Объективное знание. Эволюционный подход - Поппер Карл Раймунд - Страница 69

Это важный вопрос, поскольку эволюция, очевидно, не является сознательным процессом. Многие биологии утверждают, что эволюция определенных органов решает определенные проблемы, например эволюция глаза решила для передвигающегося животного проблему своевременного предупреждения, благодаря чему оно может вовремя изменить направление своего движения до того, как наткнется на что-нибудь твердое. И конечно, никто не предполагает, что такие решения подобных проблем отыскиваются осознанно. Однако не является ли тогда утверждение о том, что здесь решается какая-то проблема, всего лишь метафорой?

Мне думается, что это не так, и дело здесь в следующем.

Когда мы говорим о некоторой проблеме, мы почти всегда делаем это задним числом, исходя из того, что уже совершено. Человек, работающий над проблемой, редко может ясно сказать, в чем она состоит (до того, как он ее решит), и даже тогда, когда он может объяснить, в чем состоит его проблема, это объяснение может оказаться ошибочным. И это справедливо даже по отношению к ученым, хотя ученые и принадлежат к числу тех немногих, кто сознательно старается до конца понять свои проблемы. Например, Кеплер считал, что его проблема состоит в том, чтобы обнаружить гармонию мирового порядка, однако мы можем сказать, что он решал проблему математического описания движения планетарной системы, состоящей из двух тел. Аналогично Шредингер ошибочно полагал, что проблема, которую он решил, выведя (стационарное) уравнение

Шредингера, связана с поведением волн плотности электрического заряда в непрерывном поле. Позже Макс Борн предложил статистическую интерпретацию шредингеровской волновой амплитуды, интерпретацию, шокировавшую Шредингера, который не примирился с ней до самой своей смерти. Он действительно решил проблему — но не ту, которую думал, что решил. И это мы теперь знаем задним числом.

Тем не менее ясно, что именно в науке мы чаще всего осознаем проблемы, которые пытаемся решать. Поэтому нельзя считать недопустимым и в других случаях опираться на понимание уже происшедшего события и говорить, что амебы решают определенные проблемы (хотя при этом и нет никакой нужды допускать, что они хоть в каком-нибудь смысле знают свои проблемы): от амебы до Эйнштейна всего один шаг.

XXI

Однако Комптон говорит, что действия амебы не являются рациональными[253], в то время как можно предположить, что действия Эйнштейна были таковыми. И значит, между амебой и Эйнштейном все-таки должно быть какое-то различие.

Согласен, различие между ними есть, хотя использовавшиеся ими методы почти случайных или облакоподобных проб и ошибок по сути своей уж не так и различны[254]. Основное, и огромное, различие между ними заключается в их отношении к ошибкам. Эйнштейн в отличие от амебы сознательно старался каждый раз, когда ему представлялось новое решение, найти в нем изъян, обнаружить в нем ошибку, он подходил к своим решениям критически.

Думается, что это осознанно критическое отношение к своим собственным идеям и составляет одно из действительно важных различий между методом Эйнштейна и методом амебы. Благодаря ему Эйнштейн имел возможность быстро отбрасывать сотни гипотез в качестве неадекватных еще до того, как он исследовал более тщательно ту или иную из них в том случае, когда казалось, что она в состоянии выдержать и более серьезную критику.

Как сказал недавно физик Джон Арчибальд Уилер, «наша задача состоит в том, чтобы делать ошибки как можно быстрее» [255]. И эта задача решается, когда человек сознательно занимает критическую позицию. Для меня это самая высокая из имеющихся на сегодня форм рационального мышления или рациональности.

Пробы и ошибки ученого состоят из гипотез. Он формулирует их в словах, чаще всего письменно. А затем он пытается выявить в любой из этих гипотез изъяны, критикуя их или проверяя их экспериментально, и в этом ему помогают его коллеги, которые будут в восторге, если эти изъяны удастся найти. И если гипотеза не сумеет противостоять критике и не выдержит этих проверок по крайней мере так же хорошо, как и ее конкуренты[256], то она будет отброшена.

С амебой и первобытным человеком дело обстоит по-другому. В этом случае критическая позиция отсутствует и по преимуществу случается так, что ошибочные гипотезы или ожидания устраняются естественным отбором, путем гибели тех организмов, которые воплотили их или верили в них. Поэтому можно сказать, что критический или рациональный метод состоит в том, чтобы позволять нашим гипотезам гибнуть вместо нас, и в этом состоит одно из проявлений экзосоматической эволюции.

XXII

Теперь я, пожалуй, перейду к вопросу, который доставил мне немало хлопот, хотя в конце концов ответ на него оказался крайне простым.

Вопрос этот состоит в следующем. Можем ли мы доказать существование гибкого управления? Существуют ли в природе такие неорганические физические системы, которые могут служить примерами или физическими моделями гибкого управления?

По первому впечатлению негативного ответа на этот вопрос придерживаются в неявном виде как многие физики, которые, подобно Декарту и Комптону, были сторонниками моделей «главного рубильника», так и многие философы, которые вслед за Юмом и Шликом отрицали возможность чего-то промежуточного между абсолютным детерминизмом и чистой случайностью. Конечно, кибернетика и создатели вычислительной техники смогли в последнее время сконструировать вычислительные машины, сделанные из механических, электронных и т.п. деталей, но в то же время располагающие возможностями весьма гибкого управления, например, существуют вычислительные машины со встроенным механизмом случайноподобных проб, которые проверяются или оцениваются посредством обратной связи (как в автопилоте или самонаводящемся устройстве) и отбраковываются, если являются ошибочными. Вместе с тем эти системы, хотя и содержат то, что я называю гибким управлением, представляют "собой по существу сложные релейно-контактные схемы. Мне же хотелось найти простую физическую модель индетерминизма Пирса, чисто физическую систему, похожую на самое что ни на есть размытое облако, находящееся в постоянном тепловом движении, управляемую другими размытыми облаками, хотя и менее размытыми, чем первое.

Если вернуться теперь к нашей старой шкале из облаков и часов, с облаками на левом краю и часами на правом, то мы смогли бы сказать, что нам хотелось бы найти нечто, лежащее посредине, нечто вроде организма или роя мошек, но неживое, — чисто физическую систему, управляемую гибко и, так сказать, «мягко».

Предположим, что облако, которым нужно управлять, — это газ. Тогда на нашей шкале в крайнее левое положение можно поместить неуправляемый газ, который очень скоро рассеется и в результате перестанет быть физической системой. На правом же краю нашей шкалы мы поместим железный цилиндр, наполненный газом — это и был бы наш пример «твердого», «жесткого» управления. В промежутке, но гораздо ближе клевому краю, оказались бы системы с более или менее «мягким» управлением, такие, как рой мошкары или огромные сгустки частиц типа газа, удерживаемого вместе силами взаимного тяготения наподобие Солнца. (А если это управление далеко от совершенства и многим частицам удается вырваться из-под его влияния, то для нас это ничего не меняет.) Вероятно, можно считать, что планеты в своем движении управляются очень жестко — в сравнении с другими системами, конечно, ибо даже планетарная система есть облако, так же как и Млечный путь, звездные скопления и скопления звездных скоплений. Однако существуют ли, кроме органических систем и упомянутых гигантских скоплений частиц, другие примеры каких-то «мягко» управляемых физических систем небольшого размера?