Abstrakt
Nauka nie dysponuje światem w postaci niezapośredniczonej. Dysponuje obserwacjami, pomiarami, zapisami aparatury, pojęciami, równaniami, wizualizacjami, klasyfikacjami i modelami. Jednocześnie modele te odnoszą się do rzeczywistości, która nie czeka na swoją prawidłową reprezentację: planeta poruszała się przed Kopernikiem, mikroorganizmy istniały przed mikroskopem, płyty litosfery przemieszczały się przed teorią tektoniki płyt, a katastrofa zachodzi przed ostatecznym ustaleniem jej mechanizmu.
Powstaje fundamentalny problem:
jak odróżnić tożsamość świata od tożsamości modelu świata, skoro świat staje się naukowo dostępny właśnie poprzez modele?
Historia nauki pokazuje, że modele mogą zmieniać się radykalnie przy względnej ciągłości badanego przedmiotu. Ziemia geocentrycznej astronomii, Ziemia Kopernika, Ziemia Newtona, Ziemia tektoniki płyt i współczesny Earth system nie są tym samym modelem, lecz wszystkie odnoszą się do genealogicznie tej samej planety. Z drugiej strony sam przedmiot może ulegać rzeczywistym transformacjom przy czasowym zachowaniu dotychczasowego modelu. Wówczas powstaje opóźnienie epistemiczne: rzeczywistość przekracza organizację reprezentacji wcześniej, niż nauka zdąży ją przeorganizować.
Główna teza artykułu brzmi:
Tożsamość modelu naukowego nie polega na niezmienności jego równań, pojęć ani ontologii, lecz na historycznie reprodukowanej organizacji odniesienia, problemów, obserwabli, relacji i operacji inferencyjnych, dzięki której kolejne wersje modelu mogą być kwalifikowane jako transformacje tej samej genealogii poznawczej.
Jednocześnie:
tożsamość modelu nie jest tożsamością jego przedmiotu. Świat może zachować ciągłość przy zmianie modelu, a model może zachować ciągłość, gdy świat objęty jego zakresem ulega zmianie.
Stąd konieczne staje się rozróżnienie przynajmniej trzech genealogii:
genealogii świata — rzeczywistych transformacji przedmiotu;
genealogii przedmiotu naukowego — historycznej ciągłości tego, co nauka uznaje za obiekt badań;
genealogii modelu — kolejnych reprezentacji i organizacji poznawczych odnoszonych do tego przedmiotu.
Anomalia pojawia się na styku tych poziomów. Nie jest po prostu „anomalią świata”, lecz różnicą pomiędzy rezultatem obserwacji lub eksperymentu a oczekiwaniem generowanym przez określony model wraz z aparaturą pojęciową i założeniami pomocniczymi.
Logodygmat proponuje zatem traktować rozwój nauki jako proces ciągłego organizowania i reorganizowania relacji:
ŚWIAT ↔ OBSERWACJA ↔ OBserwabla ↔ MODEL ↔ PRZEWIDYWANIE ↔ ANOMALIA ↔ REORGANIZACJA MODELU.
1. Świat i jego reprezentacja
Mapa nie jest terytorium.
Model Ziemi:
nie jest Ziemią.
Model atomu:
nie jest atomem.
Model klimatu:
nie jest klimatem.
To rozróżnienie jest banalne tylko na pierwszy rzut oka.
Znaczna część problemów epistemologicznych nauki zaczyna się właśnie wtedy, gdy zapominamy, że pomiędzy:
RZECZYWISTOŚCIĄ
a:
REPREZENTACJĄ RZECZYWISTOŚCI
istnieje relacja, a nie identyczność.
2. Nauka poznaje poprzez reprezentacje
Współczesna filozofia nauki przypisuje modelom centralną rolę. Modele reprezentują wybrane aspekty systemów docelowych, a naukowcy konstruują je, testują, porównują i modyfikują. Nie istnieje przy tym jedna powszechnie zaakceptowana teoria wyjaśniająca, na czym dokładnie polega reprezentowanie świata przez model.[1]
Model może być:
matematyczny;
mechanistyczny;
statystyczny;
komputerowy;
analogowy;
idealizacyjny;
fenomenologiczny;
eksploracyjny.
Dlatego samo słowo:
model
nie określa jeszcze jednego sposobu relacji ze światem.
3. Model nie musi być kopią
Najprostsza intuicja mówi:
dobry model jest podobny do przedmiotu.
Ale podobieństwo samo w sobie nie wystarcza.
Mapa kolejowa i zdjęcie satelitarne mogą przedstawiać ten sam obszar, choć są do niego podobne:
w zupełnie różnych aspektach.
Model reprezentuje selektywnie.
4. Selektywność jest warunkiem modelowania
Model, który zawierałby:
wszystkie cechy przedmiotu,
musiałby w granicznym przypadku stać się:
samym przedmiotem.
Model naukowy działa właśnie dlatego, że:
pomija;
abstrahuje;
idealizuje;
wyróżnia.
To nie musi być jego wada.
Może być:
warunkiem poznawczej użyteczności.
5. Idealizacja nie oznacza fałszu w prostym sensie
Idealny gaz:
nie istnieje dokładnie w przyrodzie.
Punkt materialny:
nie posiada dosłownie zerowych rozmiarów.
Mimo tego modele oparte na takich idealizacjach mogą trafnie ujawniać określone relacje i umożliwiać skuteczne przewidywania.[2]
To ważna korekta naiwnego realizmu modelowego.
6. Model jest modelem czegoś
Potrzebujemy więc pojęcia:
systemu docelowego
(target system).
Model nie reprezentuje:
całej rzeczywistości.
Reprezentuje:
określony przedmiot albo wybrany aspekt przedmiotu.
To prowadzi do pierwszego problemu tożsamości.
7. Co sprawia, że przedmiot pozostaje „tym samym przedmiotem”?
Astronomowie starożytni obserwowali:
Marsa.
Astronomowie współcześni obserwują:
Marsa.
Ich:
ontologie;
aparatura;
modele;
możliwości pomiarowe
różnią się radykalnie.
A mimo tego zakładamy:
ciągłość odniesienia.
To właśnie:
tożsamość epistemiczna przedmiotu nauki.
8. Definicja epistemicznej tożsamości przedmiotu
Epistemiczna tożsamość przedmiotu nauki jest historycznie reprodukowaną ciągłością odniesienia badawczego, dzięki której zmieniające się obserwacje, pojęcia, modele i teorie mogą być traktowane jako odnoszące się do tej samej rzeczywistości lub genealogicznie ciągłego systemu docelowego.
Nie oznacza to:
niezmienności przedmiotu.
Ziemia może się zmieniać i nadal pozostawać:
Ziemią.
9. Trzy różne tożsamości
Musimy więc odróżnić:
tożsamość ontologiczną przedmiotu
co rzeczywiście trwa lub zmienia się w świecie;
tożsamość epistemiczną przedmiotu
co nauka traktuje jako ten sam przedmiot badań;
tożsamość modelu
co sprawia, że kolejne reprezentacje mogą należeć do jednej genealogii modelowej.
To trzy różne problemy.
10. Genealogia świata
Genealogia świata
to:
rzeczywisty ciąg transformacji badanego systemu.
Dla Ziemi obejmuje:
formowanie planety;
zmiany atmosfery;
tektonikę;
ewolucję biosfery;
zmiany klimatyczne.
Nie zależy od tego:
czy człowiek poprawnie ją rozumie.
11. Genealogia modelu
Genealogia modelu
to:
historyczny ciąg reprezentacji, reinterpretacji, korekt i reorganizacji, poprzez które nauka próbuje zachować lub poprawić dostęp do określonego przedmiotu.
