Nauka inferencyjna – co może pójść nie tak?

Kirk Durston

Nauka inferencyjna – co może pójść nie tak?

Gdy byłem studentem, w czasie wakacji pracowałem między innymi w terenie jako asystent geologa, który na potrzeby wykonywanych lokalnie badań geologicznych sporządzał mapę regionu pasa niklowego na północy Kanady. Pewnego razu na kilka dni dołączył do nas inny geolog. Przysłuchiwałem się ich dyskusjom na temat tego, co mogło wytworzyć niektóre obserwowane przez nas struktury skalne. Geologowie nie zawsze zgadzali się ze sobą. Czasem obserwując to samo zjawisko, wyprowadzali odmienne wnioski. Nie da się cofnąć czasu, by uzyskać bezpośredni dostęp do przeszłych wydarzeń. A za obserwowane skutki mogło odpowiadać zbyt wiele możliwych zmiennych związanych z aktywnością geologiczną zachodzącą na obszarze tysięcy kilometrów kwadratowych. Jedyne, co naukowcy mogli więc zrobić, to przeprowadzić wnioskowanie.

Procedura wyprowadzania wniosków w przypadku, gdy nie da się wykonać potwierdzających je eksperymentów, stanowi bardzo dużą część współczesnej nauki. Obszar ten można nazwać nauką inferencyjną. Wyniki obserwacji lub eksperymentów dają podstawę do wyprowadzenia wniosku, ale samego tego wniosku nie jesteśmy już w stanie potwierdzić drogą eksperymentalną. Możemy tylko powiedzieć, że ze względu na dane, którymi dysponujemy, istnieje dobry powód, by sądzić, że nasz wniosek może być słuszny.

We współczesnej nauce najczęściej wykorzystuje się wnioskowanie indukcyjne. W przypadku wnioskowania indukcyjnego prawdopodobieństwo prawdziwości wniosku – zważywszy na dane – jest na tyle duże, by wnioskowanie było zasadne. To właśnie w tym obszarze nauki najczęściej dochodzi do napięć między nauką a wiarą. Rozdźwięk powodują jednak nie rzeczywiste wyniki eksperymentów, lecz wnioski indukcyjne, których nie potrafimy zweryfikować.

 

Co więc może pójść nie tak?

Jako naukowiec jestem skonsternowany, gdy widzę, że ogół społeczeństwa, w tym czołowi przedstawiciele chrześcijaństwa, żywi naiwną wiarę w naukę – wiarę, która przejawia się w postaci założenia, że ostatecznie to interpretacje i wnioskowania naukowe decydują o tym, jaka interpretacja Biblii jest prawidłowa. Zakłada, że w wypadku pojawienia się kwestii spornej interpretację Biblii należy podporządkować wiedzy naukowej. W istocie jednak nauka nie jest bardziej odporna na ułomności ludzkiej natury niż interpretacje Pisma Świętego przyjmowane przez poszczególnych ludzi. Przedstawione niżej powody przemawiają za tym, że wnioskowania naukowe powinny podlegać analizie krytycznej w równym stopniu, jak każdy inny zespół przekonań.

 

A. Brak odpowiedzialności

Jak napisałem w poprzednim poście, „patologiczne motywacje” (na przykład rywalizacja o fundusze, walka o prestiż akademicki i nacisk na publikowanie) wywołały w nauce kryzys powtarzalności. Dotyczy to zwłaszcza nauk biologicznych, w których nie da się zweryfikować wyników przedstawionych w większości recenzowanych artykułów. Skoro ma to miejsce w naukach eksperymentalnych – gdzie w publikacjach opisuje się metody i wyniki po to, aby inni mogli podjąć próbę ich powtórzenia, co skutkuje bardzo wysokim poziomem potencjalnej odpowiedzialności – to do jakich konsekwencji może prowadzić ta praktyka w przypadku wniosków indukcyjnych, których nie da się zweryfikować, ale za którymi kryją się te same „patologiczne motywacje”? W pewnych dyscyplinach, takich jak na przykład kryminalistyka, wnioski indukcyjne często są sprawdzane w sądzie, a więc odpowiedzialność jest bardzo duża. W wielu innych sferach dane i potwierdzenie eksperymentalne są tak mocne, że wnioski mają wysoką wiarygodność. Jednakże w niektórych obszarach wnioski mają znacznie słabszą podstawę empiryczną, a przez to odpowiedzialność jest odpowiednio mniejsza. Jak na przykład napisał biolog Austin Hughes:

W ostatnich latach w literaturze z dziedziny biologii ewolucyjnej zaroiło się od ekstrawaganckich twierdzeń na temat doboru naturalnego opartych wyłącznie na wynikach symulacji komputerowych. […] Ten ogromny zalew pseudodarwinowskich twierdzeń wielce zaszkodził wiarygodności biologii ewolucyjnej jako nauki1.

