<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
<description>
    <title-info>
        <genre>antique</genre>
        <author><first-name>пользователь</first-name><middle-name>Microsoft</middle-name><last-name>Office</last-name></author>
        <book-title>Unknown</book-title>
        <coverpage><image l:href="#img_0"/></coverpage>
        <lang>ru</lang>
    </title-info>
    <document-info>
        <author><first-name>пользователь</first-name><middle-name>Microsoft</middle-name><last-name>Office</last-name></author>
        <program-used>calibre 4.99.4</program-used>
        <date>17.7.2020</date>
        <id>876bba18-2a78-4a8a-b2ec-2a1532b67cc9</id>
        <version>1.0</version>
    </document-info>
    <publish-info>
        <year>2019</year>
    </publish-info>
</description>
<body>
<section>
<p><strong>Искажения: введение</strong></p>
<p><emphasis>Роб Бенсинджер</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Это не тайна. Но почему-то это редко всплывает в разговорах и очень немногие спрашивают, что же нам с этим делать. Это шаблон, спрятанный за всеми нашими победами и поражениями, невидимый нашему глазу. Что же это?</p>
<p>Представьте себе урну с 70 белыми и 30 красными шарами; вы вытаскиваете 10 наугад. Возможно, 3 из них будут красными, и вы верно угадаете, сколько всего красных шаров в урне. Или, возможно, у вас будет 4 красных шара, а может быть, другое число. И тогда вы получите неверное общее число.</p>
<p>Эта случайная ошибка — цена за неполное знание, и это в целом неплохо, как и любая ошибка. В среднем наши оценки будут верны, и чем больше мы узнаём — тем меньше мы делаем ошибок.</p>
<p>Но предположим, что белые шары тяжелее и опускаются на дно урны. Тогда ваша выборка может быть нерепрезентативной постоянно.</p>
<p>Такие ошибки называются систематическими. Когда ваш метод познания мира искажён, изучение мира может вводить вас в заблуждение. Накопленные данные могут даже искажать предсказания. Для человека, привыкшего высоко ценить знания и способы их получения, это пугающая перспектива. Если мы хотим быть уверены, что познание помогает, а не делает всё только хуже, нужно узнавать об искажениях в наших данных и исправлять их.</p>
<p>Идея когнитивного искажения в психологии работает похожим образом. Когнитивное искажение — систематическая ошибка нашего мышления (в противоположность случайной ошибке, вызванной простым невежеством). Статистическая погрешность искажает выборку так, что она менее точно отражает положение дел. Когнитивные искажения же портят не выборку, а наши убеждения, и убеждения менее точно отражают факты; такие искажения вмешиваются в процесс принятия решений, и мы достигаем наших целей с меньшей надёжностью.</p>
<p>Возможно, вы оптимист, а красные шары можно использовать как лекарство от редкой тропической болезни, которую подхватил ваш брат. Тогда вы переоцените количество красных шаров в урне, потому что вам хочется, чтобы их было больше. И здесь искажена не выборка, а вы сами.</p>
<p>Тем не менее нужно быть осторожным, говоря про искажения в людях. Обычно мы имеем в виду, что люди нечестны или предвзяты. Но когнитивные искажения — это совершенно другое. Они — неотъемлемая часть человеческого мышления, а не дефект, который можно списать на воспитание или гнилой характер<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">1</a>.</p>
<p>Когнитивное искажение — это проторенная дорожка для ваших внутренних шаблонов мысли, по которой нельзя прийти к истине (или другой потенциально достижимой цели — например, счастью). Как и статистические погрешности, когнитивные искажения могут искривлять наше видение реальности, в большинстве случаев их нельзя исправить, просто собрав побольше данных, и их эффекты со временем суммируются. Но когда неточный инструмент, который нужно откалибровать, это вы сами — избавиться от искажений будет уникальным вызовом.</p>
<p>И тут возникает вполне очевидный вопрос. Если нельзя доверять своему мозгу, то как вообще чему-то можно доверять?</p>
<p>Хорошо бы иметь конкретное название для преодоления когнитивных искажений и вообще ошибок, которыми наши сознания могут себе навредить.</p>
<p>Мы могли бы назвать этот проект как угодно. Я считаю, что на данный момент название «рациональность» прекрасно подходит.</p>
<p><strong>Рациональные чувства</strong></p>
<p>Голливуд считает, что быть «рациональным» — значит суровым и гиперинтеллектуальным. Вспомните Спока из «Звёздного пути» — он «рационально» подавляет эмоции, «рационально» отказывается полагаться на интуицию, но его может легко сбить с толку «иррациональный» оппонент<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">2</a>.</p>
<p>Есть и другое определение «рациональности», которое используют математики, психологи и социологи. Грубо говоря, идея в том, чтобы действовать наилучшим возможным образом. Рациональный человек, даже если он не знаком с темой, формирует максимально близкие к реальности убеждения на основе имеющихся у него свидетельств. Неважно, насколько плохо идут дела у рационального человека — он делает наилучший возможный выбор и таким образом повышает свои шансы на успех.</p>
<p>Реальная рациональность состоит не в том, чтобы игнорировать интуицию и эмоции. Для рационального человека быть рациональным зачастую означает лучше осознать свои чувства и учитывать их при принятии решений.</p>
<p>Рациональность — это и знание о том, когда не нужно слишком долго размышлять. В экспериментах, где нужно было выбрать постер на стену или предсказать исход баскетбольного матча, испытуемые показывали худший результат, если старательно обдумывали своё решение. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">3</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">4</a> Есть задачи, решать которые лучше вдумчиво, и есть другие задачи, где лучше принять решение быстро. Психологи, работающие над теорией двух процессов, выделяют процесс «Система 1» (быстрое, неявное, ассоциативное, автоматическое суждение) и процесс «Система 2» (медленное, явное, интеллектуальное, подконтрольное суждение)<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">5</a>. Стереотипный рационалист целиком полагается на Систему 2, игнорируя чувства и импульсы. Если посмотреть не на стереотип, а на того, кто действительно рационален, кто достигает своих целей, кто действительно смягчает урон от когнитивных искажений, можно обнаружить, что он сильно полагается на привычки и интуицию Системы 1, в ситуациях, где на них можно положиться.</p>
<p>К сожалению, Система 1 является плохим помощником, когда надо определить «стоит ли сейчас доверять Системе 1?». Наша нетренированная интуиция не подскажет нам когда мы должны перестать полагаться на нее. Предвзятость и непредвзятость ощущаются одинаково<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">6</a>. С другой стороны, поведенческий экономист Дэн Ариели отмечает: мы предсказуемо иррациональны. Мы запарываемся одними и теми же способами, снова и снова, систематически.</p>
<p>Если мы не можем использовать инстинкт, чтобы понять, когда поддаемся когнитивному искажению, то можно использовать науки о разуме.</p>
<p><strong>Многоликие Ошибки</strong></p>
<p>В процессе эволюции наши мозги для решения задач научились применять когнитивные эвристики — грубые методы, которые позволяют получить ответ быстро. В большинстве случаев этот ответ оказывается правильным, но иногда — нет. Когнитивные искажения возникают в тех случаях, когда эти эвристики достаточно последовательно порождают ярко-выраженные ошибки.</p>
<p>Эвристика репрезентативности, например, является нашей склонностью оценивать феномен, основываясь на том, насколько он характерен по отношению к разным категориям. Это может вести к таким ошибкам, как конъюнктивное заблуждение. Тверский и Канеман обнаружили, что субъекты эксперимента считали менее вероятным, что сильный игрок в теннис «проиграет в первом сете», чем «проиграет в первом сете, но выиграет матч»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">7</a>. То, что сильный игрок сможет отыграться, кажется более характерным, так что мы переоцениваем вероятность такого сложного-но-так-разумно-звучащего рассказа, по сравнению с вероятностью действительно простого сценария.</p>
<p>Также эвристика репрезентативности может быть частью нечувствительности к априорной вероятности, когда мы основываем наше суждение на том, насколько «нормальна» комбинация атрибутов, пренебрегая тем, насколько распространены атрибуты в популяции в целом<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">8</a>. Стив более вероятно является застенчивым библиотекарем, или застенчивым продавцом? Большинство людей будет думать над этим, анализируя насколько «застенчивость» сочетается с стереотипами этих профессий. Они терпят неудачу в том, чтобы учесть насколько больше продавцов в сравнении с библиотекарями в Соединенных Штатах<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">9</a>.</p>
<p>Среди других примеров искажений есть: игнорирование срока действия (оценка опыта без учета того, как долго он будет переживаться), заблуждение невозвратных затрат (чувство необходимости продолжать заниматься тем, на что уже потрачены силы и время, тогда как следует сжечь мосты и двигаться дальше), и ошибка подтверждения (придавать больше значения подтверждающим наши убеждения свидетельствам)<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">10</a>. Игнорирование вероятности — еще один пример когнитивного искажения. В течение месяцев и лет после атаки 11 сентября, множество людей предпочитали вождение на дальние расстояния полетам. Захват был маловероятен, но теперь чувствовалось, что он был одним из вариантов; всего лишь возможность захвата самолета сильно влияла на решения. Полагаясь на черно-белое мышление (машины и самолеты либо «безопасны» либо «опасны», и точка), люди подвергали себя еще большей опасности. В то время как им следовало взвешивать вероятности умереть в автомобильной аварии против смерти во время перелета через страну — первое гораздо более вероятно; они, вместо этого, полагались на общее чувство беспокойства и тревоги (аффективная эвристика).</p>
<empty-line/>
<p>Такой же поведенческий шаблон можно наблюдать и у детей, которые, слушая аргументы за и против ремней безопасности, мечутся между мыслями «ремень это хорошо» и «ремень это плохо», вместо взвешивания за и против<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">11</a>. Еще несколько примеров искажений: правило кульминации\завершения (оценка воспоминаний на основе самых интенсивных моментов и того, как они завершились); якорение (принятие решения, основываясь на недавно полученной информации, даже если она не относится к делу)<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">12</a> и само-якорение (использование самого себя в качестве модели определения вероятных черт, не оценивая внимательно насколько вы атипичны)<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">13</a>; искажение «статус кво» (чрезмерная переоценка пользы нормального и ожидаемого, по сравнению с новым и другим)<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">14</a>.</p>
<p>Знание об искажениях редко может защитить от них. В ходе исследований слепоты по отношению к искажениям, субъекты эксперимента предсказали, что если они будут знать, что оцениваемая картина принадлежит кисти известного художника, им будет сложней нейтрально оценить качества этой картины. И, действительно, субъекты, которым сообщили имя автора картины и попросили оценить ее качество продемонстрировали действие искажения, которого они предсказали, относительно контрольной группы. Когда их опрашивали после, эти же субъекты заявляли, что их оценка картины была объективной и нетронутой искажением — и так во всех группах! <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">15</a>. По аналогии, Пронин пишет на тему искажения гендерной слепоты:</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>В одном из исследований, участники оценивали мужские и женские кандидатуры на пост шефа полиции, и потом сравнивали пользу «знание жизни на улице» против «формального обучения». В результате, участники предпочитали то образование, которое получили мужские кандидаты (т.е. если им было сказано, что он «знает жизнь на улице», то это считали более важным). Участники были слепы по отношению искажению гендерного восприятия; действительно, чем объективней они себя считали, тем больше признаков искажения демонстрировали</emphasis><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение"><emphasis>16</emphasis></a><emphasis>.</emphasis> Даже если мы знаем об искажениях, замечает Пронин, мы остаемся «наивными реалистами», когда речь идет о наших собственных убеждениях. Мы быстро откатываемся на позицию оценки наших убеждений, как свободных от искажений представлений о реальности, такой, какая она на самом деле есть<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">17</a>.</p>
<p>Особенно отвратительна мысль о том, что именно наши убеждения ошибочны. Даже если мы корректно определим ошибки других, для своих у нас есть особое слепое пятно. Как показал опрос, проводившийся в аэропорту среди 76 ожидающих, люди оценивали себя, в среднем, как менее подверженных когнитивным искажениям, чем типичная персона в аэропорту. В частности, люди думали о себе, как о необычайно объективных, когда речь заходила об общественно порицаемых искажениях или искажениях с мало заметными в ближайшем времени последствиями <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">18</a>. Другое исследование показало, что сильные чувства по отношению к проблеме воспринимались людьми как усиливающие понимание и объективность, если эти чувства испытывали опрашиваемые, если же речь заходила о других, то их, по мнению опрашиваемых, такие чувства делали менее объективными и более предвзятыми. Нам не удается заметить «ошибочно-чувствующиеся мысли», когда мы занимаемся самоанализом, так что мы полагаем себя более объективными, чем все остальные<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">19</a>.</p>
<p>Изучение искажений может сделать вас более уязвимыми для сверхуверенности и ошибки подтверждения, по мере того, как вы будете видеть влияние искажений у окружающих, но не у вас. И слепое пятно, в отличии от остальных искажений, особенно серьезно проявляется среди интеллектуальных, вдумчивых, непредубежденных<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">20</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">21</a>.</p>
<p>И это причина для беспокойства.</p>
<p>И все же… Кажется, мы способны быть лучше. Известно, что мы способны снизить влияние нечувствительности к априорной вероятности, думая о вероятностях, как о частоте событий. Мы можем минимизировать игнорирование срока действия, уделяя внимание сроку действия и изображая его графически<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">22</a>. Люди различаются в том, как сильно у них проявляются различные искажения, так что должны существовать способы повлиять на наши заблуждения.</p>
<p>Однако, если мы хотим стать лучше, недостаточно просто создать список когнитивных искажений. Подход к устранению искажений в «Рациональности: от ИИ до Зомби» предполагает системное понимание того, как работает правильное мышление и как мозг отстает от него. В определенных границах, эта книга делает свою работу, ее подход может быть сравнен с тем, что описан у Серфаса, который заметил, что «годы работы в финансовом секторе» не влияют на уязвимость к заблуждению невозвратных затрат, тогда как «посещение некоторого количества курсов по бухгалтерскому учету» влияет.</p>
<p>Следовательно, следует различать опыт и компетентность, которая означает «развитие схематических принципов, включающих концептуальное понимание проблем», что, в свою очередь, позволяет лицу, принимающему решения, распознать конкретное искажение. Однако, использование контрмер компетентности требует большего, чем знание контекста проблемы и того, что вы являетесь экспертом в своем деле. Это требует полного понимания скрытой подоплеки конкретного искажения, способности заметить его, наличия соответствующих инструментов для нейтрализации искажения<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">23</a>.</p>
<p>Цель этой книги — заложить фундамент для создания рациональной компетентности. Что означает глубокое понимание структуры широкой проблемы: человеческие ошибки, самообман, и тысяча способов, как утонченная мысль может победить себя.</p>
<p><strong>Слово об этом тексте</strong></p>
<p>«Рациональность: от ИИ до Зомби» родилась в качестве серии эссе Элиезера Юдковского, опубликованных между 2006 и 2009 на экономическом блоге «Overcoming Bias» и побочном блоге «Less Wrong». Я работал с Юдковским вот уже год в Machine Intelligence Research Institute(MIRI), некоммерческой организации, основанной им в 2000 для исследования теоретических требований к созданию умней-чем-человеческого интеллекта (ИИ).</p>
<p>Читая его посты, я заинтересовался его работой. Он впечатлил меня способностью кратко передать идеи, выработка которых у меня занимала годы изучения аналитической философии. Ища пути соединить дух науки и скептицизма со строгим и системным подходом к исследованиям, Юдковский старается не только опровергнуть, но и понять ложные шаги и слепые пятна плохой философии (плохой недо-философии). Помогая собрать его эссе в книгу, я надеюсь облегчить погружение в них и понимание их как целого.</p>
<p>Получившийся в результате рациональный букварь полон личных деталей — Юдковский использует свой опыт общения со своей матерью, ортодоксальной иудейкой (психиатром) и отцом (физиком), разговорах в чате и рассылках. Читатели, знакомые с Юдковским по «Гарри Поттеру и Методам Рационального Мышления», его научно-ориентированной интерпретацией Гарри Поттера Дж. К. Роулинг, узнают элементы непочтительного иконоборчества, и основные концепты.</p>
<p>С точки зрения стилистики, эссе в этой книге представляют гамму от «жизнерадостный учебник» до «сборник вдумчивых виньеток» и «буйного манифеста», контент, соответственно, тоже отличается от эссе к эссе. В книге собраны сотни статей Юдковского в двадцать шесть «цепочек», как бы глав, связанных по смыслу постов. Цепочки же сгруппированы в шесть книг, раскрывающих темы:</p>
<p>Книга 1 - Карта и территория. Что такое убеждение и почему одни убеждения работают лучше других? Эти четыре цепочки объясняют Байесовские понятия рациональности, убеждений и свидетельств. Основная тема: штуки, которые мы называем «объяснениями» и «теориями», не всегда функционируют как карты для навигации по миру. В результате есть риск перепутать наши ментальные карты с другими инструментами.</p>
<p>Книга 2 - Как Действительно Изменить Свое Мнение. Штука, называемая «правдой», похоже полезная. Так почему же мы спешим с выводами, наступаем на те же грабли, повторяя те же ошибки? Почему мы так плохо умеем вырабатывать точные убеждения и как делать это лучше? В этих семи цепочках обсуждаются мотивированные рассуждения и ошибка подтверждения, особый фокус на образцах самообмана, которые трудно заметить, и ловушке «использования аргументов как солдат».</p>
<p>Книга 3 - Машина В Призраке. Почему мы не эволюционировали более рациональными? Даже при условии ограниченных ресурсов, похоже, мы могли бы получать больше эпистемической отдачи от наших свидетельств. Чтобы получить более реалистичную картину того, почему и как наш разум исполняет свои биологические функции, нам нужно залезть под капот и внимательно посмотреть как работает эволюция и наш мозг. Эти три цепочки иллюстрируют, как даже философы и ученые могут заблуждаться, если полагаются на интуитивное, не-техническое понимание эволюционных и психологический идей. Обозначив наши разумы внутри огромной целеполагающей системы, мы можем идентифицировать некоторые основы человеческого рассуждения и понять как эта система может «потерять цель».</p>
<p>Книга 4 - Всего Лишь Реальность. В каком мире мы живем? Каково наше место в нем? Основываясь на примерах работы эволюционных и когнитивных моделей из предыдущих цепочек, в этих шести цепочках мы исследуем природу ума и физического закона. В дополнение к применению и обобщению прошлых уроков о научных тайнах и скупости, эссе этой части поднимают новые вопросы о роли науки в рациональности отдельного индивида.</p>
<p>Книга 5 - Всего Лишь Доброта. Как что-то становится ценным — морально, эстетически или пруденциально? Эти три цепочки задаются вопросами о том, как мы можем оправдать, пересмотреть и принять наши ценности и желания. Цель — понять наши цели, не повредив их достижению. Самая сложная проблема: как понять, когда стоит доверять запутанному, сложному, работающему от случая к случаю импульсивному пониманию «хорошо» и «плохо», а когда заменить его на простые, не ведающие исключений, принципы.</p>
<p>Книга 6 - Становясь Сильней. Как люди и сообщества могут применить все это на практике? Эти три цепочки начинаются с автобиографической истории о самых серьезных философских промахах Юдковского, сочетающейся с советами о том, как другие люди могут избежать подобных. Книга заканчивается рекомендацией по разработке курса обучения прикладной рациональности, основанной (основана рациональность, а не рекомендация (прим. перев.)) на фактических данных. И по формированию групп и институтов для поддержки заинтересованных студентов, педагогов, исследователей и друзей.</p>
<p>Еще цепочки дополнены «интерлюдиями», эссе с личного сайта Юдковского (<a l:href="http://www.yudkowsky.net/">http://www.yudkowsky.net</a>). Они связаны с разными цепочками, например, «Двенадцать добродетелей рациональности» лирически суммируют множество уроков «Рациональности: от ИИ до Зомби», и часто цитируются в эссе.</p>
<p>Кликнув на звездочку в конце каждого эссе, вы попадете на оригинальную версию с сайта Less Wrong (так можно оставить комментарий) или с сайта Юдковского. Также вы можете обнаружить словарь терминов на <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/RAZ_Glossary">http://wiki.lesswrong.com/wiki/RAZ_Glossary</a>.</p>
<p><strong>Карта и территория</strong></p>
<p>Первая книга начинается с цепочки о когнитивных искажениях: «Предсказуемо неправы». Книга не ограничена этой темой: плохие привычки и плохие идеи тоже имеют значение, даже если они становятся следствием содержания нашего разума, а не его структуры. Таким образом, эволюционировавшие и изобретенные будут показаны в цепочках, начиная с дискуссии в <strong>«Ложных Убеждениях»</strong> о том, как ожидания расходятся с декларированными убеждениями.</p>
<p>Оценка иррациональности была бы неполной без теории, описывающей рациональность, или если «теория» будет состоять из смутных трюизмов, без точного объяснительного механизма. Цепочка <strong>«Замечая замешательство»</strong> раскрывает вопрос: почему полезно основывать поведение на «рациональных» ожиданиях и как это ощущается изнутри.</p>
<p>Дальше, <strong>«Загадочные ответы»</strong> ставит вопрос: способна ли наука решить эти проблемы для нас. Ученые основывают свои модели на повторяемых экспериментах, а не на спекуляциях и слухах. Наука также имеет великолепную репутацию в сравнении с историями, религией и… Да в сравнении с чем угодно имеет. Стоит ли волноваться по поводу «ложных» убеждений, ошибки подтверждения, ошибки знания задним числом и им подобных, если мы работаем с сообществом людей, желающих объяснять феномены, а не рассказывать трогательные истории?</p>
<p>За этим следует <strong>«Простая Истина»</strong>, отдельная аллегория о природе знания и убеждений.</p>
<p>Однако именно когнитивные искажения предоставляют наиболее ясное и прямое представление о нашей психологии, виды эвристик и логику наших ограничений. Именно с искажений мы и начнем. Строка в Чжуан-цзы, пре-Даосского философского трактата, гласит: «Ловушка для рыбы существует из-за рыбы, заполучив рыбу, ты можешь позабыть о ловушке» <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Искажения_введение">24</a>.</p>
<p>Приглашаю исследовать эту книгу именно в таком духе. Используйте ее так, как использовали бы ловушку для рыбы, всегда внимательно следя за целью, для которой вы ее используете. Берите то, что можете использовать, то, что будет полезным, остальное — отбросьте. И пусть ваша цель послужит вам верно.</p>
<p><strong>Благодарности</strong></p>
<p>Я чрезвычайно признателен Nate Soares, Elizabeth Tarleton, Paul Crowley, Brienne Strohl, Adam Freese, Helen Toner и десяткам волонтеров, вычитывавших эту книгу.</p>
<p>Отдельно от всей души хочу сказать спасибо Alex Vermeer, который помог довести эту книгу до конца, и Tsvi Benson-Tilsen, который прочел ее от корки до корки, чтобы убедиться в удобочитаемости и связности изложения.</p>
<p><strong>Что такое рациональность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Здесь под «рациональностью» имеется в виду:</p>
<p><strong>Эпистемическая рациональность</strong>: образ действий и мыслей, укрепляющий соответствие между местностью и её когнитивной картой, корректировка убеждений в свете новой информации. Искусство обретения убеждений, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Простая_истина">согласующихся с реальностью настолько близко, насколько возможно</a>. Это соответствие обычно называют «точностью», «правдивостью» или «правильностью», и нас удовлетворяет подобное обозначение.</p>
<p><strong>Инструментальная рациональность</strong>: реализация ваших ценностей. «Ваших» <emphasis>не обязательно</emphasis> в смысле <emphasis>«личных»</emphasis> или <emphasis>«эгоистичных»</emphasis>: «твоей ценностью» может быть любая вещь, <emphasis>которая тебе небезразлична</emphasis>. Искусство направлять будущее в сторону более устраивающих тебя результатов. На LW это порой называется «выигрыванием».</p>
<p>Если это кажется довольно неплохим определением, вы можете прекратить чтение здесь; в ином случае продолжаем.</p>
<p>Временами экспериментальные психологи обнаруживают человеческие умозаключения, которые выглядят крайне удивительно — <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Когнитивные_искажения">например</a>, кто-то оценивает вероятность «Билл играет джаз» меньше, чем вероятность «Билл — бухгалтер, который играет джаз». Это выглядит странным суждением, так как любой играющий джаз бухгалтер — это явно человек, играющий джаз. Но к каким именно правилам мы обращаемся, называя данное суждение <emphasis>ошибочным</emphasis>?</p>
<p>Экспериментальные психологи применяют два золотых стандарта: <emphasis>теорию вероятности</emphasis>и <emphasis>теорию принятия решений</emphasis>. Поскольку в теории вероятности P(A) ≥ P(A &amp; B), то суждение P(«Билл играет джаз» &amp; «Билл — бухгалтер») &gt; P(«Билл играет джаз») считается неверным.</p>
<p>Говоря формально, это утверждение <emphasis>не байесианское</emphasis>. Убеждения, соответствующие какому-либо логически непротиворечивому распределению вероятности, и решения, максимизирующие вероятностное ожидание логически непротиворечивой функции полезности, называются байесианскими.</p>
<p>Вопрос о том, как применять рациональность на практике, вовсе не исчерпывается этим абзацем. Причиной этому — два весомых обстоятельства.</p>
<p>Во-первых, байесианские алгоритмы «в чистом виде» плохо применимы к большинству задач реального мира из-за своей трудновычислимости. Математик, попытавшийся это сделать, столкнётся примерно с теми же проблемами, что и физик, попытавшийся предсказать поведение фондовой биржи, вычисляя траектории кварков.</p>
<p>Именно поэтому здесь вы видите целый сайт, а не просто список формальных аксиом с жирной точкой в конце. К тому же, совсем другое искусство необходимо для того, чтобы находить истину и достигать цели, <emphasis>находясь в недрах человеческого разума</emphasis>: нужно узнать о недостатках нашей когнитивной архитектуры, победить порождённые ей ошибки (искажения), сорвать с глаз все шоры самообмана, достигнуть хорошей эмоциональной формы перед тем, как столкнуться с истиной, избавиться от влияющих на решение посторонних факторов и так далее и тому подобное.</p>
<p>Во-вторых, иногда корректность самих формул вызывает сомнения. Правила теории вероятности получают удар от, скажем, задач на <a l:href="http://www.anthropic-principle.com/primer.html">антропный принцип</a>(English), где неизвестно число наблюдателей. Правила теории принятия решений разваливаются под действием, скажем, <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Newcomb%27s_problem">задачи Ньюкома</a>(English), где другие агенты могут предсказать ваше решение до того, как оно было совершено.</p>
<p>В таких случаях бессмысленно придумывать альтернативное определение слова «рациональность» и надеяться, что это разрешит проблему. Фраза «Выбранный мною ответ, <emphasis>по определению</emphasis>, рационален» всего лишь создаёт новый вопрос: почему кого-то должно интересовать новое определение? Теорией вероятности пользуются не потому, что она была спущена с небес руками Святого Лапласа. Мы используем корректировку убеждений в байесианском стиле (с априорными вероятностями, выбранными согласно бритве Оккама) потому, что мы считаем, что этот образ мышления систематически приближает нас к <emphasis>точности</emphasis>: к карте, которая отражает местность.</p>
<p>(подробнее о диспутах, где фраза «по определению» выступает в качестве главного аргумента можно почитать <a l:href="http://lesswrong.com/lw/nf/the_parable_of_hemlock/">здесь</a>(English) и <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Arguing_by_definition">здесь</a>(English))</p>
<p>Не стоит также забывать о вопросах из разряда «как мыслить?», ответов на которые нет ни в теории вероятности, ни в теории принятия решений. Например, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мне_сегодня_рационально">какие чувства испытывать по отношению к правде</a> после того, как она найдена? Определение и переопределение «рациональности» не в силах найти ответа, разве что лишь разрешить его.</p>
<p>Из «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Двенадцать_добродетелей_рациональности">Двенадцати добродетелей рациональности</a>»:</p>
<p>Как можно улучшить свое представление о рациональности? Явно не за счёт напевания мантры «мой долг — быть рациональным»; так можно лишь закрепить ошибочное представление. Возможно, твоё понимание рациональности состоит в том, что нужно верить словам Великого Учителя; Учитель говорит: «Небо зелёного цвета», ты поднимаешь глаза и видишь, что оно голубое. Если мысль «Можно подумать, что небо голубое, но суть рациональности состоит в доверии словам Великого Учителя» промелькнёт в твоём мозгу, то ты потеряешь шанс обнаружить свою ошибку.</p>
<p>Не спрашивай, как советует поступить Учение; вместо этого спрашивай, какого цвета небо. Чрезмерно говорящий об Учении не достигнет просветления.</p>
<p>Можно попытаться назвать самый главный принцип: например, «карта, отражающая местность» или «опыт успеха и поражений», или «байесианская теория принятия решений». Но ты мог ошибиться в описании безымянной добродетели. Как ты обнаружишь свой промах? Не благодаря тому, что ты сравнишь описание с самим собой, но благодаря тому, что ты сравнишь описанное с неописанным.</p>
<p>Споры о том, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Споры_об_определениях">какое значение вкладывать в слово</a>, — даже в такое важное слово, как «рациональность», — бессмысленны. Привязка последовательности букв к определённым понятиям нужно для того, чтобы позволить людям <a l:href="http://lesswrong.com/lw/nr/the_argument_from_common_usage/">обмениваться информацией</a>(English); для того, чтобы помочь перенести мысли из одного разума в другой. Манипулирование этими привязками не может изменить мир.</p>
<p>Если ты понимаешь, <emphasis>примерно в каком направлении мы показываем</emphasis>, говоря о «рациональности», «эпистемической рациональности» и «инструментальной рациональности», то обмен информацией между нами <emphasis>уже произошёл</emphasis>. Нельзя достичь большего, оставаясь в рамках спора об определениях. Пришло время говорить не о том, <emphasis>какое понятие лучше всего привязать</emphasis> к набору слогов «ра-ци-о-наль-ность», а о том, <emphasis>каким образом стоит думать</emphasis>.</p>
<p>С учётом всего этого, имей в виду, что многие из нас будут считать <emphasis>спорным</emphasis> — как минимум — любое <emphasis>ненормативное</emphasis> толкование слова «рациональность».</p>
<p>Например, говорящий «убеждение X рационально, но убеждение Y правдиво», скорее всего, использует слово «рационально» в не совсем принятом здесь смысле (например, считается, что рациональность должна быть <emphasis>логически последовательна при переходе к рефлексии</emphasis>: т.е. «рациональный» взгляд на информацию и «рациональное» моделирование того, как твой разум «рационально» обрабатывает эту информацию, не должны вести к двум разным выводам). Аналогично с «рационально сделать X, но правильно сделать Y» — «рационально» или «правильно» сказавшего это человека почти наверняка не «рационально» или «правильно» большей части читателей.</p>
<p>В таких случаях — да и в любых других случаях, когда слова можно понять превратно, — рекомендуется <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Табуируй_свои_слова">говорить более конкретно</a>: «Предельно эгоистичный поступок — убежать, но я хотя бы попытался стащить девочку с рельс» или «Причинная теория принятия решений говорит, что в <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Newcomb%27s_problem">задаче Ньюкома</a> нужно выбрать оба ящика, но я лучше заберу миллион долларов».</p>
<p>Как правило, фраза «X рационально» означает то же, что «я думаю, что X правдиво» или «я думаю, что X хорошо», но просто звучит чуточку более вычурно. Зачем нужны отдельное слово «рациональность», когда есть «правдивость» и «хорошесть»? Потому что так легче говорить о <emphasis>методичных</emphasis> техниках добычи правды и выигрывания.</p>
<p>В слове «рациональность» хватает подводных камней, но есть куча <emphasis>неграничных</emphasis> случаев, в которых это слово отлично выполняет свою <emphasis>коммуникативную</emphasis> функцию; в таких ситуациях не бойтесь его использовать.</p>
<p>Но всё же не стоит <emphasis>злоупотреблять</emphasis> этим словом. Нельзя заработать очки, просто громко произнеся его вслух. Чрезмерно говорящий об Учении не достигнет просветления.</p>
<p><strong>Мне сегодня рационально</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Есть распространённое мнение, что рациональность противостоит эмоциям: все оттенки грусти и все оттенки радости автоматически нелогичны лишь потому, что это всего лишь чувства. Что удивительно, я не нашел ни одной теоремы в теории вероятностей, которая бы доказывала, что я должен быть холодным и бесчувственным.</p>
<p>Выходит, рациональность вообще не имеет отношения чувствам? Это не так, ведь наши эмоции порождаются нашими моделями реальности. Если я решу, что мой мёртвый брат воскрес, я обрадуюсь; если я проснусь и пойму, что это был сон, я буду расстроен. Пэт Ходжилл однажды сказала: «То, что может быть разрушено правдой, должно быть разрушено». Во сне я был счастлив, но правда этому счастью противоречила. Проснувшись, я ощутил грусть, но эта грусть рациональна: нет такой правды, которая могла бы её разрушить.</p>
<p>Рациональность начинается с вопроса «каков мир на самом деле и как он работает», но словно вирус, распространяется на любую другую мысль, зависящую от того, каков он, по нашим представлениям. Убеждения о том, каков мир на самом деле, могут включать все, что ты думаешь о реальности, что существует, а что нет, и что угодно из класса «вещи, которые могут заставить случаться другие вещи». Если ты считаешь, что в твоем чулане живёт гоблин, который привязывает друг к другу шнурки твоих ботинок, то это — убеждение о том, как работает мир. Шнурки реальны: их можно потрогать. Сущность, которая может их связать, тоже должна быть реальной: она — часть гигантской сети причин и следствий, которую мы называем «вселенной».</p>
<p>Чувство <emphasis>злости</emphasis> на гоблина, за то что он связал шнурки - это состояние разума, которое касается <emphasis>не только</emphasis> того, как работает мир. Если ты, скажем, буддист, или тебе сделали лоботомию, или ты просто родился очень флегматичным человеком, то действия гоблина тебя не разозлят. Это не влияет на твои ожидания: ты все еще уверен, что открыв чулан, увидишь пару ботинок, привязанных друг к другу шнурками. Зол ты или спокоен - это не должно влиять на твои прогнозы, поскольку твои эмоции не влияют на происходящее в чулане (хотя, конечно, может потребоваться некоторое усилие, чтобы рассуждать трезво).</p>
<p>Однако, злость сцеплена с состоянием разума, <emphasis>имеющим</emphasis> отношение к тому, как работает мир: ты злишься <emphasis>потому</emphasis>, что думаешь, что гоблин связал шнурки ботинок. Критерий рациональности рапространяется как вирус: от исходного вопроса, завязал ли гоблин шнурки, и до возникшей в итоге злости.</p>
<p>По мере улучшения представлений о том, каков мир на самом деле, эмоции могут как ослабнуть, так и <emphasis>усилиться</emphasis>. Иногда мы избегаем сильных эмоций, отрицая факты, прячась от мира, порождающего столь сильные эмоции. В таком случае, изучая искусство рациональности и тренируясь не отрицать факты, ты можешь заметить усиление эмоций.</p>
<p>Когда я начинал учиться рациональности, я постоянно сомневался, <emphasis>нормально ли</emphasis>испытывать сильные эмоции, допустимо ли это вообще, и правильно ли. Не думаю, что замешательство было вызвано только лишь моим неверным представлением о рациональности. Я встречал немало людей с подобными проблемами, и эти люди даже и не думали становиться рационалистами. Когда они были счастливы, они сомневались в своём праве быть счастливыми, а когда расстроены - не могли понять, нужно ли бороться с этой эмоцией. Ещё со времён Сократа (а возможно, и гораздо раньше) в кругу людей, считавших себя культурными и утончёнными, было не принято показывать, что вам что-то небезразлично. Испытывать чувства <emphasis>постыдно</emphasis> — в приличном обществе так просто не делают. Надо видеть взгляды, которые на меня бросают люди, узнав, насколько мне важна рациональность. И я подозреваю, что причина кроется не в необычности предмета интереса, а в том, что они не привыкли встречать здравомыслящих взрослых людей, которые демонстрируют, что им важно хоть <emphasis>что-то</emphasis>.</p>
<p>Но сейчас я знаю, что нет ничего постыдного в сильных эмоциях. Усвоив правило «То, что может быть разрушено правдой, должно быть разрушено», я также понял, что «То, что питается правдой, должно расцветать». Когда случается что-то хорошее, я счастлив, и не мучаюсь сомнениями, рационально ли быть счастливым. Когда <a l:href="http://yudkowsky.net/other/yehuda/">случается что-то ужасное</a>(English), я не бегу от печали, ища ложные утешения и фальшивые плюсы. Я представляю прошлое и будущее человечества, десятки миллиардов смертей на протяжении всей истории, горе и страх, поиск ответов, дрожащие руки, тянущиеся вверх из рек крови, то, чем мы можем стать в тот день, когда звёзды станут нашими городами, вся эта тьма и весь этот свет; я знаю, что я никогда не смогу полностью это понять, и я не знаю слов, которыми можно было бы передать эти мысли. Несмотря на всю мою философию, я всё ещё смущаюсь показывать сильные эмоции, а тебе, возможно, некомфортно видеть их проявления. Но теперь я знаю, что в чувствах нет ничего иррационального.</p>
<p><strong>Зачем нужна истина?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Некоторые комментаторы спрашивают меня, зачем необходимо искать истину (к счастью, почти никому не нужно объяснять, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Простая_истина">что есть истина</a>). Желание сделать своё мировоззрение рациональным вырастает именно из стремления к истине, и уже благодаря этому желанию все мировоззрения можно разделить на «хорошие» и «плохие».</p>
<p>В «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Двенадцать_добродетелей_рациональности">Двенадцати добродетелях рациональности</a>» я писал: «Первая добродетель — любопытство». Любопытство — первая причина искать истину, и, несмотря на то, что эта причина не единственна, в ней есть особая восхитительная чистота. В глазах человека, движимого любопытством, приоритет вопроса зависит от его эстетической ценности. Сложный вопрос, где вероятность неудачи необычно высока, стоит больших усилий, чем простой, где ответ и без того ясен — ведь узнавать новое интересно.</p>
<p>Кто-то может возразить: «Любопытство — эмоция, а эмоции иррациональны». Я называю эмоцию «иррациональной», если она основана на ложных убеждениях или, точнее, поведении, неправильном в свете известной информации: «К твоему лицу подносят железо, и ты веришь, что оно раскалено, но можно видеть, что оно холодно — тогда Учение осуждает твой страх. К твоему лицу подносят железо, и ты веришь, что оно холодно, но можно видеть, что оно раскалено — тогда Учение осуждает твоё спокойствие». И наоборот: эмоцию, вызванную истинными убеждениями либо рациональным с точки зрения желания узнать истину мышлением можно назвать «рациональной эмоцией» (Поэтому удобно считать, что спокойствие — не абсолютный ноль шкалы, а тоже эмоция, не лучше и не хуже всех остальных).</p>
<p>Мне кажется, что люди, противопоставляющие «эмоции» и «рациональность», на самом деле говорят о Системе 1 — системе быстрых, основанных на восприятии суждений — и Системе 2 — системе медленных обоснованных суждений. Обоснованные суждения не всегда правдивы и интуитивные суждения не всегда ложны, поэтому важно не путать эту дихотомию с вопросом о рациональности и иррациональности. Обе системы могут служить как истине, так и самообману.</p>