Model ma więc:
własną historię.
Nie jest ona historią świata.
12. Dwie genealogie mogą poruszać się niezależnie
Może zdarzyć się:
przypadek A
ŚWIAT względnie stabilny
MODEL względnie stabilny.
przypadek B
ŚWIAT się zmienia
MODEL pozostaje względnie stabilny.
przypadek C
ŚWIAT względnie stabilny
MODEL się zmienia.
przypadek D
ŚWIAT się zmienia
MODEL również się zmienia.
To cztery fundamentalne konfiguracje.
13. Przypadek A — normalna reprodukcja poznawcza
Model generuje:
oczekiwania.
Obserwacje mieszczą się:
w zakresie przewidywań.
Model jest:
reprodukowany.
Nie oznacza to:
że został ostatecznie udowodniony.
Oznacza:
zachowanie jego funkcjonalnej adekwatności w określonym zakresie.
14. Przypadek B — świat wyprzedza model
System docelowy może zmienić się:
szybciej niż reprezentacja.
Model opisuje jeszcze:
świat A,
tymczasem rzeczywistość przeszła już do:
świata B.
Powstaje:
opóźnienie epistemiczne.
15. Opóźnienie epistemiczne
Opóźnienie epistemiczne jest różnicą czasową pomiędzy reorganizacją badanego systemu a reorganizacją modelu zdolnego dostatecznie adekwatnie reprezentować jego nowy stan lub dynamikę.
W naukach o Ziemi może to mieć znaczenie szczególne.
Katastrofa zachodzi:
natychmiast.
Jej pełna rekonstrukcja może wymagać:
pomiarów;
obrazów satelitarnych;
analizy laboratoryjnej;
symulacji.
16. Rzeczywistość nie czeka na model
To podstawowa zasada realizmu logodygmatu:
Rzeczywistość nie czeka na właściwą kategorię naukową, aby przejść do kolejnego stanu.
Lodowiec może się załamać:
zanim znamy mechanizm.
Gatunek może wymierać:
zanim zostanie opisany.
Proces fizyczny może zachodzić:
zanim powstanie równanie, które go reprezentuje.
17. Przypadek C — zmienia się model, nie przedmiot
To klasyczna sytuacja:
reorganizacji naukowej.
Ziemia nie zaczęła poruszać się wokół Słońca:
po publikacji Kopernika.
Zmienił się:
model organizujący astronomiczne obserwacje.
18. Tożsamość świata może przetrwać rewolucję modelu
To bardzo ważne.
Możemy przejść od:
MODEL A
do:
MODEL B
przy zachowaniu:
PRZEDMIOTU P.
Czyli:
radykalna zmiana naukowego obrazu świata nie musi oznaczać zmiany świata.
19. Ale „ten sam przedmiot” nie zawsze jest oczywisty
Zmiana teorii może jednocześnie zmieniać:
klasyfikację;
granice przedmiotu;
to, jakie jego własności uznajemy za istotne.
Dlatego tożsamość epistemiczna przedmiotu:
również może być reorganizowana.
20. Ziemia jako przykład
„Ziemia” geologii sprzed tektoniki płyt i „Ziemia” współczesnego Earth System Science odnoszą się do:
tej samej planety.
Ale ich naukowa organizacja jest zasadniczo inna.
Dzisiaj atmosfera, hydrosfera, biosfera, kriosfera i geosfera są analizowane jako sprzężone części jednego dynamicznego systemu.[3]
Zmieniła się:
epistemiczna architektura przedmiotu.
21. Przypadek D — współewolucja świata i modelu
W naukach o dynamicznych systemach często zachodzą równocześnie:
transformacja badanego systemu
i:
transformacja jego reprezentacji.
Modele klimatu są aktualizowane, podczas gdy:
klimat również się zmienia.
Model biologiczny populacji może ulegać korekcie, podczas gdy:
sama populacja ewoluuje.
To szczególnie trudny przypadek.
22. Obserwacja nie jest światem
Pomiędzy:
ŚWIATEM
a:
MODELEM
znajduje się jeszcze:
obserwacja.
Ale również „obserwacja” wymaga doprecyzowania.
23. Dane, pomiar, obserwacja
Naukowiec rzadko otrzymuje:
„nagą rzeczywistość”.
Otrzymuje:
sygnał;
wskazanie instrumentu;
obraz;
serię danych;
przetworzony wynik.
Dopiero następnie:
interpretuje go jako obserwację określonego zjawiska.
24. Obserwacja może być zapośredniczona technicznie
Radioastronom nie:
„widzi” bezpośrednio źródła radiowego.
Fizyk cząstek nie:
ogląda swobodnie cząstki elementarnej.
Dostęp powstaje dzięki:
detektorom;
kalibracji;
algorytmom;
teoriom działania aparatury.
Współczesna filozofia nauki dlatego traktuje relację teorii i obserwacji jako znacznie bardziej złożoną niż proste przeciwstawienie „czyste dane – teoria”.[4]
25. Obserwabla
Potrzebujemy więc pojęcia:
obserwabli.
W logodygmacie można ją rozumieć szerzej niż w samej fizyce:
Obserwabla jest zorganizowanym sposobem reprezentowania określonej różnicy badanego systemu, umożliwiającym jej stabilne rozpoznawanie, porównywanie i włączanie do operacji poznawczych.
Temperatura:
jest obserwablą.
PKB:
również może być obserwablą określonego modelu ekonomicznego.
Zysk:
także.
26. Obserwabla nie jest rzeczą samą
Temperatura:
nie jest termometrem.
Ale również:
nie jest po prostu „rzeczą” ukrytą w termometrze.
Jest wielkością fizyczną uzyskującą określony status poprzez:
teorię;
operację pomiarową;
skalę;
relację do badanego systemu.
To kolejny poziom organizacji poznawczej.
27. Obserwabla powstaje na styku
Możemy zapisać:
RZECZYWISTOŚĆ
APARATURA
PROCEDURA
POJĘCIE
↓
OBSERWABLA.
Nie oznacza:
obserwator dowolnie tworzy wynik.
Rzeczywistość ogranicza:
możliwe wyniki.
28. Ograniczony konstruktywizm naukowy
Dlatego logodygmat może przyjąć:
Naukowa obserwabla jest współorganizowana przez system poznawczy, ale jej dopuszczalne realizacje są ograniczane przez organizację badanego świata.
To środkowa droga pomiędzy:
naiwnym realizmem
a:
radykalnym konstruktywizmem.
29. Dane nie są całkowicie neutralne
To jednak nie znaczy:
każde dane są w pełni „teorią”.
Możliwe są różne stopnie:
zależności od aparatury;
zależności od modelu;
zależności od klasyfikacji.
Nie istnieje jedna uniwersalna miara:
„teoretycznego nasycenia obserwacji”.
30. Reprezentacja
Model naukowy pojawia się, gdy obserwacje zostają organizowane w strukturę zdolną:
wyjaśniać;
przewidywać;
klasyfikować;
generować nowe pytania.
Model nie jest więc:
magazynem danych.
Jest:
organizacją relacji pomiędzy nimi.
31. Definicja modelu w logodygmacie
Model naukowy jest względnie stabilną, transformowalną organizacją pojęć, relacji, reprezentacji i reguł inferencji, która odnosi się do wybranego systemu docelowego i umożliwia generowanie obserwacyjnie sprawdzalnych, wyjaśniających lub eksploracyjnych konsekwencji.
Definicja ta nie zakłada:
pełnej prawdziwości modelu.
32. Model może być użyteczny, choć nie jest dosłownie prawdziwy
To bardzo ważne dla nauki.
Model może:
idealizować;
upraszczać;
abstrahować.
