законов. Так, устанавливая связь между каким-либо отдельным явлением и законом, мы получаем объяснение этого явления.

Но, как считал О. Конт, главное «назначение поло­жительных законов – рациональное предвидение».

«Рассматривая же постоянное назначение этих законов, можно сказать без всякого преувеличения, что истинная наука, далеко не способная образоваться из простых наблюдений, стремится всегда избегать по возможности непосредственного исследования, заменяя последнее рациональным предвидением… Таким обра­зом, истинное положительное мышление заключается преимуще­ственно в способности знать, чтобы предвидеть, изучать то, что есть, и отсюда заключать о том, что должно произойти согласно общему положению о неизменности естест­венных законов».

Теория и наблюдение в науке

Джим Боген

Впервые опубликовано 6 января 2009; существенные изменения 11 января 2013.

Значительная часть используемых учёными данных получена путём наблюдения естественных или экспериментально созданных объектов, а также производимых ими эффектов. Большинство классических философских работ, посвящённых этому вопросу, принадлежат перу представителей логического позитивизма и логического эмпиризма, а также их последователей и критиков, которые обращались к тем же проблемам и принимали некоторые из их допущений, даже если и возражали против конкретных идей. В их дискуссиях об основанных на наблюдении свидетельствах наибольшее внимание, как правило, уделяется эпистемологическим вопросам о роли таких свидетельств в проверке теории. В данной статье используется тот же подход, хотя роль основанных на наблюдении свидетельств не менее важна и интересна с философской точки зрения также и в других областях, включая исследование научных открытий и использование научных теорий для решения практических проблем.

Вопросы, ответы на которые ищет классическая философская литература, посвящённая наблюдению и теории, касаются различий между поддающимися и неподдающимися наблюдению объектами, а также формы и содержания отчётов о проведённых наблюдениях и эпистемического значения полученных в результате наблюдения свидетельств для теорий, которые они должны подтвердить или опровергнуть. В данной статье эти темы рассматриваются в следующих разделах:

 

1. Введение

2. Что именно описывается в отчётах о проведённых наблюдениях?
3. Является ли наблюдение исключительно процессом восприятия?
4. Каким образом полученное в результате наблюдения свидетельство может быть теоретически нагруженным?
5. Привлекающие внимание особенности и теоретическая установка
6. Семантическая нагруженность теории
7. Операционализация и описания наблюдений
8. Является ли восприятие теоретически нагруженным?
9. Как полученные в результате наблюдений данные влияют на приемлемость теоретических утверждений?
10. Данные и явления
11. Заключение
Библиография

 

Выводы из наблюдений играли важную роль в научной практике по меньшей мере со времён Аристотеля, который упоминает разные виды наблюдений, включая препарирование животных [Aristotle(a) 763a/30–b/15; Aristotle(b) 511b/20–25]. Но до XX века, когда логические эмпирики и логические позитивисты изменили философские представления о наблюдении, оно не было предметом настолько подробного и детального обсуждения и не рассматривалось под привычным для нас углом.

Эта первая трансформация произошла при игнорировании следствий давнего различия между наблюдением и экспериментированием. Поставить эксперимент — значит изолировать и подготовить объекты и воздействовать на них в надежде получить эпистемически информативные данные. Как правило, под наблюдением подразумевали способность подмечать и отслеживать интересные частные особенности объектов, непосредственно воспринимаемых в более или менее естественных условиях или, по аналогии, объектов, непосредственно воспринимаемых в ходе эксперимента. Смотреть на отдельную виноградину в грозди и отмечать её цвет и форму означало наблюдать её. Выдавить из ягоды сок и использовать реактивы, чтобы установить присутствие в нём химических соединений меди, означало провести эксперимент. Постановка эксперимента и оказанное в его ходе воздействие в такой степени влияют на эпистемически значимые характеристики наблюдаемых результатов эксперимента, что эпистемологи игнорировали их на собственный страх и риск. Роберт Бойль [Boyle 1661], Джон Гершель [Herschell 1830], Бруно Латур и Стив Уолгар [Latour and Woolgar 1979], Ян Хакинг [Hacking 1983], Гарри Коллинз [Collins 1985], Аллан Франклин [Franklin 1986], Питер Галисон [Galison 1897], Джим Боген и Джим Вудворд [Bogen and Woodward 1988] и Ганс-Йорг Райнбергер [Rheinberger 1997] — лишь некоторые из философов и философски мыслящих учёных, историков и социологов науки, которые серьёзно размышляли над различием между наблюдением и экспериментированием. Сторонники логического эмпиризма и позитивизма были склонны эту разницу игнорировать.

Вторая трансформация, типичная для лингвистического поворота в философии, представляла собой смещение фокуса внимания с объектов, наблюдаемых в естественном или экспериментальном окружении, на логику отчётов о проведённых наблюдениях. Такое смещение обосновывалось в первую очередь апелляцией к предположению, будто научная теория представляет собой систему предложений или элементов, подобных предложениям (пропозиций, высказываний, заявлений и т. п.), которые должны проверяться путём сопоставления с полученными в ходе наблюдения данными. Во-вторых, предполагалось, что такие сопоставления следует понимать в терминах логического вывода. Если логически установленные взаимосвязи существуют лишь между элементами, подобными предложениям, то теории должны проверяться путём сравнения не с наблюдениями или наблюдаемыми объектами, а с высказываниями, пропозициями и т. д., используемыми для описания наблюдений [Hempel 1935, 50–51; Schlick 1935].

Сторонники этой точки зрения рассуждали о синтаксисе, семантике и прагматике предложений о наблюдениях и логически выводимых взаимосвязях между предложениями о наблюдениях и теоретическими предложениями. Таким образом, они надеялись ясно сформулировать и объяснить повсеместно признаваемый авторитет лучших теорий в области естественных, социальных наук и наук о поведении. Некоторые заявления астрологов, врачей-шарлатанов и других лжеучёных пользуются широким признанием, как это происходит и в случае религиозных лидеров, которые опираются на веру и личное откровение, или правителей и чиновников, принуждающих к согласию с ними с помощью политической власти. Но такие утверждения не могут похвастаться той убедительностью, которой достигают научные теории. Сторонники логического позитивизма и эмпиризма старались объяснить это, апеллируя к объективности и доступности отчётов о наблюдениях и к логике проверок теории.

Под объективностью полученных в ходе наблюдений данных они отчасти понимали тот факт, что культурные и этнические факторы не имеют отношения к тому, что на основании отчётов о наблюдениях может быть обоснованно сказано о достоинствах теории. Понимаемая таким образом объективность была важна для проводимой логическими позитивистами и эмпириками критики нацистской идеи, будто мыслительные процессы евреев и арийцев имеют фундаментальные различия, а потому физические теории, подходящие для Эйнштейна и его соплеменников, не должны навязываться немецким студентам. В ответ на такое обоснование этнических и культурных чисток немецкой системы образования позитивисты и эмпирики заявляли, что для оценки научных теорий следует использовать полученные в ходе наблюдений данные, поскольку они объективны [Galison 1990]. Чуть менее драматичным свидетельством того, какую важность практикующие учёные приписывают объективности, являются усилия, прилагаемые ими для получения объективных данных. Более того, возможно (по крайней мере в принципе) сделать отчёты о наблюдениях и умозаключения, позволяющие получить из них выводы, доступными вниманию общественности. Если полученные в ходе наблюдений данные объективны в этом смысле, они могут дать людям базу, необходимую для принятия самостоятельных решений о том, какие теории принимать, не опираясь слепо на авторитеты.

Хотя в классической философской литературе о наблюдении проблема проверки теории является центральной, ею ни в коей мере не исчерпывается область применения полученных в результате наблюдения данных. Уже Фрэнсис Бэкон утверждал, что лучший способ получения новых сведений о природных явлениях — прибегать к опытам (термин, который он использовал применительно как к наблюдениям, так и результатам экспериментов) для развития и совершенствования научных теорий [Bacon 1620, 49ff. Значение для научного открытия полученных в результате наблюдения данных была важной темой для Уэвелла [Whewell 1858], Милля [Mill 1872] и других учёных XIX века. Совсем недавно Джуда Перл, Кларк Глимор, а также их ученики и коллеги тщательно исследовали этот вопрос в ходе разработки методов логического выведения утверждений о каузальных структурах из статистических особенностей данных, источником которых они являются [Pearl 2000; Spirtes, Glymour, and Scheines 2000]. Но подобное исследование является исключением. По большей части философы следуют за Карлом Поппером, который вопреки заглавию одной из самых известных своих книг отстаивал мнение, что не существует такой вещи, как «логика открытия» [Popper 1959, 31]. Классическая философская литература проводит резкое различие между открытием и обоснованием и в основном занимается последним. Хотя ниже больше всего внимания будет уделено вопросам проверки теории, мы также затронем проблему роли наблюдения в изобретении, развитии и корректировке теорий.

Как правило, теории представлены в виде собраний предложений, пропозиций, высказываний или убеждений и т. д., а также их логических следствий. Среди таковых присутствуют как предельно общие объяснительные и обладающие предсказательной силой законы (например, закон Кулона, описывающий притяжение и отталкивание электрических зарядов, и уравнения Максвелла), так и более скромные обобщения, описывающие конкретные естественные и экспериментальные явления (например, уравнения идеального газа, описывающие соотношение температуры и давления в ограниченном объёме газа, и общие описания закономерностей расположения астрономических тел). Наблюдения используются для проверки обоих типов обобщений.

Некоторые философы предпочитают описывать теории как собрания «состояний физических или феноменальных систем» и законов. В любой конкретной теории законы — это

…отношения между состояниями, которые в рамках теории определяют… возможное поведение феноменальных систем. [Suppe 1977, 710]

Понимаемая таким образом теория может быть адекватно представлена в более чем одной лингвистической формулировке, поскольку она не является системой предложений или пропозиций. Вместо этого она представляет собой нелингвистическую структуру, которая может функционировать как семантическая модель того, что репрезентируют её предложения или пропозиции [Suppe 1977, 221–230]. В данной статье теории рассматриваются как собрания предложений или сентенциальных структур, в которых наличествует (или отсутствует) дедуктивный вывод. Но обсуждаемые здесь вопросы точно так же встают и при понимании теорий в соответствии с семантической концепцией.

 

Один из ответов на этот вопрос предполагает, что наблюдение — процесс восприятия, а наблюдать означает смотреть, слушать, касаться, ощущать вкус или запах, отмечая детали получаемых сенсорных ощущений. Удачливые наблюдатели могут получить полезную сенсорную информацию просто благодаря тому, что они обратили внимание на происходящее вокруг них, но во многих случаях следует подготовить объекты и воздействовать на них, чтобы результаты восприятия были информативными. В любом случае предложения о наблюдении описывают или восприятие, или воспринимаемые объекты.

Наблюдатели используют увеличительные стёкла, микроскопы или телескопы, чтобы разглядеть объекты слишком маленькие или далёкие, чтобы видеть или ясно различать их. Сходным образом приборы для усиления звука используются для того, чтобы расслышать очень тихие звуки. Но если наблюдать нечто означает воспринимать это, то не каждое применение инструментов, дополняющих ощущения, может быть признано относящимся к наблюдению. Философы согласны, что можно наблюдать луны Юпитера, используя телескоп, или слышать биение сердца с помощью стетоскопа. Но такие эмпирики-минималисты, как Бас ван Фраассен [van Fraassen 1980, 16–17], отрицают, будто можно наблюдать явления, которые визуализируются только с помощью электронных (и, возможно, даже оптических) микроскопов. Многие философы не возражают против микроскопов, но находят по меньшей мере неестественным утверждение, будто исследователи, занимающиеся физикой высоких энергий, наблюдают частицы или их взаимодействия, когда смотрят на изображения, полученные в результате фотосъёмки в пузырьковых камерах; в своих убеждениях они исходят из кажущегося правдоподобным предположения, будто наблюдать можно только то, что человек непосредственно видит, слышит, осязает и т. п. Исследователи не могут ни посмотреть на пролетающую через пузырьковую камеру заряженную частицу (то есть сфокусировать ней взгляд и проследить за ней), ни увидеть её. Вместо этого они могут посмотреть на треки частиц в камере или на сделанные с её помощью фотографии (и увидеть их).

Отождествление наблюдения и сенсорных ощущений имело место на протяжении значительной части XX века, так что ещё Карл Гемпель мог охарактеризовать научную деятельность как попытку предсказать и объяснить то, что воспринимается чувствами [Hempel 1952, 653]. Это должно было достигаться благодаря законам или законоподобным предложениям, а также описаниям исходных условий, правилам соответствия и вспомогательным гипотезам, позволяющим получать высказывания о наблюдениях, описывающие интересующие исследователя чувственно воспринимаемые данные. Проверка теории понималась как сравнение предложений, в которых описываются реально проведённые наблюдения, с предложениями о наблюдениях, которые должны были быть истинными в соответствии с проверяемой теорией. Это делает необходимой постановку вопроса о том, что именно сообщают предложения о наблюдениях. Даже несмотря на то, что учёные часто фиксируют свои данные несентенциально, например, в форме рисунков, графиков и числовых таблиц, кое-что из сказанного Гемпелем о значениях предложений о наблюдениях также применимо к несентенциальной фиксации наблюдений.

Согласно тому, что Гемпель называет феноменалистским подходом, отчёты о наблюдениях описывают субъективные сенсорные ощущения наблюдателя.

…Такие эмпирические данные могли бы быть представлены как ощущения, восприятия и тому подобные феномены непосредственных ощущений. [Hempel 1952, 674]

Эта точка зрения основана на предположении, что эпистемическая ценность отчёта о наблюдении зависит от его истинности и точности, а когда речь идёт о восприятии, единственное, что наблюдатели точно знают, это то, как происходящее выглядит для них. Это означает, что мы не можем быть уверены в том, что отчёты о наблюдении истинны или точны, если они описывают что-либо выходящее за границы собственных сенсорных ощущений наблюдателя. Уверенность исследователя в выводе, предположительно, не должна превышать его уверенность в его самых убедительных причинах верить в этот вывод. Для сторонника феноменалистского подхода из этого следует, что данные, полученные благодаря субъективным ощущениям, могут дать более убедительные основания для веры в подкрепляемые ими утверждения, чем данные, полученные из других источников. Более того, если бы К. И. Льюис был прав, когда полагал, что суждения о вероятностях не могут быть выведены из сомнительных данных [Lewis 1950, 182], высказывания о наблюдениях не имели бы доказательной силы, если бы только они не сообщали о субъективных ощущениях наблюдателя [1].

Но, принимая во внимание ограничения выразительной способности языка, доступного для описания субъективного опыта, мы не можем надеяться, что феноменалистские сообщения будут достаточно точны и недвусмысленны, чтобы проверить теоретические утверждения, оценка которых требует тщательных и тонких перцептивных различений. Что ещё хуже, если описываемые наблюдателем ощущения непосредственно доступны лишь самому наблюдателю, можно усомниться в том, что различные люди способны в точности так же понять одно и то же описывающее наблюдение предложение. Предположим, вам надо оценить заявление, основываясь на чьём-то субъективном описании того, как раствор лакмуса выглядел, когда в него капнули жидкость неизвестной кислотности. Как вы можете решить, были ли визуальные ощущения вашего коллеги такими, какие бы вы описали, используя те же слова?

Эти размышления заставили Гемпеля предположить, в противовес сторонникам феноменалистского подхода, что описывающие наблюдение предложения сообщают «непосредственно наблюдаемые», «интерсубъективно устанавливаемые» факты о физических объектах:

…такие как совпадение стрелки инструмента с пронумерованным делением шкалы, изменение цвета исследуемого вещества или кожи пациента, щёлканье усилителя, соединённого с счётчиком Гейгера и т. д. [Ibid.]

Наблюдателям подчас и в самом деле сложно точно определить положение стрелки или изменение цвета, но подобные вещи лучше поддаются точному, интерсубъективно понятному описанию, чем субъективный опыт. Точность и степень интерсубъективного согласия, необходимая в каждом конкретном случае, зависит от предмета исследования и того, как предложение о наблюдении используется для вынесения суждений об этом предмете. Но при прочих равных условиях мы не можем ожидать, что данные, приемлемость которых зависит от проведения тонких субъективных отличий, будут столь же достоверны, как и данные, приемлемость которых зависит от фактов, которые можно установить интерсубъективно. Подобным же образом обстоит дело с несентенциальными отчётами; рисунок, изображающий, где, по мнению наблюдателя, расположен указатель, может оказаться более надёжным и понятным, чем рисунок, стремящийся передать субъективное визуальное восприятие указателя наблюдателем.

