W praktyce naukowej zakłada się, że Wszechświat ‒ zarówno jeśli chodzi o jego powstanie, jak i funkcjonowanie ‒ jest zamkniętym systemem niekierowanych procesów fizycznych. Chociaż wielu naukowców nie uznaje tego założenia za ostateczną prawdę na temat rzeczywistości, to i tak uważa, że nauka powinna być uprawiana tak, jak gdyby to założenie było prawdziwe. Znaczy to, że jako warunek konieczny nałożony na praktykę naukową przyjęli oni naturalizm metodologiczny. Zgodnie z tym ujęciem wyjaśnienie naukowe musi mieć charakter naturalistyczny, czyli powoływać się wyłącznie na byty, przyczyny, zdarzenia i procesy mieszczące się w obrębie materialnego Wszechświata. Nawet jeśli przyznamy, że to ograniczenie dopuszczalnych wyjaśnień okazało się dla nauki strategią skuteczną, to jednak musimy zadać pytanie, czy jest to metodologia, bez której nauka nie mogłaby istnieć. Arbitralne odrzucenie naturalizmu metodologicznego mogłoby być nierozsądną strategią eksplanacyjną w nauce. Być może istnieje jednak w pełni ścisła metoda rozstrzygania, kiedy nie należy stosować takich ograniczeń – przy założeniu, że zaoferowano prawidłowe wyjaśnienie jakiegoś zdarzenia. Czy taka uzasadniona decyzja, podlegająca rygorystycznej i obiektywnej metodologii, byłaby również zgodna z kanonami wyjaśniania naukowego?
Rozmaici filozofowie nauki podjęli próbę wytłumaczenia, co to znaczy zaproponować naukowe wyjaśnienie dla danego zjawiska. Krótko rozważę trzy takie ujęcia: model dedukcyjno-nomologiczny, model przyczynowo-statystyczny (inaczej nazywany modelem istotności statystycznej) oraz model pragmatyczny.
Model dedukcyjno-nomologiczny (D-N) był pierwszym – i to niezwykle liczącym się – modelem wyjaśniania naukowego. Postuluje on cztery kryteria wyjaśnień naukowych:
- Musi istnieć możliwość nadania wyjaśnieniu formy niezawodnego rozumowania dedukcyjnego, przy czym to, co ma zostać wyjaśnione, musi być jego wnioskiem.
- Wyjaśnienie musi obejmować przynajmniej jedno ogólne prawo, które jest niezbędne do wyprowadzenia wniosku.
- Wyjaśnienie musi mieć treść empiryczną, aby można je było poddać testowaniu.
- Przesłanki rozumowania mającego stanowić wyjaśnienie muszą być prawdziwe.
Później stało się jasne, że model D-N ma nieusuwalne wady podpadające pod dwie kategorie: (a) istnieją rozumowania spełniające kryteria modelu D-N, które jednak nie są autentycznymi wyjaśnieniami naukowymi i (b) istnieją autentyczne wyjaśnienia naukowe, które nie spełniają kryteriów modelu D-N. Krótko mówiąc, powyższe cztery kryteria nie są ani wystarczające, ani konieczne do zagwarantowania, że wyjaśnienie ma charakter naukowy. Aby lepiej to zrozumieć, rozważmy dwa standardowo podawane kontrprzykłady: mężczyzny i pigułki oraz wyjaśnienia parezy.
To, że model D-N jest niewystarczający jako ujęcie wyjaśniania naukowego, można zilustrować humorystycznym kontrprzykładem. Mężczyzna wyjaśnia fakt, że przez ostatni rok nie zaszedł w ciążę – pomimo kontaktów seksualnych z żoną – w ten sposób, że regularnie zażywał jej pigułki antykoncepcyjne. Powołuje się on na ogólną zasadę, że żaden mężczyzna regularnie zażywający doustne środki antykoncepcyjne nie zajdzie w ciążę. Przykład ten jest zgodny ze schematem wyjaśniania przyjmowanym w ramach modelu D-N. Problem polega na tym, że fakt zażywania pigułek antykoncepcyjnych przez mężczyznę jest nieistotny, ponieważ mężczyźni po prostu nie mogą zajść w ciążę. Da się więc skonstruować niezawodne rozumowania z prawdziwymi przesłankami, w których jakiś stwierdzany w przesłankach fakt jest nieistotny z perspektywy rzeczywistego wyjaśnienia rozpatrywanego zjawiska.