A mimo to dobrze:
identyfikować relacje istotne dla określonego problemu.
Dlatego:
adekwatność modelu jest relacyjna wobec problemu i rozdzielczości.
33. Model posiada domenę adekwatności
Newtonowska mechanika:
nie przestała być użyteczna po Einsteinie.
Pozostała bardzo skuteczna:
w określonych zakresach prędkości, pól i dokładności.
To ważny przykład:
śmierć ontologicznej ambicji modelu nie musi oznaczać jego śmierci operacyjnej.
34. Tożsamość modelu
Co zatem sprawia, że:
model A₁
i:
model A₂
są jeszcze wersjami tego samego modelu?
Nie istnieje jeden uniwersalny warunek.
Ale możemy wskazać organizacyjne kryteria.
35. Tożsamość modelu — definicja
Tożsamość modelu naukowego jest historycznie reprodukowaną ciągłością organizacji odniesienia, problemów, obserwabli, relacji i operacji inferencyjnych, dzięki której zmieniające się formalizacje i parametry mogą być kwalifikowane jako wersje jednej genealogii modelowej.
Tożsamość nie wymaga:
niezmienności wszystkich elementów.
36. Cztery poziomy zmiany modelu
Możemy wyróżnić:
I. zmianę parametryczną
zmieniają się wartości, lecz architektura pozostaje;
II. zmianę pomocniczą
zmieniają się założenia dodatkowe;
III. zmianę strukturalną
zmieniają się podstawowe relacje modelu;
IV. zmianę ontologiczno-kategorialną
zmienia się to, jakie byty i własności model uznaje za konstytutywne.
Im głębsza zmiana:
tym poważniejsze pytanie o tożsamość modelu.
37. Model może przejść próg tożsamości
Powstaje:
próg tożsamości modelowej.
Próg tożsamości modelowej jest stanem, w którym reorganizacja przekracza korektę parametrów i założeń pomocniczych oraz zmienia generatywne relacje określające, jakie przedmioty, obserwable i przejścia są przez model uznawane za podstawowe.
Po jego przekroczeniu możemy mieć:
model następczy.
38. Newton i Einstein
Mechanika relatywistyczna nie jest po prostu:
mechaniką Newtona z poprawioną jedną liczbą.
Zmienia organizację pojęć:
czasu;
przestrzeni;
równoczesności;
ruchu.
Jednocześnie mechanika Newtonowska pojawia się jako:
przybliżenie w określonym zakresie.
To bardzo ważna forma relacji genealogicznej.
39. Następca może zachować poprzednika lokalnie
Nowy model nie zawsze:
całkowicie niszczy poprzedni.
Może:
ograniczyć jego domenę;
zreinterpretować go;
zachować jego wyniki jako przypadek graniczny.
To prowadzi do:
translokacji adekwatności modelu.
40. Translokacja adekwatności
Translokacja adekwatności modelu zachodzi wtedy, gdy model traci status ogólnego opisu badanego systemu, lecz zachowuje funkcjonalną prawomocność w ograniczonej domenie stanów, skal lub warunków.
Model:
nie znika.
Zmienia:
miejsce w logosie nauki.
41. Anomalia
Dochodzimy teraz do centralnego pojęcia.
Anomalia nie jest:
dziwnym przedmiotem znajdującym się w świecie.
Jest:
relacją.
42. Definicja anomalii
Anomalia jest obserwacyjnie relewantną różnicą pomiędzy wynikiem uzyskanym w kontakcie z badanym systemem a zakresem wyników oczekiwanych na podstawie określonego modelu wraz z jego założeniami pomocniczymi, procedurami pomiarowymi i warunkami zastosowania.
To ważne:
świat nie jest „anomalią”.
Anomalne jest:
nasze oczekiwanie wobec wyniku.
43. Anomalia jest relacyjna
To samo zdarzenie może być:
dla modelu A:
anomalią;
dla modelu B:
przewidywanym wynikiem.
Dlatego:
anomalność nie jest czystą właściwością zdarzenia.
Jest właściwością relacji:
ZDARZENIE ↔ MODEL.
44. Popper
Popper uczynił falsyfikowalność centralnym kryterium naukowości: uniwersalne twierdzenie może zostać logicznie zakwestionowane przez odpowiedni kontrprzykład. Zarazem sam Popper odróżniał prostą logikę falsyfikacji od trudniejszej metodologii naukowej, w której wynik sprzeczny z przewidywaniem może być związany z błędem pomiaru, interpretacją lub dodatkowymi założeniami.[5]
To bardzo ważne.
45. Jedno niezgodne wskazanie nie zabija teorii
W praktyce naukowej pojawia się pytanie:
czy zawiódł model?
Czy:
instrument;
kalibracja;
próbka;
warunki eksperymentu;
założenie pomocnicze?
To prowadzi do problemu Duhema.
46. Duhem
Pierre Duhem argumentował, że pojedyncza hipoteza fizyczna nie jest testowana izolowanie.
Przewidywanie wymaga zwykle:
teorii;
dodatkowych hipotez;
założeń dotyczących aparatury;
warunków początkowych.
Dlatego niezgodny wynik nie wskazuje automatycznie:
który element systemu przekonań należy odrzucić.[6]
47. Quine
Quine rozszerzył podobną intuicję na szerszą sieć przekonań.
Doświadczenie styka się nie z pojedynczym twierdzeniem w izolacji, lecz:
z większą organizacją wiedzy.
Konflikt na obrzeżach może prowadzić do:
reorganizacji różnych elementów wewnątrz tej organizacji.[7]
48. Anomalia nie mówi sama, co należy zmienić
To fundamentalne.
Mamy:
MODEL
WARUNKI POCZĄTKOWE
ZAŁOŻENIA POMOCNICZE
APARATURA
→
PRZEWIDYWANIE P.
Otrzymujemy:
NIE-P.
Z logicznej różnicy nie wynika jeszcze jednoznacznie:
który składnik należy porzucić.
49. Anomalia otwiera przestrzeń reorganizacji
To bardzo logodygmatyczne.
Anomalia:
nie wyznacza automatycznie następnego modelu.
Zmienia natomiast:
przestrzeń możliwych reorganizacji.
Można:
poprawić pomiar;
zmienić parametr;
dodać czynnik;
zmienić model;
zmienić ontologię.
50. Uran i Neptun
Historyczny przypadek zaburzeń orbity Urana dobrze pokazuje:
anomalia nie musi zniszczyć podstawowej teorii.
Niezgodności mogły zostać wyjaśnione przez postulowanie:
dodatkowego ciała niebieskiego.
Odkrycie Neptuna w 1846 r. wzmocniło mechanikę Newtonowską.
Anomalia została rozwiązana przez:
rozszerzenie obrazu systemu,
nie przez odrzucenie rdzenia teorii.
51. Merkury prowadził inną drogą
Anomalna precesja peryhelium Merkurego nie została ostatecznie rozwiązana poprzez znalezienie kolejnej planety.
Ogólna teoria względności dostarczyła:
nowej organizacji grawitacji.
Ten przypadek pokazuje:
podobna forma anomalii może prowadzić do zupełnie innego typu reorganizacji.
52. Nie ma algorytmu anomalii
Nie możemy więc stworzyć prostej reguły:
„jeżeli występuje różnica X, wymień teorię”.
Nauka musi oceniać:
stabilność wyniku;
jego znaczenie;
możliwość reprodukcji;
koszt zmian alternatywnych.
To wymaga:
organizacji oceny.
