Richard Hamming. “Capítulo inexistente”: Cómo sabemos lo que sabemos (1-10 minutos de 40)


Esta conferencia no estaba en el programa, pero tuvo que agregarse para evitar una ventana entre clases. La conferencia trata esencialmente sobre cómo sabemos lo que sabemos, si, por supuesto, realmente lo sabemos. Este tema es tan antiguo como el tiempo: se ha debatido durante los últimos 4000 años, si no más. En filosofía, se ha creado un término especial para designarlo: epistemología o ciencia del conocimiento.

Me gustaría comenzar con las tribus primitivas del pasado lejano. Vale la pena señalar que en cada uno de ellos existía un mito sobre la creación del mundo. Según una antigua creencia japonesa, alguien removió el barro, de cuyas salpicaduras aparecieron islas. Otros pueblos también tenían mitos similares: por ejemplo, los israelitas creían que Dios creó el mundo en seis días, después de lo cual se cansó y terminó la creación. Todos estos mitos son similares: aunque sus tramas son bastante diversas, todos intentan explicar por qué existe este mundo. Llamaré a este enfoque teológico porque no implica más explicaciones que “sucedió por voluntad de los dioses; Hicieron lo que pensaron que era necesario y así fue como surgió el mundo”.

Alrededor del siglo VI a.C. mi. Los filósofos de la antigua Grecia comenzaron a plantearse preguntas más específicas: en qué consiste este mundo, cuáles son sus partes, y también intentaron abordarlas de forma racional y no teológica. Como se sabe, destacaron los elementos: tierra, fuego, agua y aire; tenían muchos otros conceptos y creencias, y poco a poco todos ellos se transformaron en nuestras ideas modernas de lo que sabemos. Sin embargo, este tema ha desconcertado a la gente a lo largo del tiempo, e incluso los antiguos griegos se preguntaban cómo sabían lo que sabían.

Como recordará de nuestra discusión sobre las matemáticas, los antiguos griegos creían que la geometría, a la que se limitaban sus matemáticas, era un conocimiento confiable y absolutamente indiscutible. Sin embargo, como demostró Maurice Kline, autor del libro “Matemáticas”. La pérdida de certeza”, en la que la mayoría de los matemáticos estarían de acuerdo, no contiene ninguna verdad en matemáticas. Las matemáticas sólo proporcionan coherencia dado un conjunto dado de reglas de razonamiento. Si cambia estas reglas o los supuestos utilizados, las matemáticas serán muy diferentes. No existe una verdad absoluta, excepto quizás los Diez Mandamientos (si eres cristiano), pero, lamentablemente, nada con respecto al tema de nuestra discusión. Es desagradable.

Pero puedes aplicar algunos enfoques y obtener conclusiones diferentes. Descartes, después de considerar las suposiciones de muchos filósofos anteriores a él, dio un paso atrás y formuló la pregunta: “¿De qué poco puedo estar seguro?”; Como respuesta, eligió la afirmación “Pienso, luego existo”. De esta afirmación intentó derivar la filosofía y adquirir muchos conocimientos. Esta filosofía no estaba debidamente fundamentada, por lo que nunca recibimos conocimiento. Kant argumentó que todo el mundo nace con un conocimiento firme de la geometría euclidiana y una variedad de otras cosas, lo que significa que hay un conocimiento innato que es dado, si se quiere, por Dios. Desafortunadamente, justo cuando Kant escribía sus pensamientos, los matemáticos estaban creando geometrías no euclidianas que eran tan consistentes como su prototipo. Resulta que Kant estaba tirando palabras al viento, como casi todos los que intentaron razonar sobre cómo sabe lo que sabe.

Este es un tema importante, porque siempre se recurre a la ciencia en busca de fundamentación: a menudo se puede escuchar que la ciencia ha demostrado esto, ha demostrado que será así; Sabemos esto, sabemos aquello, pero ¿lo sabemos? ¿Está seguro? Voy a analizar estas preguntas con más detalle. Recordemos la regla de la biología: la ontogenia repite la filogenia. Significa que el desarrollo de un individuo, desde óvulo fecundado hasta estudiante, repite esquemáticamente todo el proceso de evolución anterior. Así, los científicos sostienen que durante el desarrollo embrionario, las hendiduras branquiales aparecen y desaparecen nuevamente, por lo que suponen que nuestros ancestros lejanos eran peces.

Suena bien si no lo piensas demasiado en serio. Esto da una idea bastante clara de cómo funciona la evolución, si lo crees. Pero iré un poco más allá y preguntaré: ¿cómo aprenden los niños? ¿Cómo obtienen el conocimiento? Quizás nazcan con un conocimiento predeterminado, pero eso suena un poco tonto. Para ser honesto, es extremadamente poco convincente.