<p>Что ещё заставляет искать истину, не считая любопытства? Желание достигнуть какой-то цели в реальном мире: например, братья Райт хотят построить самолёт и для этого им необходимо знать правду о законах аэродинамики. Или, более повседневно: я хочу шоколадного молока, и поэтому меня интересует, можно ли купить его в ближайшем магазине: тогда я смогу решить, пойти ли туда, или куда-нибудь ещё. В глазах человека, движимого прагматизмом, приоритет вопроса определяется ожидаемой полезностью ответа на него: степенью влияния на решения, важностью этих решений, вероятностью того, что ответ сместит итоговое решение в сторону от первоначального решения.</p>
<p>Поиск истины в прагматичных целях выглядит неблагородным — разве истина не ценна сама по себе? — но такие поиски очень важны, поскольку они создают внешний критерий проверки. Упавший на землю самолёт или отсутствие молока в магазине говорят о том, что ты сделал что-то неправильно. Ты получаешь обратную связь и можешь понять, какие методы мышления работают, а какие нет. Чистое любопытство прекрасно, но стоит найти ответ — оно исчезает вместе с поразительной загадкой, и ничто уже не заставляет проверять ответы. Любопытство — древняя эмоция, появившаяся задолго до древних греков, руководившая ещё предками их предков. Но легенды о богах и героях удовлетворяют любопытство ничуть не хуже результатов научных экспериментов, и очень долго никто не видел в этом ничего плохого. Лишь наблюдение «некоторые методы мышления отыскивают суждения, <emphasis>позволяющие управлять миром</emphasis>» уверенно направило человечество на путь науки.</p>
<p>Итак, есть любопытство, есть прагматизм, что ещё? Третья причина поиска истины, которая приходит мне в голову — честь. Вера в то, что отыскание истины благородно, нравственно и важно. Такой идеал приписывает истине внутреннюю ценность, но он не похож на любопытство. Мысль «Интересно, что за занавесом» ощущается не так, как мысль «Мой долг — заглянуть за занавес». Паладину истины легче верить в то, что за занавес должен заглянуть <emphasis>кто-то ещё</emphasis>, и легче осуждать кого-то за добровольное закрывание глаз. Из этих соображений я называю «честью» убеждение в том, что истина имеет практическую ценность <emphasis>для общества</emphasis> и поэтому её следует искать всем. Приоритеты паладина истины в отношении белых пятен карты определяются не полезностью и не интересностью, но важностью; кроме того, в одних ситуациях долг искать истину зовёт сильнее, чем в других.</p>
<p>Я с подозрением отношусь к долгу как мотивации для поиска истины: <emphasis>не потому</emphasis>, что идеал плох сам по себе, а потому, что из такого мировоззрения могут вытекать некоторые проблемы. Слишком легко приобрести в корне ошибочные методы мышления. Например, посмотрим на наивный архетип рациональности — мистера Спока из «Звёздного пути». Эмоциональное состояние Спока всегда зафиксировано на отметке «спокойствие», даже когда это совершенно неадекватно ситуации. Он часто сообщает чудовищно неоткалиброванные вероятности, называя при этом слишком много значащих цифр («Капитан! Если ты отправишь Энтерпрайз в эту чёрную дыру, то вероятность нашего выживания всего лишь 2,234%!» — и при этом в девяти случаях из десяти Энтерпрайз отделывается мелкими царапинами. Оценка отличается от реального значения на два порядка; каким идиотом надо быть, чтобы раз за разом называть четыре значащие цифры?). Но при этом многие люди, думая о «долге быть рациональным» представляют себе в качестве примера именно Спока — неудивительно, что они не принимают искренне такой идеал.</p>
<p>Если сделать рациональность моральным долгом, то она теряет все степени свободы и превращается в деспотичный первобытный обычай. Получившие неверный ответ люди возмущённо утверждают, что они действовали в точности по правилам, вместо того, чтобы учиться на ошибках.</p>
<p>Но всё же, если мы желаем стать <emphasis>более</emphasis> рациональными, чем наши предки охотники и собиратели, то нам необходимы обоснованные убеждения о том, как правильно мыслить. Написанные нами ментальные программы рождаются в Системе 2, системе медленных обдуманных решений, и очень медленно переселяются — если вообще переселяются — в цепи и сети нейронов, образующих Систему 1. Поэтому, если мы желаем <emphasis>избежать</emphasis>некоторых определённых типов рассуждений, — например, когнитивных искажений — то это желание остаётся внутри Системы 2 в качестве предписания сторониться нежелательных мыслей, превращается в своеобразный профессиональный долг.</p>
<p>Некоторые методы мышления помогают найти истину лучше, чем другие — это приёмы рациональности. Часть приёмов рациональности говорят о преодолении определённого класса препятствий, когнитивных искажений.</p>
<p><strong>Что же такое искажение?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Искажения</emphasis> — определённый вид препятствий на пути к истине (то есть их характер как препятствие мешает найти истину, но при этом существует множество других препятствий, искажениями не являющихся).</p>
<p>Если спросить «что такое искажение?» прямо сейчас, то вопрос будет задан слишком рано. Как говорится в английской поговорке, «существует сорок видов безумия, но лишь один вид здравого смысла». Истина — небольшая цель, компактная область в пространстве возможных конфигураций. «Любит она меня или нет?» — простой общий вопрос, однако E=mc2E=mc2 — всего лишь маленькая точка в пространстве всех возможных уравнений, словно выигрышный лотерейный билет в пространстве всех лотерейных билетов. В ошибке нет ничего исключительного, объяснения требует успех — настолько он невероятен <emphasis>априори</emphasis>.</p>
<p>Моральный долг «бороться с искажениями» (потому что искажения — плохие, злобные и Просто Неправильные штуки) — неверный подход к проблеме. Так может думать кто-то, кто приобрёл деонтологический долг «быть рациональным» в результате социального осмоса. Это порождает людей, пытающихся применять техники, не понимая стоящих за техниками причин (а это плохая, злобная и Просто Неправильная штука, если верить замечательной книге «Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман»).</p>
<p>Подойдём к проблеме правильно.</p>
<p>По какой-то причине мы желаем попасть к истине, и по пути нам встречаются различные препятствия. Эти препятствия не сильно отличаются друг от друга: например, есть препятствия, имеющие отношение к недостатку вычислительных мощностей или к дороговизне информации. Большая группа препятствий разделяет общие черты — образует кластер в пространстве препятствий-на-пути-к-истине — и члены этого кластера называются искажениями.</p>
<p>Что такое искажение? Можно ли найти простой тест на принадлежность к этому эмпирическому кластеру? Может быть, мы так и не сможем найти объяснения, лучшего чем «показать пальцем на несколько ярких примеров и надеяться, что слушатель поймёт». Порой для учёного, только начавшего изучать огонь, мудрее сказать «огонь — это вон та яркая оранжевая штука», чем «я определяю огонь как алхимическую трансмутацию материи, выделяющую флогистон». Как я сказал в «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Простая_истина">Простой истине</a>», нельзя игнорировать что-то лишь потому, что ты не знаешь, как это определить. Я не помню уравнения Общей Теории Относительности наизусть, но тем не менее, если я шагну с обрыва, то я упаду. То же самое можно сказать и про искажения — они не перестанут больно кусаться, если выяснится, что никто не может внятно объяснить, что такое «искажение». Поэтому вполне законно рассказать про ошибки в ситуации с логическим «И», эффект знания задним числом, сверхуверенность, эвристику доступности, ошибочную оценку поведения и гиперболическое обесценивание, а после сказать «Что-то типа этого».</p>
<p>Можно заметить, что мы называем «искажениями» те препятствия на пути к истине, которые созданы ни дороговизной информации, ни недостатком вычислительных мощностей, но формой ментального оборудования. Например, эволюция оптимизировала оборудование для целей, противостоящих эпистемологической точности (оборудование выигрывать политические споры). Или давление естественного отбора извратило желание добиться эпистемологической точности (вместо этого люди верят в то же, что и окружающие, приобретая благодаря этому союзников и друзей). Или классическая проблема эвристики, когда оборудование работает по понятному алгоритму, который обычно делает всё правильно, но временами совершает систематические ошибки. Сама по себе, эвристика доступности не является искажением, но она порождает характерные, компактно описываемые искажения. Человеческий мозг делает что-то неправильно, и проведя кучу экспериментов и/или хорошо подумав, кто-нибудь формулирует проблему на понятном Системе 2 языке — тогда мы называем эту ошибку «искажением». Даже если мы так и не узнаем большего, всё же ясно, что эта ошибка возникает — известным образом — из-за определённой формы когнитивного оборудования. Не из-за того, что оборудования слишком мало, а из-за того, что оно особой формы.</p>
<p>«Искажения» — это не ошибки, порождённые информацией внутри мозга (например, перенятые у кого-то убеждения или некого рода моральный долг). Они не называются «искажениями», и их намного проще исправить после того, как они замечены (тем не менее, источником ошибки, или источником источника ошибки, может быть и какое-либо искажение).</p>
<p>«Искажения» — это не ошибки, вызванные каким-то индивидуальным повреждением мозга или впитанными культурными нравами. «Искажения» — следствие работы механизмов, общих для всех людей.</p>
<p>Нельзя сказать «Платон страдал от когнитивных искажений, ведь он не знал теории относительности» — он не мог о ней узнать, его незнание было порождено не формой его ментального оборудования. Но если Платон считал, что лучшими правителями будут философы, из-за того что он сам был философом — а это убеждение, в свою очередь, возникло благодаря универсальному политическому инстинкту рекламировать себя, а не из-за того, что отец Платона говорил «долг каждого — говорить, что его профессия достойна занимать трон правителя», и не из-за того, что в детстве Платон нюхал слишком много клея — то тогда это значит, что Платон страдал от когнитивных искажений, и не имеет значения, знал ли об этом сам Платон.</p>
<p>Возможно, искажения трудно исправить. Возможно, они не исправляются в принципе. Но дело не в этом. Если, взглянув на своё ментальное оборудование, мы видим заурядный пример известного класса ошибок, и эта ошибка возникает из-за созданной эволюцией формы оборудования, а не из-за недостатка оборудования или плохого его содержимого, то мы называем её искажением.</p>
<p>Лично я вижу цель оттачивания навыков рационалиста в усилении способностей находить истину. Задание состоит в том, чтобы добраться до позитивной отметки (истины), а не в том, чтобы избежать негативной отметки (неудачи). Пространство неудач велико, там найдётся бесконечное множество ошибок в бесконечном их разнообразии. Трудно описать столь обширное пространство: «Свойство этого яблока может не быть свойством того яблока. Поэтому про одно яблоко можно рассказать большее, чем про все яблоки в мире». Пространство успеха меньше, и поэтому про него можно рассказать большее.</p>
<p>Я не питаю отвращения к разговорам об определениях, но нельзя забывать, что это не главная наша цель. Мы преследуем великую цель нахождения истины, нам отчаянно нужны знания, и кроме того, мы любопытны. Поэтому мы стремимся преодолеть все лежащие на пути препятствия, и без разницы, как мы их при этом называем.</p>
<p><strong>Доступность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Эвристика доступности - суждение о частоте или вероятности события по тому, насколько легко приходят на ум примеры данного события.</p>
<p>В известном исследовании 1978 года «Оценка частоты смертельных исходов»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Доступность">1</a> изучались ошибки при количественной оценке серьёзности рисков. Испытуемым называли два бедствия и спрашивали, какое из них происходит чаще. Испытуемые считали, что несчастные случаи уносят столько же жизней, сколько и болезни, думали, что убийство является более частой причиной смерти, нежели самоубийство. Хотя на самом деле, число умерших от болезней в шестнадцать раз превосходит число погибших от несчастного случая, а самоубийства происходят в два раза чаще убийств.</p>
<p>Очевидная гипотеза, объясняющая эти искажённые убеждения - что об убийствах чаще говорят, нежели о самоубийствах, и, таким образом, людям проще вспомнить разговор об убийце, нежели о суициднике. Несчастные случаи производят большее впечатление, нежели болезни - возможно, поэтому людям проще запомнить или вспомнить несчастный случай. В 1979 году, следующее исследование Комбса и Словика показало, что суждения с искажённой вероятностью сильно коррелируют (0.85 и 0.89) с искажёнными цифрами, которые были размещены в двух газетах<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Доступность">2</a>. Хотя это не проясняет, легче ли вспомнить убийства, потому что о них больше пишут, или же репортёры больше пишут об убийствах, потому что убийства производят большее впечатление (и поэтому легко запоминаются).</p>
<p>Но так или иначе, эвристика доступности тут присутствует. Избирательная отчётность - это один из основных источников искажений доступности. В родоплеменном окружении большая часть ваших знаний была основана на вашем личном опыте или же услышана напрямую от члена племени, который видел это. То есть между вами и фактом был максимум один слой избирательного сообщения. Сегодня, при помощи интернета, вы можете увидеть сообщения, которые проходят через шесть и более рук по пути к вам - шесть последовательных фильтров. По сравнению с нашими предками, мы живём в большем мире, в котором происходит больше событий, информации о которых к нам доходит меньше, поэтому эффект избирательности куда сильнее, что создает большие искажения доступности.</p>
<p>В реальной жизни, едва ли вы встречались с Биллом Гейтсом. Однако благодаря избирательным сообщениям от СМИ, у вас может появиться искушение сравнивать ваш жизненный успех с его - и страдать, соответственно, от полученного результата. Объективная частота встречи таких людей как Билл Гейтс - 0.00000000015, но слышите вы о нем куда чаще. И наоборот, 19% планеты живёт менее чем на один доллар в день, но я сомневаюсь, что хотя бы одна пятая тех постов, что вы сегодня читали, пишут о них.</p>
<p>Использование доступности, похоже, отвечает и за <a l:href="http://lesswrong.com/lw/j4/absurdity_heuristic_absurdity_bias/">искажение абсурдности</a>; события, которые никогда не происходили, нельзя вспомнить, вследствие чего их вероятность наступления начинает считаться нулевой. Если давно не было наводнений (а вероятности все еще считаются правильно), люди отказываются покупать страховку от наводнения, даже когда стоит она не больше, чем должна, а выплаты по ней немалые. Кунрейтер и соавторы в своём исследовании<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Доступность">3</a> предполагают, что недооценка угрозы наводнения может происходить от «неспособности людей осмыслить концепцию наводнений, которых никогда не было…люди на затапливаемых равнинах, похоже, являются узниками своего опыта…недавно пережившие наводнение имеют тенденцию привязываться к верхней границе потерь, которую потом считают величиной, о которой и следует задумываться».</p>
<p>В исследовании Бёртона и соавторов<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Доступность">4</a> говорится, что когда строятся дамбы и плотины, они уменьшают частоту наводнений, и, видимо, создают ложное ощущение безопасности, приводя к снижению мер безопасности, в то время как постройка дамб уменьшает частоту наводнений, но увеличивает ущерб от тех, что все же могут произойти (4). Мудрый человек экстраполировал бы из памяти о небольших угрозах возможность больши́х. Но вместо этого, прошлый опыт небольших угроз, похоже, устанавливает верхнюю «границу» риска. Общество, хорошо защищённое от малых угроз, не предпринимает действий против больши́х, расселяясь на затапливаемых равнинах как только риск небольших наводнений уходит. Общество рассматривает регулярные небольшие угрозы так, словно таких угроз большего размера не существует, предпринимая меры безопасности против регулярных небольших наводнений, но не против редких крупных наводнений.</p>
<p>Память не всегда хороший проводник даже для вычисления вероятностей прошедших событий, не говоря уже о будущих.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Доступность">1.</a>Lichtenstein, S., Slovic, P., Fischhoff, B., Layman, M. and Combs, B. 1978. Judged Frequency of Lethal Events. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 4(6), November: 551-78.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Доступность">2.</a>Combs, B. and Slovic, P. 1979. Causes of death: Biased newspaper coverage and biased judgments. Journalism Quarterly, 56: 837-843.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Доступность">3.</a>Kunreuther, H., Hogarth, R. and Meszaros, J. 1993. Insurer ambiguity and market failure. Journal of Risk and Uncertainty, 7: 71-87.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Доступность">4.</a>Burton, I., Kates, R. and White, G. 1978. Environment as Hazard. New York: Oxford University Press.</p>
<p><strong>Обременительные детали</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Простая подтверждающая подробность, чтобы добавить художественной правдоподобности в противном случае сухому и неубедительному рассказу…»</p>
<p>—Pooh-Bah, in Gilbert and Sullivan’s The Mikado (1).</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">Конъюнктивное заблуждение</a> это когда люди оценивают вероятность P(A, B) выше вероятности P(B), несмотря на то, что доказано P(A, B) ≤ P(B). Например, в ходе эксперимента в 1981, 68% испытуемых эксперимента оценили «Рейган увеличит поддержку незамужних матерей и снизит поддержку местных администраций» выше, чем «Рейган увеличит поддержку незамужних матерей».</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jj/conjunction_controversy_or_how_they_nail_it_down/">Длинная серия ловко разработанных экспериментов, отделивших альтернативные гипотезы и прибивших стандартную интерпретацию</a>, показали, что конъюнктивное заблуждение возникает, потому что мы «подменяем суждением репрезентативности суждение о вероятности». Добавляя дополнительные детали, можно сделать итоги более похожими на процесс их производящий. Слова о том, что Рейган увеличит поддержку для незамужних матерей, будут звучать убедительней, если добавить утверждение о том, что Рейган снизит поддержку местных администраций. Неправдоподобность одного утверждения компенсируется правдоподобностью другого; они усредняются.</p>
<p>Поэтому и говорят: добавив деталей, можно сделать сценарий звучащим <strong>более правдоподобно</strong>, несмотря на то что события, в совокупности, станут <strong>менее вероятными</strong>.</p>
<p>Если это так, то мы можем легко найти футуристов, бессовестно распространяющих правдоподобные и детализированные сценарии будущего, или людей, легко принимающих огромные порции неподтвержденных утверждений, сдобренных несколькими звучащими сильно добавками. Если вы сталкиваетесь с конъюнктивным заблуждением лоб в лоб, вы, возможно, преуспеете в преодолении этой конкретной проблемы, постоянно поправляя себя. Но это лишь временное решение.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">В эксперименте 1982 года</a> профессиональные прогнозисты назначали систематически более высокие вероятности утверждению «Россия вторгнется в Польшу после приостановки дипломатических отношений между СССР и США», чем «Возникнет приостановка дипломатических отношений между СССР и США». В этом эксперименте каждую группу прогнозистов просили оценивать только одно утверждение (2). Какой стратегии эти прогнозисты, как группа, могли следовать, дабы исключить влияние конъюнктивного заблуждения, если никто не знал про альтернативное утверждение? Если никто не знал, что эксперимент и был про конъюнктивное заблуждение? Как они могли улучшить их суждения о вероятностях?</p>
<p>Вре́менные решения не помогут. Лечить нужно не симптомы, а болезнь.</p>
<p>Что прогнозисты могли предпринять во избежание конъюнктивного заблуждения, не видя с чем сравнивать, не зная даже о том, что тестироваться будет именно конъюнктивное заблуждение? Мне кажется, что им следовало заметить «и». С этим надо быть поосторожней, да не просто так, а бежать от него. Даже без знания, что исследователи специально тестировали их на конъюнктивное заблуждение. Им придется замечать соединение деталей, быть шокированными наглостью просьб оценить вероятности таких безумно сложных предсказаний. Им придется штрафовать вероятность существенно - как минимум в четыре раза, в соответствии с деталями эксперимента.</p>
<p>Размышления о возможных причинах приостановки дипломатических отношений между США и Советским Союзом так же помогли бы прогнозистам. «США и Советский Союз приостановили дипломатические отношения без причины» не являлся сценарием, им был «США и Советский Союз приостановили дипломатические отношения по любой причине».</p>
<p>Что насчет субъектов, оценивавших «Рейган увеличит поддержку незамужних матерей и снизит поддержку местных администраций»? Опять же, они должны быть шокированы союзом «и». Более того, им нужно сложить силу утверждений (логарифм вероятности со знаком минус), а не взять среднее. Им следует думать: «Рейган может снизить поддержку местных администраций, а может и не снизить (1 бит), но увеличение поддержки незамужних матерей кажется маловероятным (4 бита). Итоговая сила утверждения: 5 бит».1 Или: «Рейган не поддержит незамужних матерей. Один промах и он вне игры. Другое предположение только ухудшает дело».</p>
<p>По аналогии, давайте рассмотрим шестигранную игральную кость с четырьмя зелеными гранями и двумя красными. Испытуемым <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">давали на выбор</a> три серии исходов — 1 [КЗККК], 2 [ЗКЗККК] или 3 [ЗККККК] — и просили поставить на ту из них, которая с их точки зрения встретится в серии из двадцати бросков (3). Шестьдесят пять процентов испытуемых выбрали [ЗКЗККК], вероятность получения которой меньше, чем вероятность получения [КЗККК], так как любая серия, содержащая [ЗКЗККК] включает и [КЗККК]. Как испытуемые могли преуспеть больше? Заметив вкрапление? Возможно; но это лишь лечение симптома, оно не решит фундаментальной проблемы. Вычисляя вероятности? Это определенно решило бы фундаментальную проблему, но мы не всегда можем вычислить точную вероятность.</p>
<p>Испытуемые проиграли эвристически, думая: «Ага! Цепочка 2 имеет наибольшую пропорцию зеленых и красных! Я должен ставить на нее!» Чтобы выиграть эвристически, им следовало думать: «Ага! Цепочка 1 короче. Я должен ставить на нее!».</p>
<p>Бритва Оккама должна вызывать у них сильные эмоции - каждая деталь должна ощущаться как бремя, даже один поворот кости.</p>
<p>Однажды, я беседовал кое с кем, очарованным одним неосмотрительным футуристом (тем, который добавляет множество изящно звучащих деталей). Я пытался объяснить почему я не был так же очарован этими потрясающими, невероятными теориями. Так что я рассказал про конъюнктивное заблуждение, конкретно про эксперимент «приостановленные отношения ± вторжение в Польшу». И он сказал: «Ладно, но как это связано с -», и я ответил: «Более вероятно, что вселенная копируется по любой причине, чем что она копируется посредством черных дыр, которые создаются продвинутыми цивилизациями, созданных в результате эволюции этой вселенной для этой конкретной цели». И он сказал «Ох».</p>
<p>До этого он не ощущал дополнительные детали, как бремя. Вместо этого они были подтверждающими деталями, добавляющими художественной правдоподобности рассказу. Кто-то подает вам группу странных идей, одна из них - вселенная копируется. Далее, он предоставляет поддержку утверждению о копировании. Но это не <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Package-deal_fallacy">поддержка группы</a>, несмотря на то, что рассказывается, как одна история.</p>
<p>Вам следует распутывать детали. Следует рассматривать их отдельно и вопрошать: «Откуда мы знаем эту деталь?». Кто-то набрасывает картину падения человечества в нанотехнологическое столкновение, где Китай отказывается подчиняться международному соглашению о контроле, за этим следует гонка вооружений… Подождите-ка… Откуда вы знаете, что это будет Китай? Это хрустальный шар в вашем кармане или вы просто рады быть футуристом? Откуда взялись все эти детали? Откуда взялась эта конкретная деталь?</p>
<p>И было сказано: если можешь облегчить бремя свое, сделай это. Нет соломинки, что бессильна сломать твой хребет.</p>
<p>William S. Gilbert and Arthur Sullivan, The Mikado, Opera, 1885.</p>
<p>Tversky and Kahneman, “Extensional Versus Intuitive Reasoning.”</p>
<p>Amos Tversky and Daniel Kahneman, “Judgments of and by Representativeness,” in Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases, ed. Daniel Kahneman, Paul Slovic, and Amos Tversky (New York: Cambridge University Press, 1982), 84–98.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обременительные_детали">1.</a>Здесь «сила утверждения» — его двоичный логарифм со знаком минус; чем она больше, тем менее вероятно утверждение. В примере вероятности утверждений должны быть 1/2 и 1/16 соответственно, вероятность всего утверждения — 1/32. — <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
<p><strong>Ошибка планирования</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Denver_International_Airport">Международный Аэропорт Денвера</a> открылся на 16 месяцев позже, эта задержка стоила 2 млрд $ (я видел еще и предположение о 3,1 млрд $). <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Eurofighter_Typhoon">Еврофайтер Тайфун</a>, совместный оборонный проект нескольких европейских стран, был закончен 54-ю месяцами позже, стоимость составила 19 млрд $ вместо 7 млрд $. Сиднейский Оперный Театр, возможно, самый легендарный по превышению начальной стоимости проект. Изначально, оценка предполагала завершение в 1967 за 7 млн $, но в итоге был завершен в 1973 за 102 млн $. (1)</p>
<p>Неужели эти отдельные катастрофы привлекли наше внимание благодаря селективной <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Доступность">доступности</a>? Неужели они являются симптомами бюрократического или правительственного провала? Да, очень может быть. Но так же тут играет роль соответствующее когнитивное искажение, повторенное экспериментально с отдельными планирующими индивидуумами.</p>
<p>Бюлер и др. просили студентов оценить сроки сдачи своих академических проектов (2). Конкретно они просили сказать, когда проекты будут сданы с 50%, 75%, 99% вероятностью. Попробуйте догадаться сколько студентов закончили до или после оцененного в 50%, 75%, 99% вероятности срока сдачи?</p>
<p>• 13% испытуемых уложились в срок, оцененный с 50% вероятностью успеха.</p>
<p>• 19% уложились в срок, оцененный в 75% вероятности успеха.</p>
<p>• и лишь 45% (менее половины!) уложились в срок, оцененный в 99% вероятности успеха.</p>
<p>Как Бюлер и др. отметили: «Результаты оценки 99% вероятности особенно удивляют: даже если их просили сделать крайне осторожное предсказание, по отношению к которому они чувствовали бы сильную уверенность, самоуверенность студентов намного превзошла их реальные достижения (3).</p>
<p>В целом, этот феномен известен как «ошибка планирования». Ошибка</p>
<p>планирования - это когда люди думают, что могут планировать, ха, ха.</p>
<p>Ньюби-Кларк и др. нашли ключ к скрытой подоплеке алгоритма планирования. Обнаружили, что</p>
<p>• Просьба спрогнозировать сценарии на лучшей реалистичной догадке</p>
<p>и</p>
<p>• Просьба спрогнозировать сценарии на самом удачном стечении обстоятельств…</p>
<p>… Привели к неразличимым результатам (4).</p>
<p>Когда людей просили предоставить «реалистичный» сценарий, они воображали, что все пойдет как запланировано, без неожиданных задержек или непредвиденных катастроф - такой же сценарий, как и при самом удачном стечении обстоятельств.</p>
<p>Как оказалось, реальность преподносит обстоятельства хуже, чем «самое неудачное стечение обстоятельств», какое мы обычно воображаем.</p>
<p>В отличие от большинства когнитивных искажений, для борьбы с ошибкой планирования есть хорошая эвристика. Она не сработает для масштабного бардака вроде Международного Аэропорта Денвера, но пойдет для личного планирования или организации чего-то небольшого масштаба. Просто используйте «наружное наблюдение» вместо «взгляда изнутри».</p>
<p>У людей есть склонность генерировать предсказания, думая о конкретных, уникальных деталях задания, первыми приходящих на ум. И создавать сценарии того, как они будут выполнять задание - это мы, обычно, и называем планированием. Когда вы желаете, чтобы что-то было сделано, вам необходимо спланировать где, когда, и как; подумать сколько времени и ресурсов это потребует; визуализировать все шаги от начала до успешного завершения. Все это - «взгляд изнутри», и он не принимает в расчет неожиданные задержки и непредвиденные катастрофы. Как мы уже увидели, просьба визуализировать «худший сценарий» явно недостаточно сильно гасит оптимизм - они воображают недостаточно Мёрфично.</p>
<p>Взгляд снаружи - когда вы специально избегаете мыслей о конкретных, уникальных деталях проекта, и просто вопрошаете, сколько времени заняло завершение похожего проекта в прошлом. Это кажется контринтуитивным, ведь взгляд изнутри позволяет заметить больше деталей. Мысль об аккуратно сотканном предсказании, в котором было учтена вся доступная информация, выдающем лучшие результаты, искушает.</p>
<p>Но эксперименты показали: чем подробней испытуемые визуализировали, тем оптимистичнее (менее точными) они становились. Бюлер и др. просили испытуемых описать исключительно подробно их планы по шоппингу на Рождество: где, когда и как (5). В среднем, эта группа ожидала покончить с покупками менее чем за неделю до Рождества. Другую группу просто попросили сказать, когда они планируют купить необходимые рождественские подарки; средний ответ: четыре дня. Обе группы закончили в реальности за три дня до Рождества в среднем.</p>
<p>Точно так же, Бюлер и др. сообщили об исследовании, в котором японские студенты ожидали закончить их сочинения за десять дней до срока сдачи. Закончили же они за один день до срока. Когда их спрашивали о прошлых сочинениях, выяснилось, что они так же были закончены «за день до срока» (6). Такова сила взгляда снаружи против взгляда изнутри.</p>
<p>Похожее исследование свидетельствует, что опытные посторонние, знающие меньше деталей конкретного задания, но имеющие в памяти выполнение похожих, менее оптимистичны и более точны, чем те, кто проводит планирование.</p>
<p>Похоже, есть относительно надежный способ исправить ошибку планирования, если вам предстоит делать что-то похожее на то, что вы делали ранее. Просто задайтесь вопросом о том, сколько такие проекты длились в прошлом, игнорируя детали. Еще лучше: посоветуйтесь с опытным аутсайдером о том, сколько времени заняло выполнение похожих проектов в прошлом.</p>
<p>Вы получите ответ, который будет звучать отвратительно долгим, который, очевидно, был дан без учета всех особых причин по которым ваше конкретное задание будет выполнено быстрей. Но ответ остается правдой. Смиритесь.</p>
<p>Roger Buehler, Dale Griffin, and Michael Ross, “Inside the Planning Fallacy: The Causes and Consequences of Optimistic Time Predictions,” in Gilovich, Griffin, and Kahneman, Heuristics and Biases, 250–270.</p>
<p>Roger Buehler, Dale Griffin, and Michael Ross, “Exploring the ‘Planning Fallacy’: Why People Underestimate Their Task Completion Times,” Journal of Personality and Social Psychology 67,</p>
<empty-line/>
<p>no. 3 (1994): 366–381, doi:10.1037/0022-3514.67.3.366; Roger Buehler, Dale Griffin, and Michael Ross, “It’s About Time: Optimistic Predictions in Work and Love,” European Review of Social Psychology 6, no. 1 (1995): 1–32, doi:10.1080/14792779343000112.</p>
<p>Buehler, Griffin, and Ross, “Inside the Planning Fallacy.”</p>
<p>Ian R. Newby-Clark et al., “People Focus on Optimistic Scenarios and Disregard Pessimistic Scenarios While Predicting Task Completion Times,” Journal of Experimental Psychology: Applied</p>
<empty-line/>
<p>6, no. 3 (2000): 171–182, doi:10.1037/1076-898X.6.3.171.</p>
<p>Buehler, Griffin, and Ross, “Inside the Planning Fallacy.”</p>
<p>Ibid (?).</p>
<p><strong>Иллюзия прозрачности: почему вас не понимают</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Существует когнитивное искажение «<a l:href="http://lesswrong.ru/w/Знание_задним_числом">знание задним числом</a>». Оно проявляется так: люди, знающие, чем закончилась ситуация, верят, что исход можно было легко предсказать заранее. Когда мы знаем результат, мы переосмысливаем ситуацию с учетом этого результата. Даже если мы знаем об этом искажении, мы не можем <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">воспринимать</a>ситуацию так, как её воспринимает человек, который не знает того, что знаем мы.</p>
<p>С этим тесно связана иллюзия прозрачности: мы всегда знаем, что означают наши слова, и ожидаем, что остальные тоже это знают. Мы правильно понимаем смысл, читая написанное нами, обладая знаниями о том, что мы действительно имели в виду. Этим смыслом сложно поделиться с кем-то, кто будет руководствоваться лишь словами.</p>
<p>Джун порекомендовала ресторан Марку; Марк обедает там и обнаруживает, что там (а) посредственные еда и сервис или (б) вкусная еда и безупречный сервис. Затем Марк оставляет сообщение на автоответчик Джун: «Джун, я только что пообедал в ресторане, который ты мне порекомендовала, и я должен сказать, что это было изумительно, просто изумительно». Кейсар рассказал сценарий (а) группе людей, и 59% решило, что сообщение Марка было саркастическим и что Джун распознает сарказм.(1)</p>
<p>Среди тех, кому рассказали сценарий (б), только 3% решили, что Джун должна подумать о сообщении Марка как о саркастическом. Keysar и Barr, по видимому, указывают, что испытуемые слышали голосовое сообщение. Keysar показал, что если испытуемым сказали, что ресторан ужасен, но что Марк хотел скрыть свою реакцию, то они верили, что Джун не распознает сарказм в подобном сообщении.</p>
<p>Они предсказывали, что Джун должна распознать сарказм, когда Марк пытался скрыть негативную реакцию, так же легко, как когда он искренне хвалил ресторан. Так что они восприняли сообщение Марка прозрачным. Как будто они ожидали, что Джун поймет всё, что Марк захочет ей сказать.</p>
<p>«The goose hangs high» («Дело на мази») - старая английская идиома, которая не используется в современном языке. Keysar и Bly сказали группе испытуемых, что «the goose hangs high» означает, что будущее выглядит многообещающим; другой группе сказали, что она означает, что будущее кажется мрачным. Затем испытуемых спросили, какое значение из этих двух кажется более подходящим для идиомы. Каждая группа решила, что именно услышанный ими смысл будет восприниматься как значение идиомы.</p>
<p>(Также тестировались другие идиомы: “come the uncle over someone”, “to go by the board” и “to lay out in lavender”. Ах, английский, прелестный язык).</p>
<p>Кейсар и Хенли тестировали калибровку ораторов. Будут ли они недооценивать, переоценивать, или оценивать верно, как часто слушатели понимают их? (6). Ораторам были предоставлены туманные выражения («Мужчина преследует женщину на велосипеде») и «растуманивающие» изображения (мужчина бежит за женщиной, которая едет на велосипеде). Ораторов попросили произнести выражения перед аудиторией и оценить, как много слушателей поняли вложенный смысл. Ораторы думали, что были поняты в 72% случаев, тогда как в настоящая цифра - 61%. Когда слушатели не понимали, ораторы оценивали понимание в 46%. Когда слушатели понимали, ораторы оценивали непонимание в 12%.</p>
<p>Другие субъекты, подслушавшие объяснение, показали отсутствие таких ошибок: они оценивали понимание в 56%.</p>
<p>Как заметили Кейсар и Барр, за два дня до атаки Германии на Польшу, Чемберлен послал письмо, вложив туда намерение показать, что Британия вступит в бой, если вторжение состоится (7). Письмо, составленное из дипломатичных выражений, было воспринято Гитлером как примирительное - и танки поехали.</p>
<p>Так что не стоит винить тех, кто не понял твои очевидные слова, в разговоре или письменно. Есть шанс, что твои слова более туманны, чем кажутся.</p>
<p>Boaz Keysar, “The Illusory Transparency of Intention: Linguistic Perspective Taking in Text,” Cognitive Psychology 26 (2 1994): 165–208, doi:10.1006/cogp.1994.1006.</p>
<p>Keysar and Barr, “Self-Anchoring in Conversation.”</p>
<p>Boaz Keysar, “Language Users as Problem Solvers: Just What Ambiguity Problem Do They Solve?,” in Social and Cognitive Approaches to Interpersonal Communication, ed. Susan R. Fussell and Roger J. Kreuz (Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1998), 175–200.</p>
<p>Keysar and Barr, “Self-Anchoring in Conversation.”</p>
<p>Boaz Keysar and Bridget Bly, “Intuitions of the Transparency of Idioms: Can One Keep a Secret by Spilling the Beans?,” Journal of Memory and Language 34 (1 1995): 89–109,</p>
<empty-line/>
<p>doi:10.1006/jmla.1995.1005.</p>
<p>Boaz Keysar and Anne S. Henly, “Speakers’ Overestimation of Their Effectiveness,” Psychological Science 13 (3 2002): 207–212, doi:10.1111/1467-9280.00439.</p>
<p>Keysar and Barr, “Self-Anchoring in Conversation.”</p>
<p><strong>Ожидая короткие понятийные расстояния</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/><empty-line/>
<p><a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Эволюционная_психология">Эволюция приспособила</a></p>
<p> homo sapiens к жизни в маленьких (</p>
<p><a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/Число_Данбара">не более 200 человек</a></p>
<p>)</p>
<p><a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Первобытное_человеческое_стадо">племенах охотников и собирателей</a></p>
<p>, не знающих письменности. В этих условиях — в так называемой «среде эволюционной адаптации» — всё накопленное знание сохранялось в памяти и передавалось устно.</p>
<p>В таком мире все фундаментальные знания — всеобщи. Любая информация, которую нельзя назвать строго приватной, является публичной, и из этого правила нет исключений.</p>
<p>В среде эволюционной адаптации было очень маловероятным оказаться от кого-то на расстоянии, большем чем один понятийный шаг, одно логическое умозаключение. Когда ты обнаруживал новый оазис, тебе не надо было рассказывать своим соплеменникам, что такое оазис, или почему стоит пить воду, или как перемещать ноги для того, чтобы ходить. Где находится оазис, знаешь только ты; это знание приватно. Но у всех остальных уже есть предпосылки для того, чтобы понять описание оазиса, все уже владеют понятиями, необходимыми, чтобы думать о воде; это знание универсально. В тех редких случаях, когда какие-то объяснения были необходимы, тебе</p>
<p><emphasis>почти никогда</emphasis></p>
<p> не нужно было разъяснять свои понятия. В самом худшем случае, нужно было рассказать об одном новом понятии, но не о двух (или больше) одновременно.</p>
<p>В среде эволюционной адаптации не было абстрактных дисциплин, сжимавших огромные кучи свидетельств в элегантные теории, описанные в книгах, выводы которых</p>
<p><emphasis>на десятки понятий и сотни умозаключений удалены</emphasis></p>
<p> от всеобщего информационного фундамента.</p>
<p>В среде эволюционной адаптации лишь лгуны или идиоты пытаются рассказывать о вещах, обоснование которых не очевидно. У их слушателей вряд ли возникнет мысль о том, что, возможно, этот парень располагает какой-либо достоверной фундаментальной информацией, неизвестной никому в твоём окружении. Невозможность такого положения дел была надёжной неизменной характеристикой среды эволюционной адаптации.</p>
<p>И наоборот, если ты сказал что-то вопиюще очевидное, а твой собеседник с этим не согласился, то он либо идиот, либо намеренно упирается с целью позлить тебя.</p>
<p>И к тому же, если кто-то рассказывает о какой-то вещи, обоснование которой не очевидно, а затем ждёт от тебя понимания и поддержки, — и возмущается, не найдя их — то он явно безумен.</p>
<p>И я думаю, что этот эффект (вкупе с</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/node/add/page?edit%5btitle%5d%3dИллюзия%20прозрачности%3a%20почему%20никто%20вас%20не%20понимает%26parent%3d650">иллюзией прозрачности</a></p>
<p> и</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/kf/selfanchoring/">самоякорением</a></p>
<p>(English)) объясняет</p>
<p><emphasis>многие</emphasis></p>
<p> аспекты тех легендарных затруднений, с которыми сталкиваются учёные, пытающиеся общаться с обывателями (или даже просто с учёными из других областей науки). Я часто вижу следующую картину: объяснение не удаётся. Популяризатор науки делает</p>
<p><emphasis>один</emphasis></p>
<p> шаг назад, хотя правильным было бы сделать два, или даже больше шагов назад. Слушатель же, в свою очередь, считает, что всё должно стать понятным через один шаг, хотя на самом деле для этого необходимо больше шагов. Обе стороны ведут себя так, словно понятийное расстояние между ними очень мало; будто бы всеобщие знания очень близки к любому новому знанию.</p>
