Уроки машинного обучения для глобализированной науки

Научное сообщество выросло из нескольких организованных обществ в Европе и теперь включает в себя учреждения и исследователей со всего мира. Однако, как это часто бывает, эта глобализация на самом деле означает вестернизацию, или принятие, или даже навязывание западных ценностей по всему миру. Более или менее организованные системы производства общедоступных знаний, распространенные по всему миру, были поглощены научным сообществом. Эту тенденцию можно объяснить, по существу, абсолютистским взглядом Запада на моральные ценности и объективные истины, который во многом связан с другими формами колониального господства. В любом случае, в науке, особенно среди ученых за пределами метрополии, растет осознание того, что ее необходимо деколонизировать, чтобы лучше служить их собственным интересам, а не интересам колониальных держав. В следующих строках мы проведем параллели с развивающейся областью машинного обучения, чтобы пролить свет на этот вопрос.

Машинное обучение — это область науки, посвященная повышению производительности компьютеров при выполнении различных задач путем предоставления им данных и инструментов для обучения. За прошедшие годы люди придумали изобретательные способы сделать это. В любом случае, все это математические операции, позволяющие выявить закономерности. Затем компьютеры смогут делать прогнозы или принимать решения на основе этих моделей. Тем не менее, существует целый набор различных инструментов, которые наверняка создадут разные модели на основе одних и тех же наблюдений. Поэтому очень часто люди, применяющие их, сталкиваются с простым вопросом: Какую модель выбрать? И ответ не так однозначен.

Можно подумать, что нам следует выбрать модель, которая лучше всего соответствует нашим данным, или, другими словами, модель, которая лучше всего отражает наши наблюдения. Хотя на первый взгляд это имеет смысл, мы рискуем определить модель таким образом, что она не сможет обрабатывать даже небольшие изменения в будущих наблюдениях. То есть мы теряем обобщаемость. Но это может пойти в обоих направлениях: если мы определим наши модели как слишком общие, они будут лишь слабо соответствовать данным и будут малопригодны для принятия каких-либо решений или прогнозов.

В конце концов, после создания множества моделей, мы достигаем точки, где находим хороший баланс между специфичностью и обобщаемостью, но сталкиваемся с еще одной дилеммой: разные модели могут иметь схожие характеристики, как же тогда выбрать? Одним из подходов было бы применение бритвы Оккама: когда нам представлены возможные гипотезы, мы должны выбрать ту, которая требует наименьшего количества предположений. Наконец мы решили, какую модель выбрать. Он не идеален, но работает достаточно хорошо, учитывая поставленную задачу и оценочные показатели, которые мы определили для сравнения упомянутых «производительности». Тем не менее, мы не можем сказать, что все остальные модели были неправильными. Они просто не соответствуют задаче в том виде, в котором она определена. И отсюда мы можем провести множество параллелей между науками и за ее пределами.

Возьмем, к примеру, таксономию. Система Линнея основывает свою классификацию организмов в основном на морфологии и служит научному сообществу почти 300 лет. Возможно, его главная цель — обеспечить некоторую предсказуемость свойств организмов путем группировки сходных видов, принимая во внимание, что ни один индивидуум не идентичен другому. Тем не менее, конечно, не без дебатов было установлено, что предлагаемые классификации были созданы, тем более, после появления технологий ДНК. Хотя они могут быть полезными инструментами для установления связей и различий между организмами, которые невозможны с помощью морфологии, их полезность в таксономической практике подвергается сомнению, поскольку оборудование и методы, необходимые для такого анализа, редко доступны.

На протяжении истории люди обращались к концепции «естественных видов», чтобы оправдать такого рода классификации. В более общем смысле его можно понимать как объективный способ классификации вещей путем выявления «естественных» свойств, которые чисто отражают внутреннюю структуру, истину или реальность этих вещей и полностью игнорируют интересы разумов, определяющих эти классы. Возвращаясь к нашему примеру, можно рассматривать использование секвенирования ДНК как объективное усовершенствование методов выявления истинной классификации организмов. Однако по сравнению с морфологией этот метод сам по себе мало что дает для понимания особенностей организмов, что в первую очередь и составляет основной интерес классификации. Таксономические классификации, основанные исключительно на секвенировании ДНК, будут препятствовать любой попытке ботаника идентифицировать образцы в гербариях или в полевых условиях, поскольку необходимые измерения будут недоступны. Различные цели и контексты требуют применения разных моделей.

Однако парадигмальный пример природных видов основан не на классификации видов, а на химических элементах. Хотя организмы, даже если они очень тесно связаны, безусловно, будут разными, в случае с химическими соединениями, предположительно, дело обстоит иначе. Атом водорода заведомо равен другому, и они неотличимы. Однако, опять же, это может быть неточным утверждением. Атомные изотопы, атомы одного и того же элемента, но с разной массой, были предложены и обнаружены более ста лет назад и позволили осуществить множество разработок в науке: от датировки окаменелостей до атомных электростанций. Таким образом, атомы одного и того же элемента могут быть разными. Это также применимо к гибридам атомов, особенно углерода, и в определенной степени ко всем атомам, когда они связаны или просто по отношению к их окружению. Но, как и секвенирование ДНК, это «улучшенное» понимание имеет ограниченный спектр приложений. Например, инженер-металлург может с достаточной уверенностью предсказать свойства сплава, не имея понятия об изотопах, и, по сути, его даже может сбить с толку модель с такой специфичностью.