Entonces, ¿qué hacen los niños? Tienen ciertos instintos, obedeciendo a los cuales, los niños comienzan a emitir sonidos. Emiten todos esos sonidos que a menudo llamamos balbuceo, y este balbuceo no parece depender de dónde nace el niño: en China, Rusia, Inglaterra o Estados Unidos, los niños balbucean básicamente de la misma manera. Sin embargo, el balbuceo se desarrollará de forma diferente según el país. Por ejemplo, cuando un niño ruso dice la palabra “mamá” un par de veces, recibirá una respuesta positiva y por tanto repetirá estos sonidos. A través de la experiencia descubre qué sonidos le ayudan a conseguir lo que quiere y cuáles no, y así estudia muchas cosas.

Permítanme recordarles lo que ya he dicho varias veces: no existe una primera palabra en el diccionario; cada palabra se define a través de otras, lo que significa que el diccionario es circular. De la misma manera, cuando un niño intenta construir una secuencia coherente de cosas, tiene dificultades para encontrar inconsistencias que debe resolver, ya que no hay una primera cosa que el niño debe aprender y la “madre” no siempre funciona. Surge, por ejemplo, una confusión como la que mostraré a continuación. He aquí un famoso chiste americano:

letra de una canción popular (con gusto llevaría la cruz, con gusto llevaría tu cruz)
y cómo lo escuchan los niños (con mucho gusto el oso bizco, felizmente el oso bizco)

(En ruso: violín-zorro/crujido de una rueda, soy una esmeralda que se masturba/los núcleos son una esmeralda pura, si quieres ciruelas de toro/si quieres ser feliz, guarda tu culo de mierda/cien pasos atrás.)

Yo también experimenté tales dificultades, no en este caso en particular, pero hay varios casos en mi vida que puedo recordar en los que pensé que lo que estaba leyendo y diciendo probablemente era correcto, pero quienes me rodeaban, especialmente mis padres, entendieron algo. .. eso es completamente diferente.

Aquí puedes observar errores graves y también ver cómo ocurren. El niño se enfrenta a la necesidad de hacer suposiciones sobre el significado de las palabras del idioma y gradualmente aprende las opciones correctas. Sin embargo, corregir estos errores puede llevar mucho tiempo. Incluso ahora es imposible estar seguro de que se hayan corregido por completo.

Puedes llegar muy lejos sin entender lo que estás haciendo. Ya he hablado de mi amigo, doctor en ciencias matemáticas de la Universidad de Harvard. Cuando se graduó en Harvard, dijo que podía calcular la derivada por definición, pero en realidad no lo entiende, simplemente sabe cómo hacerlo. Esto es cierto para muchas cosas que hacemos. Para andar en bicicleta, patineta, nadar y muchas otras cosas, no necesitamos saber cómo hacerlo. Parece que el conocimiento es más de lo que se puede expresar con palabras. Dudo en decir que no sabes andar en bicicleta, incluso si no puedes decirme cómo, pero vas delante de mí sobre una rueda. Por tanto, el conocimiento puede ser muy diferente.

Resumamos un poco lo que dije. Hay gente que cree que tenemos conocimientos innatos; Si miramos la situación en su conjunto, podemos estar de acuerdo con esto, considerando, por ejemplo, que los niños tienen una tendencia innata a emitir sonidos. Si un niño nació en China, aprenderá a pronunciar muchos sonidos para poder conseguir lo que quiere. Si nació en Rusia, también emitirá muchos sonidos. Si nació en Estados Unidos, todavía emitirá muchos sonidos. El idioma en sí no es tan importante aquí.

Por otro lado, un niño tiene la capacidad innata de aprender cualquier idioma, como cualquier otro. Recuerda secuencias de sonidos y descubre lo que significan. Él mismo tiene que darle significado a estos sonidos, ya que no hay una primera parte que pueda recordar. Muéstrele a su hijo un caballo y pregúntele: “¿La palabra “caballo” es el nombre de un caballo? ¿O esto significa que tiene cuatro patas? ¿Quizás este sea su color? Si intentas decirle a un niño qué es un caballo mostrándoselo, el niño no podrá responder esa pregunta, pero eso es lo que quieres decir. El niño no sabrá en qué categoría clasificar esta palabra. O, por ejemplo, tomemos el verbo "correr". Puede usarse cuando te mueves rápidamente, pero también puedes decir que los colores de tu camisa se han desvanecido después del lavado o quejarte del apuro del reloj.

