В. И. Арнольд критикует формальный подход Рене Декарта

0
Фрагмент нашел Дмитрий Матвеев3/12/2023

Возвращаясь к общим вопросам о применимости математических идей к описанию реального мира, расскажу здесь о господствующей во Франции «картезианской точке зрения» (хотя Монтень уже осудил эту точку зрения в своих «Опытах» ещё до того, как Декарт сформулировал свои принципы). Из десятков принципов Декарта я упомяну всего четыре. 

Рене Декарт (1596 – 1650)

Первый из них таков: не имеет никакого смысла сравнивать исходные положения научной теории (её аксиомы) с какой бы то ни было реальностью, с какими бы то ни было экспериментами. Согласно Декарту, исходные аксиомы — это просто произвольные утверждения, не имеющие ни к чему реальному никакого отношения. 

Второй принцип близок к первому: когда теория привела к каким-либо заключениям, бессмысленно сравнивать их с реальностью, проверять их справедливость экспериментально. Ибо, если исходные аксиомы не имели к реальности отношения, откуда бы могло появиться соответствие реальности у выводов? 

Третий принцип занимает промежуточное место между первыми двумя: переход от аксиом к выводам должен быть чисто дедуктивной цепью силлогизмов по строгим правилам логики Аристотеля. Никакие примеры, догадки, индуктивные заключения (от частного к общему) не допускаются, особенно же нужно исключить всякое влияние воображения: например, чтобы сделать геометрию наукой, необходимо изгнать из неё чертежи (которые ведь и являются простейшим вариантом экспериментирования, запрещённого первым принципом, и открывают простор для игры воображения, особенно при поиске сходства изображений разных объектов). 

Наконец, четвёртый принцип — опаснее всех. Правительству следует запретить все иные виды преподавания, кроме моего, так как только он один является политически корректным. А именно, при моём методе обучения самый тупой ум будет продвигаться (по цепи формальных дедукций) столь же быстро, как и самый гениальный — никакого таланта для применения моей методики не потребуется.

Вот пример того, как Декарт сам использовал свои принципы. <...> ...однажды к великому учёному пришёл совершенно ему неизвестный молодой человек, желавший рассказать о своих гидростатических и барометрических опытах и теориях. Выслушав рассказ, объясняющий разницу показаний барометра у подножья башни Сен-Жак в Париже и на её вершине и затягивающий ртуть вверх характер торричеллиевой пустоты, Декарт ответил: «Всё это не наука, так как противоречит моим принципам. Я же учу, что никакие опыты по проверке исходных положений (изотропности сил давления) не нужны: нужно лишь знать аксиомы и дедуктивно выводить из них следствия. А ты ведь даже и аксиом не знаешь!» Паскаль спросил: «А что такое “аксиомы”?» — «Ну как же, — ответил Декарт, — за тысячи лет до тебя Аристотель уже опубликовал главную аксиому гидростатики: “природа не терпит пустоты”. А у тебя всё основано на “торричеллиевой пустоте”. Иди, выучи аксиомы — тогда и построишь настоящую теорию». Когда Паскаль ушёл, Декарт написал письмо Гюйгенсу (оно сохранилось!). В этом письме он рассказывает: «Этот нахальный невежда и к тебе, конечно, полезет со своими теориями. Моё же мнение таково: я нигде в природе никакой пустоты не вижу, кроме как, быть может, в голове у Паскаля».

Владимир Арнольд (1937 – 2010)

Через полгода теория Паскаля стала общепризнанной, его родственник измерил разницу показаний барометра у основания и у вершины горы Пюи-де-Дом в Оверни, которая куда выше башни Сен-Жак (у подножья которой сегодня сидит памятник Паскалю) — и вся теория (веса атмосферы) подтвердилась. И когда Декарта спрашивали, знает ли он об этих замечательных открытиях молодого француза (оставившего позади голландцев, давно занимавшихся гидростатикой ради своих каналов), то он отвечал: «Да, знаю этого неуча. Он приходил ко мне, не зная даже аксиом. Но я всё ему объяснил, теперь он везде выдаёт мою теорию за свою!»