То, что научное исследование редко бывает делом одного человека, подразумевает, что исследователь должен иметь возможность использовать прагматические соображения, чтобы уточнить вопросы о том, что сообщают отчёты о наблюдениях. Цели научных утверждений, особенно тех, которые имеют практическое и общественно значимое применение, достигаются наилучшим образом, если эти утверждения проходят публичную проверку. Более того, развитие и применение научной теории обычно требует сотрудничества и во многих случаях стимулируется конкуренцией. Это, а также тот факт, что исследователи должны быть согласны принять некие данные прежде, чем они с их помощью проверят теоретическое утверждение, налагает на отчёты о наблюдениях прагматическое условие: отчёт о наблюдении должен быть таким, чтобы исследователи могли относительно быстро и легко достичь соглашения о том, возможно ли проверить теорию исходя из этих данных (ср. [Neurath 1913]). Фейерабенд воспринимает это требование достаточно серьёзно для того, чтобы характеризовать предложения о наблюдениях прагматически: как то, чему присуща высокая разрешимость. Чтобы быть высказыванием о наблюдении, говорит он, высказывание должно быть таким, чтобы его истинность или ложность не были необходимыми, и при том таким, чтобы компетентный носитель соответствующего языка мог быстро и однозначно решить, принять его или отвергнуть, на основании того, что он видит, слышит и т. д. в соответствующих условиях наблюдения [Feyerabend 1959, 18ff].

Требование быстрой и простой разрешимости, а также всеобщего согласия, лучше согласуется с тем, что Гемпель говорит о предложениях о наблюдении, а не с тем, что говорят сторонники феноменалистского подхода. Но не следует опираться на данные, единственным достоинством которых является их широкое признание. Предположительно, данные должны иметь дополнительные особенности, благодаря которым они могут выступать в качестве эпистемически надёжного пути к определению приемлемости теории. Если эпистемическая надёжность требует уверенности, это требование свидетельствует в пользу сторонников феноменалистского подхода. Но даже если надёжность не требует уверенности, она не то же самое, что быстрая и простая разрешимость. Философам следует разобраться, каким образом два этих требования могут быть одновременно удовлетворены.

 

Многие из исследуемых учёными объектов не взаимодействуют с человеческими органами чувств так, как нужно, чтобы получить соответствующие сенсорные ощущения. Методы, которые используются для изучения таких объектов, свидетельствуют против идеи — какой бы правдоподобной она некогда не казалась — будто учёные опираются или должны опираться исключительно на их собственное восприятие, чтобы получить данные, в которых нуждаются. Так, Фейерабенд предложил мысленный эксперимент: если бы измерительная аппаратура была настроена на то, чтобы регистрировать величину какого-то параметра, интересующего исследователя, результаты измерения подходили бы для проверки теории не меньше, чем отчёты о том, что воспринято человеком [Feyerabend 1969, 132–137].

Фейерабенд мог бы подкрепить свой тезис не мысленными экспериментами, а историческими примерами. Столетием ранее Гельмгольц оценивал скорость возбуждающих импульсов, проходящих по двигательному нерву. Чтобы инициировать импульсы, скорость прохождения которых можно бы было измерить, он имплантировал электрод в конец нервного волокна и подавал на него ток с катушки. Другой конец был присоединён к мышечному волокну, сокращение которого сообщало о прибытии импульса. Чтобы понять, сколько времени потребовалось импульсу, чтобы достичь мышечного волокна, нужно было знать, когда стимулирующий ток достигнет нерва. Но

…наши чувства неспособны непосредственно воспринять столь короткий отрезок времени…

и потому Гельмгольцу пришлось прибегнуть к тому, что он называл «искусственным методом наблюдения» [Olesko and Holmes 1994, 84]. Это означало, что ему пришлось устроить все так, чтобы идущий от катушки ток вызывал отклонение стрелки гальванометра. Если предположить, что степень отклонения пропорциональна продолжительности прохождения тока от катушки, то Гельмгольц мог использовать это отклонение для вычисления продолжительности, которую он не мог заметить [Ibid.]. Это «искусственное наблюдение» не следует путать с, например, использованием увеличительных стёкол или телескопов для того, чтобы разглядеть крошечные или отдалённые объекты. Такие устройства позволяют наблюдателю в подробностях рассмотреть видимые объекты, тогда как продолжительность прохождения тока настолько мала, что её невозможно заметить. Гельмгольц изучал ей опосредованно. (В XVII веке Гук [Hooke 1705, 16–17] отстаивал право этого метода на существование и конструировал инструменты, позволяющие его использовать.) Смысл мысленного эксперимента Фейерабенда и вводимого Гельмгольцем различения между восприятием и искусственным методом наблюдения состоит в том, что практикующие учёные с лёгкостью называют предметом наблюдения то, что регистрируется их экспериментальным оборудованием, даже если они не воспринимают или не могут воспринять эти объекты непосредственно при помощи органов чувств.

Некоторые данные получаются путём таких сложных действий, что непросто понять, что именно является объектом наблюдения (если такой объект вообще есть). Давайте посмотрим на изображения, полученные методом функциональной магнитно-резонансной томографии, где разные цвета используются для обозначения степени электрической активности различных отделов головного мозга во время решения когнитивной задачи. Чтобы получить эти изображения, на мозг испытуемого воздействуют короткими магнитными импульсами. Магнитное поле воздействует на прецессию протонов в гемоглобине и других физиологических веществах, заставляя их испускать радиосигналы достаточно сильные для того, чтобы приборы могли их зафиксировать. Когда магнитное поле ослабевает, скорость снижения сигналов от протонов в сильно насыщенном кислородом гемоглобине заметно отличается от скорости снижения сигналов, поступающих от крови, менее насыщенной кислородом. С помощью сложных алгоритмов, применяемых для анализа записи радиосигналов, можно оценить уровень насыщения крови кислородом в отделах мозга, из которых, как следует из вычислений, эти сигналы поступают. Есть основание полагать, что кровь, поступающая от возбужденных нейронов, несёт заметно больше кислорода, чем кровь вблизи покоящихся нейронов. Предположения относительно значимых пространственных и временных соотношений внутри небольших областей головного мозга используются для оценки уровня их электрической активности, соответствующей пикселям законченного изображения. В результате всех этих вычислений определённые цвета приписываются пикселям созданного компьютером изображения головного мозга. Роль ощущений исследователя в получении данных методом функциональной магнитно-резонансной томографии сводится к наблюдению за приборами и присмотру за пациентом. Их эпистемическая роль ограничена различением цветов на готовом изображении, чтении используемых компьютером цветовых таблиц и т. п.

Если изображения, полученные в результате функциональной магнитно-резонансной томографии, записывают наблюдения, то сложно сказать, что именно является объектом наблюдения: активность нейронов, уровень насыщения крови кислородом, прецессия протонов, радиосигналы или что-то ещё. (Если объект наблюдения существует, то радиосигналы, напрямую воздействующие на оборудование, кажется, подходят на эту роль лучше уровня кислорода в крови или активности нейронов.) Более того, идею записи наблюдений с помощью изображений, получаемых методом магнитно-резонансной томографии, трудно примирить с традиционными представлениями эмпириков, согласно которым расчёты, основанные на теоретических предположениях и убеждениях, не должны применяться в процессе получения данных, как бы они ни были нужны для того, чтобы делать выводы на основании этих данных (а иначе объективность может быть утрачена). Для получения изображений с помощью фМРТ требуется значительная статистическая обработка, основанная на теориях о радиосигналах и многочисленных факторах, имеющих отношение к их регистрации, а также убеждении, что существует связь между уровнем насыщения крови кислородом и активностью нейронов, представлении об источниках систематической погрешности и т. п.

Поэтому функциональное изображение мозга настолько отличается от, например, рассматривания, фотографирования и измерения с помощью термометра или гальванометра, что будет практически бессмысленным называть его наблюдением. То же самое касается многих других методов, используемых учёными для получения данных, не воспринимаемых при помощи органов чувств.

В философских сочинениях такие термины, как «наблюдение» и «отчёты о наблюдении», появляются гораздо чаще, чем в работах практикующих учёных, которые вместо этого склонны говорить о данных. Философы, использующие этот термин, могут, если им так хочется, представлять себе стандартные примеры наблюдений частью обширного, разнообразного и продолжающего расти множества методов получения данных. Тогда они смогут сконцентрироваться на эпистемическом влиянии факторов, характеризующих различные методы из этого множества, вместо того, чтобы стараться решить, какие методы классифицировать как методы наблюдения и какие объекты — как объекты наблюдения. В частности, они смогут сосредоточить внимание на том, на какие вопросы могут дать ответы данные, полученные с помощью конкретного метода, что следует сделать, чтобы использовать эти данные плодотворно, и какова достоверность полученных с их помощью ответов.

Интересно, что отчёты о непосредственном наблюдении не всегда являются с эпистемической точки зрения более ценными, чем данные, полученные с помощью экспериментального оборудования. Действительно, исследователи нередко используют неперцептивные данные, чтобы оценить перцептивные и исправить ошибки в них. Например, Резерфорд и Петтерссон проводили схожие эксперименты, чтобы понять, расщепляются ли некоторые вещества при радиоактивном облучении, испуская заряженные частицы. Чтобы обнаружить излучение, наблюдатели отмечали на экране сцинтилляторного счётчика крошечные вспышки, производимые ударами частиц. Ассистенты Петтерссона сообщали, что видели такие вспышки при исследовании силикона и других элементов. Ассистенты Резерфорда их не заметили. Коллега Резерфорда, Джеймс Чедвик, посетил лабораторию Петтерссона, чтобы оценить полученные им данные. Вместо того чтобы смотреть на экран и таким образом проверить данные Петтерссона, он незаметно для смотревших на экран ассистентов Петтерсона перенастроил оборудование так, что даже если бы частицы и появились, они не могли ударить по экрану. Данные Петтерссона были дискредитированы тем, что его ассистенты в обоих случаях сообщали о вспышках примерно с одинаковой частотой [Steuwer 1985, 284–288].

Сходные соображения применимы и когда речь идёт о различии между поддающимися и неподдающимися наблюдению предметами исследования. Некоторые данные следует получить для того, чтобы ответить на вопросы об объектах, которые сами по себе не регистрируются чувствами или экспериментальным оборудованием. В связи с этим часто говорят о потоках солнечных нейтрино. Нейтрино не могут напрямую воздействовать на наши чувства или измерительные приборы, и зарегистрировать их присутствие невозможно. Испускаемые потоки изучались благодаря захвату нейтрино и их взаимодействию с хлором, в результате чего возникал радиоактивный изотоп аргона. Затем экспериментаторы могли рассчитать испускаемые потоки солнечных нейтрино, опираясь на измерения радиоактивности изотопа с помощью счётчика Гейгера. Эпистемическое значение недоступности нейтрино для наблюдения зависит от факторов, имеющих отношение к надёжности данных, которые исследователи смогли получить, и их достоверности как источника информации о потоках. Эта достоверность помимо прочего будет зависеть от правильности представлений исследователей о том, как нейтрино взаимодействуют с хлором [Pinch 1985]. Однако существуют недоступные для наблюдения предметы, которые невозможно обнаружить, и об особенностях которых невозможно сделать вывод на основании каких бы то ни было данных. Это — единственные эпистемически недостижимые неподдающиеся наблюдению объекты. Останутся ли они такими, зависит от того, смогут ли учёные понять, как получить данные для их изучения.

 

Томас Кун, Норвуд Хансон, Пол Фейерабенд и другие с подозрением относились к объективности данных, полученных в результате наблюдения, подвергая сомнению предположение, будто наблюдатели могут избежать предвзятости, обусловленной «парадигмой», которой они придерживаются, или теоретическими предпосылками. Несмотря даже на то, что в некоторых их примерах используются данные, полученные с помощью оборудования, они склонны говорить о наблюдении как о перцептивном процессе. Как писал Хансон, «в том, что мы видим, уже содержится теория» [Hanson 1958, 19].

В сочинениях Куна есть три разные версии этой идеи.

K1. Теоретическая нагруженность восприятия. Специалисты в области психологии восприятия, Брюнер и Постман, обнаружили, что испытуемые, которым быстро показывали неправильные игральные карты, например, чёрную четвёрку червей, сообщали, что они видели обычную карту, например, красную четвёрку червей. Требовалось показать им неправильную карту несколько раз, чтобы они, наконец, заметили, что она выглядит не так, как надо, и правильно её описали [Kuhn 1962, 63]. По утверждению Куна, такие исследования показывают, что предметы выглядят по-разному для разных наблюдателей с разными понятийными схемами. Если это так, то чёрная четвёрка червей не выглядит как чёрная четвёрка червей до тех пор, пока повторяющееся наблюдение не позволит испытуемым сформировать идею чёрной четвёрки червей. По аналогии, — предположил Кун, — когда работающие в конфликтующих парадигмах наблюдатели смотрят на один и тот же предмет, их понятийные ограничения не позволяют им получить одинаковый визуальный опыт [Kuhn 1962, 111, 113–114, 115, 120–1]. Это, например, означало бы, что если бы Пристли и Лавуазье наблюдали за проведением одного и того же эксперимента, Лавуазье увидел бы то, что соответствовало его теории о возгорании и дыхании как процессах окисления, в то время как визуальный опыт Пристли согласовывался бы с его теорией, согласно которой горение и дыхание — процессы высвобождения флогистона.

K2. Семантическая нагруженность восприятия. Кун утверждал, что теоретические предпосылки оказывают существенное влияние на описание наблюдений и то, как они понимаются [Kuhn 1962, 127ff]. Если это так, сторонники калорического описания теплоты не будут описывать наблюдаемые результаты экспериментов с теплотой или понимать описания таких результатов так же, как исследователи, которые думают о теплоте в терминах средней кинетической энергии или излучения. Они могут использовать для сообщения о наблюдении одинаковые слова (например, «температура»), понимая их при этом по-разному.

K3. Привлекающие внимание особенности. Кун утверждал, что если бы Галилей и физик-аристотелик наблюдали бы один и тот же эксперимент с маятником, они бы смотрели и обращали внимание на разные вещи. Аристотелевская парадигма потребовала бы от экспериментатора измерить

…вес камня, высоту, на которую тот был поднят, и время, потребовавшееся ему на достижение состояния покоя [Kuhn 1992, 123],

и проигнорировать радиус, угловое смещение и период колебания [Kuhn 1962, 124].

Галилей обратил бы внимание на последние, поскольку рассматривал бы колебания маятника как принудительные круговые перемещения. Привлёкшие внимание Галилея величины не заинтересовали бы аристотелика, который рассматривает камень как предмет, вынужденно падающий к центру земли [Kuhn 1962, 123]. Так Галилей и учёный-аристотелик собрали бы разные данные. (При отсутствии записей о проведённых аристотеликами экспериментах с маятником мы можем рассматривать это как мысленный эксперимент.)

 

Если рассматривать K1, K2 и K3 в порядке возрастания правдоподобия, K3 указывает на важный для научной практики факт. Получение данных (включая постановку и проведение эксперимента) находится под значительным влиянием базовых представлений исследователей. Иногда таковые включают теоретические предпосылки, из-за которых экспериментаторы получают не способствующие приросту знаний или приводящие к заблуждениям данные. В других случаях они могут привести к тому, что экспериментаторы проигнорируют полезные сведения или даже не сумеют их получить. Например, чтобы получить данные об оргазмах, испытываемых самками медвежьих макак, один исследователь подключил подопытных самок к приборам, регистрирующим оргазменные сокращения мышц, учащение сердечного ритма и т. д. Но, как сообщает Элизабет Ллойд, исследователь подключил к прибору самцов макак, изменение сердечного ритма которых давало сигнал к началу записи женского оргазма. Когда я указала, что подавляющее большинство оргазмов самки медвежьих макак получали в результате сексуальных взаимодействий с другими самками, он ответил, что ему это известно, но что его интересуют только важные оргазмы [Lloyd 1993, 142]. Хотя оргазм во время полового акта с самцом нехарактерен для самок медвежьих макак, на постановку эксперимента оказало влияние убеждение, что особенности женской сексуальности следует изучать лишь в связи с их репродуктивным значением [Lloyd 1993, 139].

К счастью, такое происходит не всегда. Оказавшись под влиянием предрассудков, исследователи, в конце концов, часто находят в себе силы внести исправления и оценить значение данных, поначалу не привлёкших их внимание. Таким образом, парадигмы и теоретические предпосылки действительно воздействуют на то, что именно привлекает внимание исследователей, но это воздействие не является ни неизбежным, ни непоправимым.

 

Говоря о семантической нагруженности теории (K2), важно иметь в виду, что наблюдатели не всегда используют для сообщений о результатах наблюдений и экспериментов повествовательные предложения. Вместо этого они часто рисуют, фотографируют, делают аудиозаписи и т. д. или настраивают свои экспериментальные устройства таким образом, чтобы они выдавали данные, используя диаграммы, графические изображения, числовые таблицы и другие несентенциальные формы записи. Понятийные возможности и теоретическая предвзятость исследователей, несомненно, может оказать эпистемически значимое влияние на то, что они регистрируют (или на регистрацию чего они настраивают своё оборудование), какие детали включают в отчёт или акцентируют и какие формы изложение материала избирают [Daston and Galison 2007, 115–190, 309–361]. Но разногласия по поводу эпистемического значения диаграммы, рисунка или других несентенциальных данных часто возникают из-за вопросов о причинно-следственных связях, а не о семантике. Анатомам может быть нужно решить, показывает ли тёмное пятнышко на микроснимке случайный эффект, возникший в процессе окраски тканей, или оно появилось в результате того, что свет отразился от анатомически значимой структуры. Физиков может заинтересовать, отражает ли «всплеск» на записи показаний счётчика Гейгера воздействие радиации, которое они хотят отследить, или кратковременное изменение радиационного фона. Химики могут быть озабочены чистотой образцов, используемых для получения данных. Такого рода вопросы не носят семантический характер, и потому представлять их как семантические вопросы, для которых релевантен тезис K2, непродуктивно. Возможно, философы конца XX века игнорировали такие случаи и преувеличивали значение семантической нагруженности теории, поскольку думали о проверке теорий с точки зрения дедуктивных отношений между теоретическими предложениями и предложениями о наблюдениях.