<p>Биолог, говоря с физиком, может обосновать теорию эволюции, сказав, что она — «простейшее объяснение». Но легендарная история науки не впиталась в души большинства остальных людей; они не видят этих столетий, от Ньютона до Эйнштейна, подаривших фразе «простейшее объяснение» весь её потрясающий смысл, превративших её в Слово Силы, что произносится при рождении теорий и высекается на их надгробных камнях. Для не-учёного фраза «но это — простейшее объяснение!» звучит, как любопытный, но вряд ли решающий аргумент; простота не выглядит могущественным инструментом для постижения офисных интриг или для починки автомобиля. Должно быть, биолог слишком ослеплён любовью к своим идеям для того, чтобы непредвзято взглянуть на альтернативные объяснения, которые звучат настолько же убедительно (они звучат убедительно для меня, поэтому они должны звучать убедительно для любого человека из моего окружения).</p>
<p>Биолог может понять, что впервые теория эволюции звучит странновато. Однако, если кто-то отвергает эволюцию даже после того, как биолог рассказал, что это наиболее простое объяснение и пояснил, почему… Ну, видимо, не-учёные просто глупы, и нет смысла с ними разговаривать.</p>
<p>Хорошее выступление должно</p>
<p><emphasis>проложить понятийный путь</emphasis></p>
<p>, начинающийся от позиций, которые аудитория</p>
<p><emphasis>уже знает или принимает</emphasis></p>
<p>. Если ты задашь недостаточную глубину рекурсии, то в итоге ты будешь просто разговаривать сам с собой.</p>
<p>Каждое новое заявление должно очевидным образом опираться на аргументы, сказанные тобой ранее и принятые аудиторией. Как только эта цепочка нарушается, аудитория начинает считать тебя жертвой секты.</p>
<p>То же самое произойдёт, если ты позволишь себе опираться на аргумент более сильно, чем готовы разрешить слушатели. Например, если ты посчитаешь фразу «эволюция — простейшее объяснение» решающим аргументом (таким она и является), а не любопытным, чуточку забавным нюансом (так она выглядит в глазах человека, не привыкшего чтить Бритву Оккама).</p>
<p>И не давай слушателям намёков на то, что ты считаешь их отставшими от тебя на дюжину понятийных шагов, или то, что ты думаешь, что располагаешь какими-то особыми неизвестными им фундаментальными знаниями. Слушатели не знают о том, что эволюционная психология предсказывает существование дефекта мышления, ведущего к недооценке понятийных расстояний. Они не думают, что у пробок на дороге общения есть какая-то особенная причина. Поэтому их просто будет раздражать твоя снисходительность.</p>
<p>И если ты считаешь, что можешь кратко объяснить понятие «систематической недооценки понятийных расстояний», быстренько бросив пару слов, то вынужден тебя огорчить…</p>
<p><strong>Линза, видящая свои изъяны</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Свет покидает Солнце, ударяется о шнурки и отпрыгивает прочь; некоторые фотоны входят в зрачок и попадают на сетчатку; энергия фотонов запускает волну нервных импульсов; нервные импульсы доходят до зрительной коры, где на основе оптической информации строится трёхмерная модель, распознанная как развязанные шнурки; и теперь ты убеждён в том, что твои шнурки и в самом деле развязаны.</p>
<p>Вот секрет <emphasis>осознанной рациональности</emphasis>: в этом процессе передачи сцепленности нет ничего <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">магического</a>, и его можно <emphasis>понять</emphasis>. Ты можешь <emphasis>понять</emphasis>, как ты видишь свои шнурки. Ты можешь <emphasis>думать</emphasis> о том, какие когнитивные процессы создают убеждения, отражающие реальность, и какие когнитивные процессы — нет.</p>
<p>Мыши могут видеть, но они не могут понять зрения. Ты можешь понять зрение, и поэтому ты способен на вещи, которые мышам и не снились. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/«Наука»_—_затычка_для_любопытства">Подивись</a> этому несколько секунд, ведь это действительно чудо.</p>
<p>Мыши видят, но они не знают, что у них есть зрительная кора, и поэтому они не могут систематически бороться с оптическими иллюзиями. Мышь живёт в ментальном мире, где есть кошки, дыры, сыр и мышеловки, — но нет мышиных мозгов. Их камеры не могут сфотографировать линзы собственного объектива. Но люди могут посмотреть на <a l:href="http://www.richrock.com/gifs/optical-illusion-wheels-circles-rotating.png">причудливую картину</a> и осознать, что часть того, что они видят, является линзами их объектива. Ты не обязан всегда верить своим глазам, но ты обязан понимать, что у тебя есть глаза — у тебя должны быть отдельные участки памяти для карты и для местности, для чувств и реальности. Если ты считаешь этот навык тривиальным, вспомни, насколько он редок в царстве животных.</p>
<p>Вся идея Науки — это, в сущности, поиск наиболее надёжного способа отразить в зеркале разума содержимое целого мира. Мыши никогда не смогли бы изобрести такую идею. Размышляя о всех вопросах вроде «мы проводим повторяемые эксперименты, чтобы фальсифицировать теорию», мы можем разобраться, почему именно наука работает. Наука — это не <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Претензия_религии_на_неопровергаемость">отдельный магистерий</a>, далёкий от реальной жизни и непонятный для простых смертных. Нельзя сказать, что науку можно применять <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Вне_лаборатории">только в лабораториях</a>. Наука — это постижимый и объективно существующий процесс, который связывает содержимое мозга с реальностью.</p>
<p>Наука довольно <emphasis>логична,</emphasis> если как следует о ней подумать. Но мыши не могут думать о мышлении, и поэтому у них нет науки. Не проглядите заключённого в этом чуда, не упустите потенциальной мощи, которую нам дарит этот факт. Нам — в смысле «личностям», а не «научным сообществам».</p>
<p>Нужно признать, что задача понять мыслительный механизм может быть сложнее задачи понять часовой механизм — но между этими задачами нет <emphasis>фундаментальных</emphasis> различий.</p>
<p>Однажды я спросил посетителей канала #philosophy: «Верите ли вы в то, что ядерная война случится в течение ближайших 20 лет? Если нет, то почему?». Один человек сказал: «Я не думаю, что в ближайшие 100 лет начнётся ядерная война: все игроки, участвующие в принятии подобных решений, сейчас в ней не заинтересованны». Я спросил: «Но почему ты считаешь, что ситуация сохранится в течении 100 лет?». «Просто надежда», ответил он.</p>
<p>Если поразмыслить об этом мыслительном процессе, то можно увидеть, что перспектива ядерной войны пугает этого человека, и поэтому его мозг отвергает соответствующее убеждение. Но если представить себе миллиард миров — ответвления Эверетта или <a l:href="http://arxiv.org/abs/astro-ph/0302131">дупликаты Тегмарка</a>(English) — то станет ясно, что такие размышления <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">не создают корреляции</a> между оптимистами и мирами без ядерной войны, как должно было бы быть, если бы они были бы рациональными.</p>
<p>(В этот момент у кого-то может появится соблазн сказать «Но если у меня есть надежда, я буду работать лучше, заработаю больше денег, тем самым помогу мировой экономике, и в результате страны будет не так просто столкнуть в пучину злобы, бедности и отчаяния, когда возможность ядерной войны всерьёз угрожает будущему. Получается, что надежда имеет отношение к реальности». Раз уж дошло до такого, мне придётся вытащить <a l:href="http://www.toehelp.ru/theory/ter_ver/1_6/">теорему Байеса</a> и количественно измерить силу этого свидетельства. Оптимизм не может иметь <emphasis>столь</emphasis> огромный эффект на мире; его недостаточно для того, чтобы сместить вероятность ядерной войны на 20%, или насколько там оптимизм смещает степень убеждённости. Сильно изменять свои убеждения из-за события, несущего очень малый заряд сцепленности — практика, не способствующая точному картографированию.)</p>
<p>Задуматься о том, какие убеждения сделают тебя счастливым — посмотреть внутрь, а не наружу. Ответ может сказать что-то новое о твоей психике, но это не свидетельство, сцепленное с окружением. Я не имею ничего против счастья, но счастье <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мне_сегодня_рационально">должно порождаться картиной мира</a>, а не преступным использованием ментальных карандашей в целях сокрытия правды.</p>
<p>Если ты можешь это увидеть — если ты можешь заметить, что надежда слишком сильно влияет на твои размышления <emphasis>первого уровня</emphasis>; если ты можешь увидеть свой мозг как рисующий карты механизм, в котором есть недочёты — то ты можешь что-нибудь исправить. Мозг — дефектная линза, не совсем точно показывающая действительность. Это верно в отношении мозга как мыши, так и человека. Но мозг человека — это линза, могущая понять свои изъяны, могущая увидеть свои систематические ошибки, свои искажения, а после применить к ним исправления второго уровня. Этот факт делает дефектную линзу намного могущественней <emphasis>на практике</emphasis>. Делает её не совершенной, но намного более эффективной.</p>
<p><strong>Ложные убеждения</strong></p>
<p><strong>Убеждения должны окупаться</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Начало одной древней притчи звучит так:</p>
<p><emphasis>Если дерево падает в лесу, и нет никого рядом, чтобы это услышать — создаёт ли дерево звук? Кто-то говорит «да, оно порождает колебания воздуха». Другой говорит «нет, никакой мозг не производит обработку слуховой информации».</emphasis></p>
<p>Представим, что после того, как дерево упало, эти двое вместе входят в лес. Будет ли первый ожидать увидеть дерево, упавшее влево, а второй — дерево, упавшее вправо? Представим, что перед падением дерева двое оставили рядом с ним включённый диктофон; а после — воспроизводят его запись. Будет ли кто-либо из них ждать не тех звуков, что другой? Представим, что они присоединили электроэнцефалограф к каждому мозгу на планете — планирует ли кто-нибудь увидеть график, который не рассчитывал увидеть второй? Несмотря на то, что эти люди спорят, один говорит «нет», а другой «да», ожидаемые ими переживания не отличаются. Спорщики считают, что у них разные модели мира, но в этих моделях нет никаких различий по отношению к тому, какие <emphasis>будущие наблюдения</emphasis> им предстоят.</p>
<p>Соблазнительно попытаться уничтожить этот класс ошибок с помощью запрета всех убеждений, не являющихся ожиданиями какого-либо чувственного опыта. Но в мире есть многое, что не ощущается напрямую. Мы не видим атомов, из которых состоит кирпич, но эти атомы действительно существуют. Под твоими ногами пол, но ты не <emphasis>ощущаешь</emphasis> его напрямую, ты видишь <emphasis>отражённый</emphasis> от него свет (или, точнее, ты видишь результат обработки этого света сетчаткой и зрительной корой). Сделать вывод о существовании пола на основе его зрительного наблюдения — значит подумать о незримых причинах, стоящих за ощущениями. Этот шаг выглядит очень незначительным и очевидным, но это всё же шаг.</p>
<p>Ты стоишь на вершине небоскрёба, рядом с тикающими старинными часами, имеющими часовую, минутную и секундную стрелки. В твоей руке шар для боулинга, и ты сбрасываешь его с крыши. На какой по счёту щелчок стрелок ты ожидаешь услышать грохот шара, упавшего на землю?</p>
<p>Чтобы точно ответить на этот вопрос, тебе нужно использовать убеждения вроде «гравитация Земли равна 9,8 м/с^2» и «высота этого здания равна 120 метрам». Эти убеждения нельзя назвать бессловесными ожиданиями чувственного опыта; они довольно словесные, пропозициональные. Можно, не сильно погрешив против истины, описать эти убеждения как предложения, составленные из слов. Но эти убеждения имеют выводимое <emphasis>последствие</emphasis>, которое является прямым чувственным ожиданием — если секундная стрелка часов стоит на числе 12, когда ты бросил шар, то ты ожидаешь увидеть её на числе 1, когда ты услышишь грохот пять секунд спустя. Для того, чтобы ожидать чувственный опыт настолько точно, насколько это возможно, необходимо обрабатывать убеждения, не являющиеся ожиданиями чувственного опыта.</p>
<p>Великая сила Homo Sapiens состоит в том, что мы, лучше чем любой другой вид на планете, можем научиться моделировать невидимое. И в этом же состоит одна из наших величайших слабостей. У людей нередко встречаются убеждения о вещах, которые не просто незримы, но и нереальны.</p>
<p>Тот же самый мозг, что может логически вывести и построить сеть причин, лежащую за чувственным опытом, может построить и сеть причин, не соединённую ни с каким чувственным опытом (или очень плохо соединённую). Алхимики были убеждены в том, что флогистон вызывает огонь — очень упрощённо, это можно представить, как узел с надписью «флогистон», от которого тянется стрелка к чувственному опыту тёплого костра — но это убеждение не производило предсказаний на будущее; связь между флогистоном и наблюдениями всегда корректировалась после наблюдений, вместо того, чтобы как-нибудь ограничить наблюдения заранее. Или, скажем, учитель литературы говорит тебе, что знаменитый писатель Валки Вилкинсен — «пост-утопист». Что изменилось в твоих ожиданиях по поводу его книг в свете этой новой информации? Ничего. Это убеждение — если вообще можно называть это убеждением — вообще никак не связано с чувственным опытом. Но, тем не менее, тебе лучше запомнить о связи между Валки Вилкинсеном и атрибутом «пост-утопист»: тогда ты сможешь извергнуть это обратно на будущем экзамене. Если тебе сообщат, что «пост-утописты» показывают «охлаждение колониальных чувств», то ситуация совершенно аналогична: если автор письменного теста спросит, показывал ли Вилкинсен охлаждение колониальных чувств, то стоит ответить утвердительно. Убеждения связаны друг с другом, хоть и не связаны ни с каким ожидаемым опытом.</p>
<p>Люди могут построить целые сети убеждений, соединённые только друг с другом — будем называть это явление «плавающими» убеждениями. Это уникальный человеческий изъян, не имеющий аналогов у остальных животных, извращение способности Homo Sapiens строить абстрактные и гибкие сети убеждений.</p>
<p>Одна из добродетелей рационализма — <emphasis>эмпиризм</emphasis> — состоит в привычке постоянно задаваться вопросом о том, какой опыт предсказывается этим убеждением — или, ещё лучше, какой запрещается. Ты убеждён, что флогистон — причина огня? Тогда что ты ожидаешь увидеть, исходя из этого? Ты считаешь Валки Вилкинсена пост-утопистом? Тогда что ты рассчитываешь встретить в его книгах? Нет, не «охлаждение колониальных чувств»; <emphasis>какое переживание случится с тобой</emphasis>? Веришь ли ты в то, что если дерево падает в лесу, и нет никого рядом, чтобы это услышать, то оно всё равно создаёт звук? Тогда какой опыт должен выпасть на твою долю?</p>
<p>Ещё лучше спросить о том, какой опыт тогда с тобой точно <emphasis>не</emphasis> случится. Ты веришь в то, что <emphasis>жизненная сила</emphasis> объясняет загадочную разницу между живым и неживым? Тогда какие происшествия это убеждение <emphasis>запрещает</emphasis>, какое событие совершенно точно опровергнет это убеждение? Ответ «никакое» говорит о том, что это убеждение не <emphasis>ограничивает</emphasis> возможные переживания. Оно позволяет случиться с тобой <emphasis>чему угодно</emphasis>. Оно плавает.</p>
<p>Споря по поводу вопроса, вроде бы связанного с фактами, всегда держи в уме различие ожиданий будущего, из-за которого происходит спор. Если найти это различие не удаётся, то, скорее всего, вы спорите о названиях ярлыков в сети убеждений — или, ещё хуже, о плавающих убеждениях: ракушках-прилипалах на сети убеждений. Если ты не представляешь, какой опыт следует из того, что Валки Вилкинсен принадлежит к пост-утопистам, то ты можешь спорить бесконечно (а ещё ты можешь опубликовать бесконечное количество статей в литературных журналах).</p>
<p>И самое главное: не спрашивай, во что верить, — спрашивай, чего ожидать. Каждый вопрос об убеждениях должен порождаться вопросом о предсказаниях, и именно этот вопрос о предсказаниях должен быть в центре внимания. Каждое смутное убеждение должно рождаться как смутное ожидание, а затем оплачивать жилплощадь прогнозами будущего. Если убеждение становится злостным неплательщиком — высели его.</p>
<p><strong>Сказ о науке и политике</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Во времена Византийской империи светская жизнь оказалась разделена на два лагеря: Синий и Зелёный. Синие и Зелёные убивали друг друга на дуэлях, в драках «стенка на стенку», в засадах и погромах. Прокопий Кесарийский говорил о них: «Вражда к противникам возникает у них без причины и остаётся навеки; не уважаются ни родство, ни свойство, ни узы дружбы. Даже родные братья, приставшие один к одному из этих цветов, другой к другому, бывают в раздоре между собою». Эдвард Гиббон писал: «Поддержка одной из группировок стала необходимой для любого кандидата, будь он светским или духовным лицом».</p>
<p>Кто же были эти Синие и Зелёные? Всего лишь спортивные болельщики — сторонники синей и зелёной команд в гонках на колесницах.</p>
<p>А теперь представьте общество будущего, которому пришлось сбежать в сеть подземных туннелей и пещер и закрыть все входы. Мы не будем уточнять, бежали ли они от болезни, войны или от радиации. Первым подземным жителям удалось наладить производство еды, возобновление воздуха, найти воду, организовать освещение и выжить. Их потомки благоденствовали и даже стали строить города. О верхнем мире остались лишь легенды, написанные на клочках бумаги, и один из таких клочков описывал небо, бескрайний простор воздуха над полом без стен. Небо было лазурного цвета, и в нем летали странные объекты, напоминающие пучки белого хлопка. Значение слова «лазурный» вызывало противоречия, некоторые говорили, что оно обозначает синий цвет, а другие — зелёный.</p>
<p>В ранние дни подземного сообщества соперничество Синих и Зелёных доходило до открытого насилия, но теперь царит перемирие — мир, рождённый отвращением к бессмысленной вражде. Культурные обычаи изменились, существует многочисленный и преуспевающий средний класс, воспитанный в духе правового государства и непривычный к насилию. В школах преподаётся история: как долго длилась вражда между Синими и Зелёными, как много людей погибло, как мало в итоге изменилось. Граждане подготовлены к странной новой философии, гласящей, что люди — это люди, не важно, за Синих они или за Зелёных.</p>
<p>Сам конфликт не исчез. Общество всё ещё разделено на Синие и Зелёные области, в любом актуальном культурном или политическом вопросе выделяется «Синяя» и «Зелёная» позиции. Синие ратуют за налоги на личные доходы, Зелёные поддерживают налоги на продажи торговцев. Синие придерживаются более строгих законов о браке, в то время как Зелёные хотели бы упростить бракоразводный процесс. Синие пользуются поддержкой центральных городских районов, а периферийные фермеры и продавцы воды обычно оказываются в лагере Зелёных. Синие верят, что Земля — это огромная шарообразная скала в центре вселенной, а Зелёные считают, что Земля — это огромная плоская скала, вращающаяся вокруг другого объекта, называемого Солнцем. Отнюдь не каждый Синий или Зелёный гражданин принимает «Синюю» или «Зелёную» позицию по любому вопросу, но довольно тяжело найти городского торговца, который считает, что небо было синим, и в то же время голосует за налоги на личные доходы и более свободные законы о браке.</p>
<p>Подземелье всё ещё поляризовано. Царит хрупкий мир. Есть некоторое число людей, искренне считающих, что Синие и Зелёные должны быть друзьями. Обычное дело, когда Зелёный покровительствует Синему магазину или Синий любит посещать Зелёную таверну. Из перемирия, изначально рождённого усталостью, медленно растёт дух терпимости и даже дружбы.</p>
<p>Однажды в Подземелье произошло небольшое землетрясение. Группа из шести туристов почувствовала содрогание земли, находясь на прогулке среди руин древнего поселения, где-то в верхних пещерах. Один из туристов упал и поранил колено, и группа решила повернуть назад, опасаясь новых землетрясений. На обратном пути один из них заметил странное дуновение воздуха, какой-то запах, исходящий из давно заброшенного туннеля. Не обращая внимания на предостережения спутников, этот человек одолжил лампу и направился к туннелю. Каменный коридор шёл выше… и выше… и наконец закончился дырой, выходящей из этого мира. Каменные стены закончились. Пространство, бесконечное пространство простиралось в никуда, здесь хватило бы места для тысячи городов. Невообразимо далеко наверху и слишком ярко, чтобы смотреть не щурясь, жгучий огонёк лучился светом, освещающим всё вокруг, как ничем не прикрытая нить накаливания какой-то гигантской лампы. В воздухе, ничем не поддерживаемые, висели непостижимые пучки белого хлопка. И цвет бескрайнего сияющего потолка был…</p>
<p>На этом месте история разветвляется, в зависимости от того, кто именно из туристов решил последовать по коридору к поверхности.</p>
<p>Адитья Синяя стояла под синей бесконечностью и медленно улыбалась. Улыбка не была радостной. В ней была ненависть и раненная гордость. Она припоминала каждый свой аргумент в спорах с Зелёными, каждое соперничество, каждую вырванную победу. «Ты всё время была права», — шепнуло ей небо, — «и теперь ты можешь это доказать». Какое-то мгновенье Адитья стояла, впитывая послание, упиваясь им, а затем она повернулась и ушла в коридор, неся его миру. Шаг, ещё шаг… её пальцы сжались в кулак. «Перемирие закончено», — сказала она.</p>
<p>Бэррон Зелёный бессмысленно глазел на хаос цветов долгие секунды. А потом запоздавшее понимание взорвалось в его животе, как удар молота. Слёзы потекли из его глаз. Бэррон думал о Катэйской Резне, когда армия Синих вырезала всё население городка Зелёных, включая детей. Он думал о древнем Синем генерале — Аннасе Релле, который объявил Зелёных «чумной ямой, язвой, нуждающейся в прижигании». Он думал об огоньках ненависти, которые он замечал в глазах Синих, и что-то внутри него треснуло. «Как ты можешь быть на их стороне?!» – закричал он небу и начал рыдать. Стоя под злобным синим свечением, он знал, что вселенная всегда была обителью зла.</p>
<p>Чарльз Синий ошеломлённо созерцал синий потолок. Как профессор смешанного колледжа он всегда аккуратно подчёркивал, что Синяя и Зелёная точки зрения в равной степени верны и заслуживают терпимого отношения, небо — это метафизическая сущность, а «лазурный» — цвет, который может восприниматься по-разному. На мгновенье Чарльз задумался, не увидит ли какой-нибудь Зелёный, встав на его место, зелёный потолок, или не будет ли потолок зелёным завтра, но он не стал бы делать выживание цивилизации ставкой в этом споре. Это был всего лишь природный феномен, не имеющий никакого отношения к морали или к обществу… Но феномен, который наверняка поймут неправильно, как опасался Чарльз. Он вздохнул и повернулся к коридору. Завтра он придёт сюда один и закроет проход.</p>
<p>Дарья, когда-то Зелёная, пыталась дышать посреди обломков своего мира. «Я не зажмурюсь» — сказала она себе. — «Я не отвернусь». Всю свою жизнь она была Зелёной, а теперь она должна стать Синей. Её друзья, её семья… все они отвернутся от неё. Говори правду, даже если твой голос дрожит, когда-то говорил ей отец. Но сейчас отец был мёртв, а мать никогда не сможет понять. Дарья смотрела в спокойный синий глаз неба, пытаясь принять его, и наконец её дыхание успокоилось. «Я ошибалась», — скорбно сказала она себе. В конце концов, не так уж это и сложно. Она найдёт новых друзей, и, возможно, семья сможет простить её… А может, они даже отважатся сами встать под этим небом и пройти этот экзамен, подумала она с надеждой. «Небо синее», — произнесла Дарья в качестве эксперимента, и ничего ужасного с ней не произошло, правда, у неё не получилось заставить себя улыбнуться. Дарья Синяя печально выдохнула и пошла обратно в свой мир, думая о том, что она скажет.</p>
<p>Эддин Зелёный посмотрел в синее небо и цинично рассмеялся. Наконец-то он понял учебник мировой истории, правда, ему всё равно не верилось, что они были такими дураками. «Глупцы», — произнёс Эддин, — «глупцы, глупцы, всё это время оно было здесь». Ненависть, убийства, войны, и всё это время оно было просто явлением, о котором кто-то когда-то написал на бумаге, как обычно пишут о любом другом явлении. Никакой поэзии, никакой красоты, ничего такого, о чём любой здравомыслящий человек станет беспокоиться. Просто одно бессмысленное слово, влияние которого распространилось за любые разумные границы. Эддин устало прислонился к стене пещеры, пытаясь придумать, как не дать миру взорваться от этого открытия, и задаваясь вопросом, а не заслуживают ли все они именно этого.</p>
<p>Феррис невольно открыл рот, он замер на месте в абсолютном изумлении и восхищении. Его глаза жадно метались туда-сюда, с неохотой покидая одно зрелище, чтобы впиться взглядом в другое. Синее небо, белые облака, бескрайняя неизвестность снаружи, полная мест и предметов, а, возможно, и людей, которых никогда не видели в Подземелье. «О, так вот какой это цвет», — сказал Феррис и отправился исследовать.</p>
<p><strong>Дополнение от ex-Parrot</strong></p>
<p>Лоретта Зелёная посмотрела на небо и сказала: «Оно синее. Следовательно, это не небо. Несмотря на безграничность, несмотря на открытость и несмотря на эти штуки, похожие на клочки белого хлопка. Вообще, после того, как я задумалась, они не кажутся так уж сильно похожими на хлопок» .</p>
<p>Джон Экуменист сказал: «Как я всегда и говорил. Оно лазурное!»</p>
<p><strong>Вера в убеждения</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Карл Саган как-то рассказал <a l:href="http://www.godlessgeeks.com/LINKS/Dragon.htm">притчу</a>(English) о человеке (для удобства дадим ему имя Кредерус), который пришёл к нему и заявил: «В моём гараже живёт дракон». Потрясающе! В течение столетий по всему миру гуляли легенды о драконах, но до сих пор ни у кого нет никаких убедительных свидетельств их существования. Конечно же, любой человек ответит: «Я хочу посмотреть на настоящего дракона, где этот гараж?». Но гость вынужден нас огорчить: дракон <emphasis>невидим</emphasis>.</p>
<p>Далее Саган замечает, что невидимость не делает гипотезу о драконе нефальсифицируемой. Можно войти в гараж и услышать громкое дыхание из пустоты, увидеть неожиданно возникающие следы на земле, а потом при помощи инструментов обнаружить, что что-то в гараже поглощает кислород и выделяет углекислый газ.</p>
<p>Поэтому стоит ответить: «Ничего страшного, я попробую услышать его дыхание». Но Кредерус отвечает, что дракон совершенно <emphasis>бесшумен</emphasis>. — А что, если я измерю содержание углекислоты в воздухе? — Нет, дракон не дышит. — Можно распылить в воздухе муку, тогда она налипнет на дракона, и его контур можно будет увидеть. — Дракон проницаем для муки.</p>
<p>Мораль этой басни в том, что плохая гипотеза должна ловко маневрировать, чтобы избежать опровержения. Но я рассказываю эту историю не для того же, что и Карл Саган. Я хочу проиллюстрировать другую идею.</p>
<p><emphasis>Где-то</emphasis> в недрах разума Кредеруса явно хранится правильная модель ситуации, поскольку он заранее ожидает <emphasis>определённых результатов всех этих проверок</emphasis> (а именно — таких результатов, которые ему придётся оправдывать).</p>
<p>Некоторые философы запутываются в подобных сценариях, не понимая, верит ли Кредерус в дракона, или всё-таки нет. Можно подумать, что в человеческом мозге мало места, и храниться может только одно убеждение за раз! Реальный разум намного сложнее. Как я уже говорил, убеждения бывают разными, не все можно назвать «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">прямыми ожиданиями чувственного опыта</a>». Кредерус явно не <emphasis>ожидает</emphasis> увидеть в гараже ничего необычного, иначе он не оправдывался бы заранее. Также возможно, что в его фонде словесных убеждений хранится «В моём гараже живёт дракон». Рационалисту может показаться, что эти два убеждения должны конфликтовать друг с другом, даже несмотря на то, что они разных видов. Но, тем не менее, если написать «небо зелёное» на фотографии синего неба, то бумага и не подумает исчезать в языках пламени.</p>
<p>Добродетель эмпиризма должна не позволить нам совершать подобные ошибки. Рационалисты должны постоянно выяснять, какие переживания предсказывают их убеждения — требовать, чтобы убеждения окупались. Но проблема Кредеруса лежит глубже, и её не исцелить этим простым советом. Довольно <emphasis>просто</emphasis> соединить убеждение в драконе с ожидаемым наблюдением гаража: если ты веришь в живущего в гараже дракона, то ты, открыв дверь, рассчитываешь увидеть этого дракона. Если ты не видишь дракона, то это означает, что в гараже дракон не живёт. Действия довольно просты. Ты даже можешь попытаться повторить это со своим гаражом.</p>
<p>Но нет, эта невидимость — симптом чего-то похуже.</p>
<p>Возможно, ты помнишь тот момент из детства, когда ты уже начал сомневаться в существовании деда Мороза, но ещё <emphasis>считал правильным</emphasis> верить в деда Мороза, и поэтому пытался отвергнуть сомнения. Дэниел Деннет заметил: когда трудно верить в X, намного легче верить в то, что ты <emphasis>обязан</emphasis> верить в X. Как можно верить в то, что <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Сказ_о_науке_и_политике">Первичное Космическое Небо</a> одновременно совершенно синее, и совершенно зелёное? Эта фраза вводит в замешательство; непонятно, что это <emphasis>означает</emphasis> в смысле ожидаемых переживаний, непонятно, во <emphasis>что именно</emphasis> ты бы верил, если бы верил. Намного проще поверить в то, что <emphasis>правильно, хорошо, добродетельно</emphasis> и <emphasis>полезно</emphasis> верить в то, что Первичное Космическое Небо одновременно полностью зелёное и полностью синее. Деннет называет это «верой в убеждение» (того же термина буду придерживаться и я).</p>
<p>Ну и затем, раз мы имеем дело с человеческим разумом, всё как обычно усложняется. Думаю, что даже Деннет слишком сильно упростил то, как эта психологическая уловка работает на практике. К примеру, если человек верит в убеждение, то он не может признаться себе в том, что он просто верит в убеждение: ведь добродетельно <emphasis>верить</emphasis>, а не верить <emphasis>в убеждение</emphasis>, следовательно если ты веришь в убеждение, а не просто веришь, то ты не добродетелен. Никто не <emphasis>скажет</emphasis> (даже про себя): «Я не считаю, что Первичное Космическое Небо одновременно синее и зелёное, но я считаю, что мне следует так считать», разве что этот человек необычайно хорошо умеет признавать свои недостатки. Люди не верят в веру в убеждения, они просто верят в убеждения.</p>
<p>(Если вы находите предыдущий абзац сложным для понимания, попробуйте поизучать математическую логику, которая учит остро различать такие вещи, как утверждение P, доказательство P и доказательство того, что P доказуемо. Такие же коренные различия есть и между P, желанием P, верой в P, желанием верить в P и верой в то, что ты веришь в P.)</p>
<p>Вера в убеждения бывает разной. Она может быть явной: человек осознанно повторяет про себя «Добродетельно верить в то, что Первичное Космическое Небо одновременно совершенно синее, и совершенно зелёное» (и при этом считает, что он в это верит, разве что этот человек необычайно хорошо умеет признавать свои недостатки). Бывают и менее бросающиеся в глаза формы. Возможно, Кредерус боится публичного осмеяния, которое, как он считает, неизбежно последует, если он публично признает, что был неправ (хотя, фактически, любой рационалист искренне порадуется за него, а остальные будут скорее высмеивать Кредеруса, если он, отнюдь, продолжит заявлять о драконе, живущем в гараже). Возможно, Кредеруса передёргивает от перспективы признаться себе в том, что дракона нет (точно также, как его передёргивало бы от физической боли): это противоречит его представлению о себе как о победителе-первооткрывателе, увидевшем в своём гараже то, что упустили все остальные.</p>
<p>Будь все наши мысли теми осознанными предложениями на естественном языке, которыми обычно манипулируют философы, человеческий мозг был бы намного проще для понимания. Быстро утекающие мысленные образы, невысказанные вспышки боли, исполняемые без сознательного ведома желания — всё это составляет такую же часть личности, как и слова.</p>
<p>Несмотря на то, что я не соглашаюсь с Деннетом касательно некоторых деталей и тонкостей, я всё равно считаю, что введённое им понятие <emphasis>вера в убеждение</emphasis> — ключ к понимаю Кредеруса. Однако, необходимо более широко трактовать понятие «убеждения», не ограничивать его вербальными утверждениями. «Убеждение» может включать в себя неявные регуляторы ожиданий. «Вера в убеждение» может содержать неявные ориентиры когнитивного поведения. С точки зрения психологии, утверждение «Кредерус не убеждён в том, что в его гараже живёт дракон; но он убеждён в том, что полезно быть убеждённым в существовании дракона в гараже» в лучшем случае нереалистично. Но вполне допустимо сказать, что Кредерус <emphasis>рассчитывает</emphasis> на отсутствие дракона, и <emphasis>оправдывается,</emphasis>словно он убеждён в наличии дракона.</p>
<p>Человек может каждый день использовать заурядную мысленную картину своего гаража (без драконов), всегда правильно предсказывающую его ощущения после открытия двери, но ни разу в жизни не произнести про себя предложение «В моём гараже драконов нет». Это почти наверняка случалось и с тобой: открывая дверь гаража, или спальни, или чего-нибудь ещё, и ожидая не увидеть драконов, на сознательном уровне ты думаешь о чём угодно, но не о драконах.</p>
<p>И для того, чтобы продолжать стоять на своём и верить в дракона — или чтобы продолжать уклоняться от мысли изменения <emphasis>представления о себе</emphasis> как о верящем в дракона — совсем необязательно думать: «Я хочу верить в дракона, живущего в моём гараже». Достаточно лишь нежелания перспективы признания в ложности заявленных убеждений.</p>
<p>Для того, чтобы правильно готовить оправдания для будущих экспериментальных результатов, Кредерус должен, во-первых, хранить где-то в разуме правильную модель ситуации, контролирующую его ожидания, и, во-вторых, действовать и мыслить таким образом, чтобы защитить либо своё свободно плавающее убеждение о драконе, либо своё представление о себе, как о верящем в дракона.</p>
<p>Если Кредерус верил в убеждение о существовании дракона и вдобавок был убеждён в существовании дракона, то проблема была бы уже не так грозна. Кредерус желал бы рисковать, если речь идёт об экспериментальных предсказаниях, и, возможно, даже согласился бы отказаться от убеждения о существовании дракона, если бы его предсказания бы не сбылись (хотя, если Кредерус был бы не до конца уверен в существовании дракона, то его вера в убеждение могла бы помешать этому признанию). Однако, когда кто-то заранее оправдывается, это обычно требует расхождения убеждения и веры в убеждение.</p>
<p><strong>Байесианское дзюдо</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Вы можете получить массу удовольствия, общаясь с людьми, чьи <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">ожидания будущего теряют связь с их же верой в убеждения</a>.</p>
<p>Как-то на одном званом обеде я пытался объяснить человеку, чем я зарабатываю на жизнь; и он сказал: «Я не верю в возможность искусственного интеллекта, ведь лишь Бог может создать душу».</p>
<p>Я, должно быть, движимый божественным наитием, немедленно ответил:</p>
<p>— То есть, если я смогу создать искусственный интеллект, то это докажет ложность вашей религии?</p>
<p>— Что? — сказал он.</p>
<p>— Ну, если ваша религия предсказывает, что я неспособен создать искусственный интеллект, то факт создания мной искусственного интеллекта будет означать неправоту вашей религии. Либо ваша религия допускает возможность создания ИИ, либо его создание опровергнет вашу религию.</p>
<p>Повисла пауза — он осознал, что только что сделал свою гипотезу фальсифицируемой — и затем он ответил:</p>
<p>— Ну, я не имел ввиду, что вы не сможете создать интеллект. Я хотел сказать, что он не может испытывать эмоции таким же образом, что и мы.</p>
<p>— Итак, если я создам искусственный интеллект, в который не будет заложено ничего навроде заранее написанного сценария, и моё творение начнёт говорить о чём-то, похожем на нашу духовную жизнь, то тогда ваша религия неверна.</p>
<p>— Ну, гм, видимо нам придётся остаться при своих мнениях на этот счёт. «Согласиться не соглашаться» — в таких случаях говорят англичане.</p>
<p>— На самом деле, так нельзя. Есть теорема из области рациональности — теорема Ауманна о согласии — которая говорит о том, что два рационалиста не могут согласиться не соглашаться. Если два человека не соглашаются друг с другом, то хотя бы один из них должен быть в чем-то неправ.</p>
<p>Мы коротко прошлись по этой теме. И, наконец, он сказал:</p>
<p>— Ну, кажется, на самом деле я пытался сказать вот что: я считаю, что вы не можете создать что-то вечное.</p>
<p>— Ну, я тоже так считаю!— ответил я. — Я рад, что мы смогли прийти к консенсусу по этому вопросу, как и требует теорема Ауманна о согласии.</p>
<p>Я протянул свою руку и он пожал ее, а потом побрёл дальше.</p>
<p>Женщина, которая стояла рядом и слушала наш разговор, серьёзно посмотрев на меня, сказала: «Это было прекрасно».</p>
<p>— Большое спасибо, — ответил я.</p>
<p><strong>Притворная мудрость</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Самое жаркое место в аду закреплено за теми, кто во время кризиса оставались нейтральными.</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>– Данте Алигьери, эксперт по аду. Ой, то есть Джон Ф. Кеннеди, который приписывал цитаты кому попало.</p>
<p><emphasis>Нейтральность и неторопливость с выводами</emphasis> - широко известный прием, который часто применяется в тех случаях, когда люди желают выставить себя взрослыми, мудрыми, непредвзятыми, или просто показать свое превосходство над другими.</p>
<p>Примером этого выступают мои родители, которые отвечали на теологические вопросы вроде «Почему в Древнем Египте, несмотря на обилие хороших записей о множестве разных событий, нет записей о том, что евреи хотя бы были там?» фразами: «Когда я был в твоем возрасте, я тоже задавал такие вопросы, но теперь я это перерос».</p>
<p>Другой пример – директор школы, который, представ перед двумя детьми, пойманными за дракой на игровой площадке, строго говорит: «Неважно кто начал драку, важно лишь кто ее закончил». Ну разумеется важно, кто начал драку. Директор, возможно, не имеет доступа к точной <emphasis>информации</emphasis> на этот счет, но если так, то ему стоит так и сказать, а не <emphasis>отрицать важность</emphasis> того, кто же ударил первым. Представим, что родитель ударил директора – как высоко оценит суд мудрость фразы «не важно кто начал драку» в этом случае? Но для взрослых детская драка – всего лишь <emphasis>неудобство</emphasis>, и для их <emphasis>удобства</emphasis>совершенно не важно, кто ее начал. Для их <emphasis>удобства</emphasis> важно только то, чтобы она закончилась и закончилась так быстро, как только можно.</p>
<p>Похожая динамика, по-моему, управляет международными дипломатическими случаями, когда Великие Силы строго говорят меньшим группам прекратить конфликты <emphasis>прямо сейчас</emphasis>. Великим Силам не важно кто начал: кто спровоцировал, кто непропорционально ответил на провокацию, ведь длящееся <emphasis>неудобство</emphasis> для Великих Сил - это только всего лишь функция длящегося конфликта. Блин, почему бы Израилю и Хамасу не найти наконец общий язык?</p>
<p>Это я называю «притворяться Мудрым». Разумеется, есть множество способов продемонстрировать мудрость. Но демонстрировать ее отказываясь делать догадки, отказываясь анализировать свидетельства, отказываясь выносить суждения, отказываясь принимать сторону, оставаясь в стороне, взирая высокомерно и снисходительно, т.е. демонстрировать мудрость ничего не говоря и не делая - ну, это я нахожу особенно <emphasis>претенциозным</emphasis>.</p>
<p>Паулу Фрейре сказал: «Умывать руки во время конфликта между сильным и бессильным – значит встать на сторону сильного, а не быть нейтральным.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Притворная_мудрость">1</a> Игровая площадка на которой учителей <emphasis>не волнует кто начал конфликт</emphasis> представляет собой хорошее место для хулиганов, и отвратительное для их жертв. Это касается и международной политики: мир, где Великие Силы отказываются принимать сторону и лишь требуют немедленных договоренностей – удобный мир для агрессоров и ужасный для тех, на кого эта агрессия направлена. Но, разумеется, это очень удобный мир, если вы в нем Великая Сила или школьный директор.</p>
<p>Так что это поведение по крайней мере отчасти можно объяснить элементарным эгоизмом со стороны Мудрого.</p>
<p>Однако, в то же время, это еще и выражение превосходства. В конце концов, что подумают о директоре <emphasis>другие взрослые</emphasis>, если он <emphasis>встанет на чью-то сторону</emphasis> в обыкновенной <emphasis>детской</emphasis> драке? Ну как же, это ведь понизит статус директора до обычного <emphasis>участника столкновения</emphasis>!</p>
<p>То же самое касается любого уважаемого старшего – исполнительного директора, влиятельного академика, основателя форума – чья репутация непредвзятого человека основывается на том, что он практически никогда не выносит суждений сам, пока другие занимают стороны. Стороны обращаются к ним за поддержкой, но почти всегда впустую. Ведь Мудрых почитают как судей только при условии, что они почти никогда не выносят суждений – ведь в противном случае они были бы рядовыми участниками спора, ничем не лучше других.</p>
<p>(Как ни странно, судьи в судах могут себе позволить регулярно выносить реальные приговоры без автоматической потери своей репутации непредвзятых. Может потому, что все понимают, что они должны судить, ведь это их работа. Или потому, что судьям не приходится раз за разом разрешать вопросы, разделяющие на две части племя, от чьего уважения они зависят).</p>