Тяжёлые последствия принципов Декарта заметны даже сейчас. Например, в начале 90-х годов XX века я присутствовал на заседании Французского математического общества, где тогдашний министр науки, образования и технологий сообщил, что он выяснил, проверяя уровень арифметических знаний у школьника лет восьми (лучшего в своём классе). На вопрос, сколько будет два плюс три, школьник ответил: «Это будет три плюс два, так как операция сложения коммутативна». Беседа с этим школьником выявила, что он никаким способом (без компьютера) не может вычислить ответ «пять» и даже не понимает, чего от него хотят: никто не объяснил ему, что такое сложение (в соответствии с первым принципом Декарта), и никто не научил его считать хотя бы на пальцах (это не Аристотелевы силлогизмы). [...]

Зато один из лучших американских математиков сказал мне: «Огромная разница между нашими с тобой математиками состоит в том, что ты всегда рассматриваешь десятки примеров, в то время как я — никогда ни одного: доказать общую теорему во столько раз легче, чем разобрать хоть один её пример! Исследование частных случаев уж слишком для меня трудно, я никогда их и не исследую!» Эти слова американского профессора странно похожи на мнение школьника, для которого коммутативность сложения (2 + 3 = 3 + 2) куда проще (недоступного ему) реального складывания! Причина в обоих случаях одна — формально-обскурантистски-декартовское образование.

Источник: В. И. Арнольд. Наука математика и искусство математиков. – М.: Типография МГУ, 2008. – С. 24-28.

ЧТО ТАКОЕ БАЗА ЗНАНИЙ?

Концентрированная книга издательства LIVREZON складывается из сотен и тысяч проанализированных источников литературы и масс-медиа. Авторы скрупулёзно изучают книги, статьи, видео, интервью и делятся полезными материалами, формируя коллективную Базу знаний. 

Пример – это фактурная единица информации: небанальное воспроизводимое преобразование, которое используется в исследовании. Увы, найти его непросто. С 2017 года наш Клуб авторов собрал более 80 тысяч примеров. Часть из них мы ежедневно публикуем здесь. 

Каждый фрагмент Базы знаний относится к одной или нескольким категориям и обладает точной ссылкой на первоисточник. Продолжите читать материалы по теме или найдите книгу, чтобы изучить её самостоятельно.  

📎 База знаний издательства LIVREZON – только полезные материалы.

Следующая статья
IT
Как развивался искусственный интеллект, или почему нельзя смоделировать человека как формальное устройство
Общей чертой психологического, эпистемологического и онтологического допущений является взгляд на человека как на устройство, действующее на основе определенных правил организации данных, имеющих вид атомарных фактов. Эта идея была вынесена на поверхность в результате слияния двух мощных потоков; у истоков одного из них стоит философская концепция Платона, другой был вызван появлением современных электронных цифровых вычислительных машин. Платон сводил всякое рассуждение к четким правилам, а мир — к атомарным фактам, к которым, по его мнению, единственно возможно применять эти правила, не опас...
IT
Как развивался искусственный интеллект, или почему нельзя смоделировать человека как формальное устройство
Теория Творчества
Карл Поппер о том, как теория предшествует наблюдению
Теория Творчества
Как аномалии ломают науку: почему кризис — это начало прорыва
Теория Творчества
Как устроено научное мышление: от логики до озарения и обратно
Теория Творчества
Почему одни теории живут веками, а другие рассыпаются как карточный домик? Критерии научной истины
Теория Творчества
Один символ — вместо целой теории
Теория Творчества
Почему наука не ищет новое: взгляд Томаса Куна
Теория Творчества
Признаки ложной науки по Фрэнсису Бэкону
Теория Творчества
Повторяемость — не закон: Курт Левин против статистической иллюзии
Теория Творчества
«Украл — и честь потерял»: чем плагиат оборачивается для автора
Теория Творчества
Точка невозврата: когда физика изменилась навсегда
IT
Как шум и ошибки привели к созданию теории информации: от Найквиста до Шеннона
Естественные науки
Микромир под прицелом: нобелевские методы исследования, когда объект изучения не виден
Гуманитарные науки
Как рождаются научные революции по Томасу Куну
Гуманитарные науки
Если факты не доказаны, а лишь принимаются за истинные
IT
Норберт Винер о том, какие науки являются наиболее перспективными