El niño experimenta grandes dificultades, pero tarde o temprano corrige sus errores, admitiendo que entendió mal algo. Con el paso de los años, los niños se vuelven cada vez menos capaces de hacer esto y, cuando tienen edad suficiente, ya no pueden cambiar. Evidentemente, la gente puede equivocarse. Recuerde, por ejemplo, a quienes creen que él es Napoleón. No importa cuántas pruebas le presentes a esa persona de que esto no es así, seguirá creyendo en ello. Ya sabes, hay muchas personas con creencias fuertes que tú no compartes. Dado que usted puede creer que sus creencias son una locura, decir que existe una manera segura de descubrir nuevos conocimientos no es del todo cierto. A esto dirás: "¡Pero la ciencia es muy clara!" Miremos el método científico y veamos si esto es cierto.

Gracias a Sergei Klimov por la traducción.

To be continued ...

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Contenido del libro y capítulos traducidos.prefacio

  1. Introducción al arte de hacer ciencia e ingeniería: aprender a aprender (28 de marzo de 1995) Traducción: Capítulo 1
  2. "Fundamentos de la revolución digital (discreta)" (30 de marzo de 1995) Capítulo 2. Fundamentos de la revolución digital (discreta)
  3. "Historia de las Computadoras - Hardware" (31 de marzo de 1995) Capítulo 3. Historia de las computadoras - Hardware
  4. "Historia de las Computadoras - Software" (4 de abril de 1995) Capítulo 4. Historia de las computadoras - Software
  5. "Historia de las Computadoras - Aplicaciones" (6 de abril de 1995) Capítulo 5: Historia de las computadoras: aplicaciones prácticas
  6. "Inteligencia artificial - Parte I" (7 de abril de 1995) Capítulo 6. Inteligencia artificial - 1
  7. "Inteligencia artificial - Parte II" (11 de abril de 1995) Capítulo 7. Inteligencia Artificial - II
  8. "Inteligencia Artificial III" (13 de abril de 1995) Capítulo 8. Inteligencia Artificial-III
  9. "Espacio n-dimensional" (14 de abril de 1995) Capítulo 9. Espacio N-dimensional
  10. "Teoría de la codificación: la representación de la información, parte I" (18 de abril de 1995) Capítulo 10. Teoría de la codificación - I
  11. "Teoría de la codificación: la representación de la información, parte II" (20 de abril de 1995) Capítulo 11. Teoría de la codificación - II
  12. "Códigos de corrección de errores" (21 de abril de 1995) Capítulo 12. Códigos de corrección de errores
  13. "Teoría de la Información" (25 de abril de 1995) Listo, solo te queda publicarlo.
  14. "Filtros digitales, Parte I" (27 de abril de 1995) Capítulo 14. Filtros digitales - 1
  15. "Filtros digitales, parte II" (28 de abril de 1995) Capítulo 15. Filtros digitales - 2
  16. "Filtros digitales, parte III" (2 de mayo de 1995) Capítulo 16. Filtros digitales - 3
  17. "Filtros digitales, parte IV" (4 de mayo de 1995) Capítulo 17. Filtros Digitales - IV
  18. "Simulación, Parte I" (5 de mayo de 1995) Capítulo 18. Modelado - I
  19. "Simulación, Parte II" (9 de mayo de 1995) Capítulo 19. Modelado - II
  20. "Simulación, Parte III" (11 de mayo de 1995) Capítulo 20. Modelado - III
  21. "Fibra Óptica" (12 de mayo de 1995) Capítulo 21. Fibra óptica
  22. "Instrucción asistida por computadora" (16 de mayo de 1995) Capítulo 22: Instrucción asistida por computadora (CAI)
  23. "Matemáticas" (18 de mayo de 1995) Capítulo 23. Matemáticas
  24. "Mecánica Cuántica" (19 de mayo de 1995) Capítulo 24. Mecánica cuántica
  25. "Creatividad" (23 de mayo de 1995). Traducción: Capítulo 25. Creatividad
  26. "Expertos" (25 de mayo de 1995) Capítulo 26. Expertos
  27. "Datos poco fiables" (26 de mayo de 1995) Capítulo 27. Datos no fiables
  28. “Ingeniería de Sistemas” (30 de mayo de 1995) Capítulo 28. Ingeniería de Sistemas
  29. "Obtienes lo que mides" (1 de junio de 1995) Capítulo 29: Obtienes lo que mides
  30. "¿Cómo sabemos lo que sabemos?" (Junio ​​2, 1995) traducir en trozos de 10 minutos
  31. Hamming, "Usted y su investigación" (6 de junio de 1995). Traducción: Tú y tu trabajo

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Fuente: habr.com

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