Aby pojąć, że model D-N nie zapewnia też warunków, które są konieczne do sformułowania właściwego wyjaśnienia naukowego, rozważmy wyjaśnienie rozwoju parezy (cechuje się ona postępującym paraliżem fizycznym oraz utratą funkcji umysłowych i jest skutkiem syfilisu trzeciorzędowego). Koniecznym warunkiem rozwoju parezy jest nieleczony, utajony syfilis, ale na parezę choruje tylko około dwudziestu pięciu procent osób z utajonym syfilisem. Znamy więc warunek konieczny rozwoju choroby, ale nie potrafimy na tej podstawie wyprowadzić wniosku, że w poszczególnym przypadku dojdzie do rozwoju parezy. Nie umiemy też tego przewidzieć. Mamy w istocie lepsze podstawy do przewidywania, że choroba ta się nie rozwinie, ponieważ jest tak w siedemdziesięciu pięciu procentach przypadków. Mimo to właściwym naukowym wyjaśnieniem parezy jest to, że stanowi ona skutek nieleczonego, utajonego syfilisu. To tylko jeden z wielu przykładów autentycznych wyjaśnień naukowych, które nie podpadają pod model D-N.
Aby zaradzić wadom modelu D-N jako ujęcia wyjaśniania naukowego, zaproponowano model przyczynowo-statystyczny zwany inaczej modelem istotności statystycznej. Zwolennicy tego modelu kładą nacisk na rolę przyczynowych elementów wyjaśnień naukowych i na ogół przeczą temu, że wyjaśnienie czegoś w sposób naukowy wymaga stosowania ścisłych rozumowań dedukcyjnych lub indukcyjnych. Uznając, że istnieją racjonalne wyjaśnienia dla nieoczekiwanych zdarzeń (takich jak rozwój parezy wskutek nieleczonego, utajonego syfilisu), odrzucają oni pogląd, że tylko uniwersalne lub statystyczne prawa, jak również fakty empiryczne mogą być źródłem warunków adekwatności naukowego wyjaśnienia, iż dane zdarzenie zaszło.
Za modelem przyczynowo-statystycznym stoi teza, że wyjaśnienie naukowe obejmuje dwa elementy: (1) zespół czynników statystycznie istotnych dla wystąpienia zjawiska oraz (2) strukturę przyczynową lub związek przyczynowy łączący te czynniki z wyjaśnianym zdarzeniem. Istotność statystyczną można zdefiniować w sposób następujący: czynnik B jest statystycznie istotny dla czynnika A wtedy i tylko wtedy, gdy prawdopodobieństwo wystąpienia czynnika A, o ile wystąpił już czynnik B, jest różne od prawdopodobieństwa wystąpienia czynnika A przy nieobecności czynnika B, czyli P(A|B) ≠ P(A). Sieć przyczynowa lub związek przyczynowy łączący czynniki ze zdarzeniem to po prostu opis procesów i oddziaływań przyczynowych odpowiadających za jego wystąpienie. Proces przyczynowy jest ciągłym procesem czasoprzestrzennym, a przyczynowe oddziaływanie to względnie krótko trwające zdarzenie, w którym zbiegają się ze sobą przynajmniej dwa procesy przyczynowe. Teoria przyczynowo-statystyczna ma źródło w przekonaniu, że prawomocne wyjaśnienia naukowe muszą tłumaczyć zdarzenia poprzez odniesienie do tego, co rzeczywiście spowodowało ich wystąpienie.
Chociaż model przyczynowo-statystyczny wydaje się dość solidny, to jednak kontrprzykład dla niego stanowi mechanika kwantowa – teoria opisująca zachowanie cząstek atomowych i subatomowych. Szczegółowe powody, dla których model ten zawodzi w odniesieniu do mechaniki kwantowej, są dość zawiłe. Ogólnie rzecz biorąc, ujęcie przyczynowo-statystyczne dotyczy procesów, które są deterministyczne i ciągłe w czasoprzestrzeni, a powszechnie uważa się, że mechanika kwantowa nie jest zgodna z tym poglądem na świat. Ponieważ mechanika kwantowa postrzegana jest jako jeden z największych triumfów dwudziestowiecznej nauki, mamy więc powód, by sądzić, że omawiany tu model wyjaśniania naukowego ma zbyt wąski zakres. Oczywiście możemy też uznać, że mechanika kwantowa zapewnia matematyczny opis zjawisk kwantowych, który pozwala na formułowanie zdumiewająco trafnych przewidywań, ale w ogóle nie wyjaśnia tych zjawisk – kompletne wyjaśnienie nie tylko przewidywałoby wyniki otrzymane po przeprowadzeniu eksperymentów, lecz docierałoby też do podstawowej przyczyny zjawisk.