53. Kuhn
Thomas Kuhn pokazał, że nauka normalna funkcjonuje wewnątrz stabilnej matrycy dyscyplinarnej: teorii, wartości, instrumentów i przykładów rozwiązywania problemów. Anomalie nie prowadzą automatycznie do porzucenia paradygmatu; dopiero szczególnie trwałe i poważne problemy mogą doprowadzić do kryzysu oraz reorganizacji całej matrycy.[8]
To fundamentalna korekta prostego falsyfikacjonizmu.
54. Paradygmat stabilizuje widzialność
Paradygmat nie tylko:
dostarcza odpowiedzi.
Określa również:
jakie pytania są interesujące;
jakie wielkości mierzyć;
jak wyglądają poprawne rozwiązania.
Czyli organizuje:
horyzont naukowej widzialności.
55. Anomalia może długo pozostawać lokalna
Dopóki badacze mogą ją interpretować jako:
błąd;
trudny przypadek;
problem techniczny;
nie musi destabilizować:
całego modelu.
To jest:
homeostaza epistemiczna modelu.
56. Homeostaza epistemiczna
Homeostaza epistemiczna modelu jest zdolnością programu poznawczego do absorbowania lokalnych różnic poprzez korekty parametrów, procedur i założeń pomocniczych bez zmiany jego podstawowej organizacji generatywnej.
Jest potrzebna.
Bez niej:
każda różnica niszczyłaby naukę.
57. Ale homeostaza może stać się homeostazą formy
Jeżeli każda anomalia zostaje:
reinterpretowana wyłącznie po to, aby chronić model,
system może przestać się uczyć.
Wtedy pojawia się:
epistemiczna homeostaza formy.
58. Epistemiczna homeostaza formy
Epistemiczna homeostaza formy zachodzi wtedy, gdy mechanizmy korekty służą przede wszystkim zachowaniu istniejącej organizacji modelu, nawet gdy rośnie koszt wyjaśniania obserwacji oraz maleje jego zdolność generowania nowych trafnych konsekwencji.
To punkt styku z Lakatosem.
59. Lakatos
Imre Lakatos opisywał naukę poprzez programy badawcze, zawierające względnie chroniony „twardy rdzeń” oraz modyfikowalny pas hipotez pomocniczych. Program może być progresywny, gdy modyfikacje prowadzą do nowych przewidywań i odkryć, albo degenerujący, gdy kolejne korekty przede wszystkim reagują post factum na trudności.[9]
To bardzo dobrze współgra z logodygmatycznym problemem:
regulacji modelu.
60. Program progresywny i degenerujący
Możemy przełożyć to organizacyjnie:
program progresywny
ANOMALIA
→ REORGANIZACJA
→ NOWE PRZEWIDYWANIA
→ NOWA WIDZIALNOŚĆ.
program degenerujący
ANOMALIA
→ DODATKOWA OSŁONA
→ OCHRONA MODELU
→ KOLEJNA ANOMALIA
→ KOLEJNA OSŁONA.
To niemal epistemiczny odpowiednik:
hiperregulacji.
61. Hiperregulacja modelu
Hiperregulacja epistemiczna zachodzi wtedy, gdy rosnąca liczba różnic pomiędzy światem i oczekiwaniem generuje przede wszystkim kolejne mechanizmy ochronne modelu, zamiast zwiększać jego transformowalność.
Model staje się:
coraz bardziej odporny na doświadczenie.
62. Ale przeciwieństwem nie jest rewolucja przy każdej anomalii
To równie ważne.
System, który natychmiast niszczyłby cały model po każdym niespodziewanym wyniku:
również nie byłby naukowo dojrzały.
Potrzebna jest równowaga między:
stabilnością
a:
transformowalnością.
63. Homeostaza modelu poprzez reorganizację
Możemy więc wprowadzić:
Homeostaza modelu poprzez reorganizację jest zdolnością programu badawczego do zachowywania ciągłości problemowej i referencyjnej poprzez zmianę własnych założeń, relacji, obserwabli, a w razie potrzeby także głębszej struktury.
To naukowy odpowiednik:
tożsamości poprzez reorganizację.
64. Rewolucja nie musi oznaczać całkowitej utraty ciągłości
Kuhn akcentował nieciągłość oraz częściową niewspółmierność kolejnych paradygmatów.[10]
Ale historia nauki pokazuje również:
zachowanie pewnych relacji, wyników i problemów.
Dlatego potrzebujemy teorii:
ciągłości przez nieciągłość.
65. Realizm strukturalny
Jedną z prób rozwiązania tego problemu jest realizm strukturalny.
Worrall i inni zwracali uwagę, że pomimo zmiany ontologii teorii pewne relacje matematyczne i strukturalne mogą być zachowywane w teorii następczej.[11]
To bardzo bliskie:
organizacyjnej koncepcji tożsamości.
66. Nie musimy jednak utożsamiać logodygmatu z realizmem strukturalnym
Logodygmat może przyjąć słabszą tezę:
ciągłość nauki może polegać na zachowywaniu wybranych struktur, relacji, obserwabli, problemów i skutecznych operacji mimo zmiany ontologicznych interpretacji modelu.
Nie wynika z tego:
że struktura matematyczna jest jedynym poznawalnym aspektem rzeczywistości.
67. Tożsamość przez zachowanie problemu
Czasem ciągłość nie dotyczy:
równania.
Dotyczy:
problemu.
Na przykład pytanie:
dlaczego planety poruszają się właśnie tak?
może być zachowane przy:
Ptolemeuszu;
Keplerze;
Newtonie;
Einsteinie.
Zmieniają się odpowiedzi.
Pozostaje:
genealogia problemu.
68. Tożsamość problemowa modelu
Tożsamość problemowa jest ciągłością pola pytań, wobec których kolejne modele powstają jako konkurujące lub następujące po sobie organizacje wyjaśniania.
To może utrzymywać genealogiczną więź nawet przy:
bardzo głębokiej zmianie formalnej.
69. Tożsamość referencyjna
Inna możliwość:
kolejne modele nadal odnoszą się do tej samej planety, gwiazdy, populacji albo zjawiska.
Możemy więc mówić o:
ciągłości referencyjnej.
70. Ale referencja także może się rozszczepić
Historia nauki zna przypadki, gdy dawny termin:
nie odpowiada żadnemu bytowi uznawanemu przez teorię późniejszą.
Flogiston jest klasycznym przykładem dyskutowanym w filozofii zmiany teorii.[12]
Wtedy:
ciągłość modelu nie może opierać się na zachowaniu wszystkich jego obiektów.
71. Śmierć bytu modelowego
Możemy zdefiniować:
Śmierć bytu modelowego zachodzi wtedy, gdy element ontologii wcześniejszego modelu traci rolę referencyjną w modelu następczym, mimo że część obserwacji i relacji wcześniej organizowanych przez ten element zostaje zachowana lub zreinterpretowana.
Flogiston może zniknąć.
Problem spalania:
pozostaje.
72. Model może umrzeć, a jego wyniki przetrwać
To bardzo ważne.
Nie każda część odrzuconej teorii:
staje się bezwartościowa.
Mogą pozostać:
pomiary;
metody;
zależności empiryczne;
aparatura;
matematyczne relacje.
To jest:
translokacja dziedzictwa epistemicznego.
73. Translokacja dziedzictwa
Translokacja dziedzictwa epistemicznego zachodzi wtedy, gdy po utracie dominacji przez model część jego funkcji poznawczych, danych, metod lub struktur zostaje przejęta i zreinterpretowana przez model następczy.
To naukowy odpowiednik:
translokacji tożsamości organizacyjnej.
74. Model nie jest jedynie zbiorem twierdzeń
Zawiera również:
instrumenty;
procedury;
standardy dowodu;
praktyki obliczeniowe;
język.