Musimy być więc bardzo, ale to bardzo ostrożni, gdy przyjmujemy wnioski indukcyjne, których być może nie da się zweryfikować eksperymentalnie, a dotyczy to zwłaszcza narracji na temat powstania życia i wielkoskalowej ewolucji organizmów, nawet narracji opartych na wynikach wyrafinowanych symulacji komputerowych.

 

B. Indukcyjne skoki na podstawie małych lub nieistniejących prawdopodobieństw

Racjonalnym uzasadnieniem wniosku indukcyjnego jest prawdopodobieństwo jego prawdziwości przy uwzględnieniu danych, którymi dysponujemy. W kryminalistyce dane empiryczne często są tak mocne, że prawdopodobieństwo prawdziwości wniosku indukcyjnego jest bardzo duże. Jednakże w biologii ewolucyjnej wnioski niekiedy przyjmuje się przy braku danych wystarczających już nawet do samego obliczenia prawdopodobieństwa lub pomimo prawdopodobieństw tak znikomo małych, że przyjęcie wniosku indukcyjnego jest irracjonalne.

 

Przykład #1: Scenariusze pochodzenia życia

Biolog ewolucyjny Eugene Koonin argumentował, że prawdopodobieństwo powstania systemu replikacji RNA jest tak małe, że nie powinniśmy oczekiwać, iż nastąpi to w jakimkolwiek miejscu we Wszechświecie. Współcześni naukowcy doszli do wniosku, że ślepe i nierozumne procesy naturalne stworzyły życie, ale w rzeczywistości nie jest to wniosek, lecz z góry przyjęte założenie. Pamiętajmy, że zasadność wniosku indukcyjnego zależy od jego prawdopodobieństwa w odniesieniu do danych. Znikomo małe prawdopodobieństwo powstania replikacji RNA wskazuje na brak racjonalnego uzasadnienia dla tego wnioskowania, przynajmniej w obliczu posiadanych obecnie danych empirycznych.

 

Przykład #2: Wspólnota pochodzenia – począwszy od prostej komórki

We współczesnej nauce twierdzi się powszechnie, że jeśli tylko może zaistnieć życie, musi nastąpić wielkoskalowa ewolucja prowadząca do powstania ogromnej różnorodności takich form życia, jakie widzimy obecnie. Wszystko to wymagałoby powstania tysięcy różnych rodzin białek w wyniku działania ślepych i nierozumnych procesów. W biologii ewolucyjnej istnieje wiele spekulatywnych scenariuszy mówiących o tym, jak mogło do tego dojść. Niektórzy biologowie ewolucyjni uznają wręcz, że ewolucja jest nieuchronna. Rzeczywiste dane wskazują jednak na coś innego. Obecnie biorę udział w projekcie, w ramach którego dane empiryczne dotyczące rodzin białek wykorzystuje się do obliczania prawdopodobieństwa powstania różnych rodzin białek drogą ślepych procesów naturalnych. Przykładowo istotna dla życia jest rodzina białek znana jako RecA. Na podstawie 9170 sekwencji RecA spróbowałem obliczyć skrajną górną granicę prawdopodobieństwa powstania tej rodziny białek bez udziału inteligencji. W świetle danych okazuje się, że istnieje tolerancja średnio 16 aminokwasów na jedno miejsce wiązania. Jeśli przypiszemy równą wagę wszystkim aminokwasom (a jest to bardzo szczodre założenie), to skrajna wartość górnej granicy uzyskania dowolnej sekwencji RecA równa jest jednej szansie na 10 z 28 zerami. Bardziej realistyczną wartością obliczoną na podstawie danych jest zapewne jedna szansa na 10 z 237 zerami. (Mój program i jego moduły są dostępne tutaj, a dane dotyczące RecA – tutaj.)

A to tylko jedna rodzina białek. U wszystkich biologicznych form życia występują zaś tysiące unikatowych rodzin białek.

