Причина и следствие
Дэниел Хиллис
Мы, люди, по природе своей рассказчики. Мы любим организовывать события в цепочки причин и следствий и объяснять последствия наших действий. Мы любим приписывать заслуги и находить виноватых. Это имеет смысл с эволюционной точки зрения. Главная работа нашей нервной системы состоит в том, чтобы принимать решения, которые можно выполнить, и для нашего выживания очень важно уметь предсказывать последствия этих решений.
Наука – это богатейший источник выдающихся объясняющих историй. Например, Ньютон объяснил, как сила заставляет массу ускоряться. Это подарило нам историю о том, как яблоко падает с дерева и как наша планета обращается вокруг Солнца. Это позволяет нам решить, с какой силой двигатель должен толкать ракету, чтобы доставить ее на Луну. Объяснения следствий причинами позволяют нам строить сложные машины вроде фабрик или компьютеров, в которых действуют невероятно длинные цепи причин и следствий. Они конвертируют вводные данные в те результаты, которые нам нужны.
Велик соблазн поверить в то, что наши истории о причинах и следствиях достоверно отражают реальное взаимодействие в окружающем мире. На самом же деле это просто схемы, которые мы используем для того, чтобы манипулировать миром и создавать объяснения, удобные для нашего понимания. Например, уравнение Ньютона F = ma на самом деле не в большей степени говорит о том, что сила вызывает ускорение, чем о том, что масса вызывает силу. Мы склонны думать о силе как условном факторе, поскольку у нас часто есть выбор, использовать ее или нет. С другой стороны, мы склонны думать о массе, что она существует вне нашего контроля. Таким образом, мы персонифицируем природу, чуть ли не воображая, что природные силы «решают» двигать массы. Нам гораздо труднее представить себе, что ускорения «решают» вызвать массу, поэтому мы и рассказываем эту историю удобным нам образом. Мы ставим силе притяжения в заслугу то, что она удерживает планеты на солнечной орбите, и ставим ей в вину то, что яблоко падает с дерева.
Эта удобная персонификация природы помогает нам использовать наш когнитивный аппарат рассказчиков, чтобы объяснять окружающий нас мир. Парадигма причины и следствия особенно хорошо работает, когда наука используется для конструирования, для обустройства мира к нашему удобству. В этом случае мы истолковываем явления таким образом, что иллюзия причины и следствия кажется почти реальностью. Наилучший пример – компьютер. Ключ к работе компьютера – то, что ввод (input) влияет на вывод (output), а не наоборот. Компоненты, используемые для постройки компьютера, сконструированы таким образом, чтобы обеспечить подобное одностороннее движение. Эти компоненты, такие как логический вентиль, специально разработаны для того, чтобы конвертировать условные входные сигналы в предсказуемые выходные. Другими словами, логический вентиль компьютера представляет собой крошечный строительный блок причинно-следственной парадигмы.
Однако эта парадигма проваливается, когда элемент, о котором нам нравится думать как о выходном сигнале, вдруг начинает влиять на то, что мы предпочитаем считать входом. Наилучшим примером этого могут служить парадоксы квантовой механики, где одно только наше наблюдение частицы «вызывает» изменение состояния другой, удаленной частицы. Конечно, в действительности здесь нет никакого парадокса, а всего лишь неудачный результат попытки применить нашу схему изложения к ситуации, к которой эта схема не подходит.
К сожалению, парадигма причины и следствия проваливается не только на квантовом уровне. Она также распадается на части, когда мы пытаемся с помощью каузальности объяснить сложные динамические системы, такие как биохимические цепи живого организма, взаимодействия в экономике или операции человеческого разума. Во всех этих системах имеются такие модели информационного потока, которые отвергают наш инструментарий рассказывания. Ген не является «причиной» роста ни человека, ни раковой опухоли. Рынок акций не вырос не «потому, что» рынок облигаций упал. Это всего лишь наши тщетные попытки навязать нашу схему рассказывания системам, которые работают не так, как наши истории. Для таких сложных систем науке понадобятся более мощные инструменты объяснения, и мы научимся признавать ограниченность наших старых методов рассказывания. Мы придем к признанию того, что в природе не существует причин и следствий – что это всего лишь удобные создания нашего разума.