В случае сентенциальных отчётов о наблюдениях семантическая нагруженность теории встречается реже, чем можно бы было ожидать. Интерпретация вербальных сообщений часто зависит скорее от представлений о причинно-следственных связях, чем от значений знаков. Вместо того чтобы беспокоиться о значении слов, используемых для описания их наблюдений, учёные, вероятно, будут озабочены тем, не выдумали ли наблюдатели что-нибудь и не придержали ли какую-нибудь информацию, не является ли какая-нибудь деталь (или сразу несколько деталей) явлением, порождённым условиями наблюдения, не были ли используемые образцы нетипичными и т. п.

Парадигмы Куна являются разнородными собраниями экспериментальных практик, теоретических принципов, отобранных для исследования проблем, подходов к их решению и т. д. Взаимосвязи между компонентами парадигмы достаточно гибки, чтобы позволить исследователям, в корне несогласным друг с другом по поводу одного или нескольких теоретических положений, прийти к согласию касательно постановки, проведения и записи результатов их экспериментов. Вот почему нейроучёные, спорившие о том, являются ли нервные импульсы электрическими, могли измерять одни и те же электрические параметры и не считать поводом для разногласий точность отчётов о наблюдениях и лингвистическое значение таких терминов, как «потенциал», «сопротивление», «электрическое напряжение» и «ток».

 

Вопросы, затрагиваемые в данном разделе, являются отдалёнными лингвистическими производными проблем, встающих в связи с представлением Локка, согласно которому обыденные и научные понятия (эмпирики называют их идеями) получают своё содержание из опыта [Locke 1700, 104–121, 162–164, 404–408].

Глядя на пациента, покрытого красной сыпью, страдающего от жара и т. д., исследователь может сообщить, что видит сыпь и показания термометра, или симптомы кори, или человека, больного корью. Наблюдая за каплей неизвестной жидкости, упавшей в раствор лакмуса, исследователь может сообщить, что видит изменение цвета, жидкость с уровнем PH ниже 7 или кислоту. То, какое описание результатов проверки подойдёт лучше, зависит от того, как были операционализированы соответствующие понятия. То, что в соответствии с одной операционализацией позволяет наблюдателю сообщить, что он наблюдает случай кори, в соответствии с другой операционализацией позволяет лишь констатировать симптомы.

Соглашаясь с мнением Перси Бриджмена, что

…в целом под понятием мы имеем в виду всего лишь набор операций; понятие синонимично соответствующему набору операций [Bridgman 1927, 5],

можно предположить, что операционализации являются определениями или смысловыми правилами, такими, что аналитически верным, к примеру, будет считать кислой любую жидкость, окрашивающую лакмус в красный цвет. Но для реальной научной практики более точным будет считать операционализации такими правилами применения понятий, когда и правила, и их применение могут быть подвергнуты ревизии на основании новых эмпирических или теоретических сведений. В этом смысле операционализировать означает вводить в действие вербальные и тому подобные практики, чтобы позволить учёным делать свою работу. Таким образом, операционализации чувствительны к открытиям, влияющим на их полезность, и на основании этого подвержены изменениям [Feest 2005].

Относится это к определению или нет, исследователи, работающие в различных исследовательских традициях, могут научиться сообщать о своих наблюдениях так, чтобы не вступать в конфликт с противоречащими друг другу операционализациями. Так, вместо того, чтобы научить учёных описывать то, что они видят в пузырьковой камере, как светлую полоску или след, можно научить их говорить, что они видят след частицы или даже саму частицу. Это может отражать то, что имел в виду Кун, предполагая, что некоторые наблюдатели могут обоснованно утверждать, будто видели кислород (хотя он прозрачен или бесцветен) или атомы (хотя они невидимы) [Kuhn 1962, 127ff]. Напротив, можно возразить, что не следует смешивать то, что человек видит, с тем, что он обучен говорить, когда это видит, а потому утверждение, будто вы видите бесцветный газ или невидимую частицу, может быть не чем иным, как образным способом сказать то, что некоторые операционализации позволяют наблюдателям сказать. Если продолжить это возражение, то в строгом смысле слова термин «отчёт о наблюдении» следует оставить для описаний, нейтральных в отношении противоречащих друг другу операционализаций.

Если полученные в результате наблюдений данные являются всего лишь высказываниями, соответствующими условиям всеобщего согласия Фейерабенда, значение тезиса о семантической нагруженности теории зависит от того, насколько быстро и для каких предложений достаточно компетентные носители языка, придерживающиеся различных парадигм, могут без привлечения теоретических соображений согласиться, что признавать и что отвергать. Некоторые полагают, что возможно достичь степени согласия, достаточной для гарантии объективности полученных в результате наблюдения данных. Другие так не считают. А некоторые стремятся найти другие стандарты объективности.

 

Приведённый выше пример с экспериментами Петтерссона и Резерфорда со сцинтиллятором свидетельствует о том, что наблюдатели, работающие в разных лабораториях, иногда сообщают, что в одних и тех же условиях они видят разные вещи. Вероятно, их ожидания влияют на отчёты. Кажется правдоподобным, что их ожидания сформированы их образованием и тем, как принятая теория влияет на поведение их начальников и коллег. Но, как происходило и в других случаях, все участники дискуссии согласились отвергнуть полученные Петтерссоном данные, не отказываясь от своих теоретических предпосылок, потому что эти данные были получены в результате механических манипуляций, которые обе лаборатории могли осуществить и проинтерпретировать одинаково.

Более того, сторонники несовместимых теорий в результате наблюдений часто получают удивительно сходные данные. Сколько бы они не спорили о природе дыхания и горения, Пристли и Лавуазье представляли сходные отчёты о том, как долго оставались в живых их мыши и горели их свечи под стеклянными колпаками. Пристли учил Лавуазье, как измерять содержание флогистона в неизвестном газе. Образец испытуемого газа нагнетался в градуированную пробирку, наполненную водой, и опрокидывался над водяной баней. Отметив уровень воды, оставшейся в пробирке, наблюдатель добавляет «азотистый воздух» (который мы называем окисью азота) и снова проверяет уровень воды. Пристли, полагавший, что кислорода не существует, считал, что изменение уровня воды указывает на то, сколько флогистона содержит газ. Лавуазье описывал наблюдения тех же изменений уровня воды, что и Пристли, даже после того как отверг теорию флогистона и пришёл к убеждению, что эти изменения указывают на содержание свободного кислорода [Conant 1957, 74–109].

Смысл этих примеров в том, что хотя парадигмы или теоретические предпосылки иногда оказывают эпистемически значимое влияние на то, что воспринимают наблюдатели, последствия этого могут быть сравнительно просто устранены или исправлены.

 

Типичные ответы на этот вопрос гласят, что приемлемость теоретических утверждений зависит от того, являются ли они истинными (приблизительно верными, вероятными или значительно более вероятными, чем прочие) или «спасают» наблюдаемые феномены. Затем делается попытка объяснить, как полученные в ходе наблюдения данные свидетельствуют за или против обладания одним или более из перечисленных достоинств.

Истина. Естественно считать, что при равной вычислимости, области применения и т. д. истинные теории лучше ложных, хорошие приближения лучше плохих, а более вероятные теоретические утверждения заслуживают того, чтобы им отдавали первенство перед менее вероятными. Одним из способов решить, является ли теория или теоретическое утверждение истинным, близким к истине или достаточно вероятным, является выведение из него предсказаний и использование полученных при наблюдении данных для их проверки. Сторонники подтверждения с помощью гипотетико-дедуктивного метода предполагают, что полученные при наблюдении данные подкрепляют истинность теорий, чьи дедуктивные следствия они подтверждают, и опровергают те, чьи следствия фальсифицируют [Popper 1959, 32–34]. Но из законов и теоретических обобщений редко следуют (если вообще следуют) предсказания о наблюдениях, если только они не сочетаются с одной или более вспомогательными гипотезами, позаимствованными из теории, к которой они принадлежат. Когда прогноз оказывается неверным, стороннику гипотетико-дедуктивных теорий подтверждения нелегко объяснить, почему это случилось. Если теория гарантирует верный прогноз, она будет его гарантировать и в сочетании с произвольно выбранными не относящимися к делу утверждениями. Проблема для гипотетико-дедуктивных теорий подтверждения состоит в том, чтобы объяснить, почему предсказание, подтверждающее интересующую исследователя теорию, не подтверждает одновременно с этим не относящиеся к делу утверждения.

Игнорируя существенные и маловажные детали, теории, трактующие подтверждение как самообоснование, утверждают, что отчёт о наблюдении подтверждает теоретическое обобщение, если конкретное обобщение следует из отчёта о наблюдении и сочетается со вспомогательными гипотезами, выводимыми из той теории, о подтверждении которой идёт речь. Наблюдение свидетельствует против теоретического утверждения, если из сочетания отчета о наблюдении и вспомогательных гипотез, выводимых из данной теории, логически следует противоположное утверждение. Как и в случае гипотетико-дедуктивных теорий подтверждения, здесь наблюдение подтверждает или опровергает теоретическое утверждение только на основании допущения, что вспомогательные гипотезы являются истинными [Glymour 1980, 110–175].

Последователи Байеса придерживаются мнения, что доказательное значение полученных в результате наблюдения данных для теоретического утверждения следует понимать в терминах правдоподобия или условной вероятности. Например, на вопрос о том, подкрепляют ли полученные при наблюдении данные теоретическое утверждение, можно ответить в зависимости от того, является ли это утверждение более вероятным (и если да, то насколько более вероятным), чем его отрицание, на основании описания не только полученных данных, но и предшествующих им ранее принятых убеждений, включая теоретические предпосылки. Но по теореме Байеса условная вероятность интересующего нас утверждения будет отчасти зависеть от того, какова была предшествующая получению новых данных вероятность этого утверждения. И опять, то, как данные используются для оценки теории, частично зависит от теоретических предпосылок, из которых исходит исследователь [Earman 1992, 33–86; Roush 2005, 149–186].

Фрэнсис Бэкон [Bacon 1620, 70] говорил, что допустить, чтобы приверженность исследователя некой теории определяла, что этот исследователь рассматривает как эпистемическую значимость полученного в результате наблюдения доказательства этой самой теории, является, пожалуй, грехом большим, чем полное игнорирование доказательства. Сторонники гипотетико-дедуктивных теорий подтверждения, теории самоподтверждения, метода Байеса и других теорий подтверждения рискуют навлечь на себя неодобрение Бэкона. Согласно им всем, сторонники соперничающих теорий, возможно, имеют право не соглашаться относительно того, как полученные при наблюдениях данные относятся к одним и тем же утверждениям. Кстати говоря, истории и в самом деле известны случаи таких разногласий. Значение этого факта зависит от того, могут ли подобные разногласия быть разрешены, и если могут, то как. Поскольку некоторые компоненты теории логически и в какой-то степени вероятностно независимы друг от друга, сторонники соперничающих теорий часто могут найти способы достаточно легко договориться о вспомогательных гипотезах и предшествующих вероятностях, чтобы на основании полученных в ходе наблюдения свидетельств приходить к одинаковым выводам.

Спасение феноменов. Считается, что теории спасают феномены, если они удовлетворительным образом их предсказывают, описывают или систематизируют. То, насколько хорошо теория решает эти задачи, необязательно зависит от истинности или точности её оснований. Так, согласно предисловию Озиандера к сочинению Коперника «О вращении небесных сфер», классической цитате, касающейся этой проблемы, астрономы «никоим образом не могут достичь истинных причин» закономерностей, которым подчиняются доступные наблюдению астрономические явления, и должны удовлетвориться спасением феноменов, то есть использованием

…любых гипотез, позволяющих… [им] на основании принципов геометрии правильно вычислять как будущее, так и прошлое [Osiander 1543, XX].

Теоретикам следует использовать эти предположения как инструменты вычисления, не вынося решений об их истинности. В частности, предположение, будто планеты вращаются вокруг Солнца, следует оценивать только на основании того, насколько это полезно для достаточно точного вычисления их наблюдаемого взаиморасположения.

В работе «Физическая теория: её цель и строение» Пьера Дюгема сформулирована сходная идея. Для Дюгема физическая теория

…является системой математических теорем, выводимых из небольшого количества аксиом, цель которых — представить набор экспериментальных законов настолько просто, полно и точно, насколько только возможно. [Duhem 1906, 19]

«Экспериментальные законы» — это обобщённые математические описания наблюдаемых результатов экспериментов. Исследователи получают их, выполняя измерения и другие экспериментальные операции и приписывая воспринимаемым результатам символические обозначения согласно заранее введённым операциональным определениям [Duhem 1906, 19]. Для Дюгема основная функция физической теории состоит в том, чтобы помочь нам сохранять и извлекать информацию о доступных наблюдению предметах, следить за которыми мы в противном случае были бы не в силах. Если в этом и заключается цель существования теории, её главным достоинством должна быть экономия интеллектуальных усилий. Теоретикам надлежит заменять отчёты об отдельных наблюдениях экспериментальными законами и выводить законы более высокого уровня (чем их меньше, тем лучше), из которых могут быть математически выведены экспериментальные законы (чем больше, тем лучше) [Duhem 1906, 21ff].

Можно проверить, насколько точны и полны относящиеся к теории экспериментальные законы, сравнив их с полученными при наблюдении данными. Пусть ЭЗ будет одним или более экспериментальным законом, который достаточно хорошо проходит такие проверки. Тогда законы более высокого уровня могут быть оценены на основании того, насколько удачно они интегрируют ЭЗ в теорию. Некоторые данные, которые не соответствуют интегрированным экспериментальным законам, окажутся недостаточно интересными, чтобы привлечь внимание исследователя. Другие данные придётся согласовывать с теорией, заменяя или изменяя один или более экспериментальный закон. Если требуемые дополнения, изменения или замещения приводят к тому, что экспериментальные законы становится сложнее интегрировать в теорию, данные свидетельствуют против неё. Если необходимые изменения ведут к лучшей систематизации, данные свидетельствуют в пользу теории. Если требуемые изменения не меняют положения дел, то данные не свидетельствуют ни за, ни против теории.

 

К несчастью для всех этих идей о проверке теорий данные обычно получаются способами, которые делают очень сложным их прогнозирование на основании обобщений, для проверки которых они используются, или выведение таких обобщений из этих данных, а не из произвольных вспомогательных гипотез. В самом деле, в любом наборе большого количества точных нумерических данных есть такие, которые не согласуются между собой и исходя из которых тем более нельзя сделать количественного предсказания. Это происходит потому, что точные, доступные общественности данные, как правило, могут быть получены только посредством процесса, результаты которого отражают влияние каузальных факторов, слишком многочисленных, разнообразных и нерегулярных, чтобы их могла объяснить какая-нибудь одна теория. Когда Бернард Кац регистрировал электрическую активность препаратов нервного волокна, на численные значения его данных влияли специфические особенности его гальванометров и других приборов, различие между положением стимулирующих и записывающих электродов, которые должны были быть введены в нерв, физиологические последствия их введения и изменения состояния нерва, который разрушался в ходе эксперимента. Исследователи по-разному проводили этот эксперимент. Приборы вибрировали из-за множества не поддающихся учёту причин: от случайных источников погрешности до тяжёлых шагов учителя Каца, Арчибальда В. Хилла, поднимавшегося и спускавшегося по лестнице за стеной лаборатории. Это лишь краткий перечень сложностей. Дело усугублялось ещё и тем, что многие из этих факторов влияли на данные, будучи составными элементами неподдающихся учёту, временных и нерегулярных последовательностей каузальных воздействий.

Что касается видов данных, которые должны представлять интерес для философов физики, давайте представим, какое множество внешних причин влияет на данные об излучении в эксперименте по выявлению солнечных нейтрино или на фотографии, получаемые с помощью искровой камеры и предназначенные для обнаружения взаимодействий между частицами. Обычно эффекты систематических и случайных источников погрешности таковы, что исследователям для перехода от «сырых» данных к выводам, которые можно использовать для оценки теоретических утверждений, требуется серьёзный анализ и интерпретация.