Kuhnowska „matryca dyscyplinarna” bardzo dobrze ujmuje tę wielowymiarowość.[13]
Dlatego reorganizacja nauki może nastąpić:
bez natychmiastowej wymiany wszystkich równań.
75. Tożsamość modelu ma wiele warstw
Możemy wyróżnić:
warstwę referencyjną
do czego model się odnosi;
warstwę obserwacyjną
jakie dane uznaje za relewantne;
warstwę formalną
jak organizuje relacje;
warstwę ontologiczną
jakie byty zakłada;
warstwę inferencyjną
jak generuje przewidywania;
warstwę metodologiczną
jak rozstrzyga o sukcesie i błędzie.
76. Reorganizacja może zachodzić nierównomiernie
Można zmienić:
ontologię
przy częściowym zachowaniu:
formalizmu.
Albo zmienić:
aparaturę,
przy zachowaniu:
teorii.
Dlatego nie istnieje jedno kryterium:
„model ten sam / model inny”.
Potrzebujemy:
rozdzielczości modelowej.
77. Rozdzielczość modelowa
Rozdzielczość modelowa jest poziomem analizy, przy którym dwa systemy reprezentacyjne uznawane są za wersje tego samego modelu, modele należące do jednej rodziny albo odrębne genealogie modelowe.
Przy wysokiej rozdzielczości:
nawet małe zmiany mogą być ważne.
Przy niższej:
Newtonowskie warianty mogą należeć do jednego modelu.
78. Tożsamość modelu jest więc relacyjnie kwalifikowana
Ponownie wraca nasza ogólna teoria tożsamości.
Nie ma absolutnego:
„ten sam model”
bez kryterium.
Ale kryterium nie jest:
dowolne.
Musi odpowiadać rzeczywistym relacjom historycznym i funkcjonalnym między modelami.
79. Niedookreślenie przez dane
Kolejnym problemem jest fakt, że te same dane nie zawsze wyznaczają:
jedną teorię.
Problem underdetermination wskazuje, że dostępne świadectwa mogą nie wystarczać do jednoznacznego wyboru jednej interpretacji lub teorii spośród konkurujących możliwości.[14]
To ważna granica prostego empiryzmu.
80. Świat ogranicza model, ale nie zawsze wybiera model za nas
To dobra formuła logodygmatyczna.
Rzeczywistość może:
wykluczyć wiele modeli.
Nie musi jednak:
jednoznacznie wskazać jednego.
Wtedy znaczenie uzyskują także:
prostota;
spójność;
zakres;
płodność badawcza;
relacja do istniejącej wiedzy.
81. To nie prowadzi do dowolności
Jeżeli dwa modele pasują do części danych:
nie oznacza:
wszystkie modele są równie dobre.
Mogą różnić się:
przewidywaniami;
zakresem;
zdolnością wyjaśniania;
integracją z innymi teoriami.
Underdetermination nie jest:
argumentem za pełnym relatywizmem.
82. Model jako lokalny horyzont możliwości
Każdy model otwiera:
pewną przestrzeń możliwych wyników.
Jedne są:
oczekiwane.
Inne:
dopuszczalne.
Jeszcze inne:
niemożliwe według modelu.
Czyli model posiada:
modalność epistemiczną.
83. Przestrzeń przewidywań
Możemy powiedzieć:
Przestrzeń przewidywań modelu jest zbiorem stanów i obserwacji, które model uznaje za osiągalne przy określonych warunkach i parametrach.
Anomalia pojawia się:
przy granicy tej przestrzeni albo poza nią.
84. Anomalia reorganizuje modalność modelu
Jeżeli występuje wynik:
wcześniej wykluczony,
nauka może:
uznać wynik za błędny;
rozszerzyć przestrzeń modelu;
zmienić parametry;
zmienić model.
Anomalia nie tylko:
dodaje fakt.
Może reorganizować:
przestrzeń epistemicznych możliwości.
85. Model może uczynić coś niewidzialnym
Jeżeli system posiada kategorię tylko:
A, B, C,
zjawisko D może zostać:
sklasyfikowane jako odmiana C
albo:
potraktowane jako szum.
Czyli model organizuje:
nie tylko odpowiedzi, ale widzialność różnic.
86. Najgroźniejszy model to nie model błędny, lecz niekorygowalny
Błędny model może być:
początkiem nauki.
Model niekorygowalny:
traci możliwość kontaktu z różnicą.
To bardzo ważne.
87. Epistemiczna śmierć modelu
Epistemiczna śmierć modelu zachodzi wtedy, gdy model traci zdolność produktywnego organizowania obserwacji, generowania nowych problemów lub poddawania się korekcie w sposób pozwalający zachować jego funkcję poznawczą.
Nie musi oznaczać:
zapomnienia modelu.
Może nadal funkcjonować:
historycznie;
dydaktycznie;
lokalnie.
88. Model może przeżyć własną ontologię
Model Bohra nie jest aktualnym fundamentalnym modelem atomu.
Ale nadal bywa używany:
dydaktycznie.
Mechanika Newtona przestała być:
uniwersalną ontologią mechaniki,
ale nadal funkcjonuje:
operacyjnie.
To pokazuje:
model może posiadać wiele rodzajów życia po własnej reorganizacji.
89. Tożsamość nauki jest jeszcze wyższym poziomem
Zmieniają się:
modele;
teorie;
instrumenty.
A mimo tego mówimy:
nauka.
Czyli poza:
tożsamością modelu
istnieje:
tożsamość praktyki naukowej.
To jednak osobny poziom.
90. Nauka nie jest jednym modelem świata
To fundamentalne.
Nie istnieje jeden:
pełny model rzeczywistości.
Istnieją:
modele lokalne;
teorie;
skale;
domeny.
Czasem są one:
częściowo niezgodne.
A mimo tego wspólnie tworzą:
naukowy logos.
91. Logos naukowy
Logos naukowy jest społecznie reprodukowaną organizacją pojęć, modeli, metod, kryteriów dowodu, obserwabli i praktyk interpretacyjnych, dzięki której wiedza może przekraczać pojedynczego badacza i pojedynczy model.
Model:
żyje wewnątrz tego logosu.
92. Model może zmienić logos
Niektóre reorganizacje pozostają:
lokalne.
Inne zmieniają:
podstawowe pojęcia;
metody;
standardy.
Wtedy model staje się:
operatorem reorganizacji naukowego logosu.
To jest głębszy sens rewolucji naukowej.
93. Świat pozostaje zewnętrznym ograniczeniem logosu
Logos nauki jest:
produktem społecznej organizacji poznania.
Ale nie jest całkowicie autoreferencyjny.
Jego modele podlegają:
oporowi rzeczywistości.
Eksperyment może:
nie dać oczekiwanego wyniku.
To właśnie chroni naukę przed całkowitym zamknięciem semiotycznym.
94. Ograniczony realizm logodygmatu
Możemy sformułować:
Świat istnieje niezależnie od aktualnego modelu, lecz naukowa dostępność świata jest zawsze organizowana przez określone obserwable, aparaturę, pojęcia i modele.
To nie jest:
realizm naiwny.
Nie jest też:
radykalnym konstruktywizmem.
95. Model nie tworzy Ziemi
Zmiana:
geocentryzm → heliocentryzm
nie zmieniła:
ruchu planety.
Ale zmieniła:
to, które relacje stały się centralne dla jej naukowej identyfikacji.
Czyli:
model reorganizuje epistemiczną tożsamość przedmiotu, niekoniecznie jego ontologiczną tożsamość.
96. Świat może natomiast zmienić model
Kiedy rzeczywistość systematycznie produkuje:
różnice względem przewidywań,
może wymusić:
reorganizację logosu naukowego.
