Наиболее едкое обвинение, которое я когда-либо слышал против Объективизма, это что хардкорные объективисты лишены чувства юмора; однако никто не может это доказать только показывая объективисту карикатуру о Годзилле «Рэнде», разрушающем здание «юмор» и требуя, чтобы человек смеялся.
Требуя, чтобы кто-либо смеялся для доказательства, что человек не принадлежит к культу — ну, как и большинство подневольного смеха, оно не особо работает. Смех, о любой вещи, должен приходить естественно. Самое большее, чего вы можете добиться — это вызвать страх и сомнения в их пути.
Если объективист, который просто просматривает странички в Интернете, натыкается на изображение Айн Рэнд в виде японской школьницы, которая читает лекцию монстру с тентаклями, и при этом даже не улыбается — это вполне может быть проблемой. Однако решить эту проблему, пытаясь смеяться нарочно, не получится.
Проблемы с юмором — знак ужасных вещей. Однако делать юмор обязательным или постоянно волноваться, достаточно ли вы смеетесь — значит усугублять и добавлять таких проблем. В таком виде это похоже на Дзен. Есть вещи, из которых вы можете сами сделать шутку, однако очень мало вещей, которые вы можете сделать, чтобы осознанно поверить что шутка смешна.
Что такое байесианство
Кай Сотала
Эта статья является попыткой сжато изложить базовый материал, и таким образом, возможно, не несет ничего нового для продвинутого читателя. Будет интересно узнать, не пропустил ли я чего-то важного здесь.
Вы, должно быть, часто встречали слово «Байесианство» на этом сайте, но, вероятно, не до конца уверены в том, что мы имеем в виду под этим понятием. Вы могли прочитать интуитивное объяснение, но там похоже, только объясняются некоторые математические формулы. На эту тему есть статья в википедии, но и она не сильно помогает. Можно было подумать, что люди на LW вкладывают в «байесианство» смысл навроде «вы же знаете, есть частотная школа статистики, и есть байесовская школа статистики; так вот, мы говорим про байесовскую» — но нет, это не совсем то. Насколько я могу сказать, не существует статьи, точно говорящей, что означает «байесианство».
Центральные идеи просматриваются на протяжении большого набора постов, «байесианство» имеет свой тэг, но нет отдельного поста, который точно увязывал все связи и говорил «вот это и есть байесианство». Так что позвольте мне попробовать предложить моё определение, которое сводит байесианство к трём ключевым принципам.
Мы начнем с короткого примера, иллюстрирующего теорему Байеса. Предположим, что вы врач и к вам пришел пациент, который жалуется на головную боль. Далее предположим, что есть две причины, по которым может болеть голова: опухоль мозга и простуда. Опухоль мозга всегда вызывает головную боль, однако она является крайне редким заболеванием. И наоборот, головная боль редко возникает при простуде, однако множество людей простужается каждый год. Если нет другой информации, что вероятнее — что человек простудился или у него опухоль мозга?
Если вы решили, что вероятнее всего простуда, то это был ответ, которого я ждал. Даже если опухоль вызывает боль каждый раз, а простуда только в одном проценте случаев, случаев простуды настолько больше, что случаев головной боли, вызванной простудой, куда больше, чем болей, вызванных опухолью мозга. Теорема Байеса, в основном, говорит что если причина А может быть источником симптома Х, то тогда мы должны учеть обе вероятности, что А вызывает Х (находится, грубо, умножением частоты А на шанс, что А вызовет Х) и вероятность что что-то еще вызовет Х (для досконального математичесого объяснения теоремы Байеса обратитесь к интуитивному объяснению от Элиезера).
Нет ничего удивительного в этом, конечно же. Предположим, что вы идёте по улице и видите бегущих людей. Они могут быть на пробежке, куда-то торопиться или же они таким образом хотят согреться. Чтобы понять, какое из предположений верно, вы пытаетесь определить какое из объяснений истинно чаще всего и лучше всего подходит по ситуацию.
Ключевой принцип 1: У любого полученного наблюдения есть множество различных возможных причин.
Признание этого, однако, ведет к кое-чему менее интуитивно представляемому. Для любого полученного наблюдения, как вы должны интерпретировать его, всегда основываясь на предыдущей информации. Простое наблюдение того что человек бежит, не будет достаточным, чтобы сказать что он торопится или что он просто на утренней пробежке. Или предположим что вы должны выбрать между двумя соперничающими теориями о движении планет: есть теория о законах физики, предложенная сэром Исааком Ньютоном или теория, гласящая что Летающий Макаронный Монстр просто подталкивает планеты Своей Макароннейшей Десницей. Если эти две теории делают одинаковые предсказания, то вы должны основываться на своих исходных знаниях (на своём приоре, коротко говоря), чтобы решить, какая из них более вероятна. И даже в случае, когда их предсказания отличаются, вам всё равно требуются какие-то знания, на основании которых можно определить, которое из предсказаний лучше; не говоря о том, что из-за каких-то соображений нас интересуют именно предсказания, а не степень элегантности теории.