Это в равной степени относится как к чистым случаям получения сенсорной информации, так и к записям, сделанным с помощью оборудования. Когда астрономы XIX и начала XX века смотрели в телескопы и нажимали кнопки, чтобы зафиксировать время, когда Луна минует перекрестье искателя, значение их измерительных точек зависело не только от отражённого Луной света, но также от особенностей перцептивных процессов, времени реакции и других психологических факторов, которые без всякой системы изменялись от случая к случаю и от наблюдателя к наблюдателю. Ни у одной астрономической теории не хватит ресурсов, чтобы всё это учесть. Сходные соображения применимы к вероятностям конкретных результатов измерений, выводимых из теоретических принципов, и вероятностям подтверждающих и опровергающих их теоретических утверждений, обусловленных значимостью конкретных результатов измерений.

Вместо того чтобы проверять теоретические утверждения путём прямого сопоставления их с «сырыми» данными, исследователи используют данные, чтобы выдвигать предположения о явлениях, т. е. событиях, закономерностях, процессах и т. п., которые достаточно единообразны и просты, чтобы сделать их поддающимися систематическому прогнозированию и объяснению [Bogen and Woodward 1988, 317]. Тот факт, что свинец плавится при температурах, близких к 327.5 С° — пример явления, также как и широко известные закономерности, характерные для величины электрического заряда потенциала действия различных нейронов, периодов обращения планет и т. д. Теории, от которых нельзя ожидать предсказания и объяснения таких вещей, как конкретные данные в температурной таблице, можно оценить на основании того, насколько полезны они для предсказания или объяснения явлений, которые с их помощью обнаруживаются. То же самое касается потенциала действия в отличие от данных о конкретных величинах электрического заряда, на основании которых вычисляются его особенности, и орбит планет в отличие от данных астрометрии. Разумно использовать генетическую теорию для ответа на вопрос, насколько вероятно (при сходном воспитании в сходном окружении), что потомок шизофреника (или двух больных шизофренией) обнаружит один или несколько симптомов, которые «Руководство по диагностике и статистике психических расстройств» классифицирует как признаки шизофрении. Но будет весьма неразумно ожидать, что она предскажет или сможет проинтерпретировать количество баллов, набранных одним пациентом при единственном прохождении конкретного диагностического теста, или объяснить, почему диагност сделал конкретную запись в отчёте о беседе с потомком больных шизофренией [Bogen and Woodward, 1988, 319–326].

То, что теории лучше предсказывают и объясняют явления, а не данные, не так уж плохо. Во многих случаях теории, предсказывающие и объясняющие явления, будут более информативными и полезными для достижения практических целей, чем теории, предсказывающие и объясняющие конкретные позиции в каком-либо наборе данных (если бы такие были). Предположим, вы могли бы выбрать между теорией, предсказывающей и объясняющей, как выделение нейротрансмиттера связано с нейронными импульсами (например, таким образом, что в среднем нейротрансмиттеры выделяются один раз на каждые 10 импульсов), и теорией, которая объясняет или предсказывает числа, выдаваемые соответствующим лабораторным оборудованием в одном или нескольких отдельных случаях. Как правило, первая теория оказывается предпочтительнее второй: по меньшей мере потому, что она применима к гораздо большему количеству случаев. То же касается и теории, предсказывающей или объясняющей вероятность шизофрении на основании некоторых генетических факторов, или теории, которая предсказывает или объясняет вероятность неверной диагностики шизофрении, обусловленной образованием психиатра. В большинстве случаев они будут предпочтительнее теории, которая предсказывает конкретные описания в истории болезни.

Учитывая всё это, а также тот факт, что множество теоретических утверждений может быть проверено лишь прямым сопоставлением с явлениями, эпистемологам следует задаться вопросом о том, как данные используются для ответа на вопросы о явлениях. Поскольку у нас нет места для подробного обсуждения этой проблемы, в данной статье мы можем лишь упомянуть два основных метода, используемых исследователями для того, чтобы делать из данных выводы. Первый — каузальный анализ, проводимый с использованием статистических методов или без такового. Второй — некаузальный статистический анализ.

Во-первых, исследователи должны отделить характерные особенности данных, указывающие на факты об интересующем их явлении, от тех, которые можно легко проигнорировать, и тех, которые должны быть скорректированы. Иногда предшествующие знания делают эту задачу простой. В обычных условиях исследователи знают, что их термометры чувствительны к температуре, а манометры — к давлению. Астроном или химик, знающий, как работает спектрографическое оборудование и к чему его применить, будет знать и то, что обозначают полученные данные. Иногда ситуация не столь очевидна. Когда Рамон-и-Кахаль смотрел в свой микроскоп на тонкий срез окрашенной нервной ткани, ему приходилось догадываться, какое из волокон, видимых при одном фокальном расстоянии, связано с тем, что он мог видеть лишь при другом фокальном расстоянии или же при исследовании другого среза (если такое волокно вообще существовало).

Аналогичные соображения применимы к количественным данным. Кацу было нетрудно определить, когда его оборудование острее реагировало на шаги Хилла на лестнице, чем на электрические величины, которые оно должно было измерять. Не так просто ответить, является ли резкий скачок в амплитуде высокочастотных колебаний ЭЭГ следствием особенностей мозговой деятельности испытуемого или внешней электрической активности в лаборатории или операционной, где производились измерения. Ответы на вопросы о том, какие особенности числовых и нечисловых данных указывают на интересующее исследователя явление, обычно по меньшей мере частично зависят от того, что известно о причинах, приведших к появлению данных.

Статистические доводы часто используются для ответа на вопросы о влиянии эпистемически значимых каузальных факторов. Например, когда известно, что сходные данные получаются под действием факторов, не имеющих отношения к интересующему исследователя предмету, метод Монте-Карло, регрессивный анализ выборочных данных и множество других статистических методов дают исследователям прекрасную возможность решить, насколько серьёзно следует принимать предположительно информативные особенности их данных.

Но техники статистической обработки данных используются не только для каузального анализа. Чтобы рассчитать такую величину, как точка плавления свинца, на основании набора числовых данных, исследователи выбрасывают из расчётов точки экстремума, рассчитывают среднее значение и стандартное отклонение и т. д., и устанавливают уровни достоверности и значимости. Регрессия и другие техники применяются к результатам, чтобы оценить, насколько далеко от среднего значения предположительно отклонится интересующая нас величина в интересующей нас совокупности (например, диапазон температур, при которых, как ожидается, будут плавиться чистые образцы свинца).

То, что данные без каузальной, статистической и т. д. аргументации мало что дают, имеет интересные следствия для общепризнанных представлений о том, как использование данных, полученных при наблюдении, отличает науку от лженауки, религии и других ненаучных методов познания. Во-первых, учёные — не единственные, кто использует данные наблюдений для обоснования своих утверждений; астрологи и шарлатаны их тоже используют. Чтобы найти эпистемически значимые отличия, следует тщательно рассмотреть, какого рода данные они используют, откуда их получают и как применяют. Преимущество научной проверки теории перед ненаучной состоит не только в том, что она опирается на эмпирические данные; оно также зависит от того, как данные получены, проанализированы и проинтерпретированы для получения выводов, которые можно использовать для проверки теории. Во-вторых, требуется не так много примеров, чтобы опровергнуть представление, будто бы приверженность единственному, повсеместно применимому «научному методу» отличает науки от ненаучного познания. Данные получаются и используются слишком многочисленными и разнообразными способами, чтобы их можно было рассматривать как конкретные применения единственного метода. В-третьих, обычно, если не всегда, исследователи не могут сделать выводы для проверки теорий с помощью полученных при наблюдении данных без эксплицитной или имплицитной апелляции к теоретическим принципам. Это означает, что вопросы, подобные вопросам Куна об эпистемическом значении теоретической нагруженности, возникают в связи с анализом и интерпретацией полученных при наблюдении данных. По большей части ответ на такие вопросы зависит от деталей, меняющихся от случая к случаю.

 

Грамматические производные термина «наблюдение» применялись к весьма различным перцептивным и неперцептивным процессам и записям о полученных с их помощью результатах. Их разнообразие даёт повод сомневаться, могут ли общие философские размышления о наблюдениях, наблюдаемых объектах и полученных при наблюдении данных сказать эпистемологам столько же, сколько конкретные исследования, основанные на внимательном изучении отдельных случаев. Более того, учёные находят всё новые способы получения данных, которые нельзя назвать наблюдением, не расширив значение термина до полной неопределённости.

Вероятно, философам, ценящим ту тщательность, аккуратность и универсальность, к которой стремились логические позитивисты, эмпирики и другие сторонники строгой философии, скорее следовало бы исследовать и разрабатывать методы и достижения логики, теории вероятности, статистики, машинного обучения и компьютерного моделирования, а не пытаться построить всеобщие теории о наблюдении и его роли в науке. Может показаться, что логика и остальные перечисленные дисциплины неспособны предоставить нам удовлетворительные и универсальные теории научного познания. Но у них есть полезные конкретные приложения, часть которых могла бы пригодиться не только философам, но и учёным.

 

  • Aristotle(a), Generation of Animals in Complete Works of Aristotle (Volume 1), J. Barnes (ed.), Princeton: Princeton University Press, 1995, pp. 774–993

  • Aristotle(b), History of Animals in Complete Works of Aristotle (Volume 1), J. Barnes (ed.), Princeton: Princeton University Press, 1995, pp. 1111–1228.

  • Bacon, Francis, 1620, Novum Organum with other parts of the Great Instauration, P. Urbach and J. Gibson (eds. and trans.), La Salle: Open Court, 1994.

  • Bogen, J, and Woodward, J., 1988, “Saving the Phenomena,” Philosophical Review, XCVII (3): 303–352.

  • Boyle, R., 1661, The Sceptical Chymist, Montana: Kessinger (reprint of 1661 edition).

  • Bridgman, P., 1927, The Logic of Modern Physics, New York: Macmillan.

  • Collins, H. M., 1985 Changing Order, Chicago: University of Chicago Press.

  • Conant, J.B., 1957, (ed.) “The Overthrow of the Phlogiston Theory: The Chemical Revolution of 1775–1789,” in J.B.Conant and L.K. Nash (eds.), Harvard Studies in Experimental Science, Volume I, Cambridge: Harvard University Press, pp. 65–116).

  • Duhem, P., 1906, The Aim and Structure of Physical Theory, P. Wiener (tr.), Princeton: Princeton University Press, 1991.

  • Earman, J., 1992, Bayes or Bust?, Cambridge: MIT Press.

  • Feest, U., 2005, “Operationism in psychology: what the debate is about, what the debate should be about,” Journal of the History of the Behavioral Sciences, 41(2): 131–149.

  • Feyerabend, P.K., 1959, “An Attempt at a Realistic Interpretation of Expeience,” in P.K. Feyerabend, Realism, Rationalism, and Scientific Method (Philosophical Papers I), Cambridge: Cambridge University Press, 1985, pp. 17–36.

  • Feyerabend, P.K., 1969, “Science Without Experience,” in P.K. Feyerabend, Realism, Rationalism, and Scientific Method (Philosophical Papers I), Cambridge: Cambridge University Press, 1985, pp. 132–136.

  • Franklin, A., 1986, The Neglect of Experiment, Cambridge: Cambridge University Press.

  • Galison, P., 1987, How Experiments End, Chicago: University of Chicago Press.

  • Galison, P., 1990, “Aufbau/Bauhaus: logical positivism and architectural modernism,” Critical Inquiry, 16 (4): 709–753.

  • Galison, P., and Daston, L., 2007, Objectivity, Brooklyn: Zone Books.

  • Glymour, C., 1980, Theory and Evidence, Princeton: Princeton University Press.

  • Hacking, I, 1983, Representing and Intervening, Cambridge: Cambridge University Press.

  • Hanson, N.R., 1958, Patterns of Discovery, Cambridge, Cambridge University Press.

  • Hempel, C.G., 1935, “On the Logical Positivists’ Theory of Truth,” Analysis, 2 (4): 50–59.

  • Hempel, C.G., 1952, “Fundamentals of Concept Formation in Empirical Science,” in Foundations of the Unity of Science, Volume 2, O. Neurath, R. Carnap, C. Morris (eds.), Chicago: University of Chicago Press, 1970, pp. 651–746.

  • Herschel, J. F. W., 1830, Preliminary Discourse on the Study of Natural Philosophy, New York: Johnson Reprint Corp., 1966.

  • Hooke, R., 1705, “The Method of Improving Natural Philosophy,” in R. Waller (ed.), The Posthumous Works of Robert Hooke, London: Frank Cass and Company, 1971.

  • Jeffrey, R.C., 1983, The Logic of Decision, Chicago: University Press.

  • Kuhn, T.S., The Structure of Scientific Revolutions, 1962, Chicago: University of Chicago Press, reprinted, 1996.

  • Latour, B., and Woolgar, S., 1979, Laboratory Life, The Construction of Scientific Facts, Princeton: Princeton University Press, 1986.

  • Lewis, C.I., 1950, Analysis of Knowledge and Valuation, La Salle: Open Court.

  • Lloyd, E.A., 1993, “Pre-theoretical Assumptions In Evolutionary Explanations of Female Sexuality,”, Philosophical Studies, 69: 139–153.

  • Neurath, O., 1913, “The Lost Wanderers of Descartes and the Auxilliary Motive,” in O. Neurath, Philosophical Papers, Dordrecht: D. Reidel, 1983, pp. 1–12.

  • Olesko, K.M. and Holmes, F.L., 1994, “Experiment, Quantification and Discovery: Helmholtz’s Early Physiological Researches, 1843–50,” in D. Cahan, (ed.), Hermann Helmholtz and the Foundations of Nineteenth Century Science, Berkeley: UC Press, pp. 50–108.

  • Osiander, A., 1543, “To the Reader Concerning the Hypothesis of this Work,” in N. Copernicus On the Revolutions, E. Rosen (tr., ed.), Baltimore: Johns Hopkins University Press, 1978, p. XX.

  • Pearl, J., 2000, Causality, Cambridge: Cambridge University Press.

  • Pinch, T., 1985, “Towards an Analysis of Scientific Observation: The Externality and Evidential Significance of Observation Reports in Physics,” in Social Studies of Science, 15, pp. 3–36.

  • Popper, K.R., 1959, The Logic of Scientific Discovery, K.R. Popper (tr.), New York: Basic Books.

  • Rheinberger, H. J., 1997, Towards a History of Epistemic Things: Synthesizing Proteins in the Test Tube, Stanford: Stanford University Press.

  • Roush, S., 2005, Tracking Truth, Cambridge: Cambridge University Press.

  • Schlick, M., 1935, “Facts and Propositions,” in Philosophy and Analysis, M. Macdonald (ed.), New York: Philosophical Library, 1954, pp. 232–236.

  • Spirtes, C., Glymour, C., and Scheines, R., 2000, Causation, Prediction, and Search, Cambridge: MIT Press.

  • Steuer, R.H., “Artificial Distintegration and the Cambridge-Vienna Controversy,” in P. Achinstein and O. Hannaway (eds.), Observation, Experiment, and Hypothesis in Modern Physical Science, Cambridge: MIT Press, 1985, 239–307.

  • Suppe, F., 1977, in F. Suppe (ed.)The Structure of Scientific Theories, Urbana: University of Illinois Press.

  • Van Fraassen, B.C, 1980, The Scientific Image, Oxford: Clarendon Press.

  • Whewell, W., 1858, Novum Organon Renovatum, Book II, in William Whewell Theory of Scientfic Method, R.E. Butts (ed.), Indianapolis: Hackett Publishing Company, 1989, pp. 103–249.

Перевод М.В. Семиколенных, М.А. Секацкой.

[1] Ричард Джеффри показал, как добиться того, что, по мнению Льюиса, было невозможно, продемонстрировав, как свидетельство, являющееся ненадёжным, можно использовать для исправления вероятностных оценок. Такие исправления могут сделать разумной, хотя и не абсолютно обоснованной, уверенность в том, что утверждение является истинным, на основании свидетельства, вероятность которого меньше 1 [Jeffrey 1983, 164–180].

 

Боген, Джим. Теория и наблюдение в науке // Стэнфордская философская энциклопедия: переводы избранных статей / под ред. Д.Б. Волкова, В.В. Васильева, М.О. Кедровой. URL=<http://philosophy.ru/theory_and_observation/>.

Оригинал: Bogen, Jim, «Theory and Observation in Science», The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Summer 2014 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <http://plato.stanford.edu/archives/sum2014/entries/science-theory-observation/>.

 

Принципы природы науки — Центр изучения науки

Иногда мы предполагаем, что учащиеся узнают о природе науки, просто проводя научные исследования. Это не более правильно, чем предположение, что студент узнает о фотосинтезе, наблюдая за листом на солнце. Нам нужно открыто преподавать науку (природу науки), а также преподавать содержание науки и заниматься наукой.

Чтобы преподавать науку, полезно постоянно выделять принципы природы науки.Следующие пять принципов считаются подходящими для обучения в начальной и средней школе, поскольку они дают учащимся более точное представление о научной деятельности и не требуют для понимания знаний в области науки. Они помогают, в частности, сделать более ясным поднаправление «Понимание науки».

