Третья проблема заключается в том, что воспроизводимость важна для поиска механистического понимания и причинных ассоциаций. Чтобы проиллюстрировать этот аспект, рассмотрим известные события, произошедшие в истории человечества, такие как падение Римской империи или Великая депрессия. Бесчисленные часы размышлений были потрачены на анализ того, почему пала Римская империя и почему произошла Великая депрессия. Ученые выдвинули множество различных гипотез, каждая из которых предсказывает наблюдения (или большую их часть), при этом многие из них несовместимы друг с другом. Как и везде в науке, историки тоже задаются вопросом: как оценить наиболее вероятные гипотезы?
В исторических исследованиях анализируют события, которые произошли в прошлом и больше никогда не повторятся. Будущие империи вновь потерпят крах, и экономические депрессии почти наверняка повторятся снова, но Римская империя никогда больше не будет существовать, и никогда больше не сложатся точные геополитические и экономические условия, существовавшие в 1929 году. Как же тогда оценивать разные гипотезы? Конечно, исторические исследования могут содержать значимые данные в виде записей, исторических документов, переписки и т. д.; эти исторические данные могут предоставить существенные аргументы за или против гипотезы. Однако это предел анализа, который можно провести. Предположим, у кого-то есть гипотеза о том, что Римская империя пала из-за использования свинца в посуде, что привело к отравлению римских лидеров и снижению их умственной способности к управлению государством. В соответствии с научным подходом следует изобрести машину времени, вернуться в Древний Рим, не допустить использования свинцовой посуды и посмотреть, что случится с империей. Ясно, что никто еще не изобрел машину времени, а если изобрел, то держит ее при себе (сейчас, в будущем и в любом прошлом, которое он посещает).
Это как раз та проблема, которую решает надежно воспроизводимая система. Если явление происходит снова и снова, и каждый раз одинаково, значит, по сути, используется машина времени. Если у ученого есть надежно воспроизводимая система, то он может удалить фактор А и посмотреть, сохраняется ли явление. Если удаление фактора А не оказывает никакого эффекта, он может сделать вывод, что фактор А не требуется. Если удаление фактора А предотвращает явление, можно сделать вывод, что фактор А необходим[108]. Затем данное механистическое знание распространится не только на предыдущие итерации явления, но и на будущие. Это предположение о точной воспроизводимости в течение продолжительного времени является очень важным, и оно снова приводит нас к проблемам индукции, которые были подняты в главе 1. Однако проблемы индукции — это то, с чем мы должны смириться, и развитие науки неотделимо от данного контекста.
Представьте себе видеоигру, которая вам нравится, но поначалу в нее было трудно играть. Изначально такая игра представляет собой головоломку, поскольку вы еще не знаете правил и не овладели навыками, необходимыми для победы. Со временем вы осваиваете правила и стратегии и с каждым разом играете все лучше и лучше. Ваш навык игры совершенствуется, потому что вы играете снова и снова, видите, что работает, а что нет, и меняете свою стратегию, активнее используя полезные приемы и отвергая бесполезные. В некотором смысле это похоже на возвращение в прошлое, чтобы снова и снова сталкиваться с одним и тем же событием и проверять, какое поведение приведет к желаемому результату (то есть выигрышу). Теперь подумайте, что произошло бы, если бы правила игры слегка менялись каждый раз, когда вы начинаете игру, и вы не знали бы наверняка, какой полезный прием сработает на этот раз? А что, если правила меняются случайным образом и не существует какой-либо закономерности относительно того, как следует играть? В этом случае ваши навыки не будут улучшаться с каждой новой игрой; наоборот, в таком сценарии прошлый опыт игры может сделать вас худшим игроком, потому что ваша стратегия основана на информации, которая больше не является актуальной или полезной. В таком случае ваши шансы на победу могут возрасти только по случайному совпадению. Таким образом, постоянство во времени (или, другими словами, надежная воспроизводимость) имеет важное значение для любого увеличения знаний в отношении прогнозирования или воздействия. Именно по этой причине воспроизводимость систем так важна для науки и ученые уделяют пристальное внимание этому вопросу. Без надежной воспроизводимости не может быть целенаправленного продвижения вперед путем прямых экспериментов с системой[109]. Этот вопрос возвращает нас к проблеме индукции, поскольку нет никаких логических оснований для вывода, что Вселенная завтра будет вести себя так же, как сегодня; но это риск, с которым мы должны жить и всегда осознавать. С другой стороны, если поведение Вселенной завтра не будет хоть в какой-то степени связано с тем, как она ведет себя сегодня, индукция не сработает, и наука не сможет предсказать то, что не наблюдается в текущий момент. Если бы правила Вселенной менялись случайным образом, наука бы не существовала.
108
Этот тип чистой логики часто используется при формулировке определения науки, но, к сожалению, реальный процесс обновления сети убеждений намного более запутан, чем данный, позволяя выдвигать вспомогательные гипотезы и альтернативные интерпретации, как описано в главе 3 и далее в книге.
109
Не следует понимать это так, что никакая наука не может выполнять «одноразовые» исследования. Однако характер научного исследования будет другим и ограниченным в его способности строить прямые механистические выводы. Если существует сеть убеждений, которая пересекается с однократным событием, тогда теория может созреть, опираясь на прямые эксперименты в частях сети, которые доступны и воспроизводимы, а данные однократного события могут использоваться как направление развития теории. Другими словами, вопрос в том, может ли наша имеющаяся система знаний предсказать то, что наблюдалось, даже если это было только разовое наблюдение. В качестве примера такого наблюдения обычно приводят вспышку сверхновых — это явления, которые мы наблюдаем на большом расстоянии и очень редко; однако сеть убеждений астрофизики достаточно широко пересекается с другими областями физики. Если бы теоретическая физика не содержала знаний, позволяющих хотя бы в общих чертах предсказать наблюдение за несколькими сверхновыми, это стало бы проблемой развития науки в целом.