Одни и те же данные могут быть объяснены с помощью разных гипотез

Однако когда дело доходит до интерпретации получен­ных путем наблюдения эмпирических данных, для объясне­ния этих данных могут быть построены разные гипотезы. Приведем два примера.

Пример из астрономии. В Разделе 4 мы говорили о двух гипотезах, выдвинутых античными астрономами для объяс­нения движения планет. Постепенное усложнение теории

эпициклов отвечало задаче объяснения эмпирических дан­ных, но при этом приводило к усложнению модели за счет введения новых круговых движений. А модель, предложен­ная Кеплером, объясняла эмпирические данные с помощью достаточно простой схемы, в которой сложная конфигура­ция из множества круговых движений была заменена на один эллипс, что существенно упрощало картину. Встает вопрос: если бы мы ничего не знали о законах тяготения и не могли бы вывести эллиптические орбиты на основании законов Ньютона, то какому из двух объяснений мы бы отдали пред­почтение?

Для решения подобных вопросов ученые прибегают к правилу, которое называется "бритвой Оккама" по имени философа Уильяма Оккама. Смысл этого правила в том, что более простые объяснения природных явлений с большей вероятностью могут оказаться правильными, чем более сложные. Иначе говоря, если мы располагаем двумя гипоте­зами, объясняющими одни и те же явления, то следует вы бирать ту из них, которая включает наименьшее из возмож­ных число допущений или сложных выкладок. Смысл мета­форы, заложенной в названии указанного правила, заклю­чен в отсечении избыточных принципов и сведении модели к возможно минимальному числу допущений. "Бритва Ок­кама" оказалась исключительно полезным методологичес­ким инструментом, однако следует заметить, что это фило­софский принцип, который не является верным в каждом конкретном случае, и потому его следует применять с осто­рожностью.

Пример из физики. Другим примером того, как для объяс­нения одних и тех же данных могут служить разные гипоте­зы, является обычная задача в рамках школьного курса фи­зики. По условиям задачи нам даны пружина, набор гирек и линейка. Требуется нарисовать график зависимости длины пружины от веса прикрепленного к ней груза. Предположим, что мы поставили на бумаге 10 точек, которые можно пред­ставить себе как располагающиеся по прямой линии. Мы

делаем индуктивный шаг и рисуем прямую линию, которая проходит через большую часть точек и говорим, что суще­ствует линейная зависимость между длиной пружины и на­тяжением, которое создается за счет подвешенных к ней гру­зов (закон Гука). Но мы понимаем, что через наши десять точек можно провести бесконечное число кривых. Измене­ние кривой будет означать изменение зависимости между длиной пружины и натяжением. Почему мы не отдаем ка­кой-то из этих кривых предпочтение перед прямой?

В данной ситуации мы сталкиваемся с несколькими ги­потезами, которые приложимы к одним и тем же данным. Какую из них мы выбираем и на каких основаниях?

Применение бритвы Оккама должно привести к выбору самого красивого и экономного решения — прямая линия проще, чем сложная кривая. Мы можем повторить экспери­мент, проведя расчет для 100 точек, 200 точек и т.д. Полу­ченные результаты укрепят нас в уверенности, что прямая линия — это правильное решение. Когда мы строим доказа­тельство подобным образом, то мы утверждаем, что в пользу обоснованности гипотезы говорит совокупность всех дан­ных.

Итак, мы говорили выше о разнообразных научных ме­тодах и убедились в том, что ни один из них не обладает аб­солютной надежностью, за исключением дедуктивных дока­зательств в математике, где мы можем быть уверенными, что данные заключения следуют из данных аксиом. Однако не­обходимо подчеркнуть еще раз, что это не означает, что на­уке как области человеческой деятельности приходит конец! Отнюдь нет. Когда мы говорим, что ни один научный метод не обладает абсолютной надежностью, мы имеем в виду, что всегда есть небольшая вероятность того, что данный конк­ретный результат или теория окажутся ошибочными. Но это не означает, что мы не можем доверять теории.

На самом деле, в некоторых случаях экспериментальные проверки всегда обеспечивали надежный результат. Так было, например, при проверке кислотности с помощью лак-

муса. Однако хотя все предыдущие проверки не могут фор­мально гарантировать абсолютного успеха в будущем, уче­ные все-таки считают фактом то, что лакмусовая бумажка становится красной под действием кислоты. В этом контек­сте как нельзя лучше звучит определение факта, данное па­леонтологом Стефаном Джэем Гоулдом: факт — это то, что получило настолько сильное подтверждение, что было бы ошибкой предварительно его не принять.

Кроме того, следует отметить, что в своей жизни мы по­лагаемся на научные и технические достижения, хотя не ис­пытываем абсолютной уверенности в них. Например, когда мы покупаем билет на поезд, то мы теоретически знаем, что в дороге могут возникнуть какие-то проблемы, что могут отказать тормоза или сигнализация и произойдет авария. Но из статистики нам также известно, что вероятность таких событий на самом деле мала (хотя и не равна нулю — круше­ния поездов время от времени случаются). Поскольку веро­ятность крушения столь незначительна, большинство из нас путешествует поездом, даже не задумываясь о возможном риске.

С другой стороны, мы не можем принять все выдвигае­мые на основании использования научных методов гипоте­зы как абсолютно достоверные факты, не подвергая их про­верке.

Одним из критериев такой проверки является фальсифицируемость.