Предварительный характер научного знания

Хотя научное знание надежно и долговечно, оно не является ни конкретным, ни совершенным. Скорее, он может быть изменен в свете новых доказательств или новой интерпретации существующих доказательств.Из-за его условного характера мы не можем претендовать на «абсолютную истину» в науке. Предварительный характер научного знания также означает, что законы и теории могут меняться.

Эмпирическая природа науки

Это означает, что наука основана на наблюдениях за миром вокруг нас и выводится из них, на основе которых делаются интерпретации. Ученые полагаются на эмпирические данные для получения научных знаний. Любое научное объяснение должно согласовываться с эмпирическими данными, а новые данные влекут за собой пересмотр научных знаний.Все наши исследовательские ресурсы Новой Зеландии на этом сайте будут показывать ученых, проводящих наблюдения, начиная от наблюдений невооруженным глазом и заканчивая использованием инструментов для проведения наблюдений.

Выводная, творческая и творческая природа науки

Однако наука — это не просто накопление наблюдаемых данных и упорядоченный сбор знаний. Все наблюдения требуют интерпретации и выводов ученых. Для этого ученым требуется воображение и творческий подход, чтобы делать выводы о том, что они видят.На самом деле воображение и творческий подход необходимы в каждом аспекте работы ученого — осмыслении наблюдений, творческом переходе от данных к возможному объяснению, выдвижении новых идей, планировании исследований и взгляде на старые данные в новом свете.

Креативность в разработке исследований можно увидеть во всех историях исследований Новой Зеландии. Эти истории бросают вызов мифу о том, что существует один универсальный способ заниматься наукой, который обычно называют «научным методом». История науки показывает, что ни один метод не может быть использован.Скорее, есть много способов исследовать проблемы в науке.

Субъективная и теоретическая природа науки

Разные ученые могут по-разному интерпретировать одни и те же наборы данных. Как это может быть так? Ученые действительно стремятся быть объективными, но делать действительно объективные наблюдения и интерпретации без какой-либо предвзятости просто невозможно. Ум ученого — не чистый лист. У отдельных ученых есть свои предварительные знания, теоретические убеждения, опыт, культурный фон, подготовка, ожидания и предубеждения, каждое из которых будет влиять на их наблюдения и выводы.Всякому наблюдению предшествует теория и концептуальное знание. Наука пытается преодолеть это отсутствие чистой объективности через научное сообщество, которое тщательно изучает научную работу и помогает сбалансировать склонности отдельных ученых.

Многие занятия по преподаванию и обучению можно использовать, чтобы продемонстрировать учащимся, какой объем предварительных знаний они привносят в любое научное исследование.

Социально и культурно укорененная природа науки

Все научные знания производятся в более широком обществе и культуре.Это означает, что социальные и культурные элементы, такие как политика, экономика, структуры власти, религия и философия, будут влиять на производимое научное знание и на то, как оно принимается. Это также означает, что направление и результаты науки будут в значительной степени зависеть от общества и культуры, в которой ведется наука.

По мере изменения общества меняются и научные приоритеты. Например, в первой половине 20-го века в обществе доминировали две мировые войны, и поэтому правительства предоставили финансирование для исследований с приложениями военного времени.Наука двигалась в этом направлении, и ядерная энергия была открыта. Наука меняется, отражая сдвиги в обществе и его приоритетах.

Все научные знания также можно рассматривать как встроенные в глобальное научное сообщество. Это сообщество имеет особую культуру, ожидания и накопленные знания — все это необходимо для расширения научных знаний.

Предостережение

Учащиеся должны понимать, что эти принципы являются лишь некоторыми характеристиками науки.Они также должны видеть, что они не отделены друг от друга — каждый связан и взаимосвязан. Здесь они представлены в дискретном виде просто как полезный инструмент для понимания.

Эти принципы нельзя преподавать просто в виде списка, который должен передаваться учителями, а ученики заучивают наизусть. Их необходимо понимать в контексте любой научной темы или исследования и включать во все наши научные занятия. Их переформулировка в виде вопросов («В каком смысле это научное знание является ориентировочным, а в каком прочным?») будет способствовать более эффективному преподаванию природы науки и более глубокому пониманию природы научных идей.

Идеи для занятий

  • Вы можете использовать эти задания, чтобы помочь своим учащимся лучше понять природу науки. Это увлекательные занятия без каких-либо научных знаний, которые можно выполнять в любое время в течение учебного дня:
    Дополнительный кусочек
    Загадочные коробки
    Зашифрованное предложение

Связанный контент

Также узнайте больше об исследованиях, направленных на улучшение спортивных результатов, здесь. .

Полезные ссылки

Этот увлекательный веб-сайт NASA Home and City показывает, как научные исследования в области освоения космоса повлияли на нашу повседневную жизнь как в наших домах, так и в наших сообществах.

Заблуждения и недостающие представления о научном процессе

Этот список был составлен Энн Э. Эггер из Стэнфордского университета в рамках сотрудничества между Visionlearning и Педагогической службой SERC и включает в себя результаты семинара по обучению научному процессу, состоявшегося в июле 2009 года. Студенты придерживаются самых разных неправильных представлений о научном процессе, которые варьируются от природы научного знания до того, что на самом деле представляют собой сами ученые.Кроме того, есть много аспектов научного процесса, о которых они ничего не знают — они упускают из виду концепции о таких вещах, как роль научного сообщества. Следующий список заблуждений и отсутствующих представлений учащихся был составлен на основе комментариев преподавателей колледжей и учителей старших классов, принимавших участие в семинаре «Процесс науки» 2009 года.

Всеобъемлющее заблуждение студентов состоит в том, что наука вовсе не процесс, а просто набор фактов .Но заблуждения делятся на несколько категорий, и это ни в коем случае не исчерпывающий список:


Научный метод

Линейный 4- или 5-шаговый научный процесс внушается многим учащимся, начиная с раннего возраста. Это порождает множество заблуждений, в том числе:
  • Есть только один способ заниматься наукой, и это линейный, прямой процесс. Вся истинная наука ведется пошаговым методом.
  • Все ученые проводят эксперименты в лаборатории.
  • Занятие наукой не требует творчества — это утомительно и скучно, а не весело.
  • Очевидно, как сформулировать исследовательский вопрос и перейти к ответу.
  • Наука — это просто процесс сбора данных и помещения их в книгу.
  • Цель научного исследования — доказать правильность научной гипотезы.
  • Научная проблема — это то, что вы решаете: есть правильный или неправильный ответ; необходим только один тест; тест должен доказать, что их гипотеза верна.
  • Целью научных экспериментов является подтверждение изучаемой концепции.
  • Чтобы использовать научный метод, вам должна быть поставлена ​​задача.

Природа неопределенности и изменения в научных знаниях

Это сложная концепция: что-то может быть как предварительным, так и установленным знанием, и это знание может измениться. Учащиеся придерживаются многих неверных представлений о неопределенности, в том числе:
  • Наука представляет собой большой набор абсолютных фактов, которые довольно статичны по своей природе.
  • Наука ТОЧНА! (Как можно сделать приближение и быть правым?) В науке нет неопределенности (или, по крайней мере, должно быть).
  • Значение и важность планок погрешностей и неопределенностей.
  • Всегда есть правильный ответ.
  • Студенты борются с идеей условности научного знания;
  • Научные идеи либо «доказаны», либо «недоказаны» — в этом нет смысла количественной природы неопределенности.
  • Нагруженный теорией характер научных наблюдений
  • Ученые постоянно меняют свое мнение.
  • Или, наоборот, научное знание фиксировано и неизменно.
  • На другом конце спектра неопределенности находится научный процесс, фундаментально неопределенный (существует потенциально бесконечное количество альтернативных гипотез, объясняющих любое конкретное наблюдение; подтверждение возможно, но нет доказательства; даже экспериментальное опровержение невозможно). неуверенно; несмотря на Карла Поппера).
  • Если у вас есть ‘данные’, то они имеют одно правильное значение; и не подлежит интерпретации.
У них часто отсутствует представление о:
  • Как статистика используется в науке
  • Как ученые строят новые знания, которые они генерируют.

Научное сообщество и его роль

Что касается роли научного сообщества в научном процессе, то у студентов чаще всего отсутствуют представления о таких вещах, как:
  • Роль сообщества в целом в научном процессе
  • Значение, характер и важность рецензирования
  • Роль культуры и влияния общества на науку
Они также придерживаются неправильных представлений о:
  • Роли, которую финансирование играет в науке, и откуда это финансирование
  • Как мы общаемся в науке и чем она отличается от других видов коммуникации
  • Почему ученые не согласны с «научными фактами»: они считают важным обращать внимание на мнение меньшинства, подразумевая, что сообщество ученых обычно принимает идеи, которые нравятся большинству людей, а не идеи, которые лучше всего поддерживаются по доказательствам.

Природа научных теорий

Неверные представления о природе научных теорий широко распространены и хорошо известны. Эти заблуждения включают:
  • Представление о том, что «это только теория»: разница в значении между разговорным и научным использованием слова «теория»
  • То, что им рассказывают на лекциях в качестве доказательства, поддерживающего гипотезу или теорию, является фактом.
  • Что существует иерархия между «законами», «принципами» и «теориями»
  • То, что называть что-либо научной теорией, означает, что оно является предварительным и неопределенным.
  • Непонимание определений и различий между научным законом, гипотезой и теорией.
  • Что гипотеза, хорошо подкрепленная данными и другими свидетельствами, становится «теорией», а хорошо подкрепленная теория становится «законом»
  • Смешение научных гипотез с доказанными фактами.

Кто может заниматься наукой

Эти неправильные представления об их способности заниматься наукой могут помешать учащимся больше узнать о науке или посещать больше уроков по естествознанию.Эти заблуждения включают идеи о том, что:
  • Только умные или действительно хорошо образованные люди могут заниматься наукой; он зарезервирован для избранных — «людей науки».
  • Чтобы заниматься наукой, нужно хорошо разбираться в математике.
  • Наука — сложный и малопонятный предмет.
  • Все ученые — атеисты, а наука — заклятый враг веры.
  • Единственными людьми, которые могут использовать научный метод, являются ученые с докторской степенью.
  • Ученые знают все и никогда не ошибаются.
  • Наука только для «мужчин» в белых лабораторных халатах.
  • Ученые должны быть эмоционально отстранены от своей работы.
  • Они не считают науку чем-то, чем они могут заниматься. В лабораторных работах, занятиях или тестах учащиеся избегают использования научного процесса (или научного мышления) для того, чтобы сделать вывод.
  • Учащиеся принимают то, что им говорят, как правду, не оценивая критически законность утверждения или факта.


Научный метод: от гипотезы к теории

Научный метод: от гипотезы к теории науки о Земле НАУЧНЫЙ МЕТОД

    научный метод пытается объяснить природные явления ( явления ) Вселенной с помощью логический, последовательный, систематический метод исследования, информации ( данные ) сбор, анализ данных ( гипотеза ), тестирование ( эксперимент ) и уточнение для получения хорошо проверенного, хорошо задокументированное объяснение, которое хорошо подтверждается доказательствами, называемое теория .Процесс создания новая научная теория обязательно изнурительна; новые теории должны выжить в неблагоприятном столкновении со скептиками, которые являются экспертами в своей конкретной область науки; первоначальная теория может затем нуждаться в пересмотре, чтобы удовлетворить эти возражения. Типичный способ, которым новые научные идеи обсуждаются в реферируемых научных журналах, таких как Nature и Scientific американский. (В зависимости от области науки существует множество других журналы, относящиеся к их соответствующим областям, которые выступают в качестве референтов.) Прежде чем новая теория может быть официально предложена научному сообществу, он должен быть хорошо написан, задокументирован и представлен в соответствующий научный журнал для публикации. Если редакторы этих престижных изданий принять научную статью к публикации, они сигнализируют о том, что предложенная теория имеет достаточно достоинств, чтобы ее серьезно обсудить и тщательно изучить в тесном контакте с экспертами в этой конкретной области науки. Скептики или сторонники альтернативных или противоположных теорий могут затем попытаться представить их исследования и данные, в то время как первоначальные сторонники предложенного теория может опубликовать новые данные, которые ответят скептикам.Это может занять долгие годы часто ожесточенных дебатов по урегулированию проблемы, что привело к принятие, модификация или отказ от новой теории. Например, Теория удара метеорита Альвареса (метеорит шириной 6 миль ударился о земля 65 миллионов лет назад, закончивший меловой период и вызвавший вымирание динозавров) был впервые предложен в 1979 году и занял около 10 лет споров, прежде чем завоевать большинство ученых Земли.

    Успешное научное исследование может завершиться хорошо проверенное, хорошо задокументированное объяснение ( теория ), что подтверждается в подавляющем большинстве достоверными данными и часто может предсказать результат определенных сценариев, которые могут быть проверены будущими экспериментами. Существуют редкие примеры успешно сохранившихся научных теорий. все известные атаки очень давно и называются научными законами, например, закон всемирного тяготения Ньютона.

    Ниже приведена обобщенная последовательность шагов, предпринятых для создать научную теорию:

  1. Выберите и определите естественное явление , которое вы хотите разберись и объясни.
  2. Соберите информацию ( данные ) об этом явлении, перейдя где происходят явления и наблюдения.Или попробуй повторить это явление с помощью испытания ( эксперимент ) под контролем условиях (обычно в лаборатории), исключающих помехи от условия окружающей среды.
  3. Собрав много данных, найдите закономерности в данных. Попытайтесь объяснить эти закономерности, сделав предварительное объяснение, называется гипотезой .
  4. Проверьте гипотезу, собрав больше данных, чтобы увидеть, подтверждается ли гипотеза. чтобы показать предполагаемый образец.Если данные не подтверждают гипотезу, он должен быть изменен или отвергнут в пользу лучшего. В сборе данные, нельзя игнорировать данные, которые противоречат гипотезе в пользу только вспомогательных данных. (Это называется «сбор вишен» и обычно используется псевдоучеными, пытающимися обмануть незнакомых людей с научным методом. Наглядный пример этого мошенничества показан так называемыми «креационистами», которые исходят из предвзятого вывода — геологически молодая земля возрастом 6000 лет, а затем только отборная доказательства, подтверждающие их взгляды, игнорируя или отвергая подавляющее свидетельства того, что Земля намного старше.)
  5. Если уточненная гипотеза выдерживает все нападки на нее и является лучшей из существующих объяснение того или иного явления, оно затем возводится в статус теории .
  6. Теория может быть изменена и даже отвергнута, если доказательства, опровергающие ее и/или поддерживающие другую, лучшую теорию. Следовательно, теория не является вечной или вечной истиной.
Научный метод в науках о Земле

    Классический научный метод, удобный лабораторный эксперимент может быть придуман и часто не может быть проведен в науках о Земле.Это связано с тем, что большая часть земных и геологических явления слишком велики (землетрясения, извержения вулканов) или слишком медленны (горные строительство, изменение климата) легко наблюдать или воспроизводить; Земля сама является «лабораторией». Кроме того, поскольку многие события проанализированные геологами произошли давно, они часто «работают в обратном направлении» — то есть начинают с вывода (камень или окаменелость) и пытаются выяснить последовательность прошлых событий, которые произошли в течение геологического времени.

Ограничения научного метода

    Научный метод ограничен этими явлениями которые можно наблюдать или измерять. Например, то, что существовало до к Большому Взрыву, и известная Вселенная находится за пределами области науки исследовать.

    Наука хорошо объясняет, «как все работает», но не обязательно для объяснения «почему такие вещи существуют» или «для чего цель.»   (Наука на самом деле не объясняет, почему Вселенная существуют.)



Copyright © 2003 Уильям К. Тонг

что это утверждение, которое обобщает образец, встречающийся в природе

полоса. Рисунок в полоску является эволюционным в том смысле, что в увеличивает шансы на выживание благодаря камуфляжу . Чаще всего он встречается у зебр, но есть и у других видов — даже у бабочек.

Каково назначение узоров в природе?

Изучая закономерности в природе, мы понимаем мир, в котором живем, и то, как все взаимосвязано .И, привлекая Природу, мы обретаем более глубокую связь со своим духовным «я». Нас окружает калейдоскоп зрительных образов — как живых, так и неживых.

Что описывает природное явление или взаимосвязь, которые всегда возникают при определенных условиях?

Научный закон представляет собой описание природного явления или принципа, который неизменно выполняется при определенных условиях и будет иметь место при определенных обстоятельствах.

Что такое закон природы в науке?

закон природы, в философии науки установленная закономерность в отношениях или порядке явлений в мире, которая выполняется при оговоренном наборе условий либо повсеместно, либо в установленной пропорции случаев.… Все научные законы, по-видимому, дают одинаковые результаты.

Как наука о Земле пересекается с наукой о жизни?

Как наука о Земле пересекается с наукой о жизни? … Науки о Земле включают изучение систем, которые могут включать живые организмы . Вы только что выучили 20 терминов !

Как называется возможное объяснение наблюдений?

Следовательно, объяснение ряда наблюдений или ответ на научный вопрос называется гипотезой .

Какая информация собирается в ходе эксперимента?

Зависимая переменная — это данные, которые мы собираем в ходе эксперимента. Эти данные собираются в результате изменения независимой переменной.

