https://www.santafe.edu/news-center/news/reassessing-the-scientific-method Гонка за созданием виртуального ученого — искусственного интеллекта, который будет выполнять все этапы исследования, от идеи до публикации, — захватила умы исследователей, основателей стартапов и технологических гигантов. Это также пролило свет на фундаментальные философские вопросы, связанные с научным процессом. Действительно ли научный метод — лучший способ познания мира? Новая статья в «Коллективном разуме» применяет научный метод к самому себе и приходит к выводу, что некоторые распространенные стратегии, которые ученые считают эталонными для планирования экспериментов, работают хуже, чем случайный выбор. Другими словами, случайный поиск может привести к созданию более эффективных теорий, чем тщательно спланированные эксперименты. ... Чтобы определить, что способствует успеху экспериментов, авторы создали агентную модель. Этот метод из области науки о сложных системах позволил им представить ученых в виде отдельных субъектов, или «агентов», в компьютерной программе. Затем авторы создали статистическую «исходную базу данных» для ученых-агентов. В рамках компьютерной программы ученые-агенты провели серию экспериментов, на основе результатов которых формировали и уточняли теории. Они также делились своими наблюдениями и теориями с другими агентами, имитируя процесс социального обучения ученых через публикации и конференции. Модель показала, что наиболее информативные и прогностические научные результаты были получены, когда ученые-агенты собирали данные случайным образом, а не выбирали эксперименты для подтверждения, опровержения или устранения противоречий между теориями. Один из самых интересных выводов заключался в том, что агенты, выбиравшие эксперименты, основанные на теории, убеждали себя в их успешности, хотя на самом деле это было не так. Когда ученые-агенты общались друг с другом, им удавалось давать правдоподобные (представленные в математической форме) описания объективной реальности, и они высоко оценивали успешность своих теорий. Они так и не узнали, что их описания часто оказывались неверными. «У агентов возникла иллюзия прогресса. Используя стратегии экспериментов, мотивированные теорией, агенты собирали более узкий набор данных, что снижало вероятность того, что они столкнутся с наблюдениями, противоречащими их теориям», — говорит Дубова. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/26339137261421577 Объяснения агентов представляют собой низкоразмерные представления их данных, и цель агентов состоит в том, чтобы создать наиболее эффективное и репрезентативное низкоразмерное представление исходного пространства данных. Эффективное низкоразмерное представление исходных данных позволяет агентам предсказывать новые наблюдения и значения, которые они принимают в незафиксированных измерениях. В данном случае объяснения агентов представляют собой нейронные автокодировщики с одним скрытым слоем (N_hidden_neurons = [3, 6]), который часто обновляется на основе индивидуальных данных, собранных агентами, одинаковым образом для всех условий экспериментальной стратегии. Комментарий А с чего авторы этого исследования взяли, что поведение человека описывается этими их агентными моделями? Эти агенты - это рационально "мыслящие" "существа". Поэтому на самом деле работа показывает, что если есть только рациональное мышление - то формировать теории происходящего бессмысленно, нужно изучать всё методом "научного тыка". Человек, его ум и разум, имеют не только рациональную составляющую. Человек способен воспринимать целое. Цифровые модели на это неспособны. На мой взгляд, из статьи следует сделать такой вывод. Или наука поднимется над рациональностью. (И при этом перестанет быть "классической" наукой.) Или наука будет уничтожена - по социальным причинам, а главное - потому что в рациональности компьютеры в итоге людей победят. В любом случае придётся пересматривать то, чем является наука, и какую роль она должна занимать в обществе. Выбор идёт между тем, останется ли в этой системе человек, или нет. #наука