Чтобы проиллюстрировать, насколько укоренилась идея естественных видов в западной мысли, мы можем вспомнить миф Платона о пещере. Платон представлял себе группу людей, живущих в пещере, и единственный способ воспринимать внешний мир — через тени, которые он отбрасывает на стены пещеры. Для этих людей «реальность» была ограничена тем, что они могли воспринимать из «реальной реальности», которая была вне досягаемости. Хотя Платон использовал эту метафору, чтобы доказать, что невежественные люди будут отказываться и бороться со всем, что бросает вызов их устоявшимся убеждениям, она также раскрывает более широкое понимание природы реальности в мысли философа: идея о том, что мир, который мы воспринимаем, не является «реальным миром». », и что это лежит за пределами нашего физического мира. Другими словами, есть что-то «там», что является самой реальностью, но мы не можем это воспринимать. Но является ли то, что снаружи, более реальным, чем то, что внутри?

Сама эта идея также проявляется в кантовской концепции «вещей в себе»: идее о том, что под нашим восприятием этой вещи есть нечто сущее. Кант считал, что «реальная» вещь принадлежит трансцендентному и не может быть достигнута человеческим разумом. Хотя он настойчиво указывает на пределы познания, он снова отражает веру в то, что существует нечто, что является вещью само по себе. Можно только постулировать, что реальность существует за пределами нашего мира, поскольку нам пришлось бы отделить себя от своего разума и тела — по меньшей мере, чтобы проверить, так ли это. Как таковая, эта идея не имеет какого-либо конкретного смысла — и, конечно, это не одно из величайших прозрений Канта. Оказывается, что на самом деле за пределами нашего понимания находятся не вещи сами по себе, а сама природа реальности. На вопрос о том, что истинно или ложно в реальности, просто невозможно ответить. Мы не можем знать, находятся ли «реальные» вещи где-то еще и существует ли действительно что-то настоящее. Мы просто не можем проверить постулат Канта. Таким образом, утверждать, что любое определение основано исключительно на объективной истине, ненаучно.

В западной научной мысли эта идея также прочно укоренилась. Мы пришли к убеждению, что научный метод — чем бы он ни был на самом деле — является высшим источником знаний, который можно получить из вещей самих по себе. Наука действительно не претендует на то, что у нее есть ответы на все вопросы или что она права в отношении тех, которых она достигла. Фактически, основой научной мысли является само сомнение. Однако в западной традиции считается, что он является обладателем высшей формы знания. Если существует реальность, которая скрыта от нас, наука — лучший способ прикоснуться к ее трансцендентности. Но если мы отбросим идею недостижимой, но существующей реальности, мы обнаружим, что знание может предоставить только более или менее значимые и полезные модели для описания, интерпретации и прогнозирования мира вокруг нас. Мы не должны рассматривать это как способ раскрыть еще больше деталей о «настоящих» вещах. Конечно, мы можем разработать отличные модели, которые хорошо соответствуют нашим наблюдениям и способны предсказывать будущие состояния с разумным согласием. Тем не менее, мы не можем сказать, что любая другая модель неверна. Сказать, что мы «открыли фундаментальные законы, управляющие миром», — это ужасно смелое заявление, отрицающее любое разнообразие в мышлении, даже внутри западных научных сред. Например, ньютоновская модель Вселенной настолько хорошо соответствовала наблюдаемому миру того времени, что на протяжении более 200 лет учёные думали, что в физике мало что ещё можно изучать, и она служила (и продолжает служить) моделью для все остальные науки.

На протяжении истории каждое общество разработало свои уникальные модели мира, которые помогали им ориентироваться в различных ландшафтах. Знания, которые они накопили, были контекстуализированы и имели определенную цель. Как это происходит до сих пор в разных частях мира, и даже в западных обществах. Мы должны осознавать, что западная научная мысль не принадлежит какой-то трансцендентальной реальности, но во многом укоренена в определенной культуре. Оно погружено в окружающую среду и служит определенной цели, как и любая другая форма знания. Действительно, западную науку есть за что похвалить, поскольку она предоставляет отличные методы проверки гипотез и выявления предвзятости. Итак, если наши модели не соответствуют нашим наблюдениям и плохо предсказывают будущие состояния, мы можем от них отказаться. Это позволило нам совершить много великих дел. Тем не менее, мы можем рассматривать их также как отражающие потребности и цели общества, в котором они содержатся. Вся современная инфраструктура, машины, товары и т. д., ставшие возможными благодаря науке, хорошо служат целям воспроизводства капитала, повышения производительности и создания новых рынков. С другой стороны, производство знаний, которое не приводит к увеличению оборота капитала или эксплуатации природы, все еще пользуется гораздо меньшим спросом.