Prawdopodobieństwo zajścia tysięcy zdumiewających przypadków jest tak bardzo bliskie zeru, że indukcyjny wniosek, iż wielkoskalowa ewolucja mogła zajść dzięki ślepemu i pozbawionemu rozumu „zegarmistrzowi” kierującemu procesami naturalnymi, nie ma racjonalnych podstaw.

Krótko mówiąc, wiarygodność wnioskowania indukcyjnego zależna jest od prawdopodobieństwa obliczonego na podstawie dostępnych danych empirycznych. W związku z tym wniosek, że informacja potrzebna do zaistnienia życia, jak również niezbędnych dla życia tysięcy rodzin białek, powstała wskutek działania ślepego i pozbawionego rozumu „zegarmistrza”, jest tak skrajnie mało prawdopodobny, iż nie można go nawet uznać za wynik racjonalnego wnioskowania indukcyjnego. Dlaczego więc współczesna nauka daje wiarę wnioskowi, który nie ma żadnego racjonalnego uzasadnienia? Otóż wiąże się to z wpływem scjentyzmu na naukę inferencyjną.

 

C. Scjentyzm

Scjentyzm to przekonanie, że nauka wyjaśnia wszystko. Pogląd ten wymaga apriorycznego odrzucenia idei, że za powstaniem i różnorodnością życia stoi jakiś umysł. Zgodnie ze scjentyzmem wszystko musi mieć wyjaśnienie naturalistyczne, nawet jeśli takiego wyjaśnienia nie da się eksperymentalnie sprawdzić, a wnioskowanie indukcyjne nie ma racjonalnego uzasadnienia. Szczególny problem wiąże się z tym, że jest logicznie niemożliwe, by świat przyrody miał pochodzenie naturalne – podobnie jak nie jest możliwe, by kobieta sama siebie urodziła. Jak wykazałem w innym poście, logika każe uznać, że powstanie przyrody ma źródło pozanaturalne. Wpływ scjentyzmu na naukę prowadzi do „wojny z nauką”. W zasadzie scjentyzm jest ateizmem przebranym w fartuch laboratoryjny. Jest to stanowisko filozoficzne mające nadmierny wpływ na naukę, którą uprawiano by w sposób właściwy, gdyby uwolniono ją od scjentystycznego stylu myślenia. Scjentyzm wymusza, by w nauce przyjmowano określone wnioski, zanim jeszcze przeprowadzi się eksperymenty, a za wiarygodnością wnioskowań opartych na danych empirycznych nie przemawia choćby najmniejsze prawdopodobieństwo. Nie ma się więc co dziwić, że najczęstszym źródłem napięć między wiarą a nauką są właśnie takie bazujące na założeniach scjentystycznych wnioskowania.

 

D. Ignorowanie falsyfikacji kluczowych przewidywań

Przez wzgląd na to, że wiele twierdzeń naukowych przyjmowanych jest na zasadzie wnioskowania indukcyjnego prowadzącego do wniosków, których nie da się eksperymentalnie potwierdzić, ważną rolę odgrywa falsyfikacja. Dzięki niej wiemy, że jesteśmy w błędzie. Jeśli naukowcy skupiają się wyłącznie na pozytywnym potwierdzaniu teorii, a ignorują falsyfikujące ją dane eksperymentalne i obserwacyjne, to nie uprawiają nauki w należyty sposób.

Na przykład zgodnie z zasadniczym przewidywaniem darwinowskiej teorii wspólnoty pochodzenia ilość funkcjonalnej informacji genetycznej rośnie wskutek następowania mutacji, insercji i delecji. Wyniki eksperymentów systematycznie wskazują jednak na fałszywość tego przewidywania. W istocie liczba szkodliwych mutacji jest większa od liczby mutacji korzystnych, co prowadzi do powolnej degradacji genomów organizmów żywych. Obserwujemy to na przykład u bakterii, muszek owocowychludzi. W tym przypadku filozoficzna, scjentystyczna wierność wobec idei wspólnoty pochodzenia unieważnia rzeczywiste wyniki eksperymentów, które tej idei przeczą, ponieważ w ramach scjentyzmu odgórnie przyjęte założenie musi być prawdziwe, nawet jeśli wyniki eksperymentów zdają się falsyfikować jakieś kluczowe przewidywanie. Scjentystyczna wiara w darwinowską ideę wspólnego pochodzenia drogą ślepych i nierozumnych procesów jest – jak powiedzieliby niektórzy – „zbyt mocna, by mogła upaść”.