<p>Существуют случаи, в которых рационально подождать с суждениями. Это, когда люди торопятся с выводами исключительно из-за своих искажений. Как <a l:href="http://lesswrong.com/lw/he/knowing_about_biases_can_hurt_people/">сказал</a> Майкл Руни: «Эту ошибку я неоднократно замечал у студентов, которые начинают изучать философию: столкнувшись с причинами стать скептиками, они вместо этого становятся релятивистами». Выходит, что в случаях, когда рационально не торопиться с выводами о чем-либо, слишком многие вместо этого приходят к решению, что все выводы одинаково приемлемы.</p>
<p>Как мы можем избежать связанной с предыдущей, но отдельной ошибки –псевдорационального поведения, заключающегося в демонстрации вашей неискаженной непредвзятости путем необоснованного утверждения, что что текущий баланс свидетельств нейтрален? «Ох, ну, разумеется, есть немало убежденных дарвинистов, но я думаю, что свидетельства не позволяют нам сделать окончательный вывод о превосходстве естественного отбора над разумным творением».</p>
<p>Тут я предлагаю вспомнить, что <emphasis>нейтральность это точное суждение</emphasis>. Это совсем не то же самое, что оставаться вне и над. Это выражение ясной и конкретной позиции о том, что баланс свидетельств в конкретном деле допускает <emphasis>только</emphasis> одну трактовку - нейтральную. Это суждение тоже может оказаться неверным. Вывод о нейтральности может обсуждаться так же, как и вывод о правоте любой из сторон.</p>
<p>Точно так же дело обстоит и с политическими вопросами. Если какие-то люди утверждают, что и у пролайф («движения в защиту жизни») и у прочойс («движения в защиту репродуктивного выбора») позиции есть разумные идеи, и им определенно стоит стремиться к компромиссу и уважению, то они не занимают позицию вне дискуссии. Они выносят конкретное суждение, настолько же конкретное как и суждения «пролайф правы» или «прочойс правы».</p>
<p>Кстати говоря… этот текст не является приглашением к дискуссии об абортах или Палестино-Израильском конфликте в комментариях. Этот сайт - не для этих дискуссий, есть другие места чтобы обсуждать эти полностью заслуживающие обсуждения темы. Может быть потом, когда LessWrong станет достаточно большим… но сейчас не время.</p>
<p>Но дело не в том, что рационалисты слишком зрелые, чтобы говорить о политике. Дело не в том, что рационалисты выше этой глупой потасовки, до участия в которой унижаются только обычные сторонники политических партий и юные энтузиасты.</p>
<p>Робин Хэнсон отмечает, что <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2009/02/the-cost-of-talking-values.html">способность участвовать в горячих спорах - ограниченный ресурс</a>. Если вам удастся найти, где <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/05/policy_tugowar.html">применить те же силы с большим результатом</a>, то с вашей стороны разумно тратить силы на обсуждения, от которых может быть больше пользы, чем на те, в которых множество участников тратит много сил.</p>
<empty-line/>
<p>Но в таком случае ваши приоритеты – это следствие вашей ограниченности в ресурсах. Это не значит, что вы мудро и спокойно парите над схватками, в которых решаете не участвовать.</p>
<p>Мой <a l:href="http://news.ycombinator.com/item?id%3d489863">ответ</a> Полу Грэхэму на <a l:href="http://news.ycombinator.com/item?id%3d489702">Хакер Ньюс</a>, похоже, стоит повторить здесь:</p>
<p>Есть разница между:</p>
<p>Принятием нейтрального суждения</p>
<p>Отказом вложить незначительные ресурсы.</p>
<p>Претензией на то, что любой из вариантов выше является признаком большой мудрости, зрелости и демонстрацией превосходства, с подтекстом, что исходные стороны конфликта - это худшие точки зрения, которые не так уж сильно отличаются с высоты вашего полета.</p>
<p><strong>Претензия религии на неопровергаемость</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/><empty-line/>
<p>Самое раннее известное мне упоминание научного эксперимента — это, как ни иронично, история об Илии и жрецах Ваала.</p>
<p>Народ Израиля колеблется между Иеговой и Ваалом, поэтому Илия объявляет, что проведёт эксперимент, чтобы решить эту проблему— какое новаторство по тем временам! Жрецы Ваала поместят своего быка на алтарь, а Илия поместит на алтарь быка Иеговы, но никому из них не будет позволено зажечь огонь; чей Бог истинный, тот и заставит огонь сойти на Его жертву. Жрецы Ваала служат для Илии контрольной группой — такое же древесное топливо, такой же бык и такие же жрецы, возносящие молитвы, но ложному богу. Затем Илия льёт воду на свой алтарь, разрушая симметрию эксперимента, но ведь это было так давно — тем самым он обозначает добровольное принятие бремени доказательства — эквивалент современного уровня значимости в 0,05. Огонь сходит на алтарь Илии, что является экспериментальным наблюдением. Народ Израиля, кричащий: «Господь есть Бог!» — экспертная оценка.</p>
<p>А потом они оттащили 450 жрецов Ваала к реке Кишон и перерезали им глотки. Это сурово, но необходимо. Надо жёстко отсечь опровергнутую гипотезу — и сделать это быстро, прежде чем она сможет найти предлог для самозащиты. Если бы жрецам Ваала сохранили жизнь, они бы начали болтать, что религия на самом деле — отдельный магистерий, недоступный ни подтверждению, ни опровержению.</p>
<p>В былые дни люди действительно</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">верили</a></p>
<p> в то, что говорила им их религия, а не просто считали религию</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">важной</a></p>
<p>. Библейские археологи, отправившиеся искать Ноев Ковчег, не считали, что впустую тратят своё время; они</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">предполагали</a></p>
<p> стать знаменитыми. И лишь после того, как не смогли найти подтверждающих свидетельств — а нашли опровергающие — только тогда эти святоши совершили то, что Уильям Бартли назвал</p>
<p><emphasis>возвращением к убеждению</emphasis></p>
<p>: «Я верю, ибо я верую».</p>
<p>В былые дни не существовало концепции религии как отдельного магистерия. Ветхий Завет — это свалка культурного потока сознания: история, право, притчи о морали, и, да, модели того, как работает Вселенная. Вы не найдёте ни в одной строчке Ветхого Завета трансцендентного восхищения сложностью Вселенной. Но вы найдёте множество вполне</p>
<p><a l:href="http://www.skepticfiles.org/atheist/genesisd.htm">научных заявлений</a></p>
<p> (English), вроде Вселенной, созданной за шесть дней (что является метафорой Большого Взрыва), или кроликов, жующих жвачку (что является метафорой…).</p>
<p>В былые дни заявление о том, что местную религию «невозможно подтвердить», привело бы вас на костёр. Одно из главных верований ортодоксального иудаизма заключается в том, что Бог появился на горе Синай и произнёс громовым голосом: «Ага, это всё правда». В</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Что_такое_байесианство">байесианской перспективе</a></p>
<p> это, чёрт возьми, весьма однозначное доказательство существования нечеловечески могущественной сущности. (Хотя и не того, что эта сущность,</p>
<p><emphasis>собственно</emphasis></p>
<p>, Бог, или что эта сущность добродетельна — это могли быть и подростки-инопланетяне.) Абсолютное большинство религий в истории человечества — не считая придуманных</p>
<p><emphasis>совсем</emphasis></p>
<p> недавно, — рассказывают истории о событиях, которые представляли бы собой совершенно безошибочное доказательство, если бы действительно случились. Независимость религии от фактических реалий — весьма</p>
<p><emphasis>недавняя</emphasis></p>
<p> и исключительно</p>
<p><emphasis>западная</emphasis></p>
<p> концепция. Люди, создававшие оригинальные писания, даже не знали о разнице между одним и другим.</p>
<p>Римская империя унаследовала древнегреческую философию, установила закон и порядок в своих провинциях, вела бюрократические записи и насаждала религиозную терпимость. Новый Завет, созданный уже во времена Римской империи, благодаря этому несёт на себе своеобразную печать модерна. Вы не можете придумать историю о том, как Бог полностью уничтожает город Рим (à la Содом и Гоморра), потому что римские историки ткнули бы вас в это носом, и вы не смогли бы просто закидать их камнями.</p>
<p>Но в былые дни люди, придумавшие истории Ветхого Завета, могли сочинять всё, чего бы им ни захотелось. Ранние египтологи были неподдельно шокированы тем, что не нашли абсолютно никаких следов еврейских племён, когда-либо бывавших в Египте — найти записи о Десяти казнях они и не мечтали, но они хоть что-нибудь обнаружить надеялись. Как оказалось, кое-что всё-таки нашли. Они обнаружили, что в предположительное время Исхода Египет правил большей частью Ханаана. Это гигантская историческая ошибка, но, поскольку библиотек не существует, вас некому ткнуть в неё носом.</p>
<p>А вот в Римской империи были библиотеки. Поэтому Новый Завет не заявлял о больших красочных широкомасштабных геополитических чудесах, что было привычным для Ветхого Завета. Вместо этого Новый Завет заявляет о меньших чудесах, которые, тем не менее, помещаются в те же самые доказательные рамки. Мальчик падает на землю, у него изо рта идёт пена; причина тому — нечистый дух; резонно ожидать, что нечистый дух убежит от истинного пророка, но не убежит от шарлатана; Иисус изгоняет нечистый дух; таким образом, Иисус — истинный пророк, а не шарлатан. Это совершенно обычное</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Что_такое_байесианство">байесовское рассуждение</a></p>
<p>, если принять в качестве базовой предпосылку, что эпилепсия вызывается демонами (и что прекращение эпилептического припадка доказывает, что демон сбежал).</p>
<p>Религия высказывала своё мнение не только в фактических и научных вопросах, религия высказывала своё мнение</p>
<p><emphasis>обо всём</emphasis></p>
<p>. Религия создала кодекс законов до возникновения законодательных органов; религия записывала историю до историков и археологов; религия устанавливала сексуальную мораль до женской эмансипации; религия расписывала формы государства до конституций; и религия отвечала на все научные вопросы: от биологической таксономии до формирования звёзд. Ветхий Завет не говорит о чувстве восхищения сложностью Вселенной — он слишком занят назначением смертной казни женщинам, носящим мужскую одежду, что, по тем временам, было вполне удовлетворительным содержанием религиозного текста. Современная концепция религии как чего-то строго</p>
<p><emphasis>морального</emphasis></p>
<p> порождена тем, что все остальные сферы были отняты у неё более компетентными институтами. Мораль — это всё, что</p>
<p><emphasis>осталось</emphasis></p>
<p>.</p>
<p>Или, скорее, люди</p>
<p><emphasis>думают</emphasis></p>
<p>, что мораль — это всё, что осталось. Возьмите свалку культуры, какой она была 2500 лет назад. Со временем человечество безмерно продвинется вперёд и части древней культурной свалки станут уже вопиюще устаревшими. Мораль не защищена от человеческого прогресса — например, сейчас мы весьма неодобрительно смотрим на такую одобренную Библией практику, как рабство. Почему люди</p>
<p><emphasis>думают</emphasis></p>
<p>, что такая мораль всё ещё допустима?</p>
<p>В действительности, нет ничего несущественного в этической проблеме убийства тысяч невинных перворождённых младенцев мужского пола, совершённого с целью убедить неизбранного фараона выпустить рабов, которые, если рассуждать логически, могли быть просто телепортированы из страны. Это должно быть</p>
<p><emphasis>более</emphasis></p>
<p> вопиющим, чем сравнительно тривиальная научная ошибка в заявлении, что у кузнечиков четыре ноги. Однако если вы заявите, что Земля плоская, на вас посмотрят, как на идиота. А вот если вы скажете, что Библия — источник вашей морали, ни одна женщина не даст вам пощёчины. Для большинства людей концепция рациональности определяется тем, что, по их мнению, может сойти им с рук; они думают, что одобрение библейской морали сойдёт им с рук; так что для того, чтобы закрыть глаза на моральные проблемы Библии, нужен лишь весьма терпимый уровень самообмана. Все согласились не замечать слона в посудной лавке, и такое состояние дел какое-то время может сохраняться.</p>
<p>Может быть, однажды человечество продвинется дальше, и каждый, кто предложит Библию в качестве источника морали, столкнётся с тем же отношением, с каким столкнулся Трент Лотт (Trent Lott), поддержавший президентскую кампанию Строма Термонда (Strom Thurmond). И тогда скажут, что истинной сутью религии всегда была генеалогия или ещё что-нибудь.</p>
<p>Идея, что религия — это отдельный магистерий, который нельзя</p>
<p><emphasis>ни доказать, ни опровергнуть</emphasis></p>
<p>, — это Большая Ложь, повторяющаяся снова и снова, так что люди говорят её не вдумываясь; но, критически рассмотренная, она оказывается попросту неверной.</p>
<empty-line/>
<p>Это — невероятное искажение того, как религия исторически зарождалась, как писания выражают свои верования, что говорят детям для того, чтобы убедить их, и того, во что до сих пор верит большинство религиозных людей на Земле. Нельзя не восхищаться беспредельной дерзостью этой лжи, стоящей на уровне с «Океания всегда воевала с Остазией». Прокурор показывает всем окровавленный топор, а обвиняемый, шокированный на мгновение, заявляет, поразмыслив: «Но вы не можете опровергнуть мою невиновность какими-то там доказательствами — это отдельный магистерий!»</p>
<p>А если это не сработает, возьмите листок бумаги и намалюйте себе карточку «Бесплатный выход из тюрьмы».</p>
<p><strong>Провозглашения и крики одобрения</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Однажды я посетил конференцию по теме «совместимы ли религия и наука?». Одна женщина-язычник с жаром рассказывала о своих представлениях о сотворении Земли: гигантская первичная корова была рождена в первичной бездне, а затем создала первичного бога при помощи слюны и языка; потомки первичного бога убили корову и сотворили Землю из её плоти, и так далее. История была длинной, подробной и более абсурдной, чем модель мира, в которой Земля покоится на спине огромной черепахи. И эта женщина явно разбиралась в науке достаточно, чтобы это понимать.</p>
<p>Я до сих пор не могу подобрать слов, чтобы описать, как именно говорила эта женщина. Она говорила… гордо? С самодовольством? Осознанно щеголяя собой?</p>
<p>Казалось, что женщина рассказывала этот миф о сотворении целую вечность (на самом деле, вероятно, прошло не более пяти минут). Странное нечто, гордость/удовлетворение/выставление себя напоказ, явно имело какое-то отношение к её <emphasis>знанию</emphasis> того, что эти убеждения были возмутительны с научной точки зрения. И она не презирала науку: она выступала за то, что наука и религия совместимы. Она даже рассказала о том, что, если взглянуть на землю, в которой жили викинги, то нетрудно понять, почему они верили в первичную бездну (этим объяснением она <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Объяснение_против_Разобъяснения">свела свои верования к чему-то заурядному</a>!), но при этом всё равно настаивала на своей вере в этот миф, говоря об этом с исключительным удовлетворением.</p>
<p>Я не думаю, что понятие «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">вера в убеждение</a>» можно растянуть настолько, чтобы покрыть это событие. Слишком странной была эта речь. Она не повторяла легенду с фанатичной верой кого-то, кому нужно подбодрять себя. Она не надеялась убедить в чём-то аудиторию, и ей не нужна была наша поддержка для того, чтобы чувствовать себя полноценной.</p>
<p>Деннет, автор понятия «веры в убеждение», считает, что большую часть того, что мы называем «религиозными верованиями» (или «религиозными убеждениями») стоит изучать как «религиозные провозглашения». Представим, что пришелец-антрополог изучает группу современных студентов-филологов, все из которых, кажется, <emphasis>считают,</emphasis>что Валки Вилкинсен является пост-утопистом. В этом случае правильный вопрос звучит не как «почему все они разделяют это странное убеждение?», а как «почему все они пишут это странное предложение на письменном экзамене?». Даже если предложение совершенно бессмысленно, ты всё равно знаешь, когда следует его громко пропеть.</p>
<p>Я думаю, что всё же несколько чересчур считать, что религиозные верования заключаются <emphasis>лишь</emphasis> в громком повторении определённых фраз: большинство людей довольно честны, и после произнесения религиозных предложений вслух чувствуют себя обязанными повторить их мысленно, чтобы эта мысль прозвучала и в сознании.</p>
<p>Но даже понятие «религиозных утверждений» вряд ли покрывает рассказ язычницы о своей вере в первичную корову. Если кому-то нужно произнести религиозное убеждение вслух, чтобы понравиться священнику или собрату по вере — да что там, просто, чтобы подтвердить своё представление о себе как о верующем — ему стоит притвориться верящим <emphasis>намного убедительнее,</emphasis> чем притворялась эта женщина. Пересказывая легенду с нарочито подчёркнутой гордостью, она даже не <emphasis>пыталась</emphasis> быть убедительной, даже не пыталась заставить аудиторию поверить в то, что она воспринимала свою религию всерьёз. Кажется, именно это меня и ошеломило. Несколько известных мне людей верят в свою веру касательно совершенно абсурдных вещей; но когда они страстно рассказывают о предмете своей веры в убеждениях, они намного сильнее стараются убедить себя в том, что воспринимают всё это всерьёз.</p>
<p>Наконец, я понял, что язычница не пыталась убедить в чём-то нас и не пыталась убедить в чём-то себя. Её пересказ легенды о сотворении вообще <emphasis>не имел отношения</emphasis> к сотворению мира. Пятиминутная обличительная речь была <emphasis>одобрительным возгласом</emphasis>, что-то вроде транспаранта на футбольном стадионе. Транспарант с надписью <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сказ_о_науке_и_политике">«ВПЕРЁД СИНИЕ»</a> не утверждает ничего о фактах и не пытается быть убедительным. Это просто кричалка.</p>
<p>Та странная подчёркнутая гордость… язычница словно участвовала в гей-параде обнажённой (Замечу мимоходом: не имею ничего против участия в гей-параде в обнажённом виде. Лесбиянство не относится к числу вещей, которые <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мне_сегодня_рационально">могут быть уничтожены правдой</a>). Это было не просто выражением одобрения, как участие в гей-параде, это было оскорбительно эпатажным выражением одобрения, как участие в гей-параде голышом. В этом проглядывало убеждение в том, что её не смогут раскритиковать или арестовать, ведь всё это сделано во имя прославления её сообщества.</p>
<p>Именно поэтому для неё столь большое значение имела смехотворная абсурдность её слов. Попытка звучать более разумно эквивалентна надеванию одежды.</p>
<p><strong>Убеждение как одеяние</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я уже разделил убеждения на <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">контроллеры ожиданий</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">веру в убеждения</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Провозглашения_и_крики_ободрения">провозглашения и крики ободрения</a>. Контроллеры ожиданий мы будем называть «полноценными убеждениями», остальные формы «неполноценными убеждениями». Полноценное убеждение может быть неверным или иррациональным (искреннее убеждение в том, что молитва исцелит больного ребёнка), но остальные формы иногда трудно вообще считать за убеждения.</p>
<p>Ещё один подвид неполноценных убеждений — убеждение как групповая идентификация, способ входить в сообщество. Робин Хансон использует <a l:href="http://lesswrong.com/lw/i6/professing_and_cheering/egb">великолепную метафору</a>(English): люди, носящие необычную одежду в качестве своей униформы (например, риза священника или еврейская кипа), поэтому я буду называть это «убеждением как одеянием».</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Злые_ли_ваши_враги_от_природы">Зная человеческую психологию</a>, можно сказать, что мусульмане, атаковавшие Всемирный торговый центр, без сомнения считали себя героями, защищающими истину, правосудие и Путь Ислама от ужасающих инопланетных чудовищ а-ля <a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/День_независимости_%28фильм%29">«День независимости»</a>. Нужно быть сильно не от мира сего — не иметь ни малейшего представления о том, как видят мир обычные люди — чтобы сказать это вслух в баре Алабамы. Американцы так не говорят. Американцы говорят, что террористы «ненавидят нашу свободу», а столкновение самолёта со зданием было «актом трусости». Нельзя говорить «героическое самопожертвование» и «террорист-смертник» в одном предложении, даже с целью правдиво показать, как видит мир Враг. Само <emphasis>понятие</emphasis> «отвага и альтруизм террориста» является одеянием Врага — поскольку об этом понятии говорит Враг. Понятие «трусость и социопатия террориста» является американским одеянием. Хочешь описать, как мир видит Враг, — забудь о кавычках; ты же не одеваешься на Хэллоуин фашистом, так?</p>
<p>Убеждение-как-одеяние может объяснить, почему люди могут <emphasis>придавать такой вес</emphasis>неполноценным убеждениям. Подозреваю, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">вера в убеждения</a> или <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Провозглашения_и_крики_ободрения">религиозные провозглашения</a>, сами по себе, с трудом порождают глубокие и мощные эмоциональные эффекты. Я не эксперт в этой области, но у меня сложилось следующее впечатление: люди, переставшие ожидать предсказанного религией будущего, пойдут на многое ради того, чтобы <emphasis>убедить</emphasis> себя в своей страстной вере, и эту отчаянность легко спутать с настоящим сильным чувством. Но всё же, это уже не тот огонь, который они носили в детстве.</p>
<p>С другой стороны, человеку очень легко искренне, пылко, на инстинктивном уровне принадлежать группе, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сказ_о_науке_и_политике">болеть за любимую команду</a> (Этот факт — фундамент надувательства под названием «Республиканцы против Демократов» и аналогичных <a l:href="http://lesswrong.com/lw/hu/the_third_alternative/">лжедилемм</a>(English) в других странах, но это уже другой разговор). Идентификация с племенем — очень мощная эмоциональная сила, люди готовы за неё умереть. И после того, как человек стал членом племени, он начинает вкладывать в убеждения, которые играют роль племенной униформы, всю ту страсть, с которой он принадлежит этому племени.</p>
<p><strong>Требование аплодисментов</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Во время Сингулярного Саммита 2007, один из ораторов ратовал за создание демократичного мультинационального проекта по разработке Искусственного Интеллекта. Я подошел к микрофону и задал вопрос:</p>
<p>Предположим, группа демократических республик сформирует консорциум по разработке ИИ; в процессе будет много политизирования: некоторые группы будут иметь необычайно сильное влияние, другие будут отодвинуты на задний план, другими словами, результат будет напоминать другие продукты современной демократии. С другой стороны, группа независимых ботаников разработает ИИ у себя в подвале. Снабдит его инструкциями опросить все населения земного шара: даже раздать мобильники всем, кто их не имеет, и выполнить то, что будет утверждено подавляющим большинством голосов. Какой из вариантов более «демократичный» и с каким вы будете чувствовать себя более спокойно?</p>
<p>Я хотел узнать, верит ли он в прагматическую адекватность демократического политического процесса или он верит в моральную правильность голосования.</p>
<p>Но оратор ответил:</p>
<p>Первый сценарий выглядит как редакторская статья в журнале «Reason», а второй - как сюжет голливудского фильма.</p>
<p>Смутившись, я спросил:</p>
<p>Так какой демократический процесс вы имели ввиду?</p>
<p>Оратор ответил:</p>
<p>Что-то вроде Проекта Человеческого Генома (это был интернационально финансируемый проект).</p>
<p>Я спросил:</p>
<p>Как разные группы будут разрешать свои разногласия в структуре вроде Проекта Человеческого Генома?</p>
<p>И оратор ответил:</p>
<p>Я не знаю.</p>
<p>Благодаря этому обмену репликами, я вспомнил цитату одного диктатора или кого-то еще, которого спрашивали о его намерениях двигать его карманное государство к демократии:</p>
<p>«Мы полагаем, что уже находимся в демократической системе. Некоторые факторы пока отсутствуют, вроде выражения воли народа».</p>
<p>Суть демократии в специфическом механизме разрешения политических конфликтов. Если все группы имеют одинаковые предпочтения, то в демократии не будет нужды - мы и так будем сотрудничать. Процесс разрешения может выражаться через голосование, или выбранного представителя, или даже через чувствительного к голосованию ИИ, но выражение должно быть хоть каким-нибудь. Какой смысл призывать к «демократическому» решению, если не подразумевается какой-то механизм разрешения конфликтов?</p>
<p>Думаю, это означает, что, сказав «демократия», ты ожидал аплодисментов от аудитории. Это не столько предложение, сколько эквивалент надписи «Аплодисменты» в студии, которая загорается как сигнал к тому, что аудитория должна начать аплодировать.</p>
<p>Этот случай запомнился лишь потому, что я перепутал требование аплодисментов с политическим предложением, к моему стыду. Большая часть требований аплодисментов более прямолинейны и могут быть выявлены простым реверсивным тестом. Например, кто-то скажет:</p>
<p>«Мы должны сбалансировать риски и возможности ИИ»</p>
<p>Если перевернуть это высказывание, мы получим:</p>
<p>Мы не должны соблюдать баланс рисков и возможностей ИИ.</p>
<p>Поскольку обратное звучит абсурдно, следовательно, неперевернутое утверждение, возможно, нормально, подразумевая, что это не несет новой информации. Есть множество хороших причин для утверждения, которое не является информативным вне контекста. «Нам нужно соблюдать баланс рисков и возможностей ИИ» может быть темой для обсуждения; может делать ударение на важности определенных планов для баланса; может критиковать планы, не соблюдающие баланс. Связывая другие утверждения, предложение может передать новую информацию ограниченному рационалисту - но сама по себе связь может быть неочевидной. Но без уточняющих положений, утверждение не более чем табличка «Аплодисменты!»</p>
<p>Порой мне хочется толкнуть речь, целиком состоящую из требований аплодисментов, чтобы посмотреть, сколько времени пройдет, прежде чем аудитория начнет хохотать.</p>
<p>Я здесь, чтобы предложить взвесить риски и возможности продвинутого Искусственного Интеллекта. Нам следует избегать рисков и, если получится, реализовывать возможности. Нам не следует беспричинно подвергаться совершенно необязательным рискам. Для достижения этих целей нам следует планировать рационально и мудро.</p>
<p>Нам не следует действовать из страха и паники, или поддаваться технофобии; однако, не следует и действовать в слепом энтузиазме. Нам следует уважать интересы всех партий, принимающих участие в Сингулярности. Мы должны убедиться, что преимущества продвинутых технологий будут доступны для как можно большего числа индивидов, а не для нескольких. Мы должны, по мере сил наших, избегать конфликтов с применением этих технологий; и мы должны предотвратить попадание этих технологий в руки опасных индивидов. Нам следует думать над этими вопросами до, а не после, когда уже будет поздно что-либо предпринимать…</p>
<p>Нам следует взвешивать риски и возможности ИИ.</p>
<p><strong>Замечая замешательство</strong></p>
<p><strong>Сфокусируй неуверенность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Что случится с процентом по облигациям: он поднимется, опустится, или не изменится? Если ты работаешь экспертом в телепрограмме, где тебе нужно объяснить произошедшее постфактум, то тебе незачем волноваться. Какая бы из этих трёх возможностей ни реализовалась, ты всё равно сможешь объяснить, почему результат отлично вписывается в разработанную тобой теорию рынка. Нет смысла думать о том, что эти три возможности каким-то образом противоречат друг другу или несовместимы между собой, поскольку ты в любом случае на сто процентов выполнишь свою работу в качестве эксперта.</p>
<p>Хотя подожди. Представь, что ты только совсем недавно появился на телевидении и недостаточно опытен для того, чтобы придумывать правдоподобные объяснения на лету. Нужно заранее подготовить заметки для завтрашнего прямого эфира, а времени у тебя не так уж и много. Тогда было бы очень полезно знать, какой именно результат произойдёт на самом деле, — поднимется или опустится ли процент по облигациям — ведь тогда понадобится подготовить лишь один набор оправданий.</p>
<p>Увы, предвидеть будущее невозможно. Что ты собираешься делать? Ты определённо не будешь использовать «вероятности». <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Забудьте_кое-что_чему_вас_учили_в_школе">Школа рассказала нам</a>, что такое «вероятности»: так называются числа от нуля до единицы в тексте некоторых задач; сейчас же никто не сообщил тебе никаких чисел от нуля до единицы. Что ещё хуже, ты <emphasis>чувствуешь себя как-то неуверенно</emphasis>, а — если тебе не изменяет память — во время вычисления ответа на такие задачи у тебя никогда не было таких ощущений. Лекции по математике читаются в чистых и знакомых аудиториях — разве уместно применять математику не в стенах института, а в запутанных и непонятных жизненных ситуациях? Использовать какой-либо стиль мышления <a l:href="http://www.aft.org/sites/default/files/periodicals/Crit_Thinking.pdf">в непригодной для него обстановке</a> — всегда плохая идея. Ясно, о «вероятностях» вспоминать не надо.</p>
<p>Тем не менее, у тебя есть всего лишь 100 минут для того, чтобы подготовить оправдания. Нельзя потратить все 100 минут, обдумывая сценарий «повышение», и ещё потратить все 100 минут, набрасывая реплики для сценария «понижение», и ещё потратить 100 минут на размышления о сценарии «неизменность».</p>
<p>Если какая-нибудь проверочная комиссия собирается исследовать твоё расходование времени, то лучше бы потратить равное количество времени на подготовку к каждому возможному исходу. Никто не сообщил тебе чисел от нуля до единицы, и поэтому у тебя на руках нет никакой документации, могущей обосновать неравные временные затраты. Ты легко можешь представить, что именно скажут тебе проверяющие: «И почему же вы работали над оправданием №3 ровно 42 минуты, мистер Финклдинджер? Почему не 41 или 43 минуты? Признайте свою необъективность! Вы отдаёте предпочтение своим субъективным любимчикам!»</p>
<p>Однако ты с облегчением вспоминаешь, что никакая проверочная комиссия и не собирается искать в твоих поступках повода для обвинений. Это замечательно, ведь завтра прозвучит важное объявление от Федерального Резерва Банка США, и кажется маловероятным, что цены на процент по облигациям не изменятся. У тебя нет ни малейшего желания тратить драгоценные 33 минуты на подготовку речи, которую ты не планируешь произносить.</p>
<p>В голове всплывают наброски объяснений: подробные рассказы о том, почему каждое событие правдоподобно вытекает из твоей теории рынка. Но почти сразу становится ясно, что сейчас правдоподобность не поможет: все исходы правдоподобны. Каждый сценарий вписывается в твою теорию рынка, но это не имеет никакого отношения к тому, как следует поделить время на подготовку. Между сотней минут и способностью вписывать события в теорию есть принципиальное отличие: первое — ограниченно, второе — нет.</p>
<p>И всё же… У тебя нет зацепок, но всё же ты, кажется, <emphasis>ожидаешь</emphasis> эти события с разной силой. Какие-то оправдания кажутся тебе более важными, какие-то — менее. И — восхитительная деталь — если представить что-то, делающее повышение процента <emphasis>более</emphasis>вероятным, то объяснения для сценариев понижения и неизменности кажутся уже <emphasis>менее</emphasis>нужными.</p>
<p>Кажется, что существует связь между тем, насколько ты ожидаешь увидеть каждый из исходов, и тем, как ты хочешь разделить время подготовки между их оправданиями. Разумеется, эту связь невозможно измерить. У тебя есть 100 минут на подготовку, но здесь и не пахнет сотней «единиц предвкушения», или чего-нибудь такого. (Хотя ты всё-таки понял, что твоя функция полезности растёт примерно как логарифм от времени, потраченного на подготовку оправдания того события, которое произойдёт на самом деле.)</p>
<p>Но всё же… В мысли о том, что ожидание конечно, — и конечное ожидание подобно конечному времени на подготовку объяснений, а не бесконечной способности объяснять — явно что-то есть. Возможно, имеет смысл думать об ожидании, как о каких-нибудь ресурсах: например, как о деньгах. После такого сравнения сразу же тянет подумать о том, где можно достать ещё ожидания, но это бессмысленно: сколько ожидания бы ты не раздобыл, времени на подготовку от этого не прибавится. Нет, задача решается по-другому: нужно попытаться использовать свои ограниченные запасы ожидания наилучшим образом.</p>
<p>Ни о чём подобном на лекциях по статистике не говорилось. Никто не рассказал, что делать, когда это чёртово <emphasis>ощущение</emphasis> неопределённости так сильно давит на мысли. Никто не рассказал, что делать, когда неизвестно никаких чисел от нуля до единицы. Хотя при чём тут это? Если уж использовать числа, то с равным успехом можно использовать любые числа: нет никаких зацепок, указывающих на то, какой раздел математики следует использовать, если здесь стоит использовать вообще хоть какой-нибудь раздел математики. Может быть, пригодятся пары чисел: число слева, число справа. Такой подход можно будет назвать «теорией Декстера-Синистера», поскольку именно так «правый» и «левый» звучат на латыни. Или что-нибудь ещё, какой-нибудь другой метод и иная аксиоматика. (Во всяком случае, число «100» — 100 минут на подготовку — точно должно где-то участвовать, это понятно)</p>
<p>Почему никто не открыл правил <emphasis>фокусировки неопределённости</emphasis>? Правил, позволяющих распределить ожидание таким образом, чтобы большинство ожидания <emphasis>попало в тот исход</emphasis>, который <emphasis>произойдёт на самом деле</emphasis>?</p>
<p>Но как будет называться это искусство? И как будут выглядеть эти правила?</p>
<p><strong>Что такое свидетельство</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Предложение „снег белый“ <emphasis>истинно</emphasis> тогда и только тогда, когда снег белый» — Альфред Тарский.</p>
<p>«Говорить, что сущее есть и не-сущее не есть, — значит говорить <emphasis>истинное</emphasis>» — Аристотель, «Метафизика 4».</p>
<p>Если две эти цитаты не выглядят удовлетворительным определением «истины» — прочтите <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Простая_истина">это</a>. Сегодня я расскажу о «свидетельствах» (причём речь будет идти об убеждениях-о-фактах, говорящих о том, каким является мир, а не об эмоциях или морали. О разнице между этими понятиями сказано <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мне_сегодня_рационально">здесь</a>).</p>
<p>Человек идёт по улице, неожиданно его шнурки развязываются. Некоторое время спустя, по какой-то непонятной причине, он становится <emphasis>убеждён</emphasis> в том, что его шнурки развязаны. Свет покидает Солнце, ударяется о шнурки и отпрыгивает прочь; некоторые фотоны входят в зрачок и попадают на сетчатку; энергия фотонов запускает волну нервных импульсов; нервные импульсы доходят до зрительной коры, где на основе оптической информации строится трёхмерная модель, распознанная как развязанные шнурки. Происходит последовательность событий — цепочка из причин и следствий — начавшаяся во внешнем мире и закончившаяся внутри мозга, в конечном итоге которой человек приобретает имеющиеся у него убеждения. На выходе этого процесса — состояние <emphasis>разума</emphasis>, которое отражает состояние <emphasis>шнурков</emphasis>.</p>
<p>Что такое «<emphasis>свидетельство</emphasis>»? Это событие, сцепленное с интересующей тебя сущностью последовательностью из причин и следствий. Если, к примеру, объект исследования — твои шнурки, то входящий в зрачки свет есть свидетельство, сцепленное со шнурками. Замечу, что здесь я использую слово «сцепленность» не в том смысле, что принят в квантовой механике (entanglement, в русской литературе иногда встречается как «запутанность»); две вещи «сцеплены», если благодаря соединяющей их цепочке причин и следствий, их состояния становятся скореллированными.</p>
<p>Не каждое воздействие создаёт нужный для свидетельства вид сцепленности. Не очень впечатляюще построить машину, гудящую, если в неё ввести выигрышный лотерейный номер, если эта машина будет точно также гудеть и <emphasis>на все остальные</emphasis> лотерейные номера. Отражённый от ботинков свет не будет полезным свидетельством касательно шнурков, если фотоны были бы одними и теми же вне зависимости от того, завязаны ли шнурки.</p>
<p>Говоря более формально: событие называется <emphasis>свидетельством о сущности А</emphasis>, тогда и только тогда, когда это событие проявляется <emphasis>по-разному</emphasis> в зависимости от различных состояний сущности А (говоря на языке теории информации, взаимная информация события и сущности А должна быть больше нуля).</p>
<p>Сцепленность заразительна, <emphasis>если с ней правильно обращаться</emphasis>, и именно поэтому людям нужны и глаза, и мозг. Если фотоны отразятся от шнурков и затем столкнутся с камнем, то камень не сильно изменится. Камень не будет сцеплен со шнурками никаким полезным с практической точки зрения образом, его состояние будет одним и тем же вне зависимости от того, были ли завязаны шнурки. Именно поэтому камни не стоит приглашать в суд в качестве свидетелей. Фотоплёнка, напротив, будет сцеплена со шнурками через отражённые от обуви фотоны, и поэтому её можно предъявить как улику. Если твои глаза и мозг работают правильно, то ты сам становишься сцеплен со своими шнурками.</p>
<p>Именно поэтому рационалисты так бережно относятся к, на первый взгляд, парадоксальному утверждению: «убеждение стоит того, чтобы в него верить, лишь в том случае, когда тебя, в принципе, можно убедить в него не верить». Сетчатка, чьё состояние не меняется в зависимости от того, какой в неё входит свет, — сетчатка слепого. Некоторые системы убеждений, довольно очевидно пытаясь защитить себя, утверждают, что ряд убеждений ценен лишь в том случае, когда ты веришь в них <emphasis>безоговорочно</emphasis>: что бы ты ни видел, о чём бы ты ни думал — верь! Мозг должен оставаться в том же состоянии независимо от того, какая информация входит в его недра. Отсюда выражение «слепая вера». Если то, во что ты веришь, не зависит от того, что ты видишь, — ты слеп точно так же, как и человек с пустыми глазницами.</p>
<p>Если твои глаза и мозг работают правильно, то твои убеждения становятся сцепленными с фактами. <emphasis>Рациональное мышление порождает убеждения, сами по себе являющиеся свидетельствами</emphasis>.</p>
<p>Если твой язык говорит правду, то твои рациональные убеждения — которые есть свидетельства — могут быть свидетельствами в глазах кого-то ещё. Сцепленность передаётся по цепочке причин и следствий, а слова произнесённые есть причина, и слова услышанные есть следствие. Сказав «У меня развязались шнурки» по телефону, ты делишься сцепленностью с другом.</p>
<p>Поэтому среди честных людей, верящих в честность друг друга, рациональные убеждения будут заразительны. Именно поэтому выглядит столь подозрительным заявление о том, что твои убеждения <emphasis>не</emphasis> заразительны: заявление о том, что ты веришь, исходя из каких-то личных причин, не распространяющихся на остальных. Если твои убеждения сцеплены с реальностью, то они <emphasis>должны</emphasis> быть заразительны среди честных людей.</p>
<p>Если твоя модель реальности говорит о том, что результаты работы твоих когнитивных процессов <emphasis>не должны</emphasis> быть заразительны, то твоя модель реальности говорит о том, что твои убеждения не есть свидетельства, что твои убеждения не сцеплены с реальностью. В этом случае нужно что-то исправить, и отметить свои убеждения как «ложные».</p>
<p>Разумеется, если ты до конца <emphasis>осознаёшь</emphasis> — <emphasis>ощущаешь</emphasis> — <emphasis>смысл</emphasis> всего этого, то это означает, что ты <emphasis>уже</emphasis> отметил свои убеждения как «ложные». Потому что «убеждение не сцеплено с реальностью» означает «убеждение не истинно». В ту же секунду, когда ты перестал верить в то, что «предложение „снег белый“ истинно», ты автоматически перестал верить и в то, что снег белый, или на очень глубоком уровне сломалось что-то очень важное.</p>
<p>Поэтому объясни, почему используемый тобой тип мышления порождает убеждения, отражающие реальность. Объясни, почему ты считаешь себя <emphasis>рациональным</emphasis>. Объясни, почему, используя подобный твоему тип мышления, люди будут думать «снег белый» если, и только если, снег белый. Если ты не веришь в то, что результаты работы твоих когнитивных процессов сцеплены с реальностью, то почему ты доверяешь результатам работы своих когнитивных процессов? Ведь это должно быть одним и тем же!</p>
<p><strong>Свидетельство: рациональное, правовое, научное</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Предположим, ваш добрый друг, комиссар полиции, говорит вам по строжайшему секрету, что криминальный главарь вашего города - Вилки Вилкинсен. Как рационалист, вы обязаны поверить этому заявлению? Попробуем так: если вы возьмете и оскорбите Вилки, я назову вас безрассудным. Так как благоразумно вести себя так, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">как если бы</a>Вилки имел существенно большую-чем-по-умолчанию вероятность быть криминальным главарем, следовательно, заявление комиссара полиции должно быть сильным <a l:href="https://habrahabr.ru/post/219721/">Байесовским свидетельством</a>.</p>