Wady modeli D-N i przyczynowo-statystycznego dały bodziec do opracowania trzeciego ujęcia wyjaśniania naukowego – modelu pragmatycznego. Ujęcie to przeczy nie tylko temu, że wyjaśnienia naukowe mają charakterystyczną formę (jak w modelu D-N), ale i temu, że dostarczają szczególnych informacji (jak w modelu przyczynowo-statystycznym) wykraczających poza te, które zapewniane są przez teorie, fakty i procedury w obrębie samej nauki. Uznanie wyjaśnienia za „naukowe” znaczy tyle, co stwierdzenie, że podstawę wyjaśnienia stanowi to, co uznawane jest za naukowe, a o tym, czy to kryterium zostało spełnione, decyduje sama społeczność naukowców. Teoria pragmatyczna ma charakter wysoce kontekstualny.
Twórca teorii pragmatycznej Bas van Fraassen utrzymuje, że wyjaśnienie naukowe to trafna odpowiedź na pytanie typu „dlaczego”, które jest identyfikowalne poprzez swoje przedmioty zainteresowania, klasy kontrastu i warunki istotności eksplanacyjnej. Wyjaśnienie jest trafną odpowiedzią po prostu wtedy, gdy sprzyja wystąpieniu wyjaśnianego stanu rzeczy. Przedmiot zainteresowania stanowi to, co jest wyjaśniane. Klasa kontrastu to zbiór alternatywnych możliwości obejmujący przedmiot zainteresowania, którego wyjaśnienia można zażądać w konkretnym kontekście. Warunki istotności eksplanacyjnej to odniesienia, w przypadku których można dać odpowiedź. Na przykład zapożyczając jedną z ilustracji van Fraassena, przedmiotem naszego zainteresowania może być to, dlaczego przewodnik elektryczny jest odkształcony. W tym przypadku klasa kontrastu może składać się z innych znajdujących się w pobliżu przewodników, które nie są odkształcone, ze stanu odkształcenia przewodnika w odróżnieniu od stanu, w którym nie jest on odkształcony, i tak dalej. Warunkami istotności eksplanacyjnej mogą być obecność szczególnie silnego pola magnetycznego, występowanie wilgoci na przewodniku i tym podobne. W każdym z tych przypadków istotny jest kontekst.
Teoria pragmatyczna w porównaniu z dwoma pozostałymi modelami wydaje się względnie prosta i bezpośrednia. Jest też w stanie ująć szczególne aspekty pozostałych teorii wyjaśniania i ma szeroki zakres zastosowania. Krytycy modelu pragmatycznego zastanawiają się nad tym, czy każde pytanie typu „dlaczego” zadane przez naukowca wymaga istnienia klasy kontrastu; czy pytania naukowe mogą czasem dotyczyć nie tylko wyjaśnień „dlaczego”, ale też wyjaśnień „jak” (na przykład pytanie o to, jak przebiega replikacja genów); czy trafna odpowiedź zawsze musi sprzyjać przedmiotowi zainteresowania i czy teoria ta nie ma zbyt szerokiego zakresu, przez co uprawomocniałaby jako naukowe także te wyjaśnienia, które społeczność naukowa mogłaby chcieć wykluczyć (wydaje się jednak, że rzeczywiste warunki akceptacji twierdzeń przez społeczność naukowców są w tym wypadku wbudowane w kryteria prawomocności).
Zauważmy, że w żadnej z tych teorii wyjaśniania naukowego nie ma mowy o naturalizmie metodologicznym jako wymogu (choć może być on milcząco zawarty w definicji procesu przyczynowego przyjętej w ramach modelu przyczynowo-statystycznego). Niektórzy filozofowie nauki powiedzieliby, że wskazuje to na status naturalizmu metodologicznego jako podstawowego założenia każdej teorii wyjaśniania naukowego. Inni utrzymywaliby, że świadczy to, iż nie jest on istotnym elementem wyjaśniania naukowego, a jego znaczenie jako wymogu jest zależne od kontekstu. Krótkie rozważenie roli, którą w nauce może odegrać ścisła teoria wnioskowań o projekcie, uzmysłowi nam, że najsensowniejsze jest drugie podejście.
