Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Вероятность чего угодно. – брать ли зонтик. – познание или смерть. – вызывается карл поппер. – формула фанатика.Содержание книги
Поиск на нашем сайте
Если вы не знали, как выглядит Абсолютная Истина и стеснялись спросить, вот ее вид – с формальной стороны. Это байесовская формула P (A/B) = P (B/A) × P (A) / P (B), где P (A) = 1. А содержательно? Содержательно это может быть что угодно. Если кого‑то смущают такие штуки, обещаю – это первая и последняя формула в книжке. Но она и правда очень важна. Люди делятся на тех, кто ее уже знает (и может пропустить несколько абзацев), и тех, кто не знает. Я сейчас кратко означу, что это такое, и если будет по‑прежнему непонятно – не беда. Можно спокойно читать дальше с этим непониманием, можно специально почитать что‑то про это, ключевые слова – теорема Байеса. Про это написано очень много людьми, которые куда больше моего в этом понимают и куда успешнее объясняют. Итак,
P(A/B) = (P(B/A) P(A))/P(B)
Эта формула – про что? Она лежит в основе современной теории вероятности, и она про что угодно. Точнее всего сказать, что она про то, как должно работать (если по уму) наше познание. Логика науки действительно работает как‑то так, когда мы мыслим хорошо и точно – мы приближаемся к этому методу. В этой формуле: P – вероятность. A – наше убеждение в чем‑либо. B – свидетельство, как‑то влияющее на убеждение (например, результаты опыта или буквально свидетельские показания). P (A) – априорная вероятность факта или события. Можно также сказать, начальное убеждение. P (A/B) – апостериорная вероятность. То, насколько событие вероятно с учетом свидетельства В. P (B/A) – вероятность свидетельства в случае истинности А. P (B) – вероятность получить данное свидетельство.
Как вообще происходит процесс познания? Как правило, о чем бы мы ни задумались (о погоде, природе, повышении цен и своей зарплаты, наступлении коммунизма, бытии Божьем), у нас уже есть какое‑то смутное представление, какая‑то вероятность. Возможно, взятая с потолка. Многие скажут, что взять нечто с потолка – не лучшее начало. Конечно, не лучшее. Но лучше так, чем никак. Первый ход в этой партии может быть сколь угодно странен: «Бог существует с вероятностью 50 %», «цена вырастет с вероятностью 80 %», «Маша согласится с вероятностью 30 %». Но если дальше верно учитывать новые свидетельства и, главное, не бояться их получать, мы довольно быстро проясним ситуацию и с ценой, и с Машей, и даже с Богом. И главное, не так уж важно, с какой нулевой гипотезы мы начали – важно, честно ли пошли по пути, и все честные пути по мере прохождения будут сходиться к одной цифре. Давайте поясним на самом простом примере, как это работает. Взять ли зонт, выходя из дома? У всех разное отношение к дождю и к ношению зонта вхолостую. Допустим, пороговое значение, при котором мы возьмем зонт, – 20 %‑ная вероятность дождя, или менее 80 % вероятности «без осадков», что можно записать как 0,8. Есть статистика по данному месяцу в данном месте – без осадков 60 % всех дней, то есть 0,6. Это наша априорная гипотеза. И если у нас есть только она, без зонта сегодня не обойтись, как и всегда. Но допустим, у нас есть дополнительное свидетельство – прогноз погоды. Предположим, что синоптики у нас так себе и, давая прогноз на дискретное событие (вроде дождь / без осадков), они правы лишь в 70 % случаев. Вы видели много их прогнозов и сами вывели эти 70 %. Прогноз синоптиков «сегодня без осадков». Вопрос, брать ли зонт? Иными словами, нам нужно вывести P (A/B), зная все остальное. Тогда в числителе у нас 0,7 × 0,6 = 0,42. Это вероятность всех ситуаций, при которых прогноз «без осадков» совпадает с их реальным отсутствием. Это число надо поделить на P (B). Но P (B) = P (B/A) × P (A) + P (B/not A) × P (not A). То есть сумму всех вероятностей, когда синоптики дают такой прогноз, включая те случаи, когда он ошибочный. В знаменателе будет 0,6 × 0,7 + 0,4 × 0,3 = 0,54. Дальше 0,42/0,54 = 0,777. Это меньше, чем пороговое значение 0,8, значит, зонт берем. Вообще, вывод такой: в данном месяце не обращать внимание на прогнозы погоды, пока их точность не повысится или пока не вырастет ваша толерантность к осадкам. Вы при любом прогнозе должны носить свой зонт, пока вам настолько неприятен дождь. Это простой пример того, как наука считает довольно сложные вещи. Главная фишка в том, что одних результатов опыта мало. Мы