<p>Наша судебная система не поместит Вилки под стражу на основе заявления комиссара полиции. Оно не рассматривается как законное свидетельство. Возможно, если упекать за решетку всех обвиненных комиссарами полиции в том, что они возглавляют преступную организацию, то вы по-началу поймаете множество боссов, плюс, тех, кто не нравился комиссарам. Власть имеет свойство портить людей с временем, так что со временем вы будете ловить все меньше реальных боссов (которые будут применять более серьезные меры для обеспечения своей анонимности) и все больше невинных (несдержанная власть привлекает коррупцию, как мед привлекает мух).</p>
<p>Но это не значит, что заявление комиссара полиции не является рациональным свидетельством. Оно все еще обладает однозначными <a l:href="https://habrahabr.ru/post/219721/">отношениями правдоподобия</a>, и ты все еще будешь безрассудным, оскорбляя Вилки. Но на социальном уровне, преследуя социальную цель, мы осознанно определяем «законное свидетельство», как совокупность лишь конкретных типов свидетельств, например, наблюдения комиссара полиции в ночь на четвертое апреля.</p>
<empty-line/>
<p>Все законные свидетельства, в идеале, должны быть рациональными свидетельствами, но не наоборот. Мы внедряем особые, сильные стандарты, прежде чем объявлять, что данное рациональное свидетельство является еще и «законным».</p>
<p>Набирая эту фразу в 8:33 вечера, Pacific time, 18-го августа 2007, я ношу белые носки. Следует ли тебе, как рационалисту, верить этим словам? Да. Могу я давать показания об этом в суде? Да. Это научное заявление? Нет, ведь нет эксперимента, который бы ты мог провести, дабы верифицировать это. Наука собрана из множества обобщений, применяемых к множеству частных случаев, чтобы ты мог провести новые реальные эксперименты, которые тестируют обобщения, и следовательно, подтвердить для себя, что обобщение является правдой, не полагаясь на чей-то авторитет. Наука - публичное, воспроизводимое знание человечества.</p>
<p>Как и судебная система, наука - социальный процесс, включающий подверженных ошибкам людей. Мы хотим защитить фонд убеждений, которые особенно надежны. Так же мы хотим социальные правила, которые бы способствовали производству нового знания. Так что мы внедряем особые, сильные, дополнительные стандарты прежде чем объявить конкретное рациональное знание «научным», добавив его в фонд убеждений. Должен ли рационалист верить в историческое существование Александра Великого? Да. У нас есть лишь грубая картинка древней Греции, не слишком достоверная, но это лучше чем максимальная энтропия. Но мы зависим от авторитетов, Плутарха, например; мы не можем игнорировать его и проверить все сами. Историческое знание - ненаучное знание.</p>
<p>Должен ли рационалист верить, что Солнце взойдет 18-го сентября 2007 года? Да, но не с абсолютной уверенностью, таков уж принцип ставок. (Для педантов: стоит ли верить, что 18-го сентября 2007 года вращение Земли и её орбита относительно Солнца останутся примерно такими же?) Это заявление, которое я написал в своем эссе 18-го августа 2007-го является научным убеждением?</p>
<p>Отрицание применимости прилагательного «научный» к заявлению «Солнце взойдет 18-го сентября 2007-го» может показаться ошибочным. Если наука не может делать предсказания о будущих событиях, которым еще предстоит произойти, то она бесполезна; она не будет способна предсказывать результаты эксперимента перед его проведением. Предсказание о том, что Солнце взойдет, определенно, является экстраполяцией научного обобщения. Оно основано на моделях Солнечной системы, которые ты можешь подтвердить самостоятельно.</p>
<p>Но представь, что ты создаешь новый эксперимент для верификации предсказания №27 в новом контексте теории Х. У тебя может не быть причин полагать, что предсказание ошибочно; ты можешь лишь хотеть проверить его в новом контексте. Утверждение о «научности» этого убеждения может показаться опасным, до завершения эксперимента. Уже есть «традиционное предсказание» и «предсказание теории Х». Но если ты уже знаешь «научное убеждение» о результате, зачем осложнять себе жизнь экспериментом?</p>
<p>Ты начинаешь, надеюсь, понимать, почему я отождествляю Науку с обобщениями, а не с историей экспериментов. Исторические события случаются лишь раз; обобщения же применяются для множества событий. История не воспроизводима, научные обобщения - да.</p>
<p>Является ли мое определение «научного знания» истинным? Это не слишком хорошо сформулированный вопрос. Особые стандарты, что мы внедряем для науки имеют практическую цель. Нигде на звездах или горах не написано, что p &lt; 0.05 является стандартом научной публикации. Сейчас многие утверждают, что 0.05 - слишком слабый стандарт; что будет полезно понизить его до 0.01 или 0.001.</p>
<p>Может быть будущие поколения, действуя в соответствии с убеждением, что научное знание - публичное и воспроизводимое, будут помечать как «научные» лишь те статьи, что напечатаны в бесплатных журналах. Ведь если ты требуешь плату за знание, является ли оно знанием человечества? Можем ли мы доверять результатам, если людям приходится платить, чтобы критиковать их? Действительно ли это наука?</p>
<p>Вопрос «Действительно ли это наука» плохо сформулирован. Является ли байесовским свидетельством журнал с закрытым доступом и ценой подписки 20000$ в год? Вместе с частными заявлениями комиссара полиции о том, что Вилки — криминальный босс, думаю я, ответ — «Да». Но следует ли канонизировать журналы с ограниченным доступом как «науку»? Должны ли мы допускать их в защищенный фонд убеждений? Как по мне, так науке послужит больше, если научным будет считаться публичное, воспроизводимое знание в фонде человечества.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Сколько свидетельств понадобится</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">Напомню</a>, что свидетельство — это «событие, сцепленное с интересующей тебя сущностью последовательностью из причин и следствий», а сцепленность — «событие проявляется по-разному в зависимости от различных состояний цели». Так какое количество сцепленности — сколько свидетельств — требуется для того, чтобы поддержать убеждение?</p>
<p>Начнём с простого вопроса (достаточно простого для того, чтобы можно было получить ответ математически): насколько нужно сцепиться с <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лотереи_бессмысленная_трата_надежды">лотереей</a>, чтобы выиграть? Скажем, есть 70 шаров, вытаскиваемых в случайном порядке, и, чтобы выиграть, нужно, чтобы совпало шесть чисел. Тогда существует 131 115 985 возможных комбинаций, и вероятность того, что произвольный лотерейный билет выиграет, равна 1/131 115 985 (это 0,0000007%). Чтобы выиграть в лотерею, необходимы свидетельства, достаточно <emphasis>избирательные</emphasis> для того, чтобы благоволить одной комбинации, а не 131 115 984 её альтернативам.</p>
<p>Скажем, существуют вероятностные тесты, различающие выигрышные и проигрышные билеты. Например, можно ввести комбинацию в чёрный ящик, который всегда гудит, если комбинация выигрышна, и не всегда гудит, если комбинация проигрышна. Допустим, вероятность этого лишь 1/4 (или, в <a l:href="http://www.toehelp.ru/theory/ter_ver/1_6/">байесианской</a> терминологии, <emphasis>отношение правдоподобия</emphasis> чёрного ящика — четыре к одному: если комбинация была выигрышной, то ящик загудит с вероятностью в четыре раза больше, чем для проигрышной).</p>
<p>Но возможных комбинаций очень много. Если ввести в ящик 20 проигрышных комбинаций, 5 из них (в среднем) заставят его загудеть — просто из-за вероятности ошибиться в 25%. Если ввести в ящик все 131 115 985 возможных комбинаций, то ящик загудит не только после выигрышной, но и после 32 778 996 проигрышных (в среднем).</p>
<p>Этот чёрный ящик не позволит выиграть лотерею, но это лучше, чем ничего. Благодаря ему, вероятность выигрыша вырастает от 1/131 115 985 до 1/32 778 997. Наблюдается прогресс в деле отыскания истины внутри обширного пространства возможностей.</p>
<p>Теперь предположим, что можно использовать второй ящик для того, чтобы проверить комбинацию <emphasis>дважды, независимо</emphasis>. Оба ящика точно загудят на правильную комбинацию, а вероятность гудка в ответ на неправильную комбинацию — 1/4 <emphasis>независимо</emphasis> для каждого ящика, и поэтому <emphasis>оба</emphasis> ящика загудят на проигрышную комбинацию с вероятностью лишь в 1/16. Можно сказать, что <emphasis>суммарное</emphasis> свидетельство, полученное в результате двух независимых тестов, имеет отношение правдоподобия 16:1. Число проигрышных лотерейных билетов, прошедших оба теста — 8 194 749 (в среднем).</p>
<p>Раз всего возможно 131 115 985 лотерейных билетов, то соблазнительно сказать, что необходимы свидетельства, чья суммарная сила будет примерно 131 115 985 к 1 — то есть нужно событие (или серия событий), в 131 115 985 раз более вероятное при условии, что комбинация выигрышная, чем при условии, что комбинация проигрышная. Но на самом деле этого свидетельства хватит лишь на то, чтобы дать 50% вероятность выигрыша. Почему? Потому что, если применить фильтр этой силы к 131 миллиону проигрышных билетов, то один (в среднем) проигрышный билет его пройдёт. Выигрышный билет тоже его пройдёт, и в результате получатся два прошедших фильтр билета. Вероятность выиграть 50%, если купить можно лишь один.</p>
<p>Лучше посмотреть на ситуацию следующим образом. Вначале, есть 1 выигрышный билет и 131 115 984 проигрышных, поэтому шансы выиграть 1:131 115 984. Шансы ящика загудеть — 1 (для выигрышного билета) к 0,25 (для проигрышного). Умножив 1:131 115 984 на 1:0,25 , получаем 1:32 778 996. После добавления ещё ящика свидетельств, шансы опять умножаются на 1:0,25 , и теперь они равны 1 к 8 194 749: 1 выигрышный билет и 8 194 749 проигрышных.</p>
<p>Удобно измерять свидетельства в битах — не в тех битах, которые можно найти на жёстком диске, а в математических битах, которые концептуально от них отличаются. Эти биты — просто логарифмы вероятностей по основанию 1/2. Например, если возможны четыре случая — A, B, C и D, чьи вероятности 50%, 25%, 12,5% и 12,5% соответственно, и я говорю, что случилось D, то тем самым я передаю тебе 3 бита информации, так как вероятность сообщённого результата — 1/8.</p>
<p>Удачное совпадение: 131 115 984 чуточку меньше, чем 2 в 27-й степени. Поэтому 14 ящиков, или 28 бит свидетельствующей информации — событие, в 268 435 456 раз более вероятное при условии, что гипотеза-о-билете верна, чем при условии, что она ложна, — увеличит шансы с 1:131 115 984 до 268 435 456:131 115 984, что примерно равно 2:1. Шансы 2:1 означают, что на каждые две победы приходится один проигрыш, то есть, если взять в руки 28 битов свидетельствующей информации, то <emphasis>вероятность</emphasis> выигрыша будет 2/3. Добавим ещё один ящик, 2 бита свидетельствующей информации, и шансы сдвинутся до 8:1. Появление ещё двух ящиков превратит шансы выигрыша в 128:1.</p>
<p>Так что, если ты хочешь получить право на <emphasis>сильное убеждение</emphasis> в том, что ты выиграешь лотерею (то есть, скажем, чтобы вероятность твоей неправоты была меньше 1%), то 34 бит свидетельствующей информации о выигрышной комбинации вполне достаточно.</p>
<p>В общем случае, для ответа на вопрос «сколько свидетельств для этого понадобится?» нужно использовать примерно такие же правила оценки. Чем больше <emphasis>пространство возможностей,</emphasis> или чем сильнее <emphasis>априорная</emphasis> невероятность гипотезы по сравнению с её ближайшими соседями, или чем более уверенным хочется быть, тем больше нужно свидетельств.</p>
<p>Правила нельзя обмануть. Никто не может формировать убеждения, основываясь на неадекватных свидетельствах. Скажем, у тебя есть ряд из 10 ящиков, и ты вбиваешь комбинации в каждый из них. Ты не можешь остановиться на первой комбинации, успешно прошедшей все ящики, и сказать: «Но шанс на то, что это случится для проигрышного билета — один к миллиону! Чёрт с этими полурелигиозными обычаями байесианцев, я закончил!». Этот тест пройдёт не только победитель, но ещё и 131 проигрышный билет (в среднем). Ты пришёл к слишком сильному выводу, основываясь на недостаточном количестве свидетельств, не сумев побороть громадность пространства возможностей и априорную невероятность. Это не надуманное бюрократическое предписание, это математика.</p>
<p>Конечно, можно <emphasis>быть убеждённым</emphasis> в чём-то, основываясь на неадекватных свидетельствах, если сильно хочется; но убеждения при этом не могут быть <emphasis>истинными</emphasis>. Ситуацию можно сравнить с попыткой завести машину без бензина, игнорируя глупое, закостенелое, несправедливое и смехотворное правило «автомобилю нужен бензин для того, чтобы ездить». Было бы намного <emphasis>удобнее</emphasis> и дешевле, если бы люди отменили этот закон, разве это не очевидно вообще всем? Что же, можно попробовать, если сильно хочется. Можно даже закрыть глаза и представить себе, что машина движется. Но для того, чтобы на самом деле прибыть к правдивым убеждениям, необходимы свидетельства-бензин и, чем дальше ехать, тем больше бензина понадобится.</p>
<p><strong>Самоуверенность Эйнштейна</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В 1919 году сэр Артур Эддингтон возглавил экспедиции в Бразилию и на остров Принсипи, чтобы пронаблюдать солнечные затмения и тем самым опытным путем проверить то, что предсказывает новая теория, созданная Эйнштейном, — общая теория относительности. Некий журналист спросил Эйнштейна, что тот будет делать, если наблюдения Эддингтона разойдутся с предсказаниями теории. Как известно, Эйнштейн ответил: «Тогда мне будет жаль Господа Бога. Теория всё равно верна».</p>
<p>Это заявление звучит чрезмерно дерзко, словно бросая вызов общепринятой в Традиционной Рациональности позиции, которая утверждает, что эксперимент — главный судья. Эйнштейн словно был одержим столь великой гордыней, что отказывался преклонить голову перед тем, что говорит мироздание, как это должен делать всякий ученый. Кто способен узнать, верна ли теория, еще до экспериментальной проверки?</p>
<p>Конечно, Эйнштейн оказался прав. Я стараюсь не подвергать критике людей, когда они правы. Если они по-настоящему ее заслуживают, мне не придется долго ждать случая, который прояснит их ошибку.</p>
<p>И Эйнштейн, возможно, был не столь уж опрометчиво дерзок, как это звучало.</p>
<p><emphasis>(От переводчика: далее под силой эксперимента или сложностью гипотезы будет иметься в виду их разрешающая способность в битах в соответствии с подходом Шеннона. Для тех, кто слабо знаком с теорией информации, можно, не вдаваясь в детали, сказать, что это мера длины кратчайшего сообщения, описывающего гипотезу. См. также </emphasis><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Бритва_Оккама"><emphasis>статью о бритве Оккама</emphasis></a><emphasis>)</emphasis></p>
<p>Чтобы назначить вероятность, большую 50%, одной верной гипотезе из набора в 100 млн возможных, вам нужно <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сколько_свидетельств_понадобится">как минимум 27 бит свидетельств</a>, или около того. Если у вас нет столь информативного способа проверки, нельзя рассчитывать, что вы сможете найти верную гипотезу: недостаточно сильные эксперименты оставят более чем одну идею потенциально истинной. Если вы попробуете произвести проверку, дающую ложноположительный исход в одном случае из миллиона (т. е. силой примерно в 20 бит), то в итоге получите сотни возможных гипотез. Чтобы просто отыскать верный ответ в широком пространстве возможностей, нужно много свидетельств.</p>
<p>Традиционная Рациональность подчеркивает роль подтверждения: «Если вы хотите убедить меня в истинности X, вам потребуется предоставить мне Y свидетельств». Я часто соскальзывал к подобной формулировке, когда на самом деле хотел сказать что-то вроде «Чтобы обосновать убежденность в этом заявлении с вероятностью большей 99%, нужно 34 бита свидетельств». Или «для того, чтобы присвоить вашей гипотезе вероятность больше 50%, вам нужно 27 бит свидетельств». Традиционная формулировка подразумевает, что вы начинаете исследование с догадок или неких только вам понятных рассуждений, которые приводят вас к гипотезе, и только затем накапливаете «свидетельства», подтверждающие ее, чтобы убедить научное сообщество или обосновать свою убежденность.</p>
<p>Однако с байесовской точки зрения вам, чтобы просто задать гипотезу на пространстве возможных теорий, нужны <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сколько_свидетельств_понадобится">свидетельства в объеме</a>, примерно равном <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Бритва_Оккама">сложности этой гипотезы</a>. (Вопрос пока не в том, чтобы убедить кого-либо или <emphasis>обосновать</emphasis> что-либо.) Если перед вами сто миллионов альтернатив, вам нужно не меньше 27 бит свидетельств, чтобы просто однозначно сосредоточиться на единственной версии.</p>
<p>Это справедливо, даже если вы называете свою идею «догадкой» или «озарением». Работа интуиции — реальный процесс в настоящем мозге. Если ваш разум не обладает хотя бы десятью битами байесовски непротиворечивых, неизбыточных и соответствующих гипотезе данных, то он не в состоянии выделить корректную гипотезу силой в 10 бит — ни сознательно, ни подсознательно, ни как-либо еще. Если вы хотите отыскать одну из миллионов целей с помощью только лишь 19 бит связанной информации, подсознание не сможет сделать это лучше, чем сознание. Подсознательные догадки могут казаться загадочными тому, в чью голову приходят, но не в состоянии нарушить принципы устройства мироздания.</p>
<p>Вы уже видите, к чему я веду: в момент, когда Эйнштейн изначально формулировал гипотезу, когда уравнения начали приходить ему в голову, у него уже должны были быть достаточные экспериментальные данные, чтобы его внимание смогло сосредоточиться единственным образом <emphasis>именно</emphasis> на уравнениях ОТО. Иначе они не получились бы верными.</p>
<p>Теперь подумаем, насколько похоже на правду, что Эйнштейн мог владеть именно такими экспериментальными данными, чтобы ОТО завладела его вниманием, но ее достоверность была бы оценена лишь в 55%? Предположим, что сложность гипотезы ОТО — 29,3 бита. Правдоподобно ли, чтобы в курсе физики, который изучал Эйнштейн, было ровно 29,5 бит свидетельств?</p>
<p>Неправдоподобно. Если у Эйнштейна было достаточно экспериментальных данных, чтобы единственным способом разработать уравнения ОТО в самом начале, то, вероятно, у него уже было достаточно свидетельств, чтобы быть чертовски уверенным в истинности общей теории относительности.</p>
<p>Из-за того, что мозг человека — несовершенный обработчик информации, на деле у Эйнштейна, возможно, было чрезмерно больше свидетельств, чем в принципе требуется идеальному байесовскому агенту, чтобы присвоить ОТО внушительную степень доверия.</p>
<p>Слова учёного «Тогда мне будет жаль Господа Бога, теория всё равно верна» не звучат так уж пугающе, если вы взглянете на них с этой точки зрения и будете помнить, что из всего пространства вариантов именно общая теория относительности оказалась справедливой.</p>
<p><strong>Бритва Оккама</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Чем сложнее объяснение, тем больше свидетельств необходимо, чтобы просто определить его в пространстве убеждений (в Традиционной Рациональности это формулируется <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Самоуверенность_Эйнштейна">вводящим в заблуждение образом</a>, скажем, «чем сложнее утверждение, тем больше требуется оснований, чтобы его принять»). Как можно измерить сложность объяснения? Как определить, сколько свидетельств потребуется?</p>
<p>Допустим, вы, проведя какие-то эксперименты, получили ряд интересных результатов. Почему эти данные выглядят именно так, а не иначе? На ум приходят несколько объяснений, но какое из них выбрать?</p>
<p>Кажется, пришло время вспомнить принцип бритвы Оккама, точнее, следующую его формулировку: «следует считать верным самое простое объяснение, не противоречащее собранным данным». Но как оценить степень простоты? Роберт Хайнлайн как-то заявил, что самое простое объяснение звучит так: «Женщина, живущая дальше по улице — ведьма, значит это сделала она».</p>
<p>Становится понятно, что длина предложения на естественном языке — не очень хороший способ измерить «сложность». И нельзя утверждать, что теория «вписывается» в факты просто потому что <emphasis>не может опровергнуть</emphasis> их - этого недостаточно.</p>
<p>Но в чём причина того, что длина предложения — плохая мера сложности? Потому что, произнося предложение, ты используешь <emphasis>обозначения</emphasis> для понятий, которые знает слушатель, и именно в них слушатель уже хранит сложность. Скажем, можно превратить предложение Хайнлайна в аббревиатуру «ЖЖНВТСО!», тогда всё объяснение можно сообщить одним словом. Или, ещё лучше, можно дать предложению короткий произвольный код навроде «фнорд!». Уменьшают ли эти действия сложность? Нет, потому что тогда собеседнику нужно заранее сказать, что «ЖЖНВТСО!» означает «Женщина, живущая напротив — ведьма, так сделала она». «Ведьма», в свою очередь, тоже обозначение для ряда очень необычных утверждений, и то, что все знают, каких именно, не означает, что «ведьма» — это просто.</p>
<p>Гигантский электрический искровой разряд падает с неба, сжигая дерево, и древние скандинавы говорят: «Наверное, какая-то могущественная личность разгневалась и бросила в дерево молнию». Человеческий мозг — самый сложный артефакт во всей известной вселенной. Гнев выглядит простым лишь потому, что мы не видим всей паутины нейронов, отвечающей за эту эмоцию (Представь, как трудно было бы объяснить пришельцам без чувства юмора, почему мы смеёмся над «Летающим цирком Монти Пайтона». Но это не говорит, что люди лучше пришельцев — у людей нет ощущения фнордотоватости). Сложность гнева, и, конечно, сложность разума, не бросилась в глаза авторам гипотезы о Торе, агенте-швыряющим-молнии.</p>
<p>Чтобы <emphasis>человек</emphasis> понял гипотезу Тора, нужно всего лишь бросить пару фраз. Чтобы человек понял уравнения Максвелла, нужно пересказать ему несколько книг. У людей есть встроенное понятие «гнев», но нет встроенного понятия «дифференциальное исчисление». Придётся объяснять язык, и язык, лежащий за языком, и основы математики, и лишь потом можно начинать лекцию об электричестве.</p>
<p>И всё же кажется, что в каком-то смысле уравнения Максвелла <emphasis>проще</emphasis>, чем человеческий мозг, или чем швыряющий-молнии-агент.</p>
<p>Вот разгадка: как выяснилось, <emphasis>намного</emphasis> проще написать компьютерную программу, симулирующую уравнения Максвелла, чем компьютерную программу, симулирующую пронизанный эмоциями разумный мозг Тора.</p>
<p>В алгоритмической теории информации «сложность описания» измеряется длиной кратчайшей компьютерной программы, выводящей это описание. Прежде чем говорить о «кратчайшей компьютерной программе», нужно задать пространство компьютерных программ, для чего нужен язык и интерпретатор. Индукция Соломонова использует машины Тьюринга (точнее, последовательности битов, задающие машины Тьюринга). Что делать, если тебе не нравятся машины Тьюринга? Можешь заплатить некоторый фиксированный штраф за сложность и спроектировать универсальную машину Тьюринга, которая будет интерпретировать любой код на том языке, который тебе нравится. Штраф за сложность зависит лишь от размера универсального интерпретатора для выбранного языка программирования, и поэтому различные формулировки в некотором смысле совершенно равносильны.</p>
<p>На мой взгляд, лучшая формулировка индукции Соломонова — требующая, чтобы компьютерная программа делала не детерминистическое предсказание, а приписывала строкам вероятности. Например, программа, объясняющая поведение симметричной монеты, будет просто приписывать одинаковую вероятность всем 2N2N строкам длины NN. Как понимать «объясняющая поведение» или «не противоречащая данным»? Чем больше вероятность, которую программа приписывает полученным данным, тем лучше программа их «объясняет». И сумма всех вероятностей должна равняться единице, и поэтому, чтобы лучше «объяснить» одну возможность, программа должна забрать сколько-то вероятностной меры у другой возможности, и теперь она будет «объяснять» её хуже. Монета не может в 100% случаев выпадать орлом, и в 100% случаев выпадать решкой.</p>
<p>Что можно сказать про оптимальный компромисс между сложностью программы и её способностью объяснять данные? Если забыть о сложности и думать только об объяснении, то лучшими будут программы, предсказывающие данные детерминистически, то есть приписывающие им 100% вероятность. Если монета выпала «ОРРООР», то программа, заявляющая, что монета фиксирована и изначально должна была показать «ОРРООР», объясняет данные в 64 раза лучше, чем программа, считающая монету симметричной. С другой стороны, если рассматривать <emphasis>только</emphasis> сложность, то гипотеза о симметричной монете всегда проще любой другой гипотезы. Даже если монета выпадает «ОРООРОООРООООРОООООР…». Гипотеза «монета симметрична» <emphasis>действительно</emphasis> проще и объясняет эту последовательность точно также хорошо, как и любую другую последовательность из 20 бросков — не лучше и не хуже — но легко увидеть другую гипотезу, выглядящую не слишком уж сложной, и объясняющую эти наблюдение намного лучше.</p>
<p>Программа, которой позволили хранить дополнительный бит информации, способна в два раза урезать пространство возможностей, и, следовательно, приписать в два раза больше вероятности точкам в оставшемся пространстве. Отсюда выходит, что один бит сложности должен стоить <emphasis>как минимум</emphasis> двукратного улучшения способности объяснять. Поэтому программа, в явном виде хранящая инструкцию «приписать ОРРООР 100% и 0% всем остальным», не сможет выиграть у всех остальных программ. Шесть бит, отведённые на хранение «ОРРООР» сводят на нет всю достоверность, полученную 64-кратным улучшением способности объяснять. Иначе, рано или поздно, придётся решить, что все симметричные монеты фиксированы.</p>
<p>Если, конечно, эта программа не написана умно, и не пытается <emphasis>сжать</emphasis> строки данных. Во всех остальных случаях перемещение информации из данных в код не помогает укрепить достоверность программы.</p>
<p>Как именно работает индукция Соломонова? Нужно расcмотреть все допустимые программы (если допустима любая программа, то индукция становится невычислимой), причём каждая программа имеет априорную вероятность, равную (1/2)N(1/2)N, где NN — её длина в битах, а затем вероятность корректируется, исходя из того, насколько хорошо программа объясняет данные на текущий момент. В результате получается группа «экспертов» различной степени достоверности, могущая предсказывать следующие биты: просто просуммируй мнения, умножив их на весовой коэффициент авторитета.</p>
<p>Принцип минимальной длины сообщения почти эквивалентен индукции Соломонова. Сначала ты посылаешь строку, описывающую код, а затем строку, описывающую данные, используя этот код. Объяснение, создающее кратчайшее <emphasis>суммарное</emphasis> сообщение, считается лучшим. Если приравнять набор возможных кодов к пространству всех компьютерных программ и считать сообщение-с-определениями универсальным интерпретатором, то принцип минимальной длины сообщения почти эквивалентен индукции Соломонова (почти — потому, что он выбирает <emphasis>кратчайшую</emphasis> программу, а не суммирует все возможные программы).</p>
<p>Это позволяет яснее увидеть проблему с использованием фразы «женщина, живущая напротив — ведьма, так сделала она» для объяснения закономерности в последовательности «0101010101». Если ты отправляешь другу письмо, пытаясь описать последовательность, которую ты наблюдал, тебе придётся сказать: «женщина, живущая напротив — ведьма, она сделала так, что последовательность вышла 0101010101». Обвинения в колдовстве не позволили <emphasis>сократить</emphasis> вторую половину сообщения. Тебе по-прежнему нужно описать, во всех подробностях, порождённые её запретным искусством данные.</p>
<p>Колдовство объясняет известные данные в том смысле, что оно качественно их <emphasis>разрешает</emphasis>. Но это лишь потому, что колдовство позволяет <emphasis>вообще всё</emphasis>, как и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">флогистон</a>. Поэтому, после того, как слово «ведьма» сказано, тебе всё равно предстоит описать все наблюдения, не упуская даже мельчайшей детали. Посылая сообщение о колдовстве, ты не <emphasis>сжимаешь сообщение с данными</emphasis>. Первое сообщение — бесполезный пролог, мёртвый груз, увеличивающий суммарную длину.</p>
<p>Подвох фразы «так сделала ведьма» спрятан в слове «так». <emphasis>Как именно</emphasis> сделала ведьма?</p>
<p>Конечно, благодаря <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Когнитивные_искажения">эффекту знания задним числом</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Когнитивные_искажения">якорению</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">лжеобъяснениям</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">лжепричинности</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Подтверждающее_искажение_взгляд_во_тьму">предвзятости подтверждения</a> и <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Знание_искажений_может_вредить">целенаправленным размышлениям</a>, может казаться совсем очевидным то, что, если женщина ведьма, то, <emphasis>конечно же</emphasis>, она заставит монету выпасть 0101010101. Но это уже отдельный разговор.</p>
<p><strong>Сила рационалиста</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>(Этот случай произошёл ещё в те давние седые времена, когда я посещал IRC-чаты. Время затуманило память и мой рассказ может быть неточным)</p>
<p>Итак, дело происходило в IRC-чате. Один из посетителей спрашивает совета у сведущих в медицине людей. Его друг обратился к нему со следующей историей: у него начались внезапные боли в грудной клетке, поэтому бедняга вызвал скорую, и скорая приехала, но медработники сказали «ничего страшного» и уехали, боль в груди же становится всё сильнее и сильнее. «Что мне делать?» — спрашивает он у людей в чате, пересказав эту историю.</p>
<p>Эта история сбила меня с толку. Я помню, как я читал о бездомных Нью-Йорка, вызывающих скорую только для того, чтобы оказаться где-нибудь в тёплом месте, и о медиках, вынужденных отвозить их в пункт неотложной медицинской помощи. Даже на 27-й итерации, ведь, в противном случае, медкомпания может быть засужена на очень серьёзную сумму денег. Аналогично, пункты неотложной помощи юридически обязаны лечить всех, вне зависимости от их платежеспособности (Эти серьёзные расходы ложатся на плечи госпиталя, поэтому госпитали закрывают свои пункты неотложной помощи… В связи с этим мне очень интересно узнать, в чём смысл обучать экономистов, если мы всё равно собираемся их игнорировать?).</p>
<p>Так что я не совсем понимал, как могли произойти описанные события. <emphasis>Любого</emphasis>жалующегося на боль в груди человека, должны были бы немедленно увезти на скорой.</p>
<p>А затем я потерпел неудачу как рационалист. Я вспомнил несколько случаев, когда мой доктор совершенно отказывался паниковать в ответ на сообщения о симптомах, которые, на мой взгляд, были крайне тревожными. И медицинское учреждение всегда оказывалось правым. Каждый раз. Боли в грудной клетке как-то были и у самого меня, но доктор терпеливо разъяснил мне, что я описываю мышечную боль, а не инфаркт.</p>
<p>Поэтому я написал в чате: «Что же, если врачи сказали «ничего страшного», то это <emphasis>действительно</emphasis> так и есть — они бы увезли больного в госпиталь, если бы его состояние грозило бы хоть чем-нибудь серьёзным».</p>
<p>Таким вот способом я всё же впихнул историю в уже существующую модель, хотя в глубине души ощущал, что объяснение немного натянуто…</p>
<p>Некоторое время спустя этот товарищ возвращается в чат и сообщает, что его друг целиком всё выдумал: от болей в груди до отказа врачей помочь. Очевидно, это был не самый честный его друг.</p>
<p>И лишь в эту секунду я осознал то, что должен был понять сразу же: слова неизвестного знакомого знакомого по IRC-каналу могут быть <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/08/truth-bias.html">не так достоверны</a>(English), как опубликованная в журнале статья. Увы, вера легче неверия; мы верим инстинктивно, <a l:href="http://www.wjh.harvard.edu/~dtg/Gilbert%20et%20al%20%28EVERYTHING%20YOU%20READ%29.pdf">но неверие требует сознательного усилия</a>(English).</p>
<p>Но вместо того, чтобы заподозрить розыгрыш, я, сильно постаравшись, заставил свою модель реальности объяснить аномалию, <emphasis>которая никогда не происходила</emphasis>. И я <emphasis>знал</emphasis>, насколько постыдны подобные поступки. Я <emphasis>знал,</emphasis> что полезность модели измеряется не тем, что она может объяснить, а тем, что она объяснить не может. Ничего не запрещающая гипотеза позволяет всё, тем самым терпя неудачу в попытке <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">упорядочить ожидания будущего</a>.</p>
<p>Cила рационалиста состоит в способности быть озадаченным вымыслом больше, чем реальностью. Если ты одинаково хорошо объясняешь любой исход, то знаний у тебя — ноль.</p>
<p>Временами все мы слабы. Тогда я <emphasis>был способен</emphasis> быть сильнее, но, увы, совершил ошибку. У меня была вся информация, необходимая для правильного ответа, я даже <emphasis>заметил</emphasis>проблему — а затем я её проигнорировал. Замешательство было Подсказкой, а я выбросил свою Подсказку.</p>
<p>Ощущение <emphasis>натянутости</emphasis> заслуживает львиной доли внимания.</p>
<p>Замешательство — важная подсказка на пути к истине, часть твоей силы, силы рационалиста. Серьёзный дизайнерский недочёт человеческого мышления заключается в том, что это ощущение лишь тихо шуршит на самой границе восприятия, вместо того, чтобы под вой сирен вешать яркую неоновую надпись «ЛИБО ТВОЯ МОДЕЛЬ НЕВЕРНА, ЛИБО ЭТА ИСТОРИЯ ЛОЖНА».</p>
<p><strong>Отсутствие свидетельств — свидетельство отсутствия</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Запоздалое впихивание свидетельств в гипотезу сыграло свою роль в самой горестной главе истории Соединенных Штатов, интернировании японцев в начале Второй Мировой. 21 февраля 1942 года Эрл Варрен, губернатор Калифорнии, в ответ на замечание об отсутствии случаев саботажа, шпионажа или иной подрывной деятельности живущих в Америке японцев, сказал:</p>
<p>«Я придерживаюсь мнения, что это отсутствие является самым зловещим во всей этой ситуации. Больше чем что-либо ещё, это убеждает меня в том, что будущие саботажи, будущие действия Пятой Колонны будут назначены на определённое время, точно так же, как на определённое время был назначен Перл Харбор… Я считаю, что нам внушают лживое ощущение безопасности» — Робин Дэйвс, «Rational Choice in an Uncertain World».</p>
<p>Рассмотрим утверждение Варрена через призму <a l:href="http://www.toehelp.ru/theory/ter_ver/1_6/">теоремы Байеса</a>. Когда мы видим свидетельство, приписавшая этому свидетельству <emphasis>большое</emphasis> правдоподобие гипотеза увеличивает вероятность своей истинности за счёт гипотезы, приписавшей этому свидетельству <emphasis>меньшее</emphasis> правдоподобие. На исход влияют лишь <emphasis>относительные</emphasis>отношения правдоподобия и вероятности: можно приписать свидетельству очень большое правдоподобие, но всё равно потерять вероятностную меру из-за того, что какая-то другая гипотеза приписала этому свидетельству ещё большее правдоподобие.</p>
<p>Варрен, похоже, утверждает, что отсутствие саботажа <emphasis>закрепляет</emphasis> его убеждение о существование Пятой Колонны. Да, <emphasis>возможно</emphasis>, Пятая Колонна совершит саботаж потом. Но вероятность того, что отсутствие саботажа совершила существующая Пятая Колонна ниже вероятности того, что отсутствие саботажа совершила <emphasis>несуществующая</emphasis>Пятая Колонна.</p>
<p>Пусть E — наблюдение отсутствия саботажа, H1 — гипотеза о американо-японской Пятой Колонне и H2 — гипотеза о том, что её не существует. Чему бы ни равнялась вероятность того, что Пятая Колонна не совершит саботажа (величина P(E|H1)), она не может быть больше вероятности того, что отсутствие Пятой Колонны не совершит саботажа (величины P(E|H2)). Поэтому наблюдение отсутствия саботажа увеличивает вероятность того, что Пятой Колонны не существует.</p>
<p>Отсутствие саботажа не <emphasis>доказывает</emphasis>, что Пятой Колонны не существует. Отсутствие <emphasis>доказательства</emphasis> — не <emphasis>доказательство</emphasis> отсутствия. В логике A-&gt;B, «из А следует B» не эквивалентно ~A-&gt;~B, «из не-А следует не-B».</p>
<p>Но в теории вероятности отсутствие <emphasis>свидетельства</emphasis> — <emphasis>свидетельство</emphasis> отсутствия. Если E — бинарное событие и P(H|E) больше P(H), «наблюдение E увеличивает вероятность H», то P(H|~E) меньше P(H), «неудачное наблюдение E уменьшает вероятность H». P(H) — это взвешенное среднее P(H|E) и P(H|~E), и поэтому она обязательно лежит между ними.</p>
<p>В большинстве случаев, которые встречаются в реальном мире, явление не обязано постоянно создавать свидетельства своего существования, но ждать этих свидетельств от отсутствия этого явления ещё более безнадёжно. Отсутствие наблюдений может быть как сильным свидетельством отсутствия, так и очень слабым свидетельством отсутствия — зависит от вероятности, с которой явление создаёт эти наблюдения. Отсутствие довольно слабо разрешённого события (пусть даже альтернативная гипотеза не разрешает его вообще) — довольно слабое свидетельство отсутствия (но всё же свидетельство). В этом заключается ошибка креационистов, ссылающихся на «пробелы в летописи окаменелостей»: окаменелости формируются редко, и поэтому бессмысленно праздновать отсутствие наблюдения, слабо разрешённого теорией, достоверность которой уже установлена множеством сильных положительных наблюдений. Однако, если не зафиксировано вообще ни одного положительного наблюдения — время беспокоиться; отсюда и парадокс Ферми.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">Cила рационалиста</a> состоит в способности быть озадаченным вымыслом больше, чем реальностью. Если ты одинаково хорошо объясняешь любой исход, то знаний у тебя — ноль. Сила модели измеряется не тем, что она <emphasis>может</emphasis> объяснить, а тем, что она объяснить <emphasis>не может</emphasis> — только запреты могут <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">упорядочить ожидания будущего</a>. Если ты не замечаешь, вероятность каких наблюдений твоя модель уменьшает, то ты с тем же успехом можешь выбросить эту модель, и с тем же успехом можешь жить без этих наблюдений; без мозга и без глаз.</p>
<p><strong>Закон сохранения ожидаемых свидетельств</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Фридрих Шпее фон Лангенфельд, духовник присуждённых к смерти ведьм, в 1631 году написал книгу «Cautio Criminalis» («Предосторожность касательно преступлений»), в которой он язвительно описал древо принятия решения о приговоре обвинённой в колдовстве: если ведьма вела злую и грешную жизнь, то это говорило о её вине; если она вела добрую и благочестивую жизнь, то это тоже было доказательством, поскольку ведьмы, скрываясь, пытаются притвориться образцами добродетели. После того, как женщину привели в тюрьму: если она была испугана, то она была виновной; если она не была испугана, то это подтверждало её вину, поскольку ведьмы, стараясь казаться невинными, натягивают храбрую мину. Услышав обвинение в колдовстве, женщина может попытаться спастись бегством: если она убегает, то она виновна; если она остаётся на месте, то её ноги сковал дьявол.</p>
<p>Шпее давал последние напутствия более двумстам осуждённым ведьмам. У него имелась возможность посмотреть на <emphasis>каждую</emphasis> ветвь дерева обвинений и увидеть, что абсолютно любые слова или действия обвинённой лишь укрепляли уверенность инквизиторов в её вине. Однако в каждом отдельном случае люди видели только одну ветвь дилеммы. Именно поэтому учёные формулируют свои экспериментальные предсказания заранее.</p>
<p>Но нельзя получить <emphasis>и то, и другое</emphasis>. «Нельзя» в смысле «математически невозможно», а не просто «нечестно». Правило «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Отсутствие_свидетельства">отсутствие свидетельства есть свидетельство отсутствия</a>» — частный случай более общего утверждения, которое я называю законом сохранения ожидаемых свидетельств: <emphasis>математическое ожидание</emphasis> апостериорной вероятности с учётом будущего свидетельства должно равняться априорной вероятности.</p>
<p>P(H) = P(H)</p>
<empty-line/>
<p>P(H) = P(H,E) + P(H,~E)</p>
<empty-line/>
<p>P(H) = P(H|E) ∙ P(E) + P(H|~E) ∙ P(~E)</p>
<p>Или, перенеся P(H) на другую сторону: (P(H|E) − P(H)) ∙ P(E) + (P(H|~E) - P(H)) ∙ P(~E) = 0, ожидаемое изменение вероятности — ноль.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Следовательно,</emphasis> для каждого ожидания свидетельства в пользу, существует равное и противоположно направленное ожидание свидетельства против.</p>
<p>Если имеется высокая вероятность получения слабого свидетельства в одну сторону, то она компенсируется низкой вероятностью получения сильного свидетельства в другую сторону. Если ты очень уверен в своей теории, и поэтому ожидаешь увидеть предсказанный результат, то исполнение предсказания лишь самую чуточку усиливает убеждённость в этой теории (эта убеждённость и без того близка к 1), однако неожиданная неудача нанесёт уверенности сильный удар, как и должно быть. <emphasis>В среднем</emphasis>, твоя убеждённость остаётся <emphasis>совершенно</emphasis> неизменной. Аналогично, одно лишь <emphasis>ожидание</emphasis>встретить свидетельство — до того, как ты увидел, в чём именно оно заключается — не должно сдвигать твоей априорной убеждённости.</p>