Nie robi tego:
intencjonalnie.
Świat nie „koryguje” teorii.
Ale jego organizacja ogranicza:
reprodukowalność błędnego modelu.
97. Kierunkowość rozwoju nauki
To łączy się z wcześniejszym tekstem o kierunkowości.
Nauka nie posiada z góry:
znanego końcowego modelu świata.
Rozwój nie polega więc na:
MODEL POCZĄTKOWY
→ WCZEŚNIEJ ZNANY CEL.
Jest częściowo:
eksploracyjny.
98. Kierunkowość eksploracyjna nauki
Kierunkowość eksploracyjna nauki zachodzi wtedy, gdy badania są organizowane nie tylko przez reprezentowany końcowy stan wiedzy, lecz przez wybór operacji zwiększających dostęp do nowych różnic, obserwabli, relacji i przestrzeni problemów.
Nauka może odkryć:
pytanie, którego wcześniej nie umiała sformułować.
99. Anomalia może generować nowy problem
To bardzo ważne.
Anomalia nie zawsze mówi:
„odpowiedź jest błędna”.
Może powiedzieć:
„zadawaliśmy niewłaściwe pytanie”.
Wtedy reorganizacja jest znacznie głębsza.
100. Nauka zmienia nie tylko odpowiedzi
Rewolucja może zmienić:
pytania;
obserwable;
ontologię;
dopuszczalne wyjaśnienia.
Czyli zmienia:
przestrzeń generowania wiedzy.
To jest:
metaorganizacja nauki.
101. Model jako operator widzialności
Model:
nie jest wyłącznie opisem.
Określa:
co mierzyć;
czego oczekiwać;
które różnice są relewantne.
Dlatego:
model jest operatorem naukowej widzialności.
Ale nie jest:
właścicielem widzialnego świata.
102. Inwersja modelowa nauki
Może jednak pojawić się niebezpieczeństwo:
model utworzony dla reprezentowania świata zaczyna określać, co wolno uznać za rzeczywistość.
Możemy zdefiniować:
Inwersja modelowa nauki zachodzi wtedy, gdy reprezentacja, która miała być korygowana przez obserwowane różnice świata, staje się nadrzędnym kryterium dopuszczalności tych różnic i systematycznie eliminuje je z pola widzialności zamiast dopuszczać możliwość własnej reorganizacji.
To epistemiczny odpowiednik:
homeostazy formy.
103. Nie każda stabilność paradygmatu jest inwersją
Normalna nauka wymaga:
stabilnych ram.
Bez nich niemożliwa byłaby:
kumulacja danych;
porównywalność;
specjalizacja.
Problem powstaje dopiero wtedy, gdy stabilizacja:
niszczy możliwość korekty.
104. Najwyższa stabilność nauki
Nie polega więc na:
posiadaniu niezmiennego modelu.
Polega na:
zdolności reorganizowania modeli bez utraty zdolności odnoszenia się do świata.
To naukowa:
meta-homeostaza.
105. Meta-homeostaza epistemiczna
Meta-homeostaza epistemiczna jest zdolnością systemu naukowego do zachowania ciągłości poznawczej poprzez zmianę sposobów modelowania, obserwacji i walidacji, gdy dotychczasowa organizacja przestaje adekwatnie przetwarzać różnice pochodzące z badanego świata.
To może być jedna z centralnych kategorii tekstu.
106. Trzy genealogie
Możemy teraz ostatecznie zapisać:
GENEALOGIA ŚWIATA
W₁ → W₂ → W₃ → W₄
rzeczywiste transformacje;
GENEALOGIA PRZEDMIOTU NAUKI
P₁ → P₂ → P₃
zmiany sposobu jego naukowego wyodrębniania;
GENEALOGIA MODELU
M₁ → M₂ → M₃ → M₄
zmiany reprezentacji.
Nie muszą przebiegać:
synchronicznie.
107. Pełna architektura epistemiczna
ŚWIAT
↓
RÓŻNICA
↓
DOSTĘPNOŚĆ OBSERWACYJNA
↓
POMIAR
↓
DANE
↓
OBSERWABLA
↓
REPREZENTACJA
↓
MODEL
↓
PRZEWIDYWANIE
↓
PORÓWNANIE ZE ŚWIATEM
↓
ZGODNOŚĆ / ANOMALIA
↓
KOREKTA / REORGANIZACJA / ZMIANA MODELU
↓
NOWA PRZESTRZEŃ PYTAŃ I PRZEWIDYWAŃ.
108. Pełna architektura modelowej reorganizacji
MODEL A
↓
ANOMALIA
↓
TEST REPRODUKOWALNOŚCI
↓
KOREKTA PARAMETRU?
↓
KOREKTA ZAŁOŻENIA POMOCNICZEGO?
↓
ZMIANA STRUKTURY?
↓
ZMIANA ONTOLOGII?
↓
MODEL A′ / MODEL B
↓
NOWE PRZEWIDYWANIA.
Nie każdy proces musi przejść przez wszystkie etapy.
109. Tabela porównawcza
110. Dwadzieścia tez
Teza pierwsza
Tożsamość świata nie jest tożsamością jego modelu.
Teza druga
Świat może zmieniać się przy względnie niezmienionym modelu.
Teza trzecia
Model może zmieniać się przy względnej ciągłości świata.
Teza czwarta
Naukowa tożsamość przedmiotu jest ciągłością odniesienia, a nie niezmiennością jego opisu.
Teza piąta
Model jest selektywną organizacją reprezentacji, a nie kopią całego przedmiotu.
Teza szósta
Idealizacja nie musi oznaczać poznawczej bezwartościowości modelu.
Teza siódma
Obserwabla jest organizacją dostępności różnicy, a nie samą rzeczą obserwowaną.
Teza ósma
Obserwacja jest ograniczana przez rzeczywistość, ale zapośredniczana przez aparaturę, pojęcia i procedury.
Teza dziewiąta
Anomalia jest relacją model–wynik, a nie samodzielną właściwością świata.
Teza dziesiąta
Anomalia nie wskazuje automatycznie, który element systemu poznawczego należy zmienić.
Teza jedenasta
Stabilność modelu jest warunkiem normalnej nauki, ale może przejść w epistemiczną homeostazę formy.
Teza dwunasta
Reorganizacja modelu może mieć charakter parametryczny, pomocniczy, strukturalny albo ontologiczny.
Teza trzynasta
Nowy model może zachowywać część struktur, wyników lub domen adekwatności modelu wcześniejszego.
Teza czternasta
Śmierć określonego bytu teoretycznego nie musi oznaczać utraty całego dziedzictwa wcześniejszej teorii.
Teza piętnasta
Tożsamość modelu może być reprodukowana przez ciągłość problemu, referencji lub struktury mimo zmiany formalizacji.
Teza szesnasta
Dane mogą niedookreślać wybór teorii, ale nie oznacza to pełnej dowolności modeli.
Teza siedemnasta
Model organizuje przestrzeń przewidywań i naukowej widzialności.
Teza osiemnasta
Rozwój nauki jest częściowo eksploracyjny: może generować nowe problemy, zanim zna ich rozwiązania.
Teza dziewiętnasta
Najgłębszą zdolnością nauki nie jest zachowanie aktualnego modelu, lecz zdolność reorganizacji sposobów modelowania.
Teza dwudziesta
Naukowy realizm logodygmatu polega na uznaniu niezależności świata przy jednoczesnym uznaniu modelowej organizacji naszego dostępu do niego.
111. Ostateczna definicja modelu naukowego
Model naukowy jest względnie stabilną, historycznie transformowalną organizacją reprezentacji, obserwabli, pojęć i relacji inferencyjnych, odnoszoną do określonego systemu docelowego i umożliwiającą generowanie wyjaśnień, przewidywań lub nowych przestrzeni badania.