меняем наши убеждения на основании опыта, но нужно учитывать: а – вес априорных убеждений, б – погрешность свидетельств. Тогда, если мы выбиваем из мира достаточно свидетельств, наша картина мира меняется куда надо независимо от начальной точки. И что, мы предлагаем проделывать такие вычисления по любому мало‑мальски значимому поводу? Скажем больше: они уже вершатся без нашего ведома. Наш мозг – это байесианский компьютер на углеродной основе, примерно вот таким он и занят. Зачастую – бессознательно. Выслушав прогнозы синоптиков о ясной погоде, он почему‑то все равно выбирает зонт… Но мы обещали показать, в чем заключается Абсолютная Истина и почему это очень‑очень плохо. Как минимум, это просто скучно, как максимум – плохо совместимо с выживанием человечества. Напомним формулу P (A/B) = P (B/A) × P (A) / P (B), где P (A) = 1. Говоря простым языком, это априорная вероятность, взятая за 1, или, если кому‑то так больше нравится, за 100 %. Легко увидеть, что это исключает дальнейшее познание. Если P (A) = 1, ни одно свидетельство ничего не изменит, мы получили окончательный ответ. Или хуже того – мы начали с окончательного ответа. Если P (A) = 1, то P (not A) = 0, и P (B) = P (B/A) × P (A) + P (B/not A) × P (not A) = P (B/A) × P (A). Числитель всегда равен знаменателю, и независимо от любых свидетельств P (A/B) = 1. Если с языка цифр перевести на русский, то… Если мы в чем‑то уверены на 100 %, это означает, что нет такого опыта, который заставил бы нас изменить свое убеждение. Апостериорная вероятность будет всегда равна априорной, если первая равна 1. При этом весь мир может говорить против нас, уже неважно. Самое сильное свидетельство уже ничего не изменит. Познавать нечего – формально считается, что мы дошли до конца, и это вправду конец, локальный когнитивный коллапс. Вы как бы подписали обязательство (и поклялись жизнью!) никогда не менять свое мнение по некоему вопросу – вам не страшно от подобной необратимости? Вот если бы наша начальная уверенность равнялась хотя бы 0,9999, с этим можно было бы что‑то сделать. Если мы оставляем хотя бы 0,01 % вероятности, что наши истины неверны, они могут измениться. Даже если мы оставляем вероятность один против триллиона – правда может просочиться в эту щель и все исправить, если мы все‑таки были неправы. Но P (A) = 1 – это конец игры по определению. Но это же и есть определение Абсолютной Истины! Если мы считаем наше убеждение лишь вероятным, пусть даже сильно вероятным, какая же это Истина с большой буквы, если ее можно пересмотреть в процессе? Это всего лишь предпочтительная гипотеза, но когда люди жаждут истину, они, я подозреваю, хотят чего‑то большего. На временную гипотезу они согласятся с чувством, что им недодали, что это еще не то. Но не тем – опасным, загоняющим в тупик не тем – была бы как раз истина, как ее хотят. Сколько раз людям казалось, что их убеждения верны на 100 %? Человечество развивалось лишь потому, что эти 100 % уверенности все‑таки никогда не были по‑настоящему 100 %, и это позволяло сделать шаг вперед. На всякий случай: ни одно научное знание не подходит под это определение истины с P (A) и P (A/B) = 1. Нам могут возразить – а как же математика? Мы же полностью и окончательно уверены, что дважды два четыре? Да, на это можно ставить с сильной уверенностью. Миллион к одному, триллион к одному, если вас не пугают большие числа – гугол (10100) к одному. Но все равно не бесконечность. Если вы опускаете в коробку с двумя яблоками еще два яблока, велика вероятность (хоть гугол к одному, если вы бесстрашный человек), что обнаружите там четыре яблока, но все равно не бесконечная. Самое простое, почему там может оказаться три яблока, или пять, или, возможно, черная кошка: мы живем в матрице, которая до поры притворялась нашим миром и вот, как только вы наконец решили умножить свои яблоки, проявила свое истинное лицо. Какое угодно лицо, заметим, с почти любыми законами. Два яблока плюс два яблока в этом мире могут равняться черной кошке, почему бы и нет? Так что ставить гугол к единице против матрицы я, например, поостерегся бы. Виртуальная реальность сильно вероятнее, даже если в нее не верить. Чем же тогда занимается наука, если не открытием окончательных истин (как выяснили, подозрительных и опасных)?
|
||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-01-14; просмотров: 113; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.147.49.19 (0.01 с.) |