<p>Поэтому, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Отсутствие_свидетельства">заявляя</a>, что отсутствие саботажа подтверждает существование японско-американской Пятой Колонны, человек должен подразумевать, что наличие саботажа опровергает существование Пятой Колонны. Если доброта и благочестие — свидетельство того, что женщина является ведьмой, то злоба и грех должны быть свидетельством её невиновности. Если Господь, проверяя нашу веру, отказывается явить Себя нашим глазам, то описанные в Библии чудеса <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Претензия_религии_на_неопровергаемость">должны разубеждать</a> нас в существовании Бога.</p>
<p>Звучит как-то неправильно, ведь так? Прислушивайся к ощущению натянутости, внимательно ищи <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">это тихое напряжение на границе восприятия</a>. Это важно.</p>
<p>Истинный байесианец не может искать свидетельства <emphasis>в пользу</emphasis> теории. Не может существовать ни чёткого плана, ни умной стратегии, ни хитрого приёма, с помощью которых можно проводить эксперименты, <emphasis>систематически</emphasis> убеждающие всех в каком-либо утверждении. Нельзя поставить эксперимент, который подтвердит теорию; эксперименты могут лишь <emphasis>испытывать</emphasis> теорию.</p>
<p>Осознав это, можно ощутить: дышится намного легче. Не надо мучиться, пытаясь интерпретировать каждый возможный исход эксперимента так, чтобы он подтверждал твою теорию. Не надо обдумывать, как заставить каждую йоту свидетельств подтверждать твою теорию, ведь для каждого ожидания свидетельства в пользу, существует равное и противоположно направленное ожидание свидетельства против. Можно ослабить силу укуса возможного «аномального» наблюдения, лишь ослабив поддержку от «нормального» наблюдения; сила среднего укуса всегда в точности равна силе средней поддержки. Это игра с нулевой суммой. Как бы ты ни спорил, как бы ты ни сотрудничал с Тёмной Стороной, какие бы будущие стратегии ты ни вырабатывал, — ты не можешь рассчитывать, что будущее сдвинет твои взгляды в определённую сторону.</p>
<p>С тем же успехом ты можешь просто сесть, расслабиться, и ждать, пока твои свидетельства сами не придут к тебе.</p>
<p>…временами я <emphasis>ужасаюсь</emphasis> извращённости человеческой психики.</p>
<p><strong>Знание задним числом обесценивает науку</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Этот <a l:href="https://sites.google.com/site/hindsightbiasexcerceptru/">отрывок</a>(English) из книги Дэвида Майерса «Изучаем социальную психологию», стоит того, чтобы прочитать его полностью. Каллен Мерфи, издатель журнала «Atlantic», заметил, что социальные науки не открывают ничего, что нельзя было бы «найти в цитатниках заранее… День за днем ученые-социологи выходят в мир. И день за днем они открывают, что поведение людей очень похоже на то, что ты и так мог предсказать и ожидал увидеть».</p>
<p>Конечно же, всё это «ожидание увидеть» вытекает из <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Когнитивные_искажения">эффекта знания задним числом</a>(эффект знания задним числом: знающие ответ на вопрос люди считают его более очевидным, чем люди, пытающиеся угадать ответ, не зная его заранее; «разумеется, я додумался бы до этого!»).</p>
<p>Историк Артур Шлезингер-младший называл социологические исследования американских солдат времен второй мировой войны «нудной демонстрацией» здравого смысла. Например:</p>
<p>У солдат с более высоким уровнем образования возникало больше проблем с адаптацией, чем у менее образованных (интеллектуалы были менее готовы к стрессам войны, чем люди, выросшие на улицах).</p>
<p>Южане легче, чем северяне, переносили жару островов Южного моря (южане более привычны к жаркому климату).</p>
<p>Белые рядовые сильнее, чем чернокожие, стремились к продвижению по службе (годы угнетения посеяли в чернокожих желание «не высовываться»).</p>
<p>Чернокожие южане предпочитали белых офицеров с Юга офицерам с Севера (так как первые обладали большим опытом общения с чернокожими).</p>
<p>Когда война окончилась, солдаты скучали по дому не так сильно, как во время боевых действий (во время битвы солдаты знали, что находятся в смертельной опасности и могут больше не увидеть родных).</p>
<p>Сколько из этих наблюдений ты <emphasis>мог бы</emphasis> вывести заранее? 3 из 5? 4 из 5? Есть ли случаи, касательно которых ты предсказал бы противоположное; случаи, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Закон_сохранения_ожидаемых_свидетельств">наносящие твоей модели мира удар</a>? Прежде чем продолжить чтение, хорошо подумай над этим.</p>
<p>Все утверждения из этого списка прямо противоположны тому, что было обнаружено в действительности. Сколько раз твоя модель мира была испытана на прочность? Сколько раз ты признал, что ты бы ошибся? Теперь можно сделать вывод о том, насколько хороша твоя модель на самом деле: <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">сила рационалиста</a> состоит в способности удивляться вымыслу больше, чем реальности.</p>
<p>А ещё я мог, перепечатывая этот остроумный список за авторством Поля Лазарсфельда, перевернуть результаты ещё раз — тогда удары остаются ударами, а удачные предсказания удачными предсказаниями. Что скажешь?</p>
<p>Теперь ты <emphasis>действительно</emphasis> не знаешь ответа. Замечаешь ли ты, что процессы, идущие в твоей голове сейчас, чем-то отличаются от тех процессов, которые происходили там ранее? Чувствуешь ли ты, что поиск ответа ощущается по-другому, не так, как рационализация обеих сторон «известного» ответа?</p>
<p>Дафна Барац разделила студентов на две группы и сообщала одной результат социологического исследования (например, «Во время подъема экономики люди тратят большую часть своего дохода, чем во время спада» или «Люди, регулярно посещающие церковь, стремятся иметь больше детей, чем те, кто редко ходит в церковь»), а другой — перевёрнутый результат того же социологического исследования. Обе группы утверждали, что данный им результат они смогли бы предсказать заранее. Отличный пример эффекта знания задним числом.</p>
<p>Что приводит людей к мысли, что им не нужна наука, ведь всё «и так ясно».</p>
<p>(довольно очевидный вывод, не так ли?)</p>
<p>Знание задним числом заставляет нас систематически недооценивать неожиданность научных открытий, особенно тех открытий, которые мы можем <emphasis>понять</emphasis>; тех открытий, которые нам близки, и которые мы можем постфактум уместить в свою модель мира. Регулярно читающий новости человек, разбирающийся в неврологии или физике, скорее всего тоже недооценивает неожиданность открытий в этих дисциплинах. Этот эффект несправедливо обесценивает вклад исследователей, и, что ещё хуже, не даёт тебе заметить свидетельства, которые <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Закон_сохранения_ожидаемых_свидетельств">отличаются</a> от того, что бы ты предсказал <emphasis>на самом деле</emphasis>.</p>
<p>Без сознательного усилия невозможно почувствовать <emphasis>должный</emphasis> уровень шока.</p>
<p><strong>Загадочные ответы</strong></p>
<p><strong>Лжеобъяснения</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Давным-давно жила-была в одном городе учительница физики. В один прекрасный день она пригласила в класс своих студентов и показала им широкую квадратную металлическую пластину рядом с обогревателем. Студенты прикладывали ладони к пластине и ощущали, что сторона пластины рядом с обогревателем кажется холодной, а дальняя от обогревателя сторона кажется тёплой. «В чём дело, как вы думаете?» — спросила учительница. Некоторые заговорили о конвекции воздушных потоков, остальные предположили наличие странных примесей в пластине. Студенты предложили много изобретательных объяснений, никто не снизошёл до фраз «Я не знаю» или <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">«По-моему, это просто невозможно»</a>.</p>
<p>А разгадка была в том, что учительница развернула пластину ненагретой стороной к обогревателю перед тем, как студенты вошли в комнату.</p>
<p>Посмотрим на студента, растерянно бормочущего «Э… Ну, может быть, это из-за теплопроводности и всего такого?». Являются ли его слова <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждение_как_одеяние">полноценным убеждением</a>? Слова достаточно легко <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Провозглашения_и_крики_ободрения">произнести громким, убедительным голосом</a>. Но <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">контролируют ли они ожидание</a>?</p>
<p>Подумаем о маленьком невинном предлоге «из-за», который стоит перед словом «теплопроводности». Подумаем о <emphasis>других</emphasis> вещах, которые он может предварять: например, можно сказать «из-за флогистона» или «из-за волшебства».</p>
<p>«Магия — не <emphasis>научное</emphasis> объяснение!» — можете закричать вы. Действительно, легко заметить, что эти две фразы — «из-за теплопроводности» и «из-за волшебства» — принадлежат различным <emphasis>литературным жанрам.</emphasis> Слово «теплопроводность» можно найти в лексиконе Спока из «Звёздного пути», а про «волшебство» может рассуждать Руперт Джайлз из «Баффи — истребительницы вампиров».</p>
<p>Но, будучи байесианцами, мы игнорируем жанры литературы. В наших глазах модель определяется через её воздействие на ожидания будущих событий. Ты сказал «теплопроводность»; на какие <emphasis>будущие переживания ты рассчитываешь,</emphasis> исходя из этой модели? В нормальных условиях эта модель подскажет тебе, что более тёплой на ощупь должна быть сторона пластины, которая ближе к обогревателю. Если фраза «из-за теплопроводности» может объяснить ещё и то, что ближняя к обогревателю сторона ощущается холоднее, то эта фраза может объяснить вообще <emphasis>всё что угодно</emphasis>.</p>
<p>Ну и, как все уже — я надеюсь — поняли к этому моменту: если ты одинаково хорошо объясняешь любой исход, то знаний у тебя — ноль. (В этом предложении автор ссылается на следующие материалы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">1</a> — <emphasis>прим. пер.</emphasis>)</p>
<p>Если постоянно злоупотреблять фразой «из-за теплопроводности», то эта модель превратится в замаскированную гипотезу максимальной энтропии. В плане предсказаний такое предположение изоморфно фразе «это магия». Выглядит как объяснение, но им не является.</p>
<p>Представим, что мы измеряем температуру металлической пластины в различных точках и в разное время, вместо того, чтобы высказывать догадки вслух. Видя металлическую пластину рядом с нагревателем, обычно мы ожидаем увидеть, что температуры точек удовлетворяют равновесию диффузионного уравнения с учётом граничных условий, наложенных окружающей средой. У тебя может не получиться правильно определить температуру в первой точке измерения, но после измерения нескольких первых точек — я не настолько физик, чтобы знать, сколько именно точек потребуется — уже можно с отличной точностью вычислить температуру остальных.</p>
<p>Истинный гуру искусства <emphasis>Ограничения Ожиданий По Поводу Материальных Явлений С Помощью Чисел</emphasis> — один из тех людей, которых мы называем «физиками» — сделает измерения и скажет «Эта пластина находилась в равновесии с окружением две с половиной минуты назад, потом её повернули на 180 градусов, и сейчас она снова к нему приближается»</p>
<p>Ошибка студентов не просто в том, что они не сумели ограничить свои ожидания. Их менее явная, и более глубокая ошибка заключалась в том, что они думали, что занимаются физикой. Они сказали «потому что», дополненное чем-то похожим на изречения Спока в «Звёздном пути», и решили, что тем самым они приобщились к магистерию науки.</p>
<p>Это не так. Они просто переместили магию из одного жанра литературы в другой.</p>
<p><strong>Угадай слово, задуманное учителем</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В юности я читал популярные книги по физике, например «КЭД — <a l:href="http://lesswrong.com/lw/hs/think_like_reality/">странная</a>(English) теория света и вещества» Ричарда Фейнмана. Я знал: свет — это волны, звук — это волны, материя — это волны. Мне было девять лет и я гордился своей научной грамотностью.</p>
<p>Намного позже, когда я начал читать фейнмановские лекции по физике, я наткнулся на жемчужину под названием «волновое уравнение». Я мог проследить за его выводом, но у меня не выходило <a l:href="http://www.math.utah.edu/~pa/math/polya.html">охватить это доказательство одним взглядом</a>(English). В течении трёх дней, от случая к случаю, я думал об этом уравнении, и, наконец, понял, что оно до смешного очевидно. И после этого я осознал, что всё то время, когда я верил в честные заверения физиков о том, что свет — это волны, звук — это волны, материя — это волны, я не имел ни малейшего понятия о том, какой именно смысл вкладывают физики в слово «волна».</p>
<p>Вполне естественно думать, что если учёный говорит: «Свет — это волны», и учитель спрашивает, что такое свет, на что студент отвечает: «это волны», то студент произнёс истинное утверждение. По-другому ведь нечестно, правда? Если мы считаем фразу «свет — это волны» верной в устах физика, то она же должна быть верна и в устах студента? В самом деле, утверждение «свет — это волны» <emphasis>либо истинно, либо ложно,</emphasis> не так ли?</p>
<p>И это — ещё одна <a l:href="http://lesswrong.com/lw/i2/two_more_things_to_unlearn_from_school/">плохая привычка, которой нас учат в школе</a>(English). У слов нет встроенных значений. Когда я слышу слоги «бо-бёр», в моём мозгу возникает образ большого грызуна; но это факт о состоянии моего разума, а не о слогах «бо-бёр». Последовательность слогов «это волны» (или <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">«из-за теплопроводности»</a>) — это не <emphasis>гипотеза</emphasis>. Это набор колебаний воздуха, либо форма, принятая чернилами на бумаге. Внутри разума может быть <emphasis>связь</emphasis> между этой фразой и какой-нибудь гипотезой, но эта фраза, сама по себе, не является ни истинной, ни ложной.</p>
<p>Однако, если <emphasis>сказать</emphasis> школьному учителю «это волны», то ты получишь пятёрку с плюсом: учитель считает ответ «это волны» правильным, поскольку он наблюдал, как физик создаёт эти же колебания воздуха. А раз пятёрки с плюсом раздают за определённые фразы (написанные либо произнесённые), то студенты начинают думать, что у фраз есть истинностное значение. В конце концов, свет либо волны, либо не волны, так?</p>
<p>И это ведёт к ещё более ужасной привычке. Представим, что учитель ставит перед тобой <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">странную задачу</a>: ближняя сторона металлической пластины, лежащей рядом с обогревателем, ощущается менее тёплой, чем дальняя. Учитель спрашивает, в чём дело. Ответить «я не знаю» нельзя: тогда ты ни только <emphasis>не</emphasis> получишь пятёрку с плюсом, но даже не будешь считаться участвовавшим в уроке. Но в течение этого семестра учитель использовал фразы «из-за теплопроводности», «из-за конвекции» и «из-за теплового излучения». Видимо, одну из них учитель и желает услышать в ответ. Поэтому ты тянешь: «Нууу… может быть, из-за теплопроводности?».</p>
<p>Это не гипотеза <emphasis>о</emphasis> металлической пластине. Это даже не <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждение_как_одеяние">полноценное убеждение</a>. Это попытка <emphasis>подобрать пароль.</emphasis></p>
<p>Даже вспомнить уравнение диффузии (математическое описание процесса теплопроводности) — не то же самое, что и сформировать гипотезу о металлической пластине. Это не школа, и никто не собирается проверять, способен ли ты написать уравнение диффузии по памяти. Это байесоткачество, и мы начисляем очки за ожидания будущих переживаний. Если ты <emphasis>используешь</emphasis> уравнение диффузии — измерив температуру нескольких точек термометром, а затем пытаясь предсказать результат следующего измерения — то тогда это определённо привязано к переживаниям реального мира. Даже если студент просто представляет себе <emphasis>движение</emphasis> тепла, и поэтому подносит спичку к холодной стороне для того, чтобы измерить, куда течёт тепло, то этот мысленный образ движения привязан к переживаниям и контролирует ожидание будущего.</p>
<p>Если ты не <emphasis>используешь</emphasis> уравнение диффузии: не подставляешь в него числа и не получаешь данные, влияющие на твои ожидания определённых переживаний, то тогда твоя когнитивная карта полностью отрезана от местности. То, что осталось, даже <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждение_как_одеяние">нельзя назвать убеждением</a> — это просто речевое поведение.</p>
<p>Школьная система построена вокруг речевого поведения, выражается ли оно через колебания воздуха, или через узор чернил на бумаге. От речевого поведения зависит, получишь ли ты пятёрку с плюсом, или двойку вместе с вызовом родителей. Осознавать различие между объяснением и паролем — первый шаг на пути избавления от этой вредной привычки.</p>
<p>Не слишком ли это жестоко? Ведь, когда человек пытается разрешить загадку металлической пластины, мысль «теплопроводность?» может быть первым шагом к нахождению ответа, верно? Может быть, но только в том случае, если этот человек старается разрешить загадку, а не подобрать пароль. Если нет учителя, готового указать на ошибку, то ловушка становится ещё страшнее. Тогда можно считать фразу «Свет — это вакаликс» хорошим объяснением, можно думать, что слово «вакаликс» — правильный пароль. Когда мне было 9 лет, это случилось и со мной: не потому что я был глуп, а потому, что это то, что случается обычно, <emphasis>по умолчанию</emphasis>. Это привычный для людей образ мыслей, и чтобы его избежать, нужно приучить себя <emphasis>не</emphasis> попадать в эту ловушку. Человечество падало в такие ямы и сидело в них тысячелетиями.</p>
<p>Возможно, если вдолбить студентам, что <emphasis>слова не считаются, а имеют значение лишь контроллеры ожиданий,</emphasis> то никто больше не застрянет в западне алгоритма «Теплопроводность? Нет? Тогда конвекция? Тоже не то?». Возможно, <emphasis>тогда</emphasis> мысль «может быть, теплопроводность?» будет началом действительно полезного пути, например:</p>
<p>«Теплопроводность?»</p>
<p>Но это только фраза — что она означает?</p>
<p>Уравнение диффузии?</p>
<p>Но это только символы — как мне их применить?</p>
<p>Будь уравнение диффузии справедливым, чего бы я рассчитывал почувствовать?</p>
<p>Я определенно не рассчитывал бы обнаружить, что отдаленная от обогревателя часть металлической пластины будет теплей.</p>
<p>Я <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">замечаю</a> своё <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Знание_задним_числом_обесценивает_науку">замешательство</a>. Возможно ближняя сторона всего лишь <emphasis>ощущается</emphasis>более холодной? Скажем, она изготовлена из какого-нибудь плохо проводящего тепло материала и поэтому передает меньше теплоты моей руке? Я попробую измерить температуру…</p>
<p>Ладно, не сработало. А если проверить, приложимо ли вообще уравнение диффузии к этой металлической пластине? Тепло <emphasis>течет</emphasis> как обычно, или происходит нечто иное?</p>
<p>Можно поднести спичку к пластине и попробовать измерить, как тепло распространяется с течением времени…</p>
<p>Если не выкорчевать сорняк лжеобъяснения «Эмм, может быть из-за теплопроводности?», то студент, скорее всего, застрянет на стадии паролей и вакаликса. <emphasis>Это происходит по умолчанию, это происходило со всем человечеством на протяжении тысяч лет</emphasis>.</p>
<p><strong>Наука как одеяние</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В трейлере фильма «Люди Икс» голос за кадром говорит: «В каждом человеке… есть генетический код… вызывающий мутации». Несложно заметить, что, мутировав, можно приобрести разнообразные полезные способности. К примеру, мутант Шторм без труда метает молнии.</p>
<p>Прошу тебя, дорогой читатель, подумать о биологических приспособлениях, необходимых для производства электричества; о природной защите от собственного электричества; а также о структурах внутри мозга, отвечающих за тонкое управление разрядом молнии. Если мы бы и в самом деле обнаружили бы организм, который приобрёл такие способности <emphasis>за одно поколение</emphasis>, в результате <emphasis>мутации</emphasis>, то это бы одним махом вдребезги бы опровергло неодарвинистскую модель естественного отбора: это было бы ещё убийственнее, чем скелет кролика, датируемый докембрием. Если теорию эволюции <emphasis>действительно</emphasis> можно растянуть так, чтобы она не возражала против истории Шторм, то она станет <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">способной объяснить всё, что угодно</a>, и нам прекрасно известно, к чему такое ведёт.</p>
<p>Серия комиксов «Люди X» использует термины вроде «эволюция», «мутация» и «генетический код» лишь для создания атмосферы наукообразия; лишь для того, чтобы она относилась к науке как <emphasis>литературному жанру</emphasis>. И меня пугает то, как часто я встречаю людей (особенно в СМИ), воспринимающих науку <emphasis>исключительно</emphasis> как жанр литературы.</p>
<p>Я сталкиваюсь с людьми, которые твёрдо <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Провозглашения_и_крики_ободрения">верят</a> в эволюцию и не воспринимают всерьёз креационистов. При этом они вообще не имеют представления о том, что запрещено законами эволюционной биологии, а что нет. Они могут говорить про «следующий шаг эволюции человечества», как если бы естественный отбор имел бы свой план действий. Хуже того, они могут говорить о явлениях, вообще находящихся за пределами эволюционной биологии, вроде улучшений дизайна компьютерных чипов, дробления корпораций, или загрузке человека в компьютер, называя всё это «эволюцией». Если это относится к эволюционной биологии, то эволюционная биология относится ко всем явлениям на Земле.</p>
<p>Вероятно, большинство людей, которые <emphasis>верят</emphasis> в эволюцию, используют фразу «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">вследствие эволюции</a>», потому что они хотят чувствовать себя причастными к научной тусовке. Выражение становится деталью имиджа, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждение_как_одеяние">символическим одеянием</a>, навроде лабораторного халата. Если бы научная тусовка вместо «вследствие эволюции» говорила бы «вследствие разумного замысла», то такие люди вдохновенно повторяли бы и это — это совершенно бы не затронуло их ожидания того, что можно встретить в мире. <emphasis>Для них</emphasis>нет разницы, говорить ли «из-за эволюции» или «из-за разумного замысла». <emphasis>По их мнению</emphasis>, эволюция никоим образом не запрещает существования Шторм, а научные словечки имеют единственное назначение — возможность отождествлять себя с племенем.</p>
<p>Я регулярно встречаю людей, которые с распростёртыми объятиями ждут создания «более-глупого-чем-человек» искусственного интеллекта, или даже «чуточку-более-умного-чем-человек» ИИ. Стоит начать рассказывать им о разработке ИИ, намного превосходящего человеческие возможности, как они сразу относят это к «<a l:href="http://lesswrong.com/lw/io/is_molecular_nanotechnology_scientific/">псевдонауке</a>» (English). При этом, разумеется, ни у кого из них нет теории интеллекта (пусть и сомнительной), позволявшей бы рассчитывать верхний и нижний пределы мощи процессов оптимизации. Скорее, они просто ассоциируют сверхчеловеческий ИИ с <emphasis>литературным жанром</emphasis> беллетристики о конце света; а, услышав историю о небольшой компании под управлением ИИ, они вспоминают забавные заметки из «Компьюленты». Их утверждения не опираются на какую-либо модель разума. Они не понимают, что им <emphasis>нужна</emphasis> модель, чтобы делать такие утверждения. Они даже не понимают, что наука <emphasis>основана</emphasis> на моделях. Их уничижительная критика целиком построена на <emphasis>сравнениях с апокалиптическими сюжетами</emphasis>, а не на, скажем, существующих принципах, которые делают невозможными подобное развитие событий. Наука для них — лишь литературный жанр, или группа «своих», к которой стоит быть причастным. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждение_как_одеяние">Одеяние</a>, которое они носят, не похоже на лабораторный халат; а учёные не похожи <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Провозглашения_и_крики_ободрения">на футбольную команду</a>, за которую они болеют.</p>
<p>Есть ли что-то такое в науке, верой во что вы <emphasis>гордитесь</emphasis>, но до сих пор не применяете вашу веру на практике? Вам лучше спросить себя сейчас, какие возможные варианты будущего ваша вера <emphasis>запрещает</emphasis>. Эта проверка покажет, что вы усвоили на самом деле, что вы сделали частью своей личности. Всё остальное — скорее всего, лишь <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">пароли</a> или <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждение_как_одеяние">одеяния</a>.</p>
<p><strong>Лжепричинность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Флогистон — это ответ Европы XVIII века на первоэлемент огня, введённый греческими алхимиками. Зажги древесину и позволь ей сгореть. Что представляет из себя эта яркая оранжевая штука? Почему древесина превратилась в пепел? На оба эти вопроса химики XVIII века отвечали — «флогистон».</p>
<p>…и больше ничего. Это всё, в этом и заключался их ответ: «флогистон».</p>
<p>Флогистон покидал горящие вещества как видимое пламя. В результате горящие вещества теряли свой флогистон и становились пеплом, своим «истинным материалом». Огонь, помещённый в герметичный сосуд, быстро гас потому, что воздух насыщался флогистоном и больше не мог его вместить. Уголь почти не оставлял никакого пепла, потому что он почти полностью состоял из флогистона.</p>
<p>Разумеется, никто не использовал теорию флогистона для того, чтобы <emphasis>предсказать</emphasis>результат химического превращения. Алхимик сначала смотрел на результат, а затем при помощи флогистона <emphasis>объяснял</emphasis> его. Не было и намёка на то, чтобы флогистонщики предсказали прекращение горения в замкнутом сосуде; они, скорее, зажгли огонь в сосуде, увидели его угасание и затем сказали: «Должно быть, воздух насытился флогистоном». Теорию флогистона нельзя применить для того, чтобы выяснить, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">чего ты точно не сможешь увидеть</a>. Она может объяснить всё.</p>
<p>Наука ещё только начинала выходить на сцену. Очень долго никто не осознавал, что в этой теории что-то не так.</p>
<p>Встретив <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">лжеобъяснение</a>, очень легко не ощутить его фальшивость: потому они и опасны.</p>
<p>Современные специалисты предполагают, что люди думают о причино-следственных связях, используя нечто вроде направленных ациклических графов или байесовских сетей. Поскольку шел дождь, тротуар мокрый; поскольку тротуар мокрый, он скользкий:</p>
<p>[Дождь] -&gt; [Тротуар мокрый] -&gt; [Тротуар скользкий]</p>
<p>Из этого можно вывести (а, имея байесовскую сеть, можно даже точно вычислить эту вероятность), что, если тротуар скользкий, то, вероятно, шёл дождь. Однако, если уже известно о мокрости тротуара, то сообщение о его скользкости не несёт в себе никакой новой информации о дожде.</p>
<p>Почему огонь горячий и яркий?</p>
<p>[«Флогистон»] -&gt; [Огонь горячий и яркий]</p>
<p>Это <emphasis>выглядит</emphasis> как объяснение. И в мозгу эта информация <emphasis>хранится</emphasis> в том же формате и под тем же расширением, что и «настоящие» объяснения. Но человеческий разум неспособен автоматически определить, что стрелка, соединяющая гипотезу с её возможными следствиями, никак не ограничивает пути, которыми могут проявляться эти следствия. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Когнитивные_искажения">Эффект знания задним числом</a> делает ситуацию ещё хуже: люди могут считать, что гипотеза действительно <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">ограничивает</a> происходящее, хотя на самом деле гипотеза <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Закон_сохранения_ожидаемых_свидетельств">подогнана</a> под происходящее постфактум.</p>
<p>Современная трактовка вероятностных рассуждений о причинности может точно описать, в чём именно состояла ошибка флогистонщиков. Байесовские сети были разработаны для того, чтобы, кроме всего прочего, не учитывать свидетельства дважды в том случае, когда логический вывод между причиной и следствием возможен в обе стороны. Например, я добыл кусочек ненадёжной информации о том, что тротуар мокрый. Это заставляет меня подумать: «возможно, идёт дождь». Но если идёт дождь, то утверждение «тротуар мокрый» стало более правдоподобным, так? То же самое ведь касается и скользкости тротуара, верно? Но если тротуар скользкий, то он, скорее всего, мокрый — и тогда нужно опять повысить вероятность того, что идёт дождь.</p>
<p>Джуда Перл приводит в качестве метафоры алгоритм подсчёта солдат в линии. Представьте, что вы стоите в линии и видите рядом только двух солдат: одного спереди и одного сзади. Всего трое солдат. Вы спрашиваете своего соседа: «Сколько солдат ты видишь?» Он оглядывается и говорит: «Троих». Получается, всего солдат шесть. Очевидно, что так решать эту задачу <emphasis>не</emphasis> стоит.</p>
<p>Умнее будет спросить у стоящего впереди солдата: «Сколько солдат перед тобой?», и у стоящего позади: «Сколько солдат за тобой?». Сообщение с вопросом «сколько солдат перед тобой?» можно передать дальше без особых затруднений. Если я стою первым, то я передам назад «1 солдат впереди». Человек, стоящий прямо за мной, получит сообщение «1 солдат впереди» и скажет второму своему соседу «2 солдата впереди». В это же время кто-то получает сообщение «N солдат позади» и передаёт стоящему впереди солдату сообщение «N+1 солдат позади». Сколько же всего солдат? Сложите оба полученных числа и добавьте единицу для себя — это и есть общее число солдат в линии.</p>
<p>Ключевая идея состоит в том, что каждый солдат должен <emphasis>отдельно</emphasis> отслеживать эти два сообщения, прямое и обратное, и сложить их вместе только в конце. Нельзя добавлять солдат из обратного сообщения, которое ты получил, в прямое сообщение, которое ты передашь дальше. Разумеется, сообщение с общим числом солдат никогда не появляется в этой цепочке: никто не произносит этого числа вслух.</p>
<p>Аналогичный принцип применяется в строгих вероятностных рассуждениях о причинности. Получение из <emphasis>не связанного</emphasis> с мокрым тротуаром источника каких-либо свидетельств о дожде создаст прямое сообщение от узла [дождь] к узлу [мокрый тротуар], и тем самым усилит ожидание увидеть мокрый тротуар. Наблюдение мокрого тротуара создаст обратное сообщение, идущее к убеждению о дожде, а затем это сообщение распространится от узла [дождь] до всех его соседей, <emphasis>кроме</emphasis> узла [мокрый тротуар]. Каждый кусочек свидетельства учитывается ровно единожды; корректировки никогда не застревают между узлами, скача туда и обратно. Точный алгоритм можно найти в классической книге «Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference» Джуды Перла.</p>
<p>Так что же было неправильно в теории флогистона? Когда мы наблюдаем, что огонь горячий, узел [огонь] посылает обратное сообщение со свидетельством узлу [флогистон], вынуждая нас обновить убеждения о флогистоне. Но тогда мы не можем считать это успешным предсказанием теории флогистона. Сообщение должно идти в единственном направлении, не отражаясь назад.</p>
<p>Увы, для обновления сетей убеждений люди используют не строгий алгоритм, а его грубое приближение. Мы изучаем родительские узлы, наблюдая за дочерними узлами, и предсказываем поведение дочерних узлов, используя убеждения о родительских узлах. Но ящик с документацией по прямым сообщениям не отделён от ящика с документацией по обратным сообщениям толстой непроницаемой стеной. Мы просто помним: «флогистон горячий, <emphasis>и из-за этого</emphasis> огонь тоже горячий». Всё это выглядит так, будто теория флогистона предсказывает «горячесть» огня. Или, что ещё хуже, нам кажется: «флогистон <emphasis>делает</emphasis> огонь горячим».</p>
<p>Лишь после того, как кто-нибудь заметит полное отсутствие предсказаний заранее, не ограничивающий ожиданий причинно-следственный узел получит ярлык «фальшивка». До этого момента он не будет отличаться от остальных узлов в сети убеждений. Утверждение «флогистон делает огонь горячим» ощущается фактом точно так же, как и все остальные известные тебе факты.</p>
<p>Правильно спроектированный ИИ заметит проблему мгновенно. Для этого не понадобится какой-нибудь особенной заплатки, нужен всего лишь правильный учёт происходящего в сети убеждений (к сожалению, в отличие от правильно спроектированных ИИ, люди не способны переписывать свой исходный код, чтобы исправить найденные ошибки)</p>
<p>Рассуждения об «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Знание_задним_числом_обесценивает_науку">эффекте знания задним числом</a>» — это просто способ не привлекая технических терминов рассказать о том, что люди не разделяют прямые и обратные сообщения, из-за чего прямые сообщения могут загрязняться обратными.</p>
<p>Люди, пошедшие по пути флогистона, не намеревались стать дураками. Ни один учёный не желает застрять в тупике. Не скрываются ли лжеобъяснения в недрах <emphasis>твоего</emphasis> разума? Если они там есть, то к ним определённо не приклеен ярлык «лжеобъяснение», и поэтому поиска по ключевому слову «фальшивка» явно недостаточно для того, чтобы их обнаружить.</p>
<p>Проверить, насколько хорошо теория «предсказывает» уже известные тебе факты, также недостаточно: <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Знание_задним_числом_обесценивает_науку">эффект знания задним числом</a> обесценит все усилия. Предсказывать нужно на завтра, а не на вчера. Лишь так можно быть уверенным в том, что захламлённый человеческий разум действительно посылает чистое прямое сообщение.</p>
<p><strong>Семантические стоп-сигналы</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>И ребёнок спросил:</p>
<p>— Откуда взялся этот булыжник?</p>
<p>— Я отломил его от большого камня в центре деревни.</p>
<p>— Откуда взялся этот камень?</p>
<p>— Наверное, он скатился с большой горы, что возвышается над нашей деревней.</p>
<p>— Откуда взялась эта гора?</p>
<p>— Оттуда же, откуда и все камни. Это кости Имира, изначального великана.</p>
<p>— Откуда появился изначальный великан Имир?</p>
<p>— Из мировой бездны по имени Гинунгагап.</p>
<p>— Откуда появилась мировая бездна Гинунгагап?</p>
<p>— Никогда этого не спрашивай.</p>
<p>Рассмотрим кажущийся парадокс первопричины. Наука отследила цепочку событий до Большого Взрыва, но отчего случился сам Большой Взрыв? Можно и нужно сказать, что Большой Взрыв произошёл в «ноль часов ноль минут», и поэтому нельзя говорить о времени «до Большого Взрыва», поскольку к этому понятию неприменима обычная концепция времени. Но, говоря так, мы используем существующие физические законы, которые звучат довольно структурировано, что тоже требует объяснений. Откуда появились физические законы? Можно ответить, что вся Вселенная является компьютерной симуляцией, но тогда это симуляция должна быть запущена в каком-то другом мире, подчиняющемся другим законам физики — а откуда взялись <emphasis>они</emphasis>?</p>
<p>После того, как вопросы доходят до этой стадии, некоторые люди отвечают «Бог!».</p>
<p>Почему кто-либо, даже очень религиозный человек, может думать, что это может <emphasis>хоть как-нибудь</emphasis> помочь ответить на вопрос о первопричине? Почему вопрос «откуда взялся Бог?» автоматически не всплывает в разуме? Утверждения «Бог не может иметь причины» или «Бог создал Себя Сам» приводят нас в то же состояние, что и «время началось вместе с Большим Взрывом». Далее следует спросить, почему существует вся эта метасистема, или почему какие-то явления могут иметь причину, а какие-то не могут.</p>
<p>Я ставлю цель не обсудить мнимый парадокс первопричины, а задаться вопросом, почему кто-то считает, что восклицание «Бог!» <emphasis>может</emphasis> разрешить парадокс. Восклицание «Бог!» <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждение_как_одеяние">говорит о принадлежности племени</a>, и поэтому у людей возникает соблазн делать это как можно чаще — иногда это утверждение можно услышать даже в ответ на «почему ураган обрушился на Новый Орлеан?». Но всё же… Совершенно очевидно, что <emphasis>в этой конкретной головоломке</emphasis> «Бог» ничем не помогает. Бог не смог бы сделать парадокс менее парадоксальным, <emphasis>даже если бы существовал.</emphasis> Как можно этого <emphasis>не замечать</emphasis>?</p>
<p>Джонатан Уоллес предположил, что «Бог!» работает, как <emphasis>семантический стоп-сигнал:</emphasis>это не столько сознательное утверждение, сколько дорожный знак на трассе для мыслей, говорящий «дальше не думай, проезд закрыт». Восклицание «Бог!» не разрешает парадокс, а, скорее, устанавливает в нужном месте дорожный знак, чтобы остановить цепочку естественных вопросов и ответов.</p>
<p>Но <emphasis>ты</emphasis> — хороший и правильный атеист, и, разумеется, ни за что не попадёшься в ловушку. Но семантические стоп-сигналы <emphasis>не исчерпываются</emphasis> восклицанием «Бог!», это лишь наглядный пример.</p>
<p>Трансгуманистические технологии — молекулярная нанотехнология, продвинутые биотехнологии, генетическая инженерия, искусственный интеллект, и так далее — ставят нас перед лицом нелёгких политических вопросов. В какой степени правительство должно вмешиваться в выбор генов будущего ребёнка его родителями, или оно не должно вмешиваться вообще? Если родители желают дать ребёнку ген шизофрении, то следует ли им это позволить? Если улучшение интеллекта — крайне дорогостоящая процедура, то должно ли государство её обеспечивать, чтобы не допустить возникновения когнитивной элиты? Эти задачи могут выполнять различные общественные институты — например, частные благотворительные фонды, оказывающие финансовую помощь в усилении интеллекта — но в ответ на каждое такое предложение неизбежно возникает очевидный дальнейший вопрос: «Справится ли этот институт со своей задачей?». Изготовление опасных нанотехнологий может караться судебными исками, но <emphasis>сработает</emphasis> ли такая схема?</p>
<p>Один из моих знакомых знает ответ на любой из этих вопросов: «Либеральная демократия!». Это всё. В этом и заключается его ответ. Если же попытаться спросить: «А насколько хорошо в мировой истории либеральные демократии справлялись с такими сложными задачами?» или «А если либеральная демократия совершит глупость?», тогда вы станете автократом, либертопианцем, или просто очень, очень нехорошим человеком. Никто не имеет права сомневаться в демократии.</p>
<p>Как-то я назвал такие размышления «божественной привилегией демократии», но точнее будет сказать, что «Демократия!» была его семантическим стоп-сигналом. Если бы кто-нибудь заявил: «Пусть всё это решает «Газпром»!», то он бы начал задавать очевидные вопросы: «Почему? Что «Газпром» может тут сделать? Почему ему можно доверять в таких вопросах? Что насчёт его прошлого опыта в решении похожих по сложности задач?»</p>
<p>Или, представим, что кто-нибудь заявляет: «поляки строят заговор, чтобы убрать кислород из атмосферы Земли». Ты наверняка задашься вопросом зачем им <emphasis>это</emphasis> надо, чем они будут дышать и способны ли они вообще тайно преследовать единые цели. Если ты не задаёшь дальнейших вопросов после утверждения «Корпорации планируют убрать кислород из атмосферы Земли», то слово «корпорации» сработало тут как семантический стоп-сигнал.</p>
<p>Не забывай, что понятие «семантический стоп-сигнал» нельзя превращать в обобщённый контраргумент против вещей, которые тебе не по душе («Да ну, это просто бессмыслица, приправленная семантическими стоп-сигналами!»). Слово не может быть стоп-сигналом само по себе; вопрос заключается в том, производит ли оно этот эффект на конкретного человека. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мне_сегодня_рационально">Сильные эмоции по отношению к чему-то</a> — недостаточное основание для того, чтобы назвать это стоп-сигналом. Я не одобряю террористов и не испытываю страха перед частной собственностью, но это не означает, что слова «террористы» или «капитализм» выполняют функции дорожных знаков в моём мышлении (когда-то такой эффект имело слово «интеллект», но это уже в прошлом). Главная черта семантического стоп-сигнала — нежелание рассмотреть следующий очевидный вопрос.</p>
<p><strong>Таинственные ответы на таинственные вопросы</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Представь, что ты глядишь на свою руку, ничего не зная ни о клетках, ни о биохимии, ни о ДНК. У тебя есть некоторые познания в анатомии, полученные путём препарирования, поэтому тебе ясно, что в ладони есть мышцы. Однако, ты не знаешь, почему они движутся, вместо того, чтобы неподвижно лежать, как кусок глины. Твоя рука — просто кусок… эмм… вещества, и почему-то этот предмет исполняет твои мысленные приказы. Разве это не волшебство?</p>