Что такое хорошо проверенное объяснение ряда наблюдений?

Научная теория — это хорошо проверенное и последовательно проверенное объяснение ряда наблюдений или явлений. Научный закон — это описание, часто в форме математической формулы, поведения аспекта природы при определенных обстоятельствах.

Какое правило описывает повторяющийся образец в природе?

научное право . правило, описывающее повторяющийся паттерн в природе.

Какие 5 закономерностей существуют в природе?

Спираль, меандр, взрыв, упаковка и разветвление — это «Пять закономерностей в природе», которые мы решили исследовать.

Каково возможное объяснение тех закономерностей, которые ученый может увидеть, наблюдая за природой?

Чаще всего в научных исследованиях гипотеза представляет собой предварительное, проверяемое и фальсифицируемое утверждение, объясняющее некоторые наблюдаемые явления в природе.

Какой процесс вызывается естественным отбором?

Естественный отбор — это процесс адаптации и изменения популяций живых организмов. … Естественный отбор может привести к видообразованию , когда один вид дает начало новому и совершенно другому виду. Это один из процессов, который движет эволюцией и помогает объяснить разнообразие жизни на Земле.

В каком утверждении слово теория означает научную теорию?

В повседневном употреблении слово «теория» часто означает непроверенную догадку или предположение без подтверждающих доказательств.Но для ученых теория имеет почти противоположное значение. Теория — это хорошо обоснованное объяснение аспекта мира природы, которое может включать в себя законы, гипотезы и факты.

Какое утверждение лучше всего описывает научную теорию?

Научная теория — это хорошо обоснованное объяснение какого-либо аспекта мира природы, основанное на совокупности фактов, многократно подтвержденных наблюдениями и экспериментами . Такие теории, основанные на фактах, являются не «догадками», а надежными описаниями реального мира.

Есть ли замысел в природе?

Резюме: Биолог из Университета Брауна говорит, что лучший способ рассказать об эволюции в религиозной Америке — это признать, что у живых существ действительно есть «замысел». Он говорит, что ученые должны принять концепцию «замысла» таким образом, чтобы это поддерживало эволюционную теорию.

Как вы обучаете узорам в природе?

Дополнительные наконечники:

  1. Узоры могут быть основаны на цветах, формах, типах предметов и т. д.Возможности безграничны!
  2. Напомните детям «ничего не брать, ничего не оставлять», быть осторожными с ядовитыми растениями и помнить о других людях поблизости.
  3. Собранные предметы природы должны быть возвращены в ту же природную зону после окончания активности.

Как природные узоры помогают растениям и животным?

Все начинается просто — замечая, что ночь сменяет день, растений имеют листья, животные двигаются, а зимние снега сменяются весенними дождями. Это распознавание повторяющихся событий и повторяющихся структур и форм естественным образом приводит к тому, что мы организуем и группируем вещи вместе, и вдохновляет нас на более пристальное изучение.

Какие 5 паттернов существуют в природе Как Фибоначчи связан с природой?

Другой простой пример, в котором можно найти последовательность Фибоначчи в природе, дается числом лепестков цветов . У большинства их три (например, лилии и ирисы), пять (парнасия, шиповник) или восемь (космея), 13 (некоторые ромашки), 21 (цикорий), 34, 55 или 89 (сложноцветные).

Что такое тесселяция в природе?

Мозаики образуют класс паттернов, встречающихся в природе .… Отдельные формы формируются из нескольких геометрических единиц (плиток), которые соединяются друг с другом без зазоров или наложений, образуя интересный и цельный узор.

Что такое спиральный узор в природе?

Спирали. Спираль представляет собой изогнутый узор, фокусирующийся на центральной точке, и ряд круглых форм, вращающихся вокруг нее . Примерами спиралей являются сосновые шишки, ананасы, ураганы. Причина, по которой растения используют спиралевидную форму, как на картинке выше, заключается в том, что они постоянно пытаются расти, но остаются в безопасности.

Что такое закономерность в науке?

Шаблон — это а, когда данные повторяются предсказуемым образом . Хороший пример паттерна в науке исходит от отца генетики Грегора Менделя. Мендель был ученым в 1800-х годах, изучавшим генетику растений гороха.

Что вы видите в природе, изображающей математику?

Несколько примеров включают количество спиралей в сосновой шишке, ананасе или семенах подсолнуха или количество лепестков на цветке. Числа в этой последовательности также образуют уникальную форму, известную как спираль Фибоначчи , которую мы снова видим в природе в виде раковин и в форме ураганов.

Как устроена природа?

Кнопка «Вернуться к началу»

Глава 2 ~ Наука как способ понимания мира природы – наука об окружающей среде

После завершения этой главы вы сможете

  1. Опишите природу науки и ее полезность в объяснении мира природы.
  2. Различать факты, гипотезы и теории.
  3. Опишите методологию науки, в том числе важность тестов, предназначенных для опровержения гипотез.
  4. Обсудите важность неопределенности во многих научных предсказаниях и ее значение для споров об окружающей среде.

Науку можно определить как систематическое изучение структуры и функционирования природного мира, включая его физические и биологические свойства. Наука также представляет собой быстро расширяющуюся совокупность знаний, конечной целью которой является открытие простейших общих принципов, способных объяснить огромную сложность природы.Эти принципы можно использовать для получения информации о мире природы и прогнозирования будущих изменений.

Наука — это относительно новый способ изучения природных явлений, который в значительной степени заменил влияние менее объективных методов и мировоззрений. Основными альтернативами науке являются системы верований, которые имеют влияние во всех культурах, включая те, которые основаны на религии, морали и эстетике. Эти системы убеждений в первую очередь направлены на цели, отличные от науки, такие как поиск смысла, выходящего за рамки простого существования, изучение того, как люди должны себя вести, и понимание ценности художественного выражения.

Современная наука развилась из способа обучения, называемого натурфилософией, который был разработан классическими греками и был связан с рациональным исследованием существования, знания и явлений. Однако по сравнению с современной наукой исследования в области натурфилософии использовали несложные технологии и методы и не были особенно количественными, а иногда включали только применение логики.

Современная наука началась с систематических исследований известных ученых 16-17 веков, таких как:

  • Николай Коперник (1473-1543), польский астроном, создавший современную теорию Солнечной системы
  • Уильям Гилберт (1544-1603), англичанин, работавший над магнетизмом
  • Галилео Галилей (1564-1642), итальянец, проводивший исследования по физике движущихся объектов, а также астрономии
  • Уильям Гарвей (1578-1657): англичанин, описавший кровообращение
  • Исаак Ньютон (1642–1727): англичанин, внесший важный вклад в понимание гравитации и природы света, сформулировавший законы движения и разработавший математику исчисления

Английский философ Фрэнсис Бэкон (1561-1626) также оказал большое влияние на развитие современной науки.Бэкон не был настоящим практиком науки, но был убежденным сторонником ее новых методологий. Он способствовал применению индуктивной логики, в которой выводы вырабатываются на основе накапливающихся данных опыта и результатов экспериментов. Индуктивная логика может привести к унифицированным объяснениям, основанным на больших объемах данных и наблюдениях за явлениями. Рассмотрим следующую иллюстрацию индуктивной логики, примененную к теме окружающей среды:

  • Наблюдение 1: Морские млекопитающие у атлантического побережья Канады имеют большие остатки ДДТ и других хлорированных углеводородов в жире и других тканях тела.
  • Наблюдение 2: Морские млекопитающие у берегов Британской Колумбии тоже.
  • Наблюдение 3: Как и в Северном Ледовитом океане, хотя и в более низких концентрациях.

Индуктивный вывод:  Имеется широко распространенное загрязнение морских млекопитающих хлорированными углеводородами. Дальнейшие исследования могут продемонстрировать, что загрязнение является глобальным явлением. Это говорит о потенциально важной экологической проблеме.

Напротив, дедуктивная логика включает в себя одно или несколько исходных предположений, а затем делает логические выводы из этих предпосылок.Следовательно, истинность дедуктивного вывода зависит от истинности исходных предположений. Если эти предположения основаны на ложной информации или на неверной вере в сверхъестественное, то любые сделанные выводы, скорее всего, будут ошибочными. Рассмотрим следующую иллюстрацию дедуктивной логики:

.
  • Предположение 1: ТХДД, чрезвычайно токсичный химикат из семейства диоксинов, ядовит даже в самых малых концентрациях в пище и воде — даже одна молекула может вызвать отравление.
  • Предположение 2: Воздействие всего, что ядовито даже в самых малых концентрациях, небезопасно.
  • Предположение 3: недопустимо небезопасное воздействие.

Дедуктивный вывод 1:  ТХДД небезопасен.
Дедуктивный вывод 2:  Выбросы ТХДД не допускаются.

Два вывода согласуются с первоначальными предположениями. Однако среди высококвалифицированных ученых существуют разногласия по поводу этих предположений.Многие токсикологи считают, что воздействие ТХДД (и любых других потенциально токсичных химических веществ) должно превышать порог биологической толерантности, прежде чем произойдет отравление (см. главу 15). Напротив, другие ученые считают, что даже минимальное воздействие ТХДД несет в себе некоторую степень токсического риска. Таким образом, сила дедуктивной логики зависит от принятия и истинности исходных предположений, из которых вытекают ее выводы.

В целом индуктивная логика играет в современной науке гораздо более сильную роль, чем дедуктивная логика.Однако в обоих случаях полезность любых выводов сильно зависит от точности любых наблюдений и других данных, на которых они основаны. Плохие данные могут привести к неточному выводу в результате применения индуктивной логики, как и неуместные предположения в дедуктивной логике.

Широкие цели науки заключаются в том, чтобы понять природные явления и объяснить, как они могут меняться с течением времени. Для достижения этих целей ученые проводят исследования, основанные на информации, выводах и выводах, полученных посредством систематического применения логики, обычно индуктивного типа.Таким образом, ученые внимательно наблюдают за природными явлениями и проводят эксперименты.

Высшая цель научного исследования состоит в том, чтобы сформулировать законы, описывающие работу Вселенной в общих чертах. (Например, см. главу 4 для описания законов термодинамики, которые имеют дело с преобразованиями энергии между ее различными состояниями.) Универсальные законы, наряду с теориями и гипотезами (см. ниже), используются для понимания и объяснения природных явлений. . Однако многие природные явления чрезвычайно сложны и никогда не могут быть полностью поняты с точки зрения физических законов.Это особенно верно в отношении способов организации и функционирования организмов и экосистем.

Научные исследования могут быть чистыми или прикладными. Чистая наука движима интеллектуальным любопытством — это неограниченный поиск знаний и понимания, без учета их полезности для человеческого благосостояния. Прикладная наука более целенаправленна и имеет дело с практическими трудностями и проблемами того или иного рода. Прикладная наука может исследовать, как улучшить технологию, или улучшить управление природными ресурсами, или уменьшить загрязнение или другой ущерб окружающей среде, связанный с деятельностью человека.

Факт — это событие или вещь, о которой точно известно, что она произошла, существует и является правдой. Факты основаны на опыте и научных доказательствах. Напротив, гипотеза — это предлагаемое объяснение возникновения явления. Ученые формулируют гипотезы в виде утверждений, а затем проверяют их с помощью экспериментов и других форм исследований. Гипотезы разрабатываются с использованием логики, вывода и математических аргументов для объяснения наблюдаемых явлений. Однако всегда должна быть возможность опровергнуть научную гипотезу.Таким образом, гипотезу о том, что «кошки настолько умны, что мешают людям обнаружить это», нельзя логически опровергнуть, и поэтому она не является научной гипотезой.

Теория — это более широкая концепция, относящаяся к набору объяснений, правил и законов. Они подтверждаются большим количеством наблюдательных и экспериментальных данных, и все они приводят к надежным выводам. Ниже приведены некоторые из самых известных теорий в науке:

  • теория гравитации, впервые предложенная Исааком Ньютоном (1642-1727)
  • теория эволюции путем естественного отбора, опубликованная одновременно в 1858 году двумя английскими натуралистами, Чарльзом Дарвином (1809-1882) и Альфредом Расселом Уоллесом (1823-1913)
  • теория относительности, определенная немецко-швейцарским физиком Альбертом Эйнштейном (1879-1955)

Известные теории, подобные этой, полностью подтверждаются большим количеством доказательств, и они, вероятно, будут существовать еще долгое время.Однако мы не можем сказать, что эти (или какие-либо другие) теории с уверенностью известны — некоторые будущие эксперименты могут опровергнуть даже эти известные теории.

Научный метод начинается с определения вопроса, касающегося структуры или функции мира природы, который обычно разрабатывается с использованием индуктивной логики (рис. 2.1). Вопрос трактуется с точки зрения существующей теории, формулируются конкретные гипотезы, объясняющие характер и причины природного явления.Исследования могут включать наблюдения, сделанные в природе, или тщательно контролируемые эксперименты, и результаты обычно дают ученым основания отвергать гипотезы, а не принимать их. Большинство гипотез отвергаются, потому что их предсказания не подтверждаются в ходе исследований. Любые жизнеспособные гипотезы дополнительно проверяются с помощью дополнительных исследований, опять же в основном с использованием экспериментов, направленных на опровержение их предсказаний. Как только в поддержку гипотезы накапливается большое количество доказательств, их можно использовать для подтверждения исходной теории.

Рисунок 2.1. Схематическое изображение научного метода. Научный метод начинается с вопроса, связывает этот вопрос с теорией, формулирует гипотезу, а затем строго проверяет эту гипотезу. Источник: изменено из Raven and Johnson (1992).

Научный метод заключается только в исследовании вопросов, которые можно критически исследовать посредством наблюдения и эксперимента. Следовательно, наука не может решить ценностные вопросы, такие как смысл жизни, добро и зло, существование и качества Бога или любого другого сверхъестественного существа или силы.

Эксперимент – это испытание или исследование, предназначенное для предоставления доказательств в поддержку или, предпочтительно, против гипотезы. Естественный эксперимент проводится путем наблюдения реальных изменений явлений в природе, а затем разработки объяснений путем анализа возможных причинных механизмов. Манипулятивный эксперимент включает преднамеренное изменение факторов, которые, как предполагается, влияют на явления. Манипуляции тщательно планируются и контролируются, чтобы определить, произойдут ли предсказанные реакции, тем самым раскрывая причинно-следственные связи.

Безусловно, самые полезные рабочие гипотезы в научных исследованиях предназначены скорее для опровержения, чем для поддержки. Нулевая гипотеза — это конкретное проверяемое исследование, которое отрицает что-либо, подразумеваемое основной изучаемой гипотезой. Если нулевые гипотезы не будут исключены на основании противоположных свидетельств, мы не можем быть уверены в основной гипотезе.

Это важный аспект научных исследований. Например, конкретная гипотеза может быть подтверждена многими подтверждающими экспериментами или наблюдениями.Однако это не служит «доказательству» гипотезы, а лишь поддерживает ее условное принятие. Как только четко сформулированная гипотеза опровергается надлежащим образом спланированным и хорошо проведенным экспериментом, она опровергается навсегда. Вот почему эксперименты, направленные на опровержение гипотез, являются ключевым аспектом научного метода.

Революционные достижения в понимании могут произойти, когда важная гипотеза или теория отвергнута в результате научных открытий.Например, после того, как было обнаружено, что Земля не плоская, появилась возможность уверенно плыть за пределы видимого горизонта, не опасаясь упасть за край мира. Другой пример связан с открытием Коперником того, что планеты нашей Солнечной системы вращаются вокруг Солнца, и связанной с этим концепцией, что Солнце является обычной звездой среди многих, — эти революционные идеи заменили господствовавшую ранее идею о том, что планеты, Солнце и звезды — все вращался вокруг Земли.

Томас Кун (1922–1995) был философом науки, который подчеркивал важную роль «научных революций» в достижении больших успехов в нашем понимании мира природы.По сути, Кун (1996) сказал, что научная революция происходит, когда устоявшаяся теория тщательно проверяется, а затем рушится под нарастающим весом новых фактов и наблюдений, которые невозможно объяснить. Это делает первоначальную теорию устаревшей, и ее заменяет новая, более информативная парадигма (т.

Переменная — это фактор, который, как считается, влияет на природное явление.Например, ученый может выдвинуть гипотезу о том, что урожайность пшеницы потенциально ограничена такими переменными, как доступность воды или питательных веществ, таких как азот и фосфор. Некоторые из самых мощных научных экспериментов включают в себя манипулирование ключевыми (или контролирующими) переменными и сравнение результатов этих воздействий с контролем, которым не манипулировали. В только что описанном примере конкретную переменную, контролирующую продуктивность пшеницы, можно определить путем проведения эксперимента, в котором подопытные популяции снабжаются различными количествами воды, азота и фосфора по отдельности или в комбинации, а затем сравнивая результаты с другими. -манипулятивное управление.