 

E. Wnioski indukcyjne podpierane słowami wskazującymi na „brak danych”

Promotor mojej pracy doktorskiej uważnie przeczytał artykuł, który miałem złożyć do publikacji. Zwrócił uwagę na występujące pod koniec tekstu zdanie zawierające słowo „sugeruje”. Zapytał mnie, czy jakieś dane potwierdzają moją tezę. Odpowiedziałem, że nie i że było to tylko wnioskowanie. „Powinieneś więc to usunąć” – zawyrokował. Słowo „sugeruje” zostało użyte tylko dlatego, że brakowało dostatecznych danych, by dało się wyprowadzić jednoznaczny wniosek.

W darwinowskiej literaturze dotyczącej scenariuszy pochodzenia życia i wspólnoty pochodzenia drogą nierozumnych procesów dosłownie roi się od słów i zdań wskazujących na „brak danych”. Na przykład w krótkim, dwustronicowym artykule zatytułowanym The Origin of the Very First Species and the Start of Darwinian Evolution [Powstanie pierwszych gatunków i zainicjowanie darwinowskiej ewolucji] naliczyłem aż 28 takich słów, w tym „przypuszczalnie”, „prawdopodobnie”, „możliwe”, „być może”, „w pewnym momencie”, „możliwy scenariusz”, „mogło”, „nie można wykluczyć”, „z upływem czasu”, „badacze sądzą” i tak dalej.

Należy więc zacząć szukać i identyfikować słowa wskazujące na „brak danych” w artykułach, w których przeprowadzane są wnioskowania. Ich obecność świadczy o wstąpieniu na grunt fantastyki naukowej, nie zaś o przeprowadzaniu wnioskowań mających potwierdzenie w danych empirycznych ani o uprawianiu należytej nauki.

 

Zakończenie

Za pozytywne uznaję to, że duża część nauki inferencyjnej jest wysoce wiarygodna, o ile tylko skoki indukcyjne są dostatecznie małe, a dane wspierające poszczególne etapy indukcji są na tyle mocne, że wniosek indukcyjny jest prawdopodobny. Im jednak większy skok i im większa liczba etapów indukcji wymaganych do wyprowadzenia wniosku, tym większy powinniśmy zachować sceptycyzm. Narracje o dziejach Wszechświata i życia mogą wymagać dużej liczby wnioskowań, przy czym niektóre z nich będą prawidłowe, a inne gorzej uzasadnione, zwłaszcza w przypadku okazjonalnych dużych skoków indukcyjnych.

Nie powinno zbytnio dziwić, że wiele najsilniejszych napięć między wiarą w Biblię a wiarą w naukę związanych jest z wnioskami indukcyjnymi, które wymagają dokonania największych i najliczniejszych skoków. Ma to miejsce szczególnie w przypadku dyskusji i artykułów na temat powstania życia i różnorodności jego form w wyniku działania ślepych procesów naturalnych. Mamy więc dobry powód, by na nowo przeanalizować kwestię tego, jak dużą wiarę powinniśmy pokładać w poszczególne wnioskowania naukowe. Musimy w sposób krytyczny badać aktualne napięcia między wiarą a dyskusyjnymi wnioskowaniami, które przeprowadzane są pod wpływem scjentyzmu i wspomnianych wcześniej „patologicznych motywacji”. We współczesnej nauce istnieje wiele rzetelnych, wiarygodnych wnioskowań, ale są też takie, które nie powinny budzić zaufania. Należy tylko nauczyć się je odróżniać.

Kirk Durston

Oryginał: Inferential Science — What Could Go Wrong?, Evolution News & Science Today 2019, April 15; Thoughts about God, Truth, and Beauty [dostęp 19 XI 2019].

 

Przekład z języka angielskiego: Dariusz Sagan

Źródło zdjęcia: Pixabay

Ostatnia aktualizacja strony: 19.11.2019

 

Przypisy

  1. A.L. Hughes, The Origin of Adaptive Phenotypes, „Proceedings of the National Academy of Sciences” 2008, Vol. 105, No. 36, s. 13194 [13193–13194] [dostęp 8 XI 2019].

Dodaj komentarz