<p>«Животное тело не ведёт себя, как термодинамическая система… сознание говорит каждому человеку, что он является, в какой-то степени, предметом своей воли. Это проявляется в том, что живые существа могут мгновенно прикладывать к определённым движущимся частицам материи внутри своих тел силы, направляющие движение этих частиц, для того, чтобы создавать наблюдаемые механические эффекты… Вопрос о влиянии животной или растительной жизни на материю беспредельно далёк от любых научных изысканий, начатых до настоящего времени. Сила управлять движением материи, ежедневно проявляемая в чуде свободы воли человека, и в поколениях растений, выросших из единого зерна, безгранично непохожа на любой возможный результат движения атомов, каким бы удачным он ни оказался… Современным биологам придётся запомнить ещё один принцип, и на этот раз — жизненно важный». (Лорд Кельвин)</p>
<p>В этом состоит теория <emphasis>витализма</emphasis>: загадочные различия между живой и неживой материей могут быть объяснены посредством «жизненной силы» («elan vital» или «vis vitalis»). «Жизненная сила» внедряется в живую материю и подчиняет её приказам сознания. Жизненная сила участвует в химических реакциях, из-за чего неживая материя не может проявлять часть свойств живой материи. В частности, без помощи жизненной силы невозможно получить живую материю из неживой; поэтому проведённый Фридрихом Вёлером химический синтез мочевины нанёс сильный удар по теории витализма, показав, что обыкновенной <emphasis>химии</emphasis> по силам получить биологический продукт.</p>
<p>Называть «жизненную силу» объяснением или даже <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">лжеобъяснением</a> вроде <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">флогистона</a>— значит, переоценивать эту теорию. «Жизненная сила», в первую очередь, работает, как <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Семантические_стоп-сигналы">затычка для любопытства</a>. Ты спрашиваешь «почему?», слышишь ответ «жизненная сила!», и на этом разговор окончен.</p>
<p>Когда ты говоришь «жизненная сила!», тебе <emphasis>кажется</emphasis>, будто ты знаешь, почему двигается твоя рука. В твоей голове есть маленькая <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">причинно-следственная диаграмма</a>, которая говорит: [«жизненная сила!»] -&gt; [рука двигается]. Но на самом деле ты не знаешь ничего неизвестного тебе раньше. Например, ты не сможешь сказать, будут ли твои руки отдавать или поглощать тепло, пока не пронаблюдаешь это в действительности; ты не сможешь предсказать этого заранее. Твоё любопытство удовлетворено, но оно удовлетворено пустышкой. Раз любому наблюдению ты можешь сказать «Почему? Жизненная сила!», то витализм одинаково хорошо объясняет все исходы, не способен противоречить вообще хоть каким-нибудь фактам, является замаскированной гипотезой максимальной энтропии, и так далее.</p>
<p>Но главный урок нужно извлечь из благоговения виталистов пред жизненной силой, из их старания провозгласить её тайной, стоящей выше всей науки. Встретив великого дракона по имени Неизвестность, виталисты не обнажили клинков, чтобы попытаться пронзить его сердце, но мирно склонили головы в знак подчинения. Они превратили биологию в священную тайну и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Универсальный_закон">гордились</a> своим невежеством, потому и не желая <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Двенадцать_добродетелей_рациональности">отказаться от незнания</a>, когда на сцене появились свидетельства.</p>
<p>Великий Секрет Живого был <emphasis>бесконечно далёк от науки</emphasis>! Не просто <emphasis>слегка вдали</emphasis>, заметьте, но <emphasis>бесконечно далёк</emphasis>! Лорд Кельвин явно получал колоссальное наслаждение от <emphasis>незнания</emphasis>.</p>
<p>Но невежество — это то, что рисуется на карте, а не то, что можно обнаружить, гуляя по местности. Если я не имею ни малейшего представления о неком явлении, то это факт о состоянии моего разума, а не о самом явлении. Явление может быть таинственным <emphasis>в глазах</emphasis> некого определённого человека. Не существует явлений, таинственных самих по себе. Поклоняться явлению, потому что оно выглядит столь потрясающе таинственно, — означает поклоняться собственному невежеству.</p>
<p>Витализм, как и флогистон, <emphasis>заключил загадку в отдельную субстанцию</emphasis>. Огонь был загадкой, и теория флогистона заключила загадку в таинственную субстанцию под названием «флогистон». Жизнь была священной тайной, и витализм заключил священную тайну в таинственную субстанцию под названием «жизненная сила». Ни один из ответов не попытался <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сфокусируй_неуверенность">сконцентрировать плотность вероятности модели</a>, сделать какие-то результаты более ожидаемыми, чем другие. Эти «объяснения» просто закутали вопрос в твёрдый непрозрачный чёрный шарик.</p>
<p>В одной из комедий Мольера доктор объясняет действие снотворного тем, что в нём содержится «фактор усыпления». Тот же самый принцип. Это универсальный недочёт человеческой психики: столкнувшись с таинственным явлением, нам легче объяснить его через таинственную субстанцию с внутренне присущими ей свойствами, чем через лежащие в основе сложные процессы.</p>
<p>Но ещё более страшная ошибка — допущение того, что <emphasis>ответ</emphasis> может быть таинственным. Если явление кажется таинственным, то это факт о наших знаниях, а не факт о самом явлении. Виталисты увидели таинственный пробел в своих знаниях и постулировали таинственную штуку, заполняющую этот пробел. Тем самым они перемешали карту и местность. Всё недоумение и замешательство находятся в карте, а не внутри отдельных субстанций.</p>
<p>Именно поэтому раз за разом на протяжении всей человеческой истории люди поражаются тому, что невероятно таинственный вопрос имеет приземлённый не-таинственный ответ. Окутанными тайной могут быть только вопросы, но не ответы.</p>
<p>Поэтому я называю теории вроде витализма «таинственными ответами на таинственные вопросы».</p>
<p>Признаки таинственных ответов на таинственные вопросы:</p>
<p>Во-первых, объяснение работает не <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">контроллером ожиданий</a>, а <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Семантические_стоп-сигналы">затычкой для любопытства</a>.</p>
<p>Во-вторых, в гипотезе нет движущихся частей: модель является не определённым сложным механизмом, а, скорее, просто сплошной субстанцией или силой. В гипотезе говорится, что таинственная субстанция или таинственная сила находятся вот здесь и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">вызывают</a> вот это, но причина, по которой таинственная сила ведёт себя именно таким образом, инкапсулирована в пустую тавтологию.</p>
<p>В-третьих, люди, предлагающие это объяснение, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Двенадцать_добродетелей_рациональности">дорожат собственным незнанием</a>. Они с гордостью говорят о том, что обычная наука терпит поражение от этого явления, и о том, как это явление непохоже на все остальные обыденные явления.</p>
<p>В-четвёртых, несмотря на этот ответ, <emphasis>явление по-прежнему остаётся тайной</emphasis>, сохранив ту же степень завораживающей необъяснимости, что и вначале.</p>
<p><strong>Тщетность эмерджентности</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Провалы <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">флогистона</a> и <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">витализма</a> — примеры <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Знание_задним_числом_обесценивает_науку">исторического знания</a> <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Знание_задним_числом">задним числом</a>. Посмею ли я выступить и назвать современную теорию, которую считаю настолько же ошибочной?</p>
<p>Я называю эмерджентность или эмерджентный феномен — обычно определяемый как исследование систем, поведение которых на высоких уровнях являются следствием или «появляется» (to emerge) из взаимодействия многих низкоуровневых элементов. (Википедия: «То, как сложные системы и паттерны появляются из множества относительно простых взаимодействий»). Если воспринимать буквально, это утверждение подходит для любого феномена нашей вселенной, выше уровня отдельных кварков, что и является частью проблемы. Представьте, что можно показать на обвал рынка и сказать «Это не кварк!». Похоже на объяснение? Нет? Ну так и «Это эмерджентный феномен!» тоже не подходит.</p>
<p>Я протестую против прилагательного «эмерджентный», а не против глагола «появляется». Нет ничего плохого во том, чтобы сказать «X появляется на основе Y», где Y — специфическая, детальная модель с динамическими частями. «Возникает на» — еще один способ выразить ту же мысль: гравитация возникает из кривизны пространства-времени, в соответствии со специфической математической моделью Общей Теории Относительности. Химия возникает на основе взаимодействия атомов, в соответствии со специфической моделью квантовой электродинамики.</p>
<p>Представим, я буду говорить, что гравитация объясняется «возникновением», или что химия — «возникающий феномен», и утверждать, что это мое объяснение.</p>
<p>Слово «появляется» приемлемо, так же, как и «появляется из» или «вызвано» приемлемы, если ссылаются на специфическую модель, которую можно оценить саму по себе.</p>
<p>Однако, «эмерджентность» обычно используется иначе. Оно используется как объяснение само по себе.</p>
<p>Я уже потерял счет случаям, когда я слышал «Интеллект — эмерджентный феномен!», как объяснение интеллекта. Это применение подходит всем пунктам, характеризующим <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">мистический ответ на мистический вопрос</a>. Что ты узнал, сказав, что интеллект «эмерджентный»? Ты не можешь сделать новых предсказаний. Ты не знаешь ничего о поведении реальных разумов, о чем бы не знал ранее. Это воспринимается как новый факт, но ты не ожидаешь других результатов. Твое любопытство вроде бы удовлетворено, но не накормлено. Гипотеза не имеет динамических частей, нет детализированной внутренней модели для манипуляций. Те, кто предлагают гипотезу «эмерджентности», признаются в своем незнании внутреннего устройства и гордятся этим; они противопоставляют «эмерджентные» науки и «обычные».</p>
<p>И даже после того, как ответ «Как? Эмерджентность!» дан, феномен не перестает быть таинственным и обладать той же непроницаемостью, что и прежде.</p>
<p>Интересное упражнение: удалить прилагательное «эмерджентный» из предложения и посмотреть, изменилось ли что:</p>
<p>• До: человеческий интеллект — это эмерджентный результат нейронных вспышек.</p>
<p>• После: человеческий интеллект — это результат нейронных вспышек.</p>
<p>• До: поведение колонии муравьем — это эмерджентный результат взаимодействия многих отдельных муравьев.</p>
<p>• После: поведение колонии муравьев — это результат взаимодействия многих отдельных муравьев.</p>
<p>• Даже лучше: Колония состоит из муравьев. Мы можем успешно предсказывать поведение колонии, используя модели, включающие только индивидуальных муравьев, без общих переменных колонии, показывая, что мы понимаем, как поведение колонии возникает на основе поведения муравьев.</p>
<p>Еще одно интересное упражнение: заменять слово «эмерджентный» на <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">старое</a>, то, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">которым люди пользовались</a> до эмерджентности:</p>
<p>• До: жизнь — эмерджентный феномен.</p>
<p>• После: жизнь — магический феномен.</p>
<p>• До: человеческий интеллект — это эмерджентный результат нейронных вспышек.</p>
<p>• После: человеческий интеллект — это магический результат нейронных вспышек.</p>
<p>Не правда ли, что каждое утверждение дает одинаковый объем информации о поведение феномена? Что <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">каждая гипотеза подходит под одинаковый набор результатов</a>?</p>
<p>«Эмерджентность» очень популярна, как раньше «магия» была популярна. «Эмерджентность» имеет глубокую притягательность для человеческой психологии по тем же причинам. «Эмерджентность» — такое замечательное простое объяснение, и это приятно произносить; это дает тебе <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">священную тайну</a> для поклонения. «Эмерджентность» популярна, потому что это «доширак» для любопытства. Можно объяснить что угодно, используя эмерджентность, так что люди это и делают; ведь это так замечательно — объяснять что-то. Люди остаются людьми, даже если посещали пару научных курсов в колледже. Найдя способ избежать <a l:href="https://dsent.me/blog/2015/06/17/twelve-virtues/">оков</a> обычной науки, они возвращаются к тем же проделкам, что и их предки, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Убеждение_как_одеяние">одеваясь в одежды науки</a>, но сохраняя ту же самую видовую психологию.</p>
<p><strong>Скажи нет «сложности»</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Однажды…</p>
<p>Эта история произошла во времена, когда я впервые встретил Марчелло, с которым, позже, я буду год работать над теорией ИИ, но на тот момент я еще не принял его в свои ученики. Я знал, что он участвовал в соревнованиях по математике и информатике на национальном уровне, и этого было достаточно, чтобы я захотел присмотреться к нему. Но я еще не знал, сможет ли он научиться думать об ИИ.</p>
<p>Я спросил Марчелло, как, по его мнению, ИИ может разработать способ решения кубика Рубика. Не в смысле написания программы, что довольно тривиально, а открытия законов вселенной Рубика и построения рассуждений об их использовании. Как ИИ изобретет для себя концепты «оператора» или «макро», которые являются ключами для сборки кубика Рубика?</p>
<p>И, в процессе дискуссии, Марчелло сказал: «Ну, ИИ понадобится сложность для того, чтобы сделать Х, и для того, чтобы сделать У…»</p>
<p>И я сказал: «Не говори „сложность“».</p>
<p>Марчелло спросил: «Почему?»</p>
<p>Я ответил: «Сложность не должна быть самоцелью. Возможно, тебе понадобится определенный алгоритм, добавив который, ты увеличишь сложность, но сложность ради сложности лишь усложняет задачу». (Сказав это, я вспомнил о всех тех людях, что рассказывают про Интернет, который, став «достаточно сложным», «проснется» в качестве ИИ).</p>
<p>И Марчелло сказал: «Но должно же быть какое-то количество сложности, которое бы позволяло сделать это».</p>
<p>Я прикрыл глаза и попытался облечь мою мысль в слова. Для меня, говорить «сложность» - делать неправильный пируэт в танце ИИ. Никто не может думать достаточно быстро, осознанно, используя слова для выражения потока сознания, это потребует бесконечной рекурсии. Мы думает словами, но поток нашего сознания протекает ниже уровня слов, посредством выученных остатков озарений прошлого и горького опыта…</p>
<p>Я спросил:</p>
<p>— Ты читал «<a l:href="http://www.yudkowsky.net/rational/technical/">Техническое объяснение технического объяснения</a>»?</p>
<p>— Да, — ответил Марчелло.</p>
<p>— Ладно! — сказал я. — Говоря «сложность», ты не помогаешь себе сконцентрировать массу вероятности.</p>
<p>— Ох, — сказал Марчелло, — это как с «эмерджентностью», хмх. Так… Теперь мне надо подумать, как Х может случиться по-настоящему.</p>
<p>Тогда я и подумал: «Возможно, это парень обучаем».</p>
<p>Сложность - далеко не бесполезный концепт. Она может быть определена математически, например в виде Колмогоровской сложности или размерности Вапника-Червоненкиса. Даже на интуитивном уровне, сложность стоит того, чтобы рассуждать о ней - тебе надо оценить сложность гипотезы и решить что она «слишком сложна» для имеющегося объема свидетельств или посмотреть на строение и попытаться упростить.</p>
<p>Но концепты сами по себе не становятся полезными или бесполезными. Использование может быть корректным или нет. Движение, которое пытался вплести в танец Марчелло, - попытка объяснения «за просто так», получить что-то в обмен на ничего. Это часто повторяемая ошибка, в моей сфере, как минимум. Можно вступить в дискуссию об Искусственном Интеллекте и наблюдать, как люди наступают на те же грабли тут и там, вновь в вновь, постоянно игнорируя собственное непонимание.</p>
<p>Ты и моргнуть не успеешь, а это уже произошло: проталкивание <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">неконтролируемого причинного узла</a> для чего-то таинственного - причинного узла, который <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">воспринимается как объяснение</a>, но не является таковым. Эта ошибка случается ниже уровня слов. Она не требует какого-то особенного изъяна личности: так устроено человеческое мышление <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">по-умолчанию</a>, так люди рассуждали с древних времен.</p>
<p>Чего тебе следует избегать, так это игнорирования таинственного: ты должен задержаться рядом с тайной и столкнуться с ней напрямую. Есть множество слов, способных «пронести» тайну, и некоторые из них можно вполне обоснованно применять в других контекстах, например, сложность. Но главная ошибка - игнорировать контрабанду таинственного, не замечая причинный узел, скрытый за ней. Контрабанда не является мыслью, а микромыслью. Нужно уделять пристальное внимание, чтобы заметить это. И, натренировав себя в избегании этого, можно превратить умение в инстинкт, ниже уровня слов. Нужно ощущать какие области карты пока пусты и, главное, уделять внимание этому чувству.</p>
<p>Подозреваю, что в научных кругах присутствует сильное давление, способствующее сокрытию таких проблем, ведь нужно выдавать бумаги с шлейфом законченности. Тебя будут больше почитать, если в твоей будто бы полной работе будет присутствовать <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Тщетность_эмерджентности">«эмерджентный феномен»</a>, а не за незаконченную, в которой есть ярлыки «понятия не имею, как это работает» или «а тут происходит чудо». Журнал может даже не принять такую работу, ведь, кто знает, вдруг необъясненные явления и являются моментами, где все самое интересное происходит? И да, случается так, что все немагические части оказываются также и неважными. Это цена, которую приходится порой платить за вход в неизведанное и попытки решить проблемы мелкими шажками. Но это так же означает, что понимание того, что ты еще не закончил чрезвычайно важно. Часто люди даже не осмеливаются исследовать неизведанное, ужасно боясь напрасно потратить время впустую.</p>
<p>И, если ты работаешь над революционным ИИ-стартапом, то давление ещё выше, а желание спрятать проблемы ещё больше, иначе <a l:href="http://lesswrong.com/lw/id/you_can_face_reality/">придется признать</a>, что ты не знаешь пока как создать ИИ, и твоя жизнь обратится в прах. Но, возможно, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Фундаментальная_ошибка_атрибуции">я слишком усложняю</a>, ведь контрабанда происходит <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">неосознанно</a>. Далеко ходить за примерами не нужно: просто послушай, как люди обсуждают философию, религию или науки, в которых у них нет профессиональной подготовки.</p>
<p>Марчелло и я пришли к соглашению о работе с ИИ: если мы сталкиваемся с чем-то, чего мы не понимаем, а это случалось довольно часто, мы будем говорить об этом как о «магии». Например, «Х магически делает У», чтобы напоминать себе о том, что тут присутствует нерешенная проблема, провал в понимании. Гораздо полезней говорить «магия», чем «сложность», ведь последнее <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">слово</a> создает иллюзию понимания. Мудрей говорить «магия» и оставлять себе напоминание о работе, которую надо сделать позже.</p>
<p><strong>Подтверждающее искажение: взгляд во тьму</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Однажды, проводя занятие у студентов, я выписал на доске три числа: 2-4-6. «Я загадал правило, — сказал я, — которому подчиняются последовательности трех чисел. Данная последовательность подходит под это правило. Каждый из вас найдет у себя на парте листы бумаги. Выпишите последовательность трех чисел на карточке, а я в зависимости от того, подходит ли последовательность под правило, напишу на листе «да» или «нет». Это можно повторять до тех пор, пока вы не будете уверены, что угадали правило. После этого вы должны записать правило внизу листа».</p>
<p>Вот последовательность предположений одного из студентов:</p>
<p>4, 6, 2 — нет,</p>
<p>4, 6, 8 — да,</p>
<p>10, 12, 14 — да.</p>
<p>После этого студент записал свою версию правила. Как вы думаете, что он написал? А вы бы тоже остановились здесь или хотели бы протестировать еще триплет чисел? Если да, то какой? Остановитесь здесь и немного подумайте, прежде чем продолжить чтение.</p>
<p>Вышеприведенное упражнение основано на классическом эксперименте Питера Уэйсона, задаче «2-4-6». Несмотря на то, что испытуемые, которым дают эту задачу, выражают большую уверенность в своих предположениях, только 21% из них успешно угадывают задуманное экспериментатором правило, и все повторные опыты продолжали показывать тот же уровень успехов в районе 20%.</p>
<p>Исследование называлось «On the failure to eliminate hypotheses in a conceptual task» (Еженедельник экспериментальной психологии 12: 129-140, 1960). Испытуемые, которым предлагалась задача «2-4-6», обычно пытались придумать положительные примеры, а не негативные — они применяли гипотетическое правило для создания триплета, а потом смотрели, будет ли он отмечен как «да».</p>
<p>Таким образом, кто-то, кто формирует гипотезу «числа, каждое из которых больше предыдущего на два», тестирует триплет 8-10-12, видит, что подходит и уверенно объявляет свое правило. Кто-то, кто формирует гипотезу Х-2Х-3Х, тестирует триплет 3-6-9, обнаруживает, что триплет подходит, и тоже объявит правило.</p>
<p>В каждом из этих случаев настоящее правило одно и то же: три любых числа в порядке возрастания.</p>
<p>Однако, чтобы додуматься до этого, вы должны придумывать триплеты, которые не должны быть правильными, такие как 20-23-26 и проверять, будут ли они отмечены как «нет». Что люди обычно не склонны делать в этом эксперименте. В некоторых случаях испытуемые изобретают, «тестируют» и объявляют правила куда более сложные, чем настоящий ответ.</p>
<p>Данное когнитивное явление часто валят в одну кучу с предвзятостью подтверждения. Однако, на мой взгляд, явление склонности тестирования положительных примеров, а не отрицательных, следует отделять от явления стремления защитить изначальное убеждение. «Положительное искажение» иногда используется как синоним для предвзятости подтверждения и может описывать данный недостаток куда лучше.</p>
<p>Раньше казалось, что теория флогистона может объяснить прекращение огня в закрытой коробке (воздух переполнился флогистоном и больше не может вместить), но теория флогистона точно так же могла бы объяснить и тот вариант, если бы огонь продолжал гореть. Чтобы заметить это, вы должны искать негативные примеры вместо положительных, смотреть на ноль, а не на единицу; что, как показал эксперимент, идет вразрез с человеческим инстинктом.</p>
<p>Следуя инстинкту, мы живем в половинчатом мире.</p>
<p>Можно днями читать про положительное искажение и все еще не увидеть его в момент срабатывания. Положительное искажение работает не на уровне логики или даже эмоциональной привязанности. Задача 2-4-6 «холодная», логичная, не эмоционально «горячая». Ошибка находится ниже уровня слов, на уровне образов, инстинктивных реакций. Поскольку проблема появляется не из-за следования осознанному правилу, которое говорит «Думай только о положительных примерах», ее нельзя решить, сказав вслух «Мы должны думать как о положительных, так и о негативных примерах». Какие примеры автоматически всплывают в вашей голове? Вы должны уметь еще до вербального формулирования думать о негативном примере, а не о положительном. Вы должны научиться поворачиваться лицом к нулю, а не убегать от него.</p>
<p>Некоторое время назад я писал, что сила гипотезы определяется тем, что она не может объяснить, а не тем что может — если вы одинаково легко объясняете любой исход, то у вас ноль знаний. Так, чтобы указать на то, что объяснение не является полезным, недостаточно задуматься над тем, что оно может объяснить хорошо — вам нужно также искать результаты, которые нельзя объяснить, это и будет истинной силой теории.</p>
<p>Теперь, после всего сказанного напомню, что вчера я бросил вызов «сложности» как понятию. Один комментатор привел сверхпроводимость и ферромагнетизм как примеры сложности. Я ответил, что несверхпроводимость и неферромагнетизм тоже примеры сложности, в чем и состоит проблема. Но я не имел в виду критиковать комментатора! Несмотря на то, что я много читал про предвзятость подтверждения, я не воскликнул «Эврика!», когда в первый раз прочитал про задачу «2-4-6». Это невербальная реакция, работающая очень быстро, и которую надо тренировать заново. Сам я все еще работаю над этим.</p>
<p>Так что большая часть навыка рационалиста находится за пределами уровня слов. Это делает трудной работу по попыткам передать Искусство через посты в блоге. Люди согласятся с вами, а уже в следующем предложении сделают нечто, ведущее совершенно в другом направлении. Не подумайте, что я жалуюсь! Основная причина, по которой я пишу здесь — наблюдать, какие из моих слов не передаются.</p>
<p>Прямо сейчас вы ищете положительные примеры положительного искажения или ищете, что вы могли не увидеть из-за положительного искажения? Вы смотрите во свет или во тьму?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Закономерная неуверенность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В «Рациональном выборе в неопределенном мире» Робина Доуза (Robyn Dawes) описан эксперимент, проведенный Тверским (1,2)</p>
<p>Множество психологических экспериментов были проведены в конце 50-х начале 60-х, в которых испытуемых просили предсказать результат события, имевшего элемент случайности и, при этом, еще и предсказуемую базовую ставку. Например, испытуемых просили предсказать цвет следующей карты (синяя/красная) при условии, что 70% карты были синими, но последовательность красных и синих карт была совершенно случайной.</p>
<p>В такой ситуации, стратегия, обеспечивающая большее количество успеха - ставить на наиболее часто встречающиеся события. Например, если 70% карт были синими, то предсказывая появление синей карты дает 70% успеха в каждом случае.</p>
<p>Испытуемые же предпочитали сопоставлять вероятности - предсказывать наиболее вероятный вариант,</p>
<p>с учетом относительной частоты появления. Например, испытуемые предсказывали появление синей карты 70% раз и красной 30% раз. Такая стратегия давала 58% долю успеха, потому что испытуемые были правы 70% времени, когда выпадала синяя карта (что происходило с вероятностью .70) и 30% времени, когда выпадала красная карта (что происходило с вероятностью 0,3); (0,7 × 0,7) + (0,3 × 0,3) = 0,58.</p>
<p>Даже больше, испытуемые предсказывали наиболее часто повторяющееся событие с большей вероятностью, чем оно происходило, но и близко не подходили к частоте в 100%, даже если им платили за точность их предсказаний… Например, испытуемые, которым платили по пятаку за каждое сбывшееся предсказание из тысячи,.. предсказывали [наиболее часто встречающееся событие] 76%.</p>
<p>Не стоит думать, что этот эксперимент про небольшие изъяны в игорных стратегиях. Он кратко рассказывает о наиболее важной идее всей рациональности.</p>
<p>Испытуемые продолжали выбирать красный, как будто они полагали, что способны предугадать случайную последовательность. Доуз пишет про это: «Несмотря на получение фидбека от тысячи случаев, испытуемые не могли поверить, что в это ситуации они не в состоянии предугадать».</p>
<p>Но ошибка должна иметь более глубокие последствия. Даже если испытуемые сформулировали какую-то гипотезу, им совершенно необязательно делать ставки на ее основе. Они могут говорить: «Если гипотеза верна - следующая карта будет красной», и ставить на синюю. Они могут выбирать синюю каждый раз, собирая как можно больше пятаков, отмечая мысленно как можно больше паттернов, которые они замечают. Если их предсказания сбываются, они могут легко переключится на новую стратегию.</p>
<p>Я бы не стал упрекать испытуемых за постоянное изобретение новых гипотез - откуда им знать, что цепочка за границами их способностей предсказывать? Но я буду упрекать за ставки на догадки, когда в этом не было необходимости для сбора информации, и буквально сотни предыдущих догадок были опровергнуты.</p>
<p>Неужто люди настолько самонадеянны?</p>
<p>Я бы предположил, что дело обстоит проще - стратегия «всегда-на-синее» просто не приходила испытуемым в голову.</p>
<p>Люди видят кучу синих карт вперемешку с несколькими красными, и полагают, что выигрышная стратегия - больше на синий, но иногда на красный.</p>
<p>Идея оптимальной стратегии, с учетом неполной информации, не предполагающая ставку на типичную последовательность карт - контринтуитивна.</p>
<p>Идея оптимальной стратегии, предполагающая законное поведение, даже если среда содержит элементы случайности - контринтуитивна.</p>
<p>Кажется, что твое поведение, следом за окружающей средой, должно быть непредсказуемым, но нет! Случайный ключ не отпирает случайный замок просто потому что они «оба случайные».</p>
<p>Ты не гасишь огонь огнем, ты гасишь огонь водой. Но эта мысль подразумевает лишний шаг, новый концепт, не активируемый напрямую формулировкой задачи. Поэтому, не приходящий в голову первым.</p>
<p>В дилемме красных и синих карт наше неполное знание говорит нам ставить в каждом раунде на синюю. Совет, даваемый нам нашим неполным знанием, одинаков от раунда к раунду. Если 30% времени мы будем идти против нашего неполного знания и ставить на красную карту, мы будем проваливаться, ведь теперь, мы нарочно тупим, ставя на, как нам прекрасно известно, менее вероятный исход.</p>
<p>Если ты будешь ставить на красную карту в каждом раунде, то ты будешь проигрывать так, как это максимально возможно; ты будешь на 100% тупым. Если ты ставишь на красную карту 30% времени, то ты оказываешься на 30% тупым.</p>
<p>Если твое знание неполно, если реальность, как кажется, содержит элемент случайности - случайное поведение не решит проблему. Делая свое поведение случайным, напротив, ты уводишь себя от цели, а не приближаешь. Если реальность туманна, выбрасывание интеллекта лишь ухудшает ситуацию.</p>
<p>Это контринтуитивно - думать, что оптимальная стратегия предполагает законное поведение, даже в условиях неопределенности.</p>
<p>Поэтому не так уж много вокруг рационалистов; для большинства, восприятие хаотичного мира предполагает хаотичные стратегии борьбы с ним. Тебе надо сделать лишний шаг, подумать мысль, не приходящую в голову первой, для того, чтобы сообразить что-то иное для борьбы с огнем, чем огонь.</p>
<p>Ты слышал, как непросвещенные говорят: «Рациональность работает лишь при взаимодействии с рациональными людьми, но мир нерационален». Но выбрасывание собственной рациональности, при встрече с нерациональным оппонентом, не поможет. Есть законные формы мышления, которые все же генерируют наилучший ответ, даже при встрече с оппонентом, нарушающим законы. Теория принятия решений не сгорает синим пламенем при встрече с оппонентом, не подчиняющимся этой теории.</p>
<p>Это настолько же не очевидно, как и всегда ставить на синюю карту, при встрече с совокупностью синих и красных карт. Но каждая ставка на красную - ожидаемый проигрыш, как и каждое отступление от принципов Пути, когда рассуждаешь.</p>
<p>Как много эпизодов Звездного Пути опровергается? Как много теорий ИИ?</p>
<p><strong>Моя дикая и безбашенная юность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Говорят, что все, что родители запрещают делать детям, они делали сами - так они знают, почему это делать не стоит.</p>
<p>Давным-давно, в непостижимо далеком прошлом, я был преданным Традиционным Рационалистом, думая о себе, как о квалифицированном, в соответствии с ее стандартами, тем не менее, я не знал тогда Пути Байеса. Когда юный Элиезер столкнулся с кажется-мистическим вопросом, принципы Традиционной Рациональности не остановили его от производства <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">Таинственного Ответа</a>. Это, на данный момент, моя самая постыдная ошибка, думать о которой мне до сих пор больно.</p>
<p>Что за таинственный ответ на таинственный вопрос? Этого я говорить не стану, так как это длинная и запутанная история. Я был молод, был всего лишь Традиционным Рационалистом, который не ведал учения Тверски и Канемана. Я знал про Бритву Оккама, но не про <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Conjunction_fallacy">конъюнктивное заблуждение</a>. Я полагал, что мне удастся думать сложные мысли самому, в том же стиле, который я наблюдал в научных книгах, но не осознавал, что единственно верная сложность - та, где каждый шаг описан с безжалостной точностью. Сегодня, одним из главных советов, который я даю начинающим рационалистам: «Не пытайтесь строить сложных цепочек рассуждений и планов».</p>
<p>Нет нужды говорить больше: даже после того, как я придумал мой «ответ», феномен <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">не потерял свою таинственность и непрошибаемость</a>, которые имел с самого начала.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Фундаментальная_ошибка_атрибуции">Не стоит думать</a>, что юный Элиезер был глуп. Все те ошибки, в совершении которых виновен Элиезер, совершаются солидными ученым и в солидных изданиях и сегодня. Ему потребовался более утонченный навык, чем то, что могла дать Традиционная Рациональность.</p>
<p>Действительно, юный Элиезер старательно и кропотливо следовал предписаниям Традиционной Рациональности, сбиваясь при этом с пути.</p>
<p>Как Традиционный Рационалист, юный Элиезер внимательно следил, чтобы его Таинственный Ответ делал прямое предсказание будущего опыта. Конкретно, я ожидал, что будущие неврологи откроют использование квантовой гравитации нейронами, а ля Сэр Роджер Пенроуз. Подразумевалось, что нейроны будут обладать некоторой мерой квантовой запутанности, а это можно обнаружить наблюдениями, или не обнаружить. Ты либо будешь наблюдать это, либо нет, так ведь?</p>
<p>Но моя гипотеза не делала ретроспективных предсказаний. Ведь согласно Традиционной Науке, они не считаются - так что зачем тратить силы на их производство? Но для Байесовского Агента, если гипотеза сегодня не имеет предпочтительных отношений правдоподобия над «я не знаю», возникает вопрос: почему ты веришь сегодня во что-то более сложное чем «я не знаю». Но я не ведал Пути Байеса, так что я не думал про отношения правдоподобия или фокусирование плотности вероятности. Я ведь Сделал Фильсифицируемое Предсказание; разве не таков Закон?</p>
<p>Как Традиционный Рационалист, юный Элиезер был внимателен и не верил в магию, мистицизм, углеродный шовинизм и все такое прочее. Я гордо <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Провозглашения_и_крики_ободрения">провозглашал</a>, что мой Мистический Ответ «Такая же физика, как и вся остальная физика!». Как будто можно спасти магию от когнитивной изоморфности магии, называя ее квантовой гравитацией. Но я не ведал Пути Байеса и не видел <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Наука_как_одеяние">уровень</a>, на котором моя идея становилась изоморфна магии. Я отдавал мою верность физике, но это не спасло меня; какое дело теории вероятностей до чьей-либо верности? Я избегал всего, что запрещала мне Традиционная Рациональность, но даже то, что оставалось - было магией.</p>
<p>Не сомневайтесь, моя верность Традиционной Рациональность помогла мне выбраться из ямы, что я выкопал для себя. Если бы я не был Традиционным Рационалистом, со мной было бы покончено. Но Традиционной рациональности было все еще недостаточно. Это уводило меня от запрещенных ошибок, но приводило к другим.</p>
<p>Когда я думаю о себе, осторожно следовавшем правилам Традиционной Рациональности, получая при этом неверный ответ, то начинаю понимать, почему люди, называющие себя «рационалистами» <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Знание_искажений_может_вредить">не правят миром</a>. Нужно дофига и больше рациональности, прежде чем она приведет хоть куда-то, а не к новым интересным ошибкам.</p>
<p>Традиционная Рациональность преподается как искусство, а не как наука. Читаешь биографии известных физиков, описывающие уроки, которым их научила жизнь, и стараешься делать то же, что и они. Но ты не прожил их жизнь, и половина того, что они описывают - инстинкт, который выработался у них.</p>
<p>Традиционная Рациональность сделана так, что было бы приемлемым для меня провести следующие тридцать лет, исследуя мою глупую идею, пока я был бы способен фальсифицировать ее, со временем, и был бы честен сам с собой по поводу предсказаний, которые делает моя гипотеза, столкнувшись с опровержением, и прочее и прочее. Этого достаточно для того, чтобы Колесо Науки двигалось вперед, но немного жестоко по отношению к тем, кто тратит по тридцать лет своей жизни. Традиционная рациональность - прогулка, не танец. Она предназначена привести тебя к ответу, в итоге, но позволяет слишком тратить времени на любование цветами по пути.</p>
<p>Традиционные Рационалисты могут согласиться не соглашаться. Традиционная Рациональность не имеет идеи о том, что рассуждения - точно искусство, предполагающее, что есть лишь одна корректная вероятность, с учетом имеющихся свидетельств. В Традиционной Рациональности тебе позволено гадать и тестировать свои догадки. Но опыт подсказывает мне, что если ты гадаешь, не зная, то получаешь неправильный ответ.</p>
<p>Путь Байеса тоже неточное искусство, насколько я его освоил пока. Эти статьи все еще пытаются передать словами то, что лучше будет постигнуто опытом. Но, по крайней мере, тут в основе лежит математика, плюс, экспериментальные свидетельства когнитивной психологии по поводу того, как люди действительно думают. Может быть, этого будет достаточно, чтобы преодолеть стратосферических размеров порог дисциплины, позволяющей получать правильные ответы, вместо новых интересных ошибок.</p>
<p><strong>Неспособность учиться у истории</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Однажды, во времена <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Моя_дикая_и_безбашенная_юность">моей дикой и безбашенной юности</a>, когда я еще не ведал Пути Байеса, я дал <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">Таинственный Ответ</a> на вроде бы таинственный вопрос. Это стало следствием цепочки из множества ошибок, однако, среди них была одна критическая: юная версия меня не осознавала, что получение ответа должно делать вопрос менее запутанным. Я пытался объяснить Таинственный Феномен, что означало - дать причину для него, вписывающуюся в интегрированную модель реальности. Почему же это должно было сделать феномен менее Таинственным, когда такова его природа? Я ведь пытался объяснить Таинственный Феномен, а не превратить (посредством какой-то неведомой алхимии) в обыденный, такой, который вообще не потребует странного объяснения.</p>
<p>Будучи Традиционным Рационалистом, я был в курсе историй о астрологии и астрономии, алхимии и химии, витализма и биологии. Но Таинственный Феномен был не таким. Он был чем-то новым, чем-то странным, чем-то более сложным, чем-то, чему обычная наука не могла дать объяснения на протяжении веков…</p>
<p>… как будто звезды и материя, и жизнь не были таинственными в течении сотен и тысяч лет, с самого восхода человеческой мысли, до того момента, как наука взяла и решила их…</p>
<p>Мы узнаем про астрономию и химию, и биологию в школе; нам кажется, что эти знания всегда были частью сферы научного знания, что они никогда не были таинственными. Когда наука бросает вызов новой Великой Загадке, дети этого поколения скептичны, ведь они не видели, что наука способна объяснить что-то, кажущееся мистическим для них. Наука годится лишь для объяснения научных субъектов, вроде звезд или материи с жизнью.</p>
<p>Я думал, что урок истории в том, что астрологи с виталистами и алхимиками имели <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Фундаментальная_ошибка_атрибуции">особый изъян характера</a>, тенденцию в пользу таинственности, что и приводило их к таинственным объяснениями совершенно не-таинственных вопросов. Но правда ведь, если феномен странный - объяснение тоже должно быть странным?</p>
<p>Лишь позже, когда я начал видеть обыденную структуру внутри тайны, я начал понимать, на месте кого же я оказался. Лишь позже я понял, насколько разумным казался витализм в то время, насколько неожиданным и смущающим оказался ответ вселенной: «Жизнь обыденная, ей не требуется странных объяснений».</p>
<p>Мы изучаем историю, но мы не живем ей, не переживаем этот опыт. Если бы только я постулировал астрологическую тайну и позже открыл бы механику Ньютона, постулировал алхимическую тайну и открыл бы химию, постулировал бы витализм и открыл бы биологию. Я бы посмотрел на мой Таинственный Ответ и решил бы: ни за что на свете, я не попадусь на это снова.</p>
<p><strong>Делая историю доступной</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Есть такая привычка мышления, которую я называют логическим заблуждением обобщения на основе вымышленного свидетельства. Журналисты, которые, например, ведут речь про Терминатора, в обсуждении про ИИ, не относятся к этому сюжету, как к пророчеству или свершившейся правде. Но фильм приходит на ум, он <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Доступность">доступен</a>, как будто-то бы он является иллюстрированным историческим случаем. Как если бы журналисты видели как это случилось на какой-то другой планете, и может произойти и на нашей. Подробней про это в секции <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Когнитивные_искажения">7 в «Потенциальное влияние когнитивных искажений на оценку глобальных рисков»</a> (1)</p>