Jak wskazuje William A. Dembski, przeprowadzanie wnioskowań o projekcie stanowi już istotny i niekontrowersyjny element różnych aktywności naukowych: od wykrywania sfabrykowanych danych eksperymentalnych po kryminalistykę, kryptografię, a nawet program Poszukiwania Inteligencji Pozaziemskiej (SETI – Search for Extra-Terrestrial Intelligence). Dembski identyfikuje dwa kryteria jako warunki konieczne i wystarczające wnioskowania o inteligencji lub projekcie: złożoność i specyfikację. Złożoność gwarantuje, że rozpatrywane zdarzenie nie jest tak proste, by łatwo dało się je wyjaśnić jako skutek przypadku. Zasadniczo jest to pojęcie probabilistyczne. Specyfikacja gwarantuje, że analizowane zdarzenie wykazuje cechy charakterystyczne inteligencji. Pojęcie specyfikacji należy rozumieć następująco: jeżeli, niezależnie od małego prawdopodobieństwa danego zdarzenia, potrafimy to zdarzenie opisać i określić w taki sposób, by możliwa była jego rekonstrukcja, to zasadnie możemy stwierdzić, że przypadek nie jest właściwym wyjaśnieniem tego zdarzenia. Według Dembskiego takie zdarzenie przejawia wyspecyfikowane małe prawdopodobieństwo.
Jeśli mało prawdopodobne zdarzenie nie spełnia kryterium specyfikacji, to można je przypisać przypadkowi, jak wówczas, gdy po tysiącu rzutach prawidłową monetą otrzymujemy określoną sekwencję orłów i reszek. Jeżeli jednak mało prawdopodobne zdarzenie wykazuje również specyfikację, to właściwym wnioskiem jest ten, że przyczyną tego zdarzenia było działanie inteligencji. Aby to zrozumieć, wystarczy rozważyć jeden przykład. Przypuśćmy, że zamek skarbca w banku ma biliard możliwych kombinacji. Każda z tych kombinacji jest równie mało prawdopodobna, ale jedna z nich rzeczywiście otwiera zamek. Kombinacja, która otwiera skarbiec, jest zdarzeniem o wyspecyfikowanym małym prawdopodobieństwie. Gdyby ktoś miał jedną szansę na otwarcie skarbca i udałoby mu się go otworzyć, to właściwym wnioskiem byłby ten, że dokonał tego na zasadzie projektu, to znaczy: znał wcześniej właściwą kombinację. Jednym z ważnych osiągnięć Dembskiego jest opracowanie matematycznie ścisłego pojęcia specyfikacji, dzięki któremu wnioskowania o projekcie zyskały solidny fundament.
Analiza matematyczna, za pomocą której ustala się, czy zdarzenie wykazuje wyspecyfikowane małe prawdopodobieństwo, opiera się na obserwacjach empirycznych rozpatrywanych w kontekście modeli teoretycznych wykorzystywanych do badania danej sfery przyrody (w ramach mechaniki kwantowej, biologii molekularnej, biologii rozwoju, kosmologii i tak dalej), ale samo wnioskowanie o projekcie można sformułować w postaci niezawodnego rozumowania dedukcyjnego. Jedną z jego przesłanek jest składnik matematyczny nazywany przez Dembskiego prawem małego prawdopodobieństwa. To, że wnioskowanie o projekcie da się ująć w tak precyzyjny sposób, jest bardzo ważne, ponieważ dzięki temu wiemy, że ścisłe podejście do wnioskowań o projekcie wpisuje się nawet w ramy najbardziej restrykcyjnej teorii wyjaśniania naukowego: modelu D-N. W istocie, mimo że rozważane wyżej ujęcia wyjaśniania naukowego są nieadekwatne jako teorie uniwersalne, każda z nich ujmuje pewne ważne intuicje. Łatwo poza tym dostrzec, że ścisłe formy wnioskowania o projekcie spełniają wszystkie nakładane przez te modele warunki.
Wnioskowania o projekcie wpisują się w ramy modelu dedukcyjno-nomologicznego, ponieważ spełniają wszystkie cztery jego kryteria:
- Oferowanym przez nie wyjaśnieniom można nadać postać rozumowania dedukcyjnego.
- Odwołują się do przynajmniej jednego ogólnego prawa (prawa małego prawdopodobieństwa), a prawo to wymagane jest do wyprowadzenia tego, co ma zostać wyjaśnione (w tym wypadku: wniosku o naturze przyczyny badanego zdarzenia).
- Mają treść empiryczną, ponieważ ich podstawą jest zarówno zaobserwowanie zdarzenia, jak też fakty empiryczne istotne dla ustalenia obiektywnego prawdopodobieństwa jego zajścia.