Однако в некоторых отношениях предложенное выше объяснение научного метода несколько некритично. Возможно, это предполагает слишком упорядоченное развитие с точки зрения логического, объективного экспериментирования и сравнения альтернативных гипотез. Это, по сути, важные компоненты научного метода. Тем не менее, важно понимать, что идеи и личные предубеждения ученых также играют важную роль в ведении и прогрессе науки. В большинстве случаев ученые разрабатывают исследования, которые, по их мнению, будут «работать», приносить полезные результаты и способствовать упорядоченному развитию знаний в своей области.Карл Поппер (1902–1994), европейский философ, отмечал, что ученые склонны использовать свое «образное предубеждение» о том, как работает мир природы, для разработки экспериментов, основанных на их информированных выводах. Это означает, что эффективные ученые должны быть не просто хорошо осведомлены и иметь технические навыки — они также должны быть в определенной степени способны к проницательному творчеству при формировании своих идей, гипотез и исследований.

Изображение 2.1. Эксперимент — это контролируемое исследование, предназначенное для предоставления доказательств в пользу или, предпочтительно, против гипотезы о работе мира природы.В ходе этого лабораторного эксперимента тестовые популяции трав подвергались воздействию различных концентраций токсического химического вещества.

Многие научные исследования включают в себя сбор наблюдений путем измерения явлений в мире природы. Другой важный аспект науки включает предсказание будущих значений переменных. Такие прогнозы требуют определенного понимания взаимосвязей между переменными и влияющими на них факторами, а также недавних моделей изменений.Однако многие виды научной информации и прогнозов могут быть неточными. Это происходит потому, что измеренные данные часто являются приближениями к истинным значениям явлений, а предсказания редко выполняются точно. На точность наблюдений и прогнозов влияют различные факторы, особенно те, которые описаны в следующих разделах.

Предсказуемость

Считается, что некоторые явления имеют универсальный характер и постоянны, где бы и когда бы они ни были точно измерены.Одним из лучших примеров такой универсальной постоянной является скорость света, которая всегда имеет значение 2,998 × 10 8  метров в секунду, независимо от того, где она измеряется или от скорости тела, от которого исходит свет. излучаемый. Точно так же определенные соотношения, описывающие превращения энергии и материи, известные как законы термодинамики (глава 4), всегда дают надежные предсказания.

Однако большинство природных явлений не столь последовательны — в зависимости от обстоятельств бывают исключения из общих предсказаний о них.Это обстоятельство особенно справедливо для биологии и экологии, смежных областей науки, в которых почти все общие предсказания имеют исключения. На самом деле законы или объединяющие принципы биологии или экологии еще не открыты, в отличие от нескольких уважаемых законов и 11 универсальных констант физики. По этой причине биологам и экологам очень трудно делать точные прогнозы реакции организмов и экосистем на изменение окружающей среды. Вот почему иногда говорят, что биологи и экологи «завидуют физике».

В значительной степени неточности биологии и экологии возникают из-за того, что ключевые функции контролируются комплексами плохо изученных, а иногда и не идентифицированных воздействий окружающей среды. Следовательно, предсказания будущих значений биологических и экологических переменных или причин изменений редко бывают точными. Например, несмотря на то, что экологи в восточной Канаде в течение нескольких лет следили за численностью еловой листовертки (важный вредитель хвойных лесов), они не могут точно предсказать ее будущую численность в отдельных лесных насаждениях или в более крупных регионах.Это связано с тем, что на численность этой бабочки влияет комплекс факторов окружающей среды, включая состав деревьев, возраст леса, обилие его хищников и паразитов, количество предпочитаемой им пищи, погоду в критические периоды года и инсектициды. использовать для сокращения его популяции (см. главу 21). Биологи и экологи не до конца понимают эту сложность и, возможно, никогда не поймут.

Изменчивость

Многие природные явления сильно изменчивы в пространстве и времени.Это относится как к физическим и химическим переменным, так и к биологическим и экологическим. Например, в лесу количество солнечного света, достигающего земли, сильно меняется со временем, в зависимости от часа дня и времени года. Он также варьируется в пространстве, в зависимости от плотности листвы в любом месте, где измеряется солнечный свет. Точно так же плотность определенного вида рыб в реке обычно меняется в зависимости от изменений условий среды обитания и других факторов.Большинство популяций рыб также меняются со временем, особенно мигрирующие виды, такие как лосось. В науке об окружающей среде повторяющиеся (или независимо повторяющиеся) измерения и статистический анализ используются для измерения и учета таких временных и пространственных вариаций.

Точность и прецизионность

Точность относится к степени, в которой измерение или наблюдение отражают действительное или истинное значение предмета. Например, инсектицид ДДТ и металлическая ртуть являются потенциально токсичными химическими веществами, которые встречаются в следовых количествах во всех организмах, но их небольшие остатки трудно поддаются химическому анализу.Некоторые аналитические методы, используемые для определения концентраций ДДТ и ртути, более точны, чем другие, и поэтому дают относительно полезные и надежные данные по сравнению с менее точными методами. На самом деле аналитические данные обычно являются аппроксимацией реальных значений — строгая точность редко достижима.

Точность связана со степенью повторяемости измерения или наблюдения. Например, предположим, что фактическое количество карибу в мигрирующем стаде составляет 10 246 особей.Эколог дикой природы может подсчитать, что в этом стаде было около 10 000 животных, что для практических целей является достаточно точным подсчетом фактического количества карибу. Если другие экологи также независимо оценивают размер стада примерно в 10 000 карибу, то среди значений есть хорошая степень точности. Однако, если бы в методологии, используемой для подсчета стада, существовала некоторая систематическая погрешность, дающая последовательные оценки в 15 000 животных (помните, что фактическая популяция составляет 10 246 карибу), эти оценки можно было бы считать точными, но не особенно точными.

Точность также зависит от количества цифр, с которыми сообщаются данные. Если бы вы использовали гибкую ленту для измерения длины 10 больших извивающихся змей, вы, вероятно, измерили бы рептилий только с точностью до ближайшего сантиметра. Сила и изворотливость животных делают более точные измерения невозможными. Сообщаемая средняя длина 10 змей должна отражать первоначальные измерения и может быть равна 204 см, а не такому значению, как 203,8759 см. Последнее число может отображаться как цифровое среднее на калькуляторе или компьютере, но оно нереально точное.

Значащие цифры связаны с точностью и прецизионностью и могут быть определены как количество цифр, используемых для представления данных анализа или расчетов (см. также Приложение А). Значимые цифры легче всего понять на примерах. Число 179 имеет три значащих цифры, как и число 0,0849, а также 0,000794 (нули, предшествующие значащим целым числам, не учитываются). Однако число 195 000 000 имеет девять значащих цифр (значащими являются следующие за ним нули), хотя число 195 × 10 6 имеет только три значащих цифры.

Редко полезно сообщать данные об окружающей среде или экологические данные, содержащие более 2-4 значащих цифр. Это связано с тем, что любое большее значение, как правило, превысит точность методологии, используемой при оценке, и, следовательно, будет нереалистичным. Например, приблизительная численность населения Канады в 2015 г. составляла 35,1 млн человек (или 35,1 × 10 6 ; оба эти обозначения имеют три значащих цифры). Однако не следует сообщать о населении в 33 100 000 человек, что предполагает нереалистичную точность и точность восьми значащих цифр.

Потребность в скептицизме

Наука об окружающей среде полна множества примеров неопределенности — в текущих значениях и будущих изменениях переменных окружающей среды, а также в предсказаниях биологических и экологических реакций на эти изменения. В некоторой степени трудности, связанные с научной неопределенностью, можно смягчить путем разработки усовершенствованных методов и технологий анализа, а также путем моделирования и изучения изменений, происходящих в различных частях мира. Последний подход расширяет наше понимание, предоставляя конвергентные данные о возникновении и причинах природных явлений.

Однако научная информация и понимание всегда будут подвержены некоторой степени неопределенности. Следовательно, прогнозы всегда будут в некоторой степени неточными, и эту неопределенность необходимо учитывать при попытке понять причины и последствия изменений окружающей среды и разобраться с ними. Таким образом, вся информация и прогнозы в науке об окружающей среде должны критически интерпретироваться с учетом неопределенности (подробно 2.1). Это следует делать всякий раз, когда кто-то изучает экологическую проблему, будь то прослушивание выступающего в классе, на конференции или по видео, или при чтении статьи в газете, учебнике, веб-сайте или научном журнале.Из-за неопределенности многих предсказаний в науке, и особенно в области окружающей среды, определенная доля скептицизма и критического анализа всегда полезна.

Экологические проблемы крайне важны для благополучия людей и других видов. Наука и ее методы позволяют критически и объективно идентифицировать ключевые проблемы, исследовать их причины и в определенной степени понять последствия изменения окружающей среды. Научная информация влияет на принятие решений по экологическим проблемам, в том числе на то, следует ли использовать дорогостоящие стратегии, чтобы избежать дальнейшего, но часто неопределенного ущерба.

Однако научная информация является лишь одним из соображений для лиц, принимающих решения, которые также озабочены экономическим, культурным и политическим контекстом экологических проблем (см. Вопросы окружающей среды 1.1 и главу 27). Фактически, принимая решение о том, как поступать с причинами и последствиями экологических изменений, лица, принимающие решения, могут придавать большее значение ненаучным (социальным и экономическим) соображениям, чем научным, особенно когда существует неопределенность в отношении последних.Наиболее важные решения по экологическим вопросам принимаются политиками и высокопоставленными чиновниками в правительстве или частными менеджерами, а не учеными-экологами. Лица, принимающие решения, обычно беспокоятся о краткосрочных последствиях своих решений для своих шансов на переизбрание или продолжения работы, а также для экономической деятельности компании или общества в целом, в той же мере, в какой они беспокоятся о последствиях ущерба окружающей среде (см. также главу 27).

Подробнее 2.1. Критическая оценка переизбытка информации
Сегодня мы живем в мире легкодоступной и изобилующей информации в большей степени, чем любое предыдущее общество. Людям стало удивительно легко общаться с другими людьми на огромных расстояниях, превращая мир в «глобальную деревню» (фраза, придуманная канадским философом Маршаллом Маклюэном (1911–1980) для описания феномена всеобщей сети). Этой глобальной связанности способствовали технологии передачи идей и знаний, особенно электронные устройства связи, такие как радио, телевидение, компьютеры и их сети.Сегодня эти технологии сжимают пространство и время для достижения практически мгновенной связи. На самом деле сейчас доступно так много информации, что ситуацию часто называют «информационной перегрузкой», которую необходимо критически анализировать. Критический анализ — это процесс сортировки информации и научных исследований данных. Участвуя во всех аспектах научного процесса, критический анализ тщательно изучает информацию и исследования, ставя разумные вопросы, такие как следующие:

  • Получена ли информация из научной основы, состоящей из гипотезы, которая была разработана и проверена в контексте существующей совокупности знаний и теории в данной области?
  • Были ли использованные методологии способными предоставить данные, которые являются объективными, точными и точными? Были ли данные проанализированы статистическими методами, соответствующими структуре данных и заданным вопросам?
  • Сопоставлялись ли результаты исследования с другой соответствующей работой, которая была опубликована ранее? Были ли обсуждены ключевые сходства и различия и сделан ли вывод о том, что новая работа раскрывает в отношении исследуемого вопроса?
  • Является ли информация, основанная на исследовании, опубликованным в реферируемом журнале, который требует тщательного изучения работы высококвалифицированными рецензентами в предметной области с последующим редакционным решением о том, заслуживает ли она публикации?
  • Если анализ проблемы был основан на неполной или, возможно, неточной информации, использовался ли предупредительный подход для учета неопределенности, присущей рекомендациям? Все пользователи опубликованных исследований обязаны критически оценивать то, что они читают, чтобы решить, подходит ли теория, надежны ли методологии и достаточно ли обоснованы выводы.Поскольку многие экологические проблемы являются спорными, а данные и информация представлены обеими сторонами дебатов, люди должны иметь возможность формулировать объективно критические суждения. По этой причине людям необходима высокая степень экологической грамотности — осознанное понимание причин и последствий экологического ущерба. Способность критически анализировать информацию является ключевым личным преимуществом изучения наук об окружающей среде.

Процедуры и методы науки важны для выявления, понимания и решения экологических проблем.В то же время, однако, социальные и экономические вопросы также имеют жизненно важное значение. Хотя наука добилась огромного прогресса в том, чтобы помочь нам понять мир природы, чрезвычайная сложность биологии и экосистем не позволяет ученым-экологам делать надежные прогнозы о последствиях многих видов экономической деятельности человека и других влияний. Этот контекст подчеркивает необходимость дальнейшего изучения научных и социально-экономических аспектов экологических проблем, даже несмотря на необходимость принятия практических решений для решения очевидных проблем по мере их возникновения.

Вопросы для повторения

  1. Объясните причины, по которым наука является рациональным способом понимания мира природы.
  2. В чем разница между индуктивной и дедуктивной логикой? Почему индуктивная логика чаще используется учеными при формулировании гипотез и обобщений о мире природы?
  3. Почему нулевые гипотезы являются эффективным способом проведения научных исследований? Определите гипотезу, подходящую для изучения конкретной проблемы науки об окружающей среде, и предложите соответствующую нулевую гипотезу, которую можно было бы проверить в ходе исследования.
  4. Каковы причины изменчивости природных явлений? Выберите пример, например различия в массе тела определенной группы людей, и укажите причины различий.

Вопросы для обсуждения

  1. Каковы основные различия между наукой и менее объективной системой убеждений, такой как религия?
  2. Какие факторы приводят к научным спорам об экологических проблемах? Сравните их с экологическими противоречиями, которые существуют из-за различных ценностей и мировоззрений.
  3. Объясните, почему не существует научных «законов», объясняющих структуру и функции экосистем.
  4. Многие природные явления очень изменчивы, особенно биологические или экологические. Каковы последствия этой изменчивости для понимания и прогнозирования причин и последствий изменений окружающей среды? Как ученые-экологи справляются с этой проблемой изменчивого природного мира?

Изучение проблем

  1. Придумайте интересующий вас экологический вопрос.Предложите полезные гипотезы для исследования, определите нулевые гипотезы и наметьте эксперименты, которые вы могли бы провести, чтобы получить ответы на этот вопрос.
  2. Во время исследовательского проекта по изучению ртути ученый-эколог провел серию химических анализов рыбы, выловленной в озере Канак. В программе отбора проб участвовали семь видов рыб, добытых из различных местообитаний озера. Всего было проанализировано 360 рыб разного размера и пола. Было обнаружено, что у 30% рыб уровень остатков превышает 0.5 частей на миллион ртути, верхний уровень загрязнения, рекомендованный Министерством здравоохранения Канады для рыбы, которую едят люди. Ученый сообщил об этих результатах государственному регулирующему органу, который был встревожен высоким содержанием ртути из-за популярности озера Канак как места, где люди ловят рыбу для еды. Регулятор попросил ученого порекомендовать, безопасно ли есть любую рыбу из озера или следует избегать только определенных размеров, полов, видов или мест обитания. Какие виды анализа данных должен выполнить ученый, чтобы разработать полезные рекомендации? Какие другие научные и ненаучные аспекты следует учитывать?

Американская ассоциация развития науки (AAAS).1990. Наука для всех американцев. АААС, Вашингтон, округ Колумбия.

Барнс, Б. 1985. О науке. Blackwell Ltd, Лондон, Великобритания.

Гир, Р.Н. 2005. Понимание научного мышления. 5-е изд. Издательство Уодсворт, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.

Кун, Т.С. 1996. Структура научных революций. 3-е изд. University of Chicago Press, Чикаго, Иллинойс.

Маккейн Г. и Э. М. Сигал. 1982. Игра в науку. Holbrook Press Inc., Бостон, Массачусетс.

Мур, Дж.А. 1999. Наука как способ познания.Издательство Гарвардского университета, Бостон, Массачусетс.

Поппер, К. 1979. Объективное знание: эволюционный подход. Clarendon Press, Оксфорд, Великобритания.

Рэйвен, П.Х., Г.Б. Джонсон, К.А. Мейсон и Дж. Лосос. 2013. Биология. 10-е изд. Макгроу-Хилл, Колумбус, Огайо.

Серебро, Б.Л. 2000. Восхождение науки. Издательство Оксфордского университета, Оксфорд, Великобритания.

Десять самых тревожных научных открытий | Наука

Последствия сжигания ископаемого топлива уже очевидны.Мы только начали замечать последствия антропогенного изменения климата. АляскаStock / Corbis

Наука может быть славной; это может внести ясность в хаотический мир. Но большие научные открытия по своей природе парадоксальны и иногда шокируют. Вот десять самых больших угроз нашему душевному спокойствию.

1. Земля не является центром Вселенной.

У нас было более 400 лет, чтобы привыкнуть к этой идее, но она все еще немного настораживает.Любой может ясно видеть, что Солнце и звезды восходят на востоке, проносятся по небу и заходят на западе; Земля чувствует себя стабильной и неподвижной. Когда Коперник предположил, что Земля и другие планеты вращаются вокруг Солнца, 90 003

… его современники сочли его масштабный логический скачок «явно абсурдным», — говорит Оуэн Джинджерич из Гарвард-Смитсоновского центра астрофизики. «Потребуется несколько поколений, чтобы понять это. Очень немногие ученые видели в этом реальное описание Вселенной».