Nie jest:
światem.
Ale może być:
sposobem poznawczego uczestnictwa w świecie.
112. Ostateczna definicja tożsamości modelu
Tożsamość modelu naukowego jest relacyjnie kwalifikowaną i historycznie reprodukowaną ciągłością organizacji odniesienia, problemów, obserwabli oraz operacji inferencyjnych, dzięki której kolejne formalizacje mogą być rozpoznawane jako transformacje wspólnej genealogii modelowej, mimo zmiany części jej parametrów, struktur i założeń ontologicznych.
113. Ostateczna definicja anomalii
Anomalia jest reprodukowalną i poznawczo relewantną różnicą pomiędzy obserwacyjnie dostępnym zachowaniem systemu docelowego a przestrzenią wyników generowaną przez określony model wraz z warunkami jego zastosowania, której wyjaśnienie może wymagać reorganizacji pomiaru, założeń pomocniczych albo samego modelu.
W tej definicji celowo nie mówimy:
anomalia automatycznie falsyfikuje model.
114. Ostateczna definicja epistemicznej reorganizacji
Epistemiczna reorganizacja jest zmianą organizacji obserwabli, pojęć, relacji i reguł inferencji, dzięki której system poznawczy uzyskuje nowy sposób stabilizowania relacji pomiędzy własnymi reprezentacjami a różnicami generowanymi przez badany świat.
To jest:
zmiana poznania,
a nie:
automatycznie zmiana rzeczywistości.
115. Ostateczna definicja meta-homeostazy nauki
Meta-homeostaza epistemiczna jest zdolnością nauki do zachowania długoterminowej ciągłości poznawczej poprzez transformację samych modeli, metod i kryteriów obserwacji, gdy ich dotychczasowa organizacja przestaje wystarczająco adekwatnie odpowiadać na różnice generowane przez świat.
Najbardziej stabilna nauka nie jest więc:
nauką o niezmiennych teoriach.
Jest:
nauką zdolną zmieniać teorie bez utraty relacji z rzeczywistością.
116. Zakończenie
Świat istniał:
przed modelem.
Procesy zachodziły:
przed ich opisaniem.
Ziemia poruszała się:
przed Kopernikiem.
Grawitacja organizowała ruch planet:
przed Newtonem.
Merkury poruszał się w sposób niezgodny z dokładnymi oczekiwaniami mechaniki newtonowskiej:
zanim Einstein skonstruował nową teorię grawitacji.
Świat nie czekał.
Nauka próbowała:
dogonić jego organizację.
Ale z drugiej strony człowiek nigdy nie dysponuje:
światem „w całości”.
Dysponuje:
różnicami;
pomiarami;
obserwablami;
modelami.
Dlatego nauka znajduje się pomiędzy dwiema skrajnościami.
Pierwsza mówi:
model jest po prostu kopią świata.
Druga:
świat jest tylko produktem modelu.
Obie są niewystarczające.
Pierwsza ignoruje:
organizację poznania.
Druga ignoruje:
opór rzeczywistości.
Logodygmat proponuje relację:
ŚWIAT
→ ogranicza:
MODEL,
ale:
MODEL
→ organizuje:
DOSTĘPNOŚĆ ŚWIATA DLA OBSERWATORA.
Właśnie dlatego anomalia jest tak ważna.
Anomalia jest momentem, w którym:
organizacja świata i organizacja modelu przestają się wystarczająco pokrywać.
Może wynikać:
z błędu pomiaru.
Może:
wymagać zmiany założenia pomocniczego.
Może:
ujawnić nowy obiekt.
A czasem:
podważyć podstawową strukturę modelu.
Nie istnieje prosty algorytm rozstrzygający:
co należy zmienić.
To właśnie dlatego rozwój nauki nie jest tylko mechanizmem:
FAKT → TEORIA.
Jest procesem:
organizacyjnej selekcji i reorganizacji modeli.
Nie oznacza to relatywizmu.
Model, który przez lata chroni się przed każdą różnicą, może przestać być:
poznawczo produktywny.
Świat pozostaje:
zewnętrznym ograniczeniem jego reprodukcji.
Jednocześnie upadek modelu nie oznacza, że:
cała wcześniejsza nauka staje się bezwartościowa.
Newton nie znika po Einsteinie.
Zmienia:
miejsce.
Jego model przestaje być:
uniwersalną ontologią ruchu,
ale zachowuje:
ogromną domenę skuteczności.
To pokazuje, że również model może:
pozostać tym samym, nie pozostając takim samym.
Może zostać:
ograniczony;
zreinterpretowany;
włączony do modelu nadrzędnego;
przeniesiony do innego poziomu rozdzielczości.
Właśnie tutaj pojawia się jego:
tożsamość poprzez reorganizację.
Ale najważniejsza różnica musi pozostać nienaruszona:
genealogia modelu nie jest genealogią świata.
Świat może:
radykalnie się zmienić,
podczas gdy człowiek nadal używa:
starej mapy.
A człowiek może:
radykalnie zmienić mapę,
choć terytorium nie uległo odpowiadającej temu zmianie.
Dlatego każde dojrzałe poznanie musi nieustannie zadawać dwa pytania:
co zmieniło się w świecie?
oraz:
co zmieniło się tylko w sposobie, w jaki świat organizujemy poznawczo?
Między nimi znajduje się:
obserwator.
Nie jako twórca rzeczywistości.
Ale jako:
organizator dostępu do rzeczywistości.
Stąd końcowa teza:
Nauka nie rozwija się dlatego, że kolejne modele coraz dokładniej kopiują nieruchomy świat ani dlatego, że sama arbitralnie konstruuje własne światy. Rozwija się poprzez historyczną reorganizację relacji pomiędzy zmieniającą się rzeczywistością, zmieniającymi się możliwościami obserwacji i zmieniającymi się modelami, które próbują zachować ciągłość odniesienia mimo własnej transformacji.
Możemy więc ostatecznie zapisać:
ŚWIAT
≠
OBSERWACJA ŚWIATA
≠
OBSERWABLA
≠
MODEL
≠
TEORIA
≠
LOGOS NAUKOWY.
Ale jednocześnie:
żaden z późniejszych poziomów nie może istnieć poznawczo bez relacji z wcześniejszym.
Model nie jest światem.
Lecz bez modelu świat nie staje się:
w pełni naukowo widzialny.
A nauka pozostaje nauką dopóty, dopóki potrafi:
zmienić model, kiedy różnica generowana przez świat pokazuje, że mapa przestała wystarczać.
Przypisy
[1] Współczesna filozofia nauki traktuje modele jako centralne narzędzia reprezentacji, wyjaśniania, przewidywania i eksploracji. Jednocześnie nie istnieje jedna powszechnie zaakceptowana teoria reprezentacji naukowej; dyskutowane są m.in. podobieństwo, izomorfizm, inferencjalność i podejścia pragmatyczne. Por. R. Frigg, J. Nguyen, „Scientific Representation”, Stanford Encyclopedia of Philosophy; R. Frigg, S. Hartmann, „Models in Science”.
[2] Modele naukowe często zawierają idealizacje i świadome zniekształcenia. Ich poznawcza użyteczność nie wymaga więc zawsze literalnego podobieństwa do systemu docelowego pod każdym względem.
[3] Współczesne Earth System Science ujmuje geosferę, hydrosferę, atmosferę, kriosferę i biosferę poprzez ich wzajemne sprzężenia. Podział ten jest zarazem przykładem naukowej organizacji przedmiotu: planeta istnieje niezależnie od modelu, ale jej systemowa widzialność jest organizowana przez określone kategorie naukowe.