- Zdania składające się na wyjaśnienie są – zgodnie z naszą najlepszą wiedzą – prawdziwe, gdyż uwzględniają wszystkie istotne czynniki dostępne nam zasadniczo przed wystąpieniem zdarzenia, które zamierzamy wyjaśnić.
Wnioskowania o projekcie spełniają także wymogi przyczynowo-statystycznego modelu wyjaśniania, ponieważ wskazują czynniki statystycznie istotne dla wyjaśnienia rozpatrywanego zdarzenia. Realizowane jest to dzięki ustaleniu, że badane zdarzenie ma małe prawdopodobieństwo, oraz zagwarantowaniu, że spełnione jest kryterium specyfikacji, co umożliwia wyeliminowanie praw przyrody i przypadku jako możliwych wyjaśnień. Wnioskowania o projekcie wskazują też sieć przyczynową odpowiadającą za tę statystyczną regularność, ponieważ ustalają związek przyczynowy między istotnym czynnikiem eksplanacyjnym (działaniem inteligencji) a wystąpieniem zdarzenia (niekoniecznie jednak przez wskazanie mechanizmu).
Wreszcie, wnioskowania o projekcie spełniają też kryteria pragmatycznego modelu wyjaśniania, ponieważ zapewniają trafne odpowiedzi na pytania typu „dlaczego”, a pytania te są identyfikowalne poprzez swoje przedmioty zainteresowania, klasy kontrastu i warunki istotności eksplanacyjnej. W przypadku wnioskowania o projekcie przedmiotem zainteresowania jest zaobserwowanie zajścia mało prawdopodobnego zdarzenia, które przynajmniej na pierwszy rzut oka wykazuje również specyfikację. Klasę kontrastu tworzy zbiór alternatywnych możliwości, do których należy przedmiot zainteresowania. Przykładowo klasa kontrastu może obejmować wystąpienie w rozważanym kontekście przyczynowym innych, bardziej prawdopodobnych zdarzeń albo zdarzeń równie mało prawdopodobnych, które nie cechują się jednak specyfikacją, i tak dalej. Warunkami istotności eksplanacyjnej mogą być: obecność bardzo szczególnych warunków początkowych w układzie fizycznym, oznaki odwrócenia kierunku procesów termodynamicznych, obecność wyraźnej inteligentnej treści informacyjnej i tym podobne. W każdym z tych przypadków istotny jest kontekst, ale zarazem celem jest prawidłowe wskazanie przyczyny badanego zdarzenia. Odpowiedź dostarczana przez wnioskowanie o projekcie jest więc trafna w świetle standardów modelu pragmatycznego, ponieważ wyjaśnienia teorii projektu sprzyjają zajściu zdarzenia ewidentnie cechującego się wyspecyfikowanym małym prawdopodobieństwem.
Skoro wnioskowania o projekcie wpisują się w ramy wszystkich trzech modeli wyjaśniania naukowego, to nie powinien istnieć żaden powód, by temu trybowi wyjaśniania naukowego odmawiać prawomocności. Kiedy w kryptografii lub kryminalistyce wyprowadzane są wnioski naukowe, wnioskowanie o projekcie nie budzi przecież kontrowersji. Rzeczywistym problemem jest więc naturalizm metodologiczny. Co się stanie, jeżeli analizy prowadzone w ramach teorii projektu, zastosowane do pewnych zjawisk przyrodniczych, przyniosą wniosek, że zjawiska te są rezultatem inteligentnego projektu? I co, jeśli ten stan rzeczy będzie implikować, że istnieje przyczyna inteligentna, która jest transcendentna względem naszego Wszechświata? Nie stanie się nic poza tym, że na podstawie bezzasadnego i budzącego wątpliwości podwójnego standardu przywołany zostanie zakaz stosowania w tym kontekście narzędzi eksplanacyjnych teorii projektu, których stosowanie nie byłoby kontrowersyjne, gdyby nie wspomniane wyżej implikacje. Czy więc wnioskowania o projekcie mogą stanowić formę wyjaśniania naukowego, jeśli zastosuje się je do świata przyrody? O ile tylko wyzbędziemy się uprzedzeń, to odpowiedź na to pytanie powinna być twierdząca.
Bruce L. Gordon
Oryginał: The Scientific Status of Design Inferences, „North American Mission Board” [dostęp 16 I 2020].
Przekład z języka angielskiego: Dariusz Sagan
Źródło zdjęcia: Pixabay
Ostatnia aktualizacja strony: 16.01.2020