Проблема с принятием абсолютистского взгляда на знание и роль науки заключается в том, что он игнорирует столь большое разнообразие взглядов на мир и потребности разных людей. Возьмем, к примеру, медицину: если мы можем диагностировать кого-то только с помощью высокотехнологичного оборудования и лечить его дорогими фармацевтическими препаратами, мы отказываем в какой-либо медицинской помощи населению, у которого нет доступа к этим ресурсам. Медицинские практики, в большей степени ориентированные на профилактику заболеваний, клиническое обследование и использование лекарственных растений, могут быть гораздо более эффективными в этих местах просто потому, что их можно реализовать. Итак, мы снова видим, что эти якобы объективные улучшения имеют свой диапазон применения и полезности.

Множество примеров полезных и целенаправленных знаний можно найти в традиционных обществах. Многие из них смогли выдержать суровые условия окружающей среды и на протяжении тысячелетий сохраняли знания, которые не были научными в строгом смысле слова, но также были основаны на наблюдениях за окружающей средой. Хотя сегодня мы можем игнорировать большую часть их накопленных знаний как ненаучные, недоказанные или даже просто магические убеждения, мы не можем отрицать, насколько они были для них полезны. Хорошей иллюстрацией этого может служить недавний случай с детьми, которые выжили 40 дней в одиночестве в джунглях Амазонки после того, как самолет, на котором они путешествовали, разбился, и выжили все, кроме четырех детей в возрасте до 13 лет (самому младшему было всего несколько месяцев). ). Их спасение спустя столь долгое время считалось в СМИ каким-то чудом, потому что немыслимо, чтобы кто-то мог совершить такой поступок, особенно в их возрасте. Но никакого божественного действия, конечно, не было. Эти дети обладают комплексными знаниями об окружающей среде и с самого раннего возраста учатся ориентироваться в ней: от обращения с инструментами и открытия тропинок в густой растительности до охоты и поиска съедобных фруктов и растений. Они могут ассоциировать растение с духом, который их защищает, и оба они имеют некоторые общие характеристики. Эта аллегория помогает им расшифровывать свое окружение и, прежде всего, передавать знания из поколения в поколение, и она была абсолютно необходима для их выживания, несмотря на то, что мы считаем, что таких духов не существует. Даже самый знающий западный учёный не смог бы выжить в одиночку такое долгое время просто потому, что его обширные знания служат другим целям, кроме выживания в лесу.

Знания детей, несмотря на то, что они так сильно отличались от традиционных западных научных знаний того же региона, позволили им выжить способами, которые наука не могла сделать возможными и которые трудно постичь. Дело в том, что западная наука не универсальна. Скорее, это знания, которые погружены в культуру и окружающую среду и служат определенной цели. Наука хорошо адаптирована к западному менталитету. Неслучайно оно развивалось так же, как и колониализм и империализм. Деколонизация науки заключается не в том, чтобы позволить людям иметь свои собственные убеждения, а в том, чтобы по-настоящему доверять западной науке. Он рассматривает другие модели, созданные вне основного направления науки, как потенциально полезные знания, которые можно включить в наши собственные взгляды на мир, чтобы расширить наше понимание его и помочь нам признать наши собственные предубеждения. Его следует рассматривать как критический и контргегемонистский подход к самой науке, а не просто заниматься той же самой наукой со смещением фокуса, хотя фокус тоже можно рассматривать. Я имею в виду, что существуют некоторые фундаментальные взгляды на мир, которые искажают то, что изучается, как это изучается, где это изучается и, в конечном итоге, на результаты этих исследований. Применение деколониального подхода означает признание этих предубеждений, избегание универсализмов, объективизмов и так далее. Это мало чем отличается от просто критического подхода к науке, принимая во внимание предубеждения, которые мы создаем и воспроизводим. Однако деколониализм можно выделить как основную линию критического мышления последних десятилетий — и это справедливо, поскольку он противостоит одному из главных источников предвзятости в науке: универсалистскому европоцентризму.

Сознательно или нет, мы постоянно создаем модели мира. Но они являются нашими репрезентациями воспринимаемой реальности, а не самой реальности. Конечно, это не большое откровение, но иногда мы об этом забываем или, по крайней мере, начинаем путать одно с другим. На самом деле, даже если у нас много общих моделей реальности, интерпретаций мира может быть столько же, сколько в нем людей. Однако можно легко впасть в дешевый релятивизм. Конечно, существуют убеждения, которые не противоречат доказательствам. Как и в машинном обучении, наш выбор одной модели среди других может не быть абсолютным, но он зависит от того, насколько модели соответствуют нашим наблюдениям и насколько хорошо они делают прогнозы. Итак, не все знания имеют одинаковую ценность. Например, каждый волен верить, что соляную кислоту можно пить. Вопрос в том, хороший это прогноз или нет. Я бы сказал, что это не так.

«Некоторые люди идут по лесу, не видя ничего, кроме дров»

— Леон Толстой