Галилей огорчился этой идеей больше, чем Коперник.Он использовал телескоп, чтобы предоставить доказательства гелиоцентрической теории, и некоторые из его современников были настолько обеспокоены тем, что обнаружило новое изобретение — кратерами на предположительно идеально сферической луне, другими лунами, вращающимися вокруг Юпитера, — что они отказывались смотреть в это устройство. Однако более опасным, чем пренебрежение здравым смыслом, было неповиновение Галилея католической церкви. В Писании говорилось, что Солнце вращается вокруг Земли, и Святая Инквизиция признала Галилея виновным в ереси за то, что он сказал иначе.

2. Микробы настигают нас.

Антибиотики и вакцины спасли миллионы жизней; без этих чудес современной медицины многие из нас умерли бы в детстве от полиомиелита, эпидемического паротита или оспы. Но некоторые микробы развиваются быстрее, чем мы находим способы борьбы с ними.

Вирус гриппа мутирует так быстро, что прошлогодняя вакцинация обычно неэффективна против вируса этого года. Больницы заражены устойчивыми к антибиотикам бактериями Staphylococcus , которые могут превратить небольшой порез в опасную для конечностей или жизни инфекцию.И новые болезни продолжают переходить от животных к людям — эбола от обезьян, атипичная пневмония от замаскированных пальмовых циветт, хантавирус от грызунов, птичий грипп от птиц, свиной грипп от свиней. Даже туберкулез, болезнь, которая убила Фредерика Шопена и Генри Дэвида Торо, возвращается, отчасти потому, что некоторые штаммы бактерий выработали множественную лекарственную устойчивость. Даже в 21 веке от чахотки вполне можно умереть.

3. В прошлом были массовые вымирания, и мы, вероятно, переживаем одно из них сейчас.

Палеонтологи определили пять моментов в истории Земли, когда по какой-либо причине (главными подозреваемыми являются удары астероидов, извержения вулканов и атмосферные изменения) массовые вымирания уничтожили многие или большинство видов.

Потребовалось некоторое время, чтобы понять концепцию вымирания. Томас Джефферсон, например, видел кости мастодонта из Кентукки и пришел к выводу, что гигантские животные все еще должны жить где-то внутри континента. Он попросил Льюиса и Кларка присматривать за ними.

Сегодня, по мнению многих биологов, мы переживаем шестое великое вымирание. Мастодонты, возможно, были одними из первых жертв. По мере того как люди перемещались с континента на континент, крупные животные, которые процветали миллионы лет, начали исчезать — мастодонты в Северной Америке, гигантские кенгуру в Австралии, карликовые слоны в Европе. Какова бы ни была причина этой ранней волны вымираний, люди ведут современные вымирания, охотясь, разрушая среду обитания, внедряя инвазивные виды и непреднамеренно распространяя болезни.

4. Вкусные вещи вредны для вас.

В 1948 году в исследовании Framingham Heart Study приняли участие более 5000 жителей Фрамингема, штат Массачусетс, для участия в долгосрочном исследовании факторов риска сердечных заболеваний. ( Очень в долгосрочной перспективе — в настоящее время в исследование включаются внуки первоначальных добровольцев.) Это и последующие амбициозные и кропотливые эпидемиологические исследования показали, что риск сердечных заболеваний, инсульта, диабета, некоторых видов рака и других проблем со здоровьем увеличивается. дозозависимым образом при воздействии вкусной пищи.Стейк, соленый картофель фри, яйца Бенедикт, брауни с тройной помадкой и взбитыми сливками — оказывается, они убийцы. Конечно, некоторые вкусности полезны для здоровья — черника, горох, орехи и, может быть, даже (о, пожалуйста) красное вино. Но в целом вкусовые предпочтения человека сформировались во времена дефицита, когда нашим предкам-охотникам-собирателям было разумно поглощать как можно больше соли, жира и сахара. В эпоху пирогов хозяйки и сидячего образа жизни эти пристрастия не так адаптивны.

5.E=мс²

Знаменитое уравнение Эйнштейна, безусловно, является одним из самых блестящих и красивых научных открытий, но также и одним из самых тревожных. Мощность, объясняемая уравнением, на самом деле зависит от c², или скорости света (186 282 миль в секунду), умноженной на себя, что равно 34 700 983 524. Когда это ваш множитель, вам не нужно много массы — достаточно капельки плутония — чтобы создать достаточно энергии, чтобы разрушить город.

6.Ваш ум не принадлежит вам.

Фрейд мог ошибаться в деталях, но одна из его основных идей — что многие наши действия, убеждения и эмоции обусловлены факторами, о которых мы не знаем, — оказывается верной. Если вы в счастливом, оптимистичном, амбициозном настроении, проверьте погоду. Солнечные дни делают людей более счастливыми и полезными. В дегустационном тесте вы, скорее всего, отдадите предпочтение первому пробуемому вами образцу, даже если все образцы идентичны. Чем чаще вы видите человека или предмет, тем больше он вам нравится.Решения о спаривании частично основаны на запахе. Наших когнитивных недостатков очень много: мы берем несколько анекдотов и делаем неверные обобщения, мы неверно истолковываем информацию, чтобы поддержать наши предубеждения, и нас легко отвлечь или поколебать несущественные детали. А то, что мы считаем воспоминаниями, – это просто истории, которые мы рассказываем себе заново каждый раз, когда вспоминаем событие. Это верно даже для воспоминаний-вспышек, тех, которые как будто выжжены в мозгу:

.

Как и у миллионов людей, у [невролога Карима] Надера есть яркие и эмоциональные воспоминания о нападениях 11 сентября 2001 года и их последствиях.Но как специалист по памяти и, в частности, по податливости памяти, он знает лучше, чем полностью доверять своим воспоминаниям… Какими бы ясными и подробными ни казались эти воспоминания, психологи находят их удивительно неточными.

7. Все мы обезьяны.

Это немного сдует, не так ли? Дарвиновская теория эволюции путем естественного отбора может вдохновлять: возможно, вы испытываете благоговейный трепет перед необъятностью геологического времени или восхищаетесь разнообразием земных существ. Способность ценить и понимать природу как раз и должна была делать нас особенными, но вместо этого она позволила нам осознать, что мы всего лишь недавняя вариация строения тела приматов.Возможно, у нас больше способностей к абстрактному мышлению, чем у шимпанзе, но мы слабее горилл, менее проворны в кронах деревьев, чем орангутаны, и более раздражительны, чем бонобо.

Чарльз Дарвин начал свою жизнь как креационист и лишь постепенно осознал значение вариаций, которые он наблюдал во время своих путешествий на борту Beagle . В течение последних 151 года, с тех пор как была опубликована книга «О происхождении видов », люди спорили об эволюции. Наши предки-обезьяны противоречат мифу о сотворении каждой культуры и не особенно интуитивны, но все, чему мы научились с тех пор — в биологии, геологии, генетике, палеонтологии, даже в химии и физике — подтверждает его великое понимание.

8. Культуры на протяжении всей истории и во всем мире совершали ритуальные человеческие жертвоприношения.

Скажи, что ты вот-вот умрешь и собираешь припасы для загробной жизни. Что взять? Пару монет паромщику? Цветы, может быть, или сувениры ваших близких? Если бы вы были древнеегипетским фараоном, ваши слуги были бы зарезаны и похоронены рядом с вашей могилой. Наложниц приносили в жертву в Китае, чтобы они были вечными спутницами; некоторые индийские секты требовали человеческих жертвоприношений.Ацтеки убили десятки тысяч людей, чтобы открыть Великую пирамиду Теночтитлана; после священных игр майя с мячом иногда приносили в жертву проигравшую команду.

Когда дело доходит до этого особенно ужасного обычая, трудно отличить правду от вымысла. Ритуальные жертвоприношения описаны в Библии, греческой мифологии и скандинавских сагах, а римляне обвиняли многих покоренных ими людей в том, что они участвовали в ритуальных жертвоприношениях, но доказательств было недостаточно. Недавнее накопление археологических находок со всего мира показывает, что люди на удивление часто ритуально убивали, а иногда и поедали других людей.

9. Мы уже изменили климат до конца этого века.

Механизм изменения климата не так уж сложен: мы сжигаем ископаемое топливо; побочным продуктом этого горения является углекислый газ; он входит в атмосферу и улавливает тепло, нагревая поверхность планеты. Последствия уже очевидны: ледники тают быстрее, чем когда-либо, цветы расцветают раньше (спросите Генри Дэвида Торо), а растения и животные перемещаются в более экстремальные широты и высоты, чтобы сохранять прохладу.

Еще более тревожным является тот факт, что углекислый газ задерживается в атмосфере сотни лет. Мы только начали видеть последствия изменения климата, вызванного деятельностью человека, и прогнозы того, что произойдет, варьируются от ужасных до катастрофических.

10. Вселенная состоит из вещества, которое мы едва можем представить.

Все, о чем вы, вероятно, думаете, когда думаете о Вселенной, — планеты, звезды, галактики, черные дыры, пыль — составляет всего 4 процента от того, что там есть.Остальное представлено двумя разновидностями «темных» или неизвестных материалов: темная материя, составляющая 23 процента Вселенной, и темная энергия, составляющая колоссальные 73 процента:

.

У ученых есть некоторые идеи о том, чем может быть темная материя — экзотические и все еще гипотетические частицы, — но они почти не имеют ни малейшего представления о темной энергии. … Космолог из Чикагского университета Майкл С. Тернер считает темную энергию «самой глубокой загадкой во всей науке».

Попытки решить эту проблему мобилизовали целое поколение астрономов на переосмысление физики и космологии, чтобы конкурировать и, возможно, превзойти революцию, которую Галилей начал осенним вечером в Падуе.… [Темная энергия] вдохновила нас спросить, как будто впервые: Что это за космос, который мы называем домом?

Но астрономы знают, что благодаря этим темным частям Вселенная расширяется. И не просто расширяется, а расширяется все быстрее и быстрее. В конце концов, все во Вселенной будет отдаляться все дальше и дальше друг от друга, пока вселенная не станет одинаково холодной и безлюдной. Мир закончится хныканьем.

Открытия Все любят списки Научные инновации

Рекомендуемые видео

Как и эволюция, все научные теории находятся в стадии разработки

Кредит: EPA, CC BY-SA

Дискуссии о природе науки и научных теорий часто путаются из-за устаревшего представления о том, что такие теории становятся ложными, когда возникают аномалии.Представление о научной теории как о статичном объекте следует заменить более современным представлением о том, что она является частью живой исследовательской программы, которая может расширять сферу своей деятельности в новых областях.

Например, возьмем гипотезу о том, что все лебеди белые, которая казалась европейцам довольно хорошей, пока голландские исследователи не обнаружили черных лебедей в Австралии в 1636 году. Так что же происходит с нашей гипотезой? Есть несколько вариантов.

  1. Переопределить лебединость, включив в нее белизну. Тогда черные лебеди на самом деле не лебеди, и гипотеза остается верной по определению.
  2. Это опровергнуто. Откажитесь от этого.
  3. Сравните различные виды лебедей со всего мира и посмотрите, насколько хорошо подходят черные лебеди.

(1) наименее полезен. Определения могут рассказать нам только о том, как мы используем слова. Они ничего не говорят нам о мире, который эти слова пытаются описать. (2) основан на идее здравого смысла о том, что гипотезы следует отбрасывать, если они опровергаются наблюдением.Это была идея, выдвинутая философом Карлом Поппером в 1930-х годах, чтобы провести различие между наукой и лженаукой.

Он считал, например, психоанализ лженаукой, потому что несогласие с его выводами всегда можно объяснить вытеснением. Взгляд Поппера 1930-х годов заслуживает похвалы, но вместе с водой выбрасывает много младенцев. (3) это то, как на самом деле работает наука, как это поняли Поппер и его коллеги, которые бросили вызов традиционным представлениям о том, как работает наука, к 1970-м годам.

В нашем примере черный лебедь был аномалией, но любая крупная научная теория будет иметь аномалии. Ньютоновская теория движения планет не могла объяснить орбиту Меркурия, аномалию, которая была известна за десятилетия до того, как Альберт Эйнштейн объяснил ее своей общей теорией относительности. Несмотря на эту аномалию, теория Ньютона была сохранена, потому что она многое объясняет. Теория не должна быть окончательным заявлением о том, как обстоят дела, а просто последней стадией исследовательской программы в постоянном прогрессе.

Предоставлено: GoJo Media/YouTube

Эволюция как теория и исследование

В 18 веке существование семейных отношений между разными видами было прописано шведским естествоиспытателем Карлом Линнеем в группировке живых существ на виды, роды, отряды и т. д., но не было никаких предположений, как это произошло.К 1820-м годам французский биолог Жан-Батист Ламарк говорил о наследовании признаков, приобретенных в результате стремления (как предки жирафа стремились забраться выше на деревья).

К 1859 году биологи-естествоиспытатели Чарльз Дарвин и Альфред Рассел Уоллес независимо друг от друга выдвинули идею естественного отбора как основной движущей силы эволюции. Естественный отбор, то есть воздействующий на вариации, но без понимания того, откуда они взялись или как эти вариации унаследованы.

В начале 20-го века произошло открытие мутаций как источника вариантов и включение генетики австрийского ботаника Грегора Менделя в науку об эволюции, но еще без знания материальной основы мутаций и наследственности. Это появилось в 1940-х годах, когда ДНК была признана генетическим материалом. Затем, начиная с 1950-х годов, было определено его строение и расшифрован генетический код, который показал, как он управляет образованием белков.

С тех пор мы признали, что эволюция управляется как случайностью, так и отбором, что наследование осложняется такими вещами, как дупликация генов (где часть ДНК копируется дважды, и каждая копия затем может развиваться независимо), горизонтальный перенос генов ( где ДНК передается между видами), и даже включение генетического материала вирусов в наш собственный генетический материал. И, конечно, есть много других вещей, которые мы до сих пор не понимаем… Пока.

Таким образом, на каждом этапе у нас есть несовершенная теория, полная пробелов и несоответствий, но которая становится все сильнее при тщательном рассмотрении своих несовершенств.Как и атомная теория, она развивалась так, как ее создатели даже не могли себе представить, с растущим пониманием на всех уровнях от отдельных молекул до генетики популяций. И, как и атомная теория, она имеет фундаментальное значение для нашего понимания науки, которая выросла вокруг нее. Биология без эволюции подобна химии без атомов.

Кредит: LiveScience/YouTube.

Возможность исправления

Иногда мы говорим учащимся, что «научный метод» состоит в сборе данных, формулировании гипотез для их объяснения, а затем в сборе дополнительных данных, чтобы проверить, подтверждаются ли гипотезы.В других случаях мы говорим им, что это состоит в формулировании гипотез, сборе данных и отклонении гипотез, если данные не соответствуют. Такие взгляды слишком просты и делают научные исследования похожими на следование довольно скучному рецепту.

Первым шагом в любом научном исследовании является принятие решения о том, на что стоит обратить внимание. Таким образом, возможные результаты должны быть достойными, а исследовательская программа должна иметь некоторый шанс на успех. Следующее — постоянный диалог между гипотезами и данными.Гипотезы должны быть открыты для модификации в свете данных и всегда должны оставаться в принципе открытыми для исправления в свете дальнейших знаний. Эта приверженность возможности исправления известна как фаллибилизм, и это то, что объединяет все научные усилия.

Кроме того, я не вижу смысла делать вид, что наука имеет единый метод (это не так), или пытаться провести жесткую границу между научным знанием и другими видами знания о мире (нет единого ).

А лебеди?

Между тем данные ДНК показывают, что разные виды белых лебедей, лебедь-кликун, тундровый лебедь и лебедь-шипун, тесно связаны между собой, причем австралийский черный лебедь является их двоюродным братом. Удивительно, но черношейный лебедь из Южной Америки является более дальним родственником.

Другие вопросы напрашиваются сами собой. Есть ли какая-либо связь между географическим распространением и близостью родства? Когда и где возникли отдельные виды? Имеют ли различия в цвете какое-либо значение для выживания, и если да, то какое?

Таким образом, к настоящему времени наша первоначальная гипотеза лебедя, основанная на внешнем виде, была значительно изменена и породила целый ряд новых вопросов, касающихся молекулярного сходства, адаптивной эволюции в сравнении с нейтральным дрейфом, биогеографии и летописи окаменелостей.Это наука.


Исследователи доказывают существование уникального, но злополучного новозеландского черного лебедя
Предоставлено Разговор

Эта статья была первоначально опубликована на The Conversation.Прочитайте оригинальную статью.

Цитата : Как и эволюция, все научные теории находятся в стадии разработки (1 мая 2018 г.) получено 25 апреля 2022 г. с https://физ.org/news/2018-05-evolution-scientific-theories.html

Этот документ защищен авторским правом. Помимо любой добросовестной сделки с целью частного изучения или исследования, никакие часть может быть воспроизведена без письменного разрешения.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.