[4] W filozofii nauki rozróżnienie obserwacja–teoria pozostaje przedmiotem szerokiej debaty. Współczesne analizy podkreślają znaczenie aparatury, praktyk eksperymentalnych oraz pojęciowego zapośredniczenia świadectwa empirycznego. „Theory and Observation in Science”, Stanford Encyclopedia of Philosophy.
[5] K.R. Popper, The Logic of Scientific Discovery, Hutchinson, London 1959. Popper rozróżnia logiczną falsyfikowalność od metodologicznych problemów rzeczywistego odrzucania teorii; pojedynczy pozornie sprzeczny wynik może wymagać kontroli błędu, pomiaru i innych założeń.
[6] P. Duhem, The Aim and Structure of Physical Theory, wyd. ang. Princeton University Press, 1954 [oryg. 1906]. Duhem wskazywał, że hipoteza fizyczna jest testowana wraz z szeregiem innych założeń, dlatego wynik sprzeczny z przewidywaniem nie wskazuje automatycznie pojedynczego elementu wymagającego odrzucenia.
[7] W.V.O. Quine, „Two Dogmas of Empiricism”, The Philosophical Review 60(1), 1951, s. 20–43. Quine rozwinął holistyczną wizję sieci przekonań poddawanej doświadczeniu jako większa całość.
[8] T.S. Kuhn, The Structure of Scientific Revolutions, University of Chicago Press, 1962/1970. Kuhn opisuje okresy nauki normalnej, narastanie szczególnie problematycznych anomalii, kryzysy i reorganizacje matryc dyscyplinarnych. W późniejszych pracach modyfikował część swoich pierwotnych tez, zwłaszcza dotyczących niewspółmierności.
[9] I. Lakatos, „Falsification and the Methodology of Scientific Research Programmes”, w: I. Lakatos, A. Musgrave (red.), Criticism and the Growth of Knowledge, Cambridge University Press, 1970, s. 91–196. Rozróżnienie programów progresywnych i degenerujących stanowi inspirację dla logodygmatycznej kategorii regulacji i hiperregulacji modelu.
[10] Kuhnowska niewspółmierność nie oznacza prostego twierdzenia, że naukowcy należący do różnych paradygmatów nie mogą się w ogóle porozumiewać. Chodzi o głębsze zmiany klasyfikacji, standardów i znaczenia pojęć utrudniające proste sprowadzenie teorii późniejszej do wcześniejszej.
[11] J. Worrall, „Structural Realism: The Best of Both Worlds?”, Dialectica 43, 1989, s. 99–124. Realizm strukturalny wykorzystuje ideę zachowania części struktur matematycznych pomimo zmian ontologii teorii. Nie jest to stanowisko utożsamiane tutaj z logodygmatem, lecz ważny precedens dla problemu ciągłości przez zmianę teorii.
[12] Historia flogistonu jest często używana w sporze o realizm i zmianę teorii jako przykład sytuacji, w której centralny byt ontologii wcześniejszej teorii nie zostaje zachowany, chociaż pewne relacje empiryczne i praktyki badawcze mogą przejść do teorii następnej.
[13] Kuhnowski termin „matryca dyscyplinarna” obejmuje więcej niż pojedynczą teorię: wspólne wartości, narzędzia, przykłady, generalizacje symboliczne i praktyki rozwiązywania problemów.
[14] Problem niedookreślenia teorii przez dane (underdetermination) oznacza, że określony zbiór świadectw może być zgodny z więcej niż jedną interpretacją teoretyczną. Nie wynika z tego, że wszystkie teorie są równoważne lub że dane nie ograniczają wyboru.
[15] R. Giere, Explaining Science: A Cognitive Approach, University of Chicago Press, 1988, oraz późniejsze prace autora rozwijają pragmatyczne i perspektywiczne ujęcie modeli jako reprezentacji podobnych do celu pod określonymi względami i dla określonych celów badawczych.
[16] B.C. van Fraassen, The Scientific Image, Oxford University Press, 1980. Empiryzm konstruktywny stanowi istotny punkt odniesienia dla sporu o to, czy sukces nauki zobowiązuje do wiary w prawdziwość opisu bytów nieobserwowalnych, czy przede wszystkim w empiryczną adekwatność teorii.
[17] I. Hacking, Representing and Intervening, Cambridge University Press, 1983. Hacking zwracał uwagę, że nauka nie jest wyłącznie reprezentowaniem świata; eksperyment i interwencja stanowią odrębny, praktyczny wymiar epistemologii naukowej.
[18] N. Cartwright, How the Laws of Physics Lie, Oxford University Press, 1983. Cartwright podważa prostą ideę, że naukowe prawa i modele są zawsze literalnymi uniwersalnymi opisami rzeczywistości; modele mogą uzyskiwać skuteczność dzięki selekcji i idealizacji.
[19] Kategorie „genealogia świata”, „genealogia modelu”, „epistemiczna tożsamość przedmiotu”, „opóźnienie epistemiczne”, „tożsamość problemowa”, „translokacja adekwatności”, „translokacja dziedzictwa epistemicznego”, „próg tożsamości modelowej”, „epistemiczna homeostaza formy”, „hiperregulacja epistemiczna”, „meta-homeostaza epistemiczna” i „inwersja modelowa nauki” są w przedstawionym znaczeniu propozycjami terminologicznymi logodygmatu.
[20] Użycie pojęcia homeostazy w odniesieniu do modelu i nauki ma charakter organizacyjnej analogii. Model nie jest organizmem biologicznym. Chodzi o zdolność systemu poznawczego do stabilizowania własnej organizacji wobec różnic i jej reorganizacji w przypadku utraty adekwatności.
Bibliografia podstawowa
Cartwright N., How the Laws of Physics Lie, Oxford University Press, Oxford 1983.
Duhem P., The Aim and Structure of Physical Theory, Princeton University Press, Princeton 1954 [1906].
Frigg R., Hartmann S., „Models in Science”, Stanford Encyclopedia of Philosophy.
Frigg R., Nguyen J., „Scientific Representation”, Stanford Encyclopedia of Philosophy.
Giere R.N., Explaining Science: A Cognitive Approach, University of Chicago Press, Chicago 1988.
Hacking I., Representing and Intervening, Cambridge University Press, Cambridge 1983.
Kuhn T.S., The Structure of Scientific Revolutions, University of Chicago Press, Chicago 1962/1970.
Lakatos I., „Falsification and the Methodology of Scientific Research Programmes”, w: Lakatos I., Musgrave A. (red.), Criticism and the Growth of Knowledge, Cambridge University Press, Cambridge 1970.
Morgan M.S., Morrison M. (red.), Models as Mediators: Perspectives on Natural and Social Science, Cambridge University Press, Cambridge 1999.
Popper K.R., The Logic of Scientific Discovery, Hutchinson, London 1959.
Quine W.V.O., „Two Dogmas of Empiricism”, The Philosophical Review 60(1), 1951, s. 20–43.
Suppes P., „A Comparison of the Meaning and Uses of Models in Mathematics and the Empirical Sciences”, Synthese 12, 1960, s. 287–301.
van Fraassen B.C., The Scientific Image, Oxford University Press, Oxford 1980.
Worrall J., „Structural Realism: The Best of Both Worlds?”, Dialectica 43, 1989, s. 99–124.
„Theory and Observation in Science”, Stanford Encyclopedia of Philosophy.
„Underdetermination of Scientific Theory”, Stanford Encyclopedia of Philosophy.
„Realism and Theory Change in Science”, Stanford Encyclopedia of Philosophy.
Komentarze
Pokaż komentarze