<p>Есть и обратная обобщению на основе вымышленного свидетельства ошибка: неспособность в достаточной степени учитывать исторические свидетельства. Проблема с обобщением на основе вымышленного свидетельства в том, что оно вымышленное - оно никогда не происходило. Оно не начертано на основе того же распределения, что и наша вселенная; <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/07/tell-your-anti-.html">художественная литература систематически отличается от реальности</a>. Но история же действительна случилась и должна быть доступной.</p>
<p>В мире наших предков не было фильмов; все, что ты видел своими глазами, было правдой. Стоит ли удивляться, что вымысел, который мы видим в реалистичном кино, оказывает на нас такое серьезное влияние? Наоборот, то, что реально происходило, доступно нам на бумаге; оно произошло, но мы не видели этого. Мы не помним, что это происходило с нами.</p>
<p>Обратная ошибка - обращаться с историей как с обычными рассказами, анализировать той же частью разума, что используется при чтении новелл. Ты можешь произнести, что это «правда», а не «вымысел», но это не означает, что ты воспринимаешь это так серьезно, как следовало бы. Множество искажений являются следствием недостаточно серьезного восприятия <a l:href="http://lesswrong.com/lw/hw/scope_insensitivity/">сухой, абстрактной информации.</a></p>
<p>Однажды, я дал <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">Таинственный Ответ</a> на таинственный вопрос, не осознавая, что совершаю ту же самую ошибку, что и астрологи, придумавшие мистическое объяснение звездам, или алхимики, придумавшие мистические свойства материи, или виталисты, постулировавшие мутное «élan vital» для объяснения биологии.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Неспособность_учиться_у_истории">Когда я посмотрел на ситуацию с другой стороны</a>, то ощутил шок неожиданной связи с прошлым. Я осознал, что изобретение и уничтожение витализма, о котором я читал лишь в книгах, действительно происходило с реальными людьми, которые переживали опыт так же, как и я переживал изобретение и разрушение моего собственного таинственного ответа. И я понял, что если бы я действительно переживал опыт прошлого, если бы я жил во времена научных революций, а не читал о них в книгах, я, вероятно, не совершил бы эту же ошибку снова. Я бы не стал изобретать очередной таинственный ответ; достаточно было бы тысяч предыдущих.</p>
<p>Итак, - подумал я, - для того, чтобы действительно ощутить силу истории, я должен думать, как Элиезер, живший в истории, должен думать о событиях так, как если бы они случились со мной (с соответствующей переоценкой искажения доступности исторической литературы - мне следует помнить себя тысячей крестьян на одного лорда). Я должен погрузить себя в историю, вообразить жизнь сквозь эры, которые я наблюдал лишь посредством чернил на бумаге.</p>
<p>Почему мне следует помнить полет Братьев Райт? Меня там не было. Но, как рационалист, посмею ли я не помнить, если событие действительно произошло? Действительно ли есть большая разница, видеть событие собственными глазами - что, по сути, представляет собой воздействие отраженных фотонов и даже не прямой контакт, - и наблюдать событие через книгу по истории? Фотоны и книги по истории спускаются по цепочке причин и следствий от самого события.</p>
<p>Мне нужно было пересилить ложную амнезию, вызванную рождением в конкретную эпоху. Я должен был вспомнить, сделать <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Availability_heuristic">доступными</a> все воспоминания, а не только те, что чисто случайно принадлежат мне и моему времени.</p>
<p>Земля внезапно стала старше.</p>
<p>С точки зрения моих старых воспоминаний, Соединенные Штаты существовали всегда - не было времени, когда не было бы Соединенных Штатов. Я не помнил, до того момента, как поднялась Римская Империя, принесла мир и порядок, и, просуществовав множество веков, что я даже забыл, что могло быть иначе, пала, и варвары захватили мой город, и знание, которым я обладал, было потеряно. Современный мир стал более хрупким для меня, ведь я перестал воспринимать его, как мой первый современный мир.</p>
<p>Так много ошибок, снова и снова, ведь я не помнил, что совершал их в каждой эре, в которой я никогда не жил.</p>
<p>Только представьте, люди еще удивляются, почему преодоление искажений важно.</p>
<p>Неужели ты не помнишь, как много раз ошибки убивали тебя? Я заметил, что внезапная амнезия часто следует сразу за роковой ошибкой. Но поверьте мне, это случалось. Я помню, хоть меня там и не было.</p>
<p>Так что в следующий раз, когда ты усомнишься в странности будущего, вспомни, как ты был рожден в племени охотников-собирателей тысячи лет назад, когда еще никто не знал о Науке. Вспомни, как ты был шокирован до глубины души, когда Наука объяснила великие и ужасные священные тайны, которые ты так восхвалял. Вспомни, как ты думал, что сможешь летать, если съешь нужный гриб, как ты разочарованно усвоил, что никогда не сможешь полететь, а потом полетел. Вспомни, как ты ты всегда думал, что рабство - это правильно и хорошо, а потом передумал. <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Знание_задним_числом">Не надо воображать, как бы ты мог предсказать перемены</a> - ведь это проявление амнезии. Вспомни, что на самом деле ты не угадал. Вспомни, как век за веком мир менялся так, как ты и представить не мог.</p>
<p>Может так ты будешь менее шокирован тем, что будет дальше.</p>
<p><strong>Объяснить, поклониться, пренебречь</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Наше племя бродит по лугам в поисках съедобных растений и добычи, а с неба время от времени льётся вода.</p>
<p>— Почему с неба иногда падает вода? — спрашиваю я у бородатого мудреца нашего племени.</p>
<p>Старик погружается в размышления, — он никогда не задавался этим вопросом раньше — и через некоторое время отвечает:</p>
<p>— Иногда небесные духи сражаются, и во время этих битв с небес капает их кровь.</p>
<p>— Откуда появились небесные духи? — спрашиваю я.</p>
<p>Голос старца превращается в шепот:</p>
<p>— Они зародились в далёком прошлом в таких далях и безднах, что нам и не снились.</p>
<p>Твоё незнание причин, по которым идёт дождь, предоставляет тебе несколько вариантов действий. Во-первых, ты можешь просто не спрашивать «почему?» — не уделять вопросу никакого внимания или просто вообще никогда не задаваться этой мыслью. Это — команда «пренебречь», и именно её изначально выбрал старец. Во-вторых, ты можешь попытаться придумать какое-нибудь объяснение, то есть выбрать команду «объяснить», как сделал старец в ответ на первый вопрос. В-третьих, ты можешь смаковать тайну, выбрав команду «поклониться».</p>
<p>Прочитав эту историю, трудно не заметить то, что каждый выбор «объяснить», если всё получится, предоставляет тебе объяснение (например, «небесные духи»). Но это объяснение вновь возвращает нас к трилемме: объяснить, поклониться, пренебречь? После каждого нажатия «объяснить» наука трещит своими шестернями, возвращает ответ, и затем всплывает новое диалоговое окно. Рационалисты считают своим долгом постоянно нажимать «объяснить», но это выглядит, как дорога без конца.</p>
<p>Нажмёшь «объяснить» для жизни — получишь химию. Нажмёшь «объяснить» для химии — получишь атомы. Нажмёшь «объяснить» для атомов — получишь электроны и нуклоны. Нажмёшь «объяснить» для нуклонов — получишь хромодинамику и кварки. Нажмёшь «объяснить» для того, чтобы узнать, откуда взялись кварки — вернёшься во времена Большого Взрыва…</p>
<p>Если нажать «объяснить» для Большого Взрыва, то придётся некоторое время подождать, пока наука, треща своими шестернями, будет искать ответ. И, возможно, она когда-нибудь вернёт замечательное объяснение — но это повлечёт за собой ещё одно диалоговое окно. И, если мы продолжим достаточно долго, то мы должны увидеть <emphasis>особенное</emphasis> диалоговое окно с Объяснением, Не Требующим Объяснения, и оно закончит эту цепочку. Возможно, это будет самое важное объяснение из числа всех объяснений: как уже известных, так и тех, что ещё станут известными человеку.</p>
<p>Погодите! Я только что нажал «поклониться».</p>
<p>Не забывайте, что поклоняться можно по-разному. Поклоняться можно и не зажигая свечей вокруг алтаря.</p>
<p>Если бы я сказал «Хм, это какой-то парадокс. Интересно, как он разрешается?», то это означало бы, что я нажал «объяснить» и теперь терпеливо жду ответа.</p>
<p>И если весь вопрос кажется тебе неважным, или неуместным, или тебе кажется, что лучше подумать о нём потом — значит, ты нажал «пренебречь».</p>
<p>Выбирай кнопку с умом.</p>
<p><strong>«Наука» — затычка для любопытства</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Представьте что я, находясь под наблюдением телекамер, поднял руки, произнёс «абракадабра!» — и произвёл слепящий сгусток света, висящий в воздухе невдалеке от моих вытянутых рук. Представьте, что я осуществил этот акт отъявленной, безошибочно-подлинной магии под прямым наблюдением со стороны Джеймса Рэнди (известный скептик и разоблачитель псевдонаучных теорий — прим. перев.) и всех армий скептиков. Думаю, большинству людей будет довольно любопытно, что же здесь происходит.</p>
<p>А теперь представим, что я не отправлялся на телевидение. Я не хочу делиться ни своей силой, ни правдой, которая за ней стоит. Я хочу, чтобы моя магия оставалась в секрете. Но при этом я хочу также иметь возможность пользоваться ею где и когда захочу. Я хочу призывать сгусток света, чтобы почитать книгу в поезде — но так, чтобы при этом никому не становилось любопытно. Есть ли заклинание, останавливающее любопытство?</p>
<p>Конечно есть! Когда кто-то спрашивает: «Как ты это сделал?», я просто отвечаю: «Наука!»</p>
<p>Это <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">не столько настоящее объяснение</a>, сколько эдакая <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Семантические_стоп-сигналы">«затычка для любопытства»</a>. Оно не говорит, станет ли свет ярче или потускнеет, изменятся ли тон или насыщенность его цвета, и, конечно же, не объясняет, как сделать такой огонёк самому. Вопрошающий не получил новых знаний, которых у него не было до того, как я произнёс <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">магическое слово</a>. Но он отворачивается, удовлетворившись тем, что не происходит ничего необычного.</p>
<p>Что ещё лучше, тот же трюк работает с обыкновенным выключателем света. Клацаем выключателем — и загорается лампочка. Почему? В школе нам объясняют, что <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">паролем</a>для лампочки накаливания является «Электричество!». Надеюсь, что к данному моменту вы уже не столь склонны к тому, чтобы обозначать лампочку «понятой» на основе такого «объяснения». Позволяет ли фраза «Электричество!» проводить расчёты, контролирующие ожидания? Нужно ещё много чего изучить! (Физики должны проигнорировать этот абзац и заменить его проблемой в <a l:href="https://dsent.me/blog/2015/09/24/an-alien-god/">эволюционной теории</a>, где суть теории, опять-таки, заключается в вычислениях, которые умеет проводить очень малое количество людей).</p>
<p>Если бы вы считали, что лампочка накаливания научно необъяснима, она захватила бы всё ваше внимание. Вы бы бросили все дела и занялись бы исключительно лампочкой.</p>
<p>Но что значит фраза «научно объяснима»? Она значит, что кто-то ещё знает, как работает лампочка. Когда вам говорят, что лампочка «научно объяснима», вы не узнаёте ничего нового; вы не знаете, загорится ли лампочка ярче или потускнеет. Но раз кто-то уже знает о лампочке, эти знания в ваших глазах уже не так ценны. Вы становитесь менее любопытным.</p>
<p>Кто-то обязан сказать: «Если лампочка была неизвестна науке, вы можете получить славу и богатство исследуя её». Но я не говорю о жадности. Я не говорю о карьерных амбициях. Я говорю о чистом любопытстве—чувстве интереса. Почему ваше любопытство должно уменьшаться, если кто-то, не вы, знает как работает лампочка? Это ли не призрак? Для вас недостаточно знать; другие люди должны также быть невежественны, иначе вы не будете счастливы?</p>
<p>Хорошо, что знание может служить не только любопытству, как например социальная полезность технологий. Для таких инструментальных благ это важно как некоторая сущность в локальном пространстве знаний. Но что это должно значить для моего любопытства?</p>
<p>Кроме того, учитывайте последствия если вы допускаете «кто-то ещё знает ответ» в качестве семантического стоп-сигнала.</p>
<p>Однажды вы заходите в вашу комнату и видите гигантского зелёного слона, по видимому парящего в воздухе, окружённого аурой серебристого света. Вы скажете: «Какого чёрта?»</p>
<p>И голос исходящий сверху от слона говорит:</p>
<p><a l:href="https://godescalc.wordpress.com/2012/06/24/overlooked-elephant/">Кто-то уже знает почему слон здесь.</a></p>
<p>«О,»- говорите вы - «тогда забудь,»- и продолжаете идти в кухню.</p>
<p>Я не знаю великую единую теорию для законов физики этой вселенной. Я также многого не знаю о человеческой анатомии за исключением мозга. Я не могу указать где у меня почки, и я не могу тотчас вспомнить что делает моя печень.(Я не горжусь этим. Увы, со всей той математикой, которую мне нужно исследовать, я, скорее всего не научусь анатомии в какое-либо ближайшее время)</p>
<p>Следует мне, столь далеко как простирается любопытство, быть более заинтересованным моим незнанием элементарных законов физики, когда факт, что я немногое знаю о том, что происходит внутри моего тела?</p>
<p>Если бы я поднял свои руки и сотворил заклинание света, вы бы заинтересовались. Следует ли вам быть менее заинтересованным самим фактом поднятия моих рук? Когда вы поднимаете руку и водите ладонью вокруг, этот акт воли координируется (превыше других зон мозга) вашим мозжечком. Я поспорю, вы не знаете как работает мозжечок. Я знаю немного поверхностных деталей, недостаточных для проведения вычислений… но что с того? Какое имеет значение, если вы не знаете? Почему должен быть двойной стандарт любопытства для колдовства и движений рук?</p>
<p>Осмотрите себя в зеркале. Знаете ли вы, на что смотрите? Знаете ли вы, что выглядывает из-за ваших глаз? Знаете, чем вы являетесь? На некоторые из этих вопросов Наука знает ответы, на некоторые нет. Но почему это различие значимо для вашего любопытства, если вы не знаете?</p>
<p>Вы знаете, как работают ваши колени? Вы знаете, как сделана ваша обувь? Вы знаете, как светится ваш монитор? Вы знаете, почему вода мокрая?</p>
<p>Мир вокруг вас полон загадок. Расставляйте приоритеты, если вам нужно. Но не жалуйтесь, что жестокая наука опустошила мир тайн. С таким рассуждением я могу заставить вас проглядеть слона в вашей комнате.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Поистине часть тебя</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Классическая работа Дрю МакДермота «Искусственный интеллект и естественная глупость» критикует ИИ программы, которые пытаются представить понятия вроде счастья, как состояние ума, при помощи семантической сети: <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Поистине_часть_тебя">1</a></p>
<empty-line/>
<p>СОСТОЯНИЕ-УМА</p>
<empty-line/>
<p>^</p>
<empty-line/>
<p>| ЭТО</p>
<empty-line/>
<p>|</p>
<empty-line/>
<p>СЧАСТЬЕ</p>
<p>И разумеется, внутри узла СЧАСТЬЕ ничего нет. Это просто токен языка Лисп с говорящим английским названием.</p>
<p>И вот, МакДермот пишет: «Для дисциплинированного программиста хорошим тестом будет использование gensyms в ключевых местах, чтобы посмотреть будет ли все ещё восхищаться системой, если СОСТОЯНИЕ-УМА будет переименовано в G1073…» мы получим ЭТО (СЧАСТЬЕ, G1073) «что выглядит далеко не столь впечатляюще».</p>
<p>Или если я слегка перефразирую идею: если ты заменишь случайными символами все осмысленные английские слова, то ты не сможешь понять, что означает G1071 (G1072, 1073). Эта программа ИИ описывает гамбургеры? Яблоки? Счастье? Кто знает? <emphasis>Если ты удалишь говорящие английские названия, обратно они не вырастут.</emphasis></p>
<p>Представим, что физик сказал тебе: <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">«Свет — это волны»</a>, и ты ему полностью поверил. У тебя в голове появилась маленькая сеть:</p>
<p>ЭТО(СВЕТ, ВОЛНЫ)</p>
<p>И если кто-то вдруг спросит «Из чего состоит свет?», ты сможешь ответить «Из волн!»</p>
<p>Как пишет МакДермот: «Проблема в том, чтобы слушатель заметил, что именно ему сказали. Не „понял“, а всего лишь „заметил“». Предположим, что физик сказал бы тебе «Свет сделан из мелких изгибающихся штучек» (на всякий случай: это неправда). Заметишь ли ты разницу в <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">ожидаемом опыте</a>?</p>
<p>Как можно понять, что не стоит доверять кажущемуся знанию «Свет — это волны»? Один из способов: «смогу ли я восстановить это знание, если оно почему-то исчезнет из моей головы?»</p>
<p>Это похоже по духу на замену говорящих английских названий из программы ИИ с целью узнать, сможет ли кто-то понять к чему они должны «относиться». Также здесь можно привести пример <a l:href="http://lesswrong.com/lw/l9/artificial_addition/">Искусственного Арифметика</a>, который запрограммирован записывать и выдавать ПРИБАВИТЬ(СЕМЬ, ШЕСТЬ) = ТРИНАДЦАТЬ. Он, разумеется, не сможет восстановить это знание, если стереть его из его памяти (если только ещё кто-нибудь не запишет его обратно). Аналогично и знание «Свет — это волны» будет потеряно безвозвратно, если только ты не спросишь о нём заново у физика. Ты не сможешь создать это знание сам, как может это сделать физик.</p>
<p>Тот же опыт, что заставляет нас формулировать убеждения, соединяет их с другими нашими знаниями, чувственными входными данными или моторными выходными данными. Если ты увидишь, как бобёр грызёт дерево, то ты будешь знать как «зверь-что-грызёт-дерево» выглядит и сможешь опознать его в будущем, независимо от того, будут ли его называть «бобром» или как-то иначе. Но если ты приобрёл свои убеждения о «бобрах», когда кто-то другой рассказал тебе факты о «бобрах», то, возможно, ты не опознаешь бобра, если его увидишь.</p>
<p>Знание, которое ИИ не сможет восстановить сам — чудовищная опасность. Это так же опасно, как говорить кому-то факты о физике, которые он не в состоянии проверить сам. Ведь физики, говоря «волны», имеют ввиду не «мелкие кривые штучки», а чисто математическое понятие.</p>
<p>Как заметил Давидсон, если ты веришь, что «бобры» живут в пустынях, что они белого цвета, а взрослые особи весят полтора центнера, то у тебя вообще отсутствуют какие-либо убеждения о бобрах: ложные или правдивые. Твои убеждения о бобрах недостаточно верны, чтобы быть ложными<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Поистине_часть_тебя">2</a>. Если у тебя нет достаточно опыта, чтобы восстановить убеждение в случае, если оно будет удалено, то есть ли у тебя опыт, позволяющий соединить это убеждение с чем-нибудь вообще? Витгенштейн: «Колесо, которое можно свободно вращать, не задевая других частей, не является частью механизма».</p>
<p>Почти сразу же, когда я начал читать про ИИ, даже до того, как я начал читать МакДермота, я понял, что постоянно спрашивать себя «Как бы я смог восстановить это знание, если оно будет удалено из моего разума?» — это очень хорошая идея.</p>
<p>Чем обширней удаление, тем строже тест. Если удалить доказательства теоремы Пифагора, смогу ли я доказать её заново? Думаю, да. Если удалить всё знание о теореме Пифагора, догадаюсь ли я о ней, чтобы доказать её заново? Сложно поставить такой эксперимент. Однако, если бы мне дали прямоугольный треугольник с длиной сторон 3 и 4 и сказали бы, что гипотенуза вычисляема, думаю, я бы смог её вычислить, при условии, что другие мои знания математики остались при мне.</p>
<p>Как насчёт самого понятия математического доказательства? Если бы мне никто не говорил о нём, мог бы я изобрести его, основываясь на моих оставшихся убеждениях? Ведь когда-то люди не знали о такой идее. Кто-то же её придумал. Что же он заметил? Замечу ли я, если увижу что-то такое же новое и не менее важное? Окажусь ли я способен на <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Стандартный_«нестандарт»">оригинальное мышление</a>?</p>
<p>Как много своих знаний ты смог бы восстановить самостоятельно после удаления? Какова допустимая глубина удаления? Это не просто проверка для отсеивания недостаточно связанных убеждений. Такие размышления позволяют впитать целый фонтан знаний, а не всего лишь один факт.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Простая_истина">Пастух строит систему учёта овец</a>, которая работает, если добавлять камень в корзину каждый раз, когда овца покидает амбар, и изымать - когда овца возвращается. Если ты, ученик, не понимаешь работу этой системы, если для тебя это магия, которая непонятно почему работает, то ты не поймёшь, что делать, если случайно бросишь лишний камень в корзину. Если ты не можешь что-то создать сам, ты не сможешь это и восстановить, если ситуация этого потребует. Ты не сможешь вернуться к истокам, подправить параметры и заново получить результат, если у тебя нет истоков. Предположим, тебе известен факт «два плюс четыре равно шести».Один из элементов изменяется на «пять». Как ты узнаешь, что «два плюс пять равно семи», когда всё, что ты знаешь: «два плюс четыре равно шести»?</p>
<p>Если ты видишь, как маленькое растение роняет семя каждый раз, когда мимо пролетает птица, ты не догадаешься, что ты можешь использовать эту отчасти автоматизированную систему для подсчёта овец. Если бы первый изобретатель узнал об этом факте, он мог бы его использовать для улучшения своей системы. Однако, ты не в состоянии вернуться к истокам и переизобрести новую систему подсчёта.</p>
<p>Если источник мысли находится внутри тебя самого, то с приобретением новых знаний и навыков мысль может меняться. Она поистине становится частью тебя и растёт вместе с тобой.</p>
<p>Старайся стать источником для всех своих мыслей, стоящих обдумывания. Если мысль первоначально пришла извне, убедись, что она также исходит изнутри. Постоянно спрашивай себя: «Как я восстановлю это знание, если оно исчезнет?» Найдя ответ на этот вопрос, представь, что знание, которое помогло бы тебе в таком случае, тоже удалено. И когда увидишь фонтан - посмотри, что ещё из него течёт.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Поистине_часть_тебя">1.</a>Drew McDermott, «Artificial Intelligence Meets Natural Stupidity», <emphasis>SIGART Newsletter</emphasis>, no. 57 (1976): 4–9, doi:10.1145/1045339.1045340.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Поистине_часть_тебя">2.</a>Richard Rorty, «Out of the Matrix: How the Late Philosopher Donald Davidson Showed That Reality Can’t Be an Illusion», <emphasis>The Boston Globe</emphasis> (October 2003).</p>
<p><strong>Простая истина</strong></p>
<p>Как-то я писала сочинение об экзистенциализме. Учительница тогда вернула мне его с двойкой. Она подчеркнула слова „истина“ и „истинный“ и поставила знаки вопроса на полях напротив каждого, всего раз 20. Она хотела знать, что я имела в виду под истиной.</p>
<p><emphasis>Даниэла Эган (журналист)</emphasis></p>
<p><strong>Предисловие автора</strong></p>
<p>Это эссе написано, чтобы восстановить наивное представление об истине.</p>
<p>Допустим, кто-то говорит вам: «Моё чудодейственное лекарство избавит вас от рака лёгких всего за три недели». Вы говорите: «Но я знаю о результатах клинических исследований: ваше утверждение не соответствует истине». А этот кто-то отвечает: «Понятие „истина“ довольно неточно, что вы называете истиной?»</p>
<p>Многие люди, поставленные перед этим вопросом, не будут знать, как ответить с достаточной точностью. Тем не менее, будет крайне неразумным отказаться от концепции истины. Было время, когда никто не знал точную формулу тяготения – и все же, шагнув с обрыва, вы бы разбились и тогда.</p>
<p>Часто, особенно в интернет-дискуссиях, я встречал чьи-то заявления «Х истинно», а дальше спор поворачивал в сторону поиска определения истины. Это эссе ни в коем случае <emphasis>не является</emphasis> энциклопедическим ответом на этот вопрос. Скорее я надеюсь, что спорщики прочтут это эссе, а затем вернутся к изначальному вопросу.</p>
<p>В этом эссе я ставлю вопросы. Если вы находите на них кажущийся очевидным ответ – скорее всего, это он и есть. Очевидный выбор <emphasis>не всегда</emphasis> наилучший, но все-таки иногда, черт возьми, <emphasis>он таков.</emphasis> Я не перестаю искать, когда встречаю очевидный ответ, но если по мере повышения моей информированности ответ <emphasis>все еще</emphasis> выглядит очевидным, то я не вижу вины в том, чтобы использовать его. Ну да, разумеется, все <emphasis>считают,</emphasis> что 2 + 2 = 4, <emphasis>говорят,</emphasis> что 2 + 2 = 4, и в повседневной жизни все <emphasis>ведут себя,</emphasis> как если бы 2 + 2 равнялось 4. И все же чему 2 + 2 равно в высшем, <emphasis>абсолютном</emphasis> смысле? Насколько я могу судить, все еще 4. Ответ будет равен четырем, даже если я задам этот вопрос официальным, строгим, напыщенным тоном. Слишком просто, говорите? Может быть, в этом случае мир и <emphasis>не должен</emphasis> быть сложен. Для разнообразия.</p>
<p>Если вы — один из тех счастливчиков, которым этот вопрос кажется тривиальным с самого начала, я надеюсь, что он окажется тривиальным и на самом деле. И если перед вами вдруг встанет глубокий и важный вопрос, вспомните, что если вы в точности знаете, как работает система, вы сами можете построить ее аналог из ведерок и камней, и это не должно быть для вас какой-то тайной.</p>
<p>Если вы теряетесь, пытаясь понять метафору «ведерок и камней» как метафору, попробуйте понять её <emphasis>буквально.</emphasis></p>
<p><strong>Простая истина</strong></p>
<p>Представьте, что мы оказались в доисторических временах, когда еще не были изобретены начала математики. Здесь я пастух, и у меня есть проблема. Мне трудно уследить за своими овцами. Они спят в загоне и защищены от волков высоким забором. Каждое утро я выпускаю овец на пастбище. Каждый вечер я должен загнать их всех назад. Если я оставлю овцу снаружи, наутро меня встретит обглоданная волками тушка. Но меня так раздражает часами бродить по полям, когда я почти уверен, что все овцы уже в загоне. Иногда я бросаю поиски рано, и обычно наутро всё в порядке. Но примерно в одном случае из десяти утром я нахожу мертвую овцу.</p>
<p>Вот если бы был какой-нибудь хитрый способ точно определить, остались ли снаружи ещё овцы! Я пробовал несколько методов: я бросал гадальные палочки, я развивал силу духа, чтобы видеть стадо внутренним взором, я старался найти убедительные основания полагать, что все овцы нашлись. Бесполезно. Примерно один раз из десяти, когда я ложился спать рано, наутро я обнаруживал тушку овечки. Может быть, я осознаю, что мои методы не работают, и, возможно, я тщательно подберу уважительную причину каждой своей неудачи. Но дилемма прежняя: либо я в течение часа обшариваю все закоулки и расщелины, хотя в большинстве случаев все овцы уже в загоне, либо я иду спать рано и теряю в среднем одну десятую овцы.</p>
<p>Однажды поздним вечером я еле стою на ногах. Заговорённые палочки утверждают, что все овцы вернулись домой. Я рисую в воображении каждый уголок, каждую расщелину на полях, и гадание говорит, что овец там нет. Но я ещё не уверен, поэтому я захожу в загон. Овец много, очень много, и я уверен, что следил за стадом тщательно и не отвлекался ни на минуту. Всё это развеивает мои тревоги, и я отправляюсь спать. На следующее утро я нахожу двух мертвых овец. Что-то внутри меня ломается, и я начинаю творчески обдумывать проблему.</p>
<p>Громкие звуки молотка слышатся из загона в тот день.</p>
<p>На следующее утро я только слегка приоткрываю калитку загона. Каждый раз, когда выходит овца, я бросаю камушек в приколоченное рядом с калиткой ведро. Тем же вечером, когда я загоняю овцу обратно, я вынимаю один камушек из ведра. Когда ведро опустеет, я прекращаю поиски и иду спать. Это превосходное изобретение. Я уверен, оно совершит революцию в пастушестве.</p>
<p>Такова была теория. На практике потребовалось существенно доработать систему до надежности. Несколько раз получалось так, что я не находил отсутствующих овец после нескольких часов поисков, однако на следующий день трупов не было. Каждый случай требовал глубокого обдумывания, в чем же моя ведерная система не срабатывает. Однажды после очередного бесплодного поиска я остановился и прокрутил в голове весь день. Оказалось, что в тот день в ведре уже были камни, когда я выпускал первую овцу. Это была плохая идея. В другой раз, чтобы скоротать время с утра до обеда, я забавлялся игрой с камушками, от скуки кидая их в ведро. Это тоже было плохой идеей, что я понял после нескольких часов поиска. Я практиковался в своем ведерно-каменном ремесле и со временем стал довольно компетентным овцесчетоводом.</p>
<p>Однажды на дороге, ведущей к моим пастбищам, появляется человек, одетый в дорогие белые робы бизнес-покроя, сандалии, с лавровым венком на голове.</p>
<p>— Чем я могу вам помочь? — спрашиваю я.</p>
<p>Человек достает из-под одежд и с щелчком открывает значок, без тени сомнения подтверждающий, что этот человек является Маркосом Замысловатусом Максимусом, представителем Сената Рума. (Интересно, а что если бы кто-то другой украл этот значок? Но сила подобных знаков настолько велика, что этот кто-то, укради он знак, мгновенно превратился бы в Маркоса.)</p>
<p>— Зовите меня просто Марк, — говорит он. — Я здесь, чтобы конфисковать магические камни от имени Сената. Таким могущественным артефактам не должно находиться в столь невежественных руках.</p>
<p>— Ох уж это чертов подмастерье! — ворчу я себе под нос. — Опять он трепался с деревенскими о чем не следует. Я смотрю в строгое лицо Марка и вздыхаю. — Послушайте, это никакие не магические камни. Самые обычные камни, которые я набрал с земли.</p>
<p>Тень недоумения пробегает по лицу Марка, но затем оно снова проясняется. — Я здесь, чтобы конфисковать магическое ведро! — заявляет он.</p>
<p>— Да не магическое это ведро, — устало говорю я. — Раньше я в нём хранил грязные носки.</p>
<p>Вот теперь видно, что Марк действительно озадачен.</p>
<p>— Тогда в чем же магия? — требовательно спрашивает он.</p>
<p>А ведь интересный вопрос.</p>
<p>— Это непросто объяснить, — начинаю я.</p>
<p>Привлеченный нашим разговором, мой подмастерье Отри подходит и предлагает своё объяснение:</p>
<p>— Магия в уровне камешков в ведре. Есть определённый магический уровень камешков в ведре, и они должны быть точно на нужной отметке, иначе магия не сработает. Если положить в ведро больше камней или достать несколько, они не будут на магическом уровне. Вот сейчас магический уровень, — Отри заглядывает в ведерко — это примерно полное на треть.</p>
<p>Понятно! — восклицает Марк. Он достает из вещевого мешка своё ведро и кучу камешков. Затем он берет несколько горстей камней и кладёт их в ведро. Он смотрит в ведро, примечая, сколько там камней. — Ну вот, — говорит он, — магический уровень этого ведра — это наполовину полное. Так это работает?</p>
<p>— Нет! — резко отвечает Отри. — Наполовину полное — это не магический уровень. Магический уровень — это полное примерно на треть. Наполовину полное — это совершенно не волшебно. Кроме того, у вас неправильное ведро.</p>
<p>Озадаченный Марк обращается ко мне:</p>
<p>— Кажется вы говорили, что ведро не магическое?</p>
<p>— Оно не магическое, — отвечаю я. Из загона выходит овца и я бросаю ещё один камешек в ведро. — И вообще, я смотрю за овцами. Поговорите с Отри.</p>
<p>Марк с сомнением провожает глазами брошенный камешек, но решает на время отложить свой вопрос. Он поворачивается в Отри и надменно выпрямляется. — Это свободная страна, — говорит он, — под благословенной диктатурой Сената, конечно. Я могу бросать любые камешки в какое мне угодно ведро.</p>
<p>Отри обдумывает это заявление. — Нет, не можете, — наконец отвечает он, — тогда совсем не будет волшебства.</p>
<p>— Послушайте, — терпеливо продолжает Марк. — Я внимательно наблюдал за вами. Вы посмотрели в своё ведро, проверили уровень камешков и сказали, что это и есть магический уровень. Я сделал всё точно так же.</p>
<p>— Это не так работает, — говорит Отри.</p>
<p>— О, понятно, — говорит Марк, — Магический уровень камешков не в моем ведре, а уровень камешков в вашем ведре. Так вы утверждаете? И чем же это ваше ведро гораздо лучше моего, а?</p>
<p>— Ну, если бы мы освободили ваше ведро, а затем наполнили его камешками из моего, то в вашем ведре был бы волшебный уровень. Также существует способ проверить, есть ли у вашего ведра волшебный уровень, если известно, что у моего ведра он имеется. Мы называем это операцией сравнения вёдер. — сказал Отри.</p>
<p>Выходит другая овца, и я кидаю в ведро ещё один камешек.</p>
<p>— Он только что закинул ещё один камешек! — говорит Марк. — И я полагаю, вы утверждаете, что новый уровень тоже является волшебным? Я мог бы бросать камешки в ваше ведро, пока уровень не стал бы таким же, как в моём, и тогда наши ведра сравнялись бы. Вы просто сравниваете мое ведро со своим, чтобы определить, считаете ли вы уровень «магическим» или нет. Так вот, я считаю, что ваше ведро не волшебное, потому что в нём не такой же уровень камешков, как в моём. Вот так!</p>
<p>— Погодите, вы не понимаете, — говорит Отри.</p>
<p>— Под «волшебным уровнем» вы всего лишь понимаете уровень камешков в вашем собственном ведре. А когда я говорю «волшебный уровень», я имею ввиду уровень камешков в моем ведре. Итак, вы смотрите на мое ведро и говорите, что оно «не волшебное», но «волшебство» имеет разное значение для разных людей. Необходимо указать, чья это магия. Вы должны сказать, что у моего ведра нет «волшебного уровня Отри», и я скажу, что у вашего ведра нет «волшебного уровня Марка». Таким образом, кажущееся противоречие исчезает.</p>
<p>— Но… — беспомощно говорит Отри.</p>
<p>— Разные люди могут иметь разные ведра с разным уровнем камешков, что доказывает, что всё это дело с «магией» совершенно произвольно и субъективно.</p>
<p>— Марк, — говорю я, — а кто-нибудь сказал вам, что эти камешки делают?</p>
<p>— Делают? — говорит Марк. — Я думал, они просто волшебные и всё.</p>
<p>— Если бы камешки ничего не делали, — говорит Отри, — то наш аудитор эффективности бизнес-процессов на соответствие стандарту ISO 9000 исключил бы эту процедуру из повседневной работы.</p>
<p>— Как зовут вашего аудитора?</p>
<p>— Дарвин, — сказал Отри.</p>
<p>— Хм, — говорит Марк, — Чарльз имеет репутацию строгого ревизора. Так что, камушки благословляют стада и ведут к приумножению овец?</p>
<p>— Нет, — говорю я. — Сила камушков заключается в следующем: если мы смотрим в ведро и видим, что камушков в нём нет, то мы знаем, что на пастбищах также овец не осталось. Если мы не используем ведро, мы должны искать и искать до темноты оставшихся овец. Или, если мы останавливаем наши поиски раньше, то иногда на следующее утро мы находим мертвых овец, павших жертвами волков. Если мы смотрим в ведро, мы знаем, когда все овцы в загоне, и можем спать спокойно.</p>
<p>Марк задумался.</p>
<p>— Звучит слишком неправдоподобно, — заключил он. — Как насчет использования заговоренных палочек? Заговоренные палочки не лгут. По крайней мере всякий, кто скажет, что они лгут, будет сожжён заживо. Это очень болезненная смерть; следовательно, гадальные палочки не лгут.</p>
<p>— Вы можете пользоваться гадальными палочками, если вам нравится, — сказал я.</p>
<p>— О, небеса, разумеется нет, — говорит Марк. — Они работают безошибочно, с абсолютной точностью в любой ситуации, при надлежащем использовании благословенных инструментов; но что если на следующее утро будут мертвые овцы? Я использую гадальные палочки только когда исключена возможность неверного предсказания. Иначе я буду сожжен заживо. Так как работает ваше магическое ведро?</p>
<p>Как работает ведро?.. Пожалуй, я начну с простейшей возможной ситуации.</p>
<p>— Ну, — говорю я, — предположим, что пастбища пусты, а ведро — не пустое. Тогда мы тратим часы в поисках овец, которых нет. А если на пастбищах остались овцы, но ведро пустое, то Отри и я вернёмся слишком рано, и на следующее утро мы найдём мёртвых овец. Так что пустое ведро является магическим, только если пастбища пусты…</p>
<p>— Постой, — говорит Отри. — Звучит как бессмысленная тавтология. Разве не очевидно, что пустое ведро и пустые пастбища — одно и то же?</p>
<p>— Она не бессмысленная, — говорю я. — Здесь аналогия: логик Альфред Тарски однажды сказал, что утверждение «снег белый» истинно тогда и только тогда, когда снег белый. Если ты можешь понять это, то ты должен видеть, почему пустое ведро волшебно тогда и только тогда, когда пастбища свободны от овец.</p>
<p>— Постойте, — говорит Марк. — Это ведра. Они никак не связаны с овцами. Ведра и овцы, очевидно, совершенно разные вещи. Никакого способа взаимодействия овец с ведром просто нет.</p>
<p>— Тогда откуда же появляется магия, как вы думаете? — поинтересовался Отри.</p>
<p>Марк задумался.</p>
<p>— Вы сказали, что сравнили два ведра, чтобы проверить, что они заполнены на одном уровне… Я могу понять, как ведра взаимодействуют с ведрами. Может быть, когда вы соберете много ведер, и они будут иметь одинаковый уровень — это то, что сгенерирует магию. Я бы назвал это когерентистской теорией магических ведер.</p>
<p>— Интересно, — сказал Отри. — Мне известно, что мой хозяин работал над системой с несколькими ведрами — он говорил, что должно работать лучше, потому что «избыточность» и «коррекция ошибок». На мой взгляд, это похоже на когерентизм.</p>
<p>— Это не совсем то же самое… — начал я.</p>
<p>— Давайте проверим когерентистскую теорию магии, — сказал Отри. — Я вижу, у вас с собой еще пять ведер. Я дам вам ведро, которым мы пользуемся, а затем вы наполните свои ведра до того же уровня…</p>
<p>Марк в ужасе отпрянул:</p>
<p>— Стойте! Эти ведра передаются в моей семье через поколения, и у них всегда одинаковый уровень! Если я приму ваше ведро, моя коллекция ведер станет менее связной, и магия уйдет!</p>
<p>— Но в данный момент ваши ведра вообще никак не связаны с овцами! — протестует Отри.</p>
<p>Марк рассердился.</p>
<p>— Смотри, я уже объяснял ранее, очевидно, что овцы никак не могут взаимодействовать с вёдрами. Ведра могут взаимодействовать только с другими ведрами.</p>
<p>— Я бросаю камешек, когда проходит овца, — заметил я.</p>
<p>— Когда овца проходит, вы бросаете камешек? — сказал Марк. — Как это связано с остальным?</p>
<p>— Это взаимодействие между овцой и камешками, — ответил я.</p>
<p>— Нет, это взаимодействие между вами и камешками, — сказал Марк. — Магия не происходит от овцы, она происходит от вас. Овца как таковая — не магическая по определению. Магия приходит откуда-то по пути в ведро.</p>
<p>Я указал на деревянную конструкцию на воротах. — Видите кусок ткани, свисающий из этой деревянной штуковины? Мы постоянно возимся с ней — она ненадежна — но когда овца проходит, она задевает тряпку. Когда ткань отклоняется, камешек из резервуара падает в ведро. Так нам с Отри не обязательно самим бросать камешки.</p>
<p>Марк нахмурился.</p>
<p>— Я не успеваю за вами… Это магическая ткань?</p>
<p>Я пожал плечами.</p>
<p>— Я заказал это онлайн в компании Естественный Отбор. Ткань называется Сенсорная Модальность, — увидев скептический взгляд Марка и Отри, я сделал паузу. — Допускаю, что названия звучат несколько эзотерично. Суть в том, что проход овцы начинает цепочку событий и в конце мы имеем камешек в ведре. Теперь вы можете сравнивать ведро с другими ведрами, и так далее.</p>
<p>— Я так и не понял, — сказал Марк. — Вы не можете поместить овцу в ведро. В ведро попадают только камешки, и, очевидно, эти камешки могут взаимодействовать только с остальными камешками.</p>
<p>— Овца взаимодействует с вещами, которые взаимодействуют с камешками… — я ищу аналогию. — Допустим, вы опустили взгляд на шнурки. Фотон покидает Солнце, затем путешествует сквозь атмосферу Земли, затем отскакивает от ваших шнурков, затем проходит через зрачок в вашем глазе, затем сталкивается с сетчаткой, затем поглощается палочкой или колбочкой. Энергия фотона возбуждает нейрон, который возбуждает другие нейроны. Схема активации нейронов в вашей зрительной коре может взаимодействовать с вашими убеждениями о ваших шнурках, если такие убеждения уже есть в вашей нервной ткани. Если вы можете понять это, то вы должны понять, как проход овцы вызывает попадание камешка в ведро.</p>
<p>— И все-таки, в какой момент процесса камешек становится магическим? — спрашивает Марк.</p>
<p>— Так… Это… — теперь уже я начинал смущаться. Я встряхнул головой, прогоняя путаницу. Все казалось таким простым, когда я проснулся этим утром, и система ведра и камней избавила меня от проблем. — Будет гораздо проще понять это, если вы вспомните, что цель данной системы — упрощение наблюдения за овцами.</p>
<p>Марк погрустнел.</p>
<p>— Никогда бы не подумал… Похоже, вы сами не знаете. Может, все камешки изначально волшебны, даже до попадания в ведро. Можно назвать эту позицию панкаменизм.</p>
<p>— Ха! — воскликнул Отри, подражая его манере. — Какая натянутая мысль! Камешки не созданы одинаковыми. Те камешки, что в вашем ведре, не волшебны. Это простые кусочки камня!</p>
<p>Лицо Марка стало суровым.</p>
<p>— Теперь, — крикнул он, — теперь ты видишь, на какую опасную дорожку ступил! Как только ты заявил, что чьи-то камешки волшебны, а чьи-то — нет, твоя гордыня тебя поглотит! Ты возомнишь себя выше всех остальных и так падёшь! История знает множество людей, которые убивали и истязали, потому что считали, что именно их камешки выше прочих! — Голос Марка обрел тень снисходительности. — Поклонение уровню камешков как «магическому» подразумевает существование абсолютного уровня камешков в Великом Ведре. Никто не верит в Великое Ведро в наше время.</p>
<p>— Во-первых, — сказал я, — овцы не являются абсолютными камешками. Во-вторых, я не считаю, что мое ведро на самом деле содержит овец. В-третьих, я не поклоняюсь уровню моего ведра как идеальному — я его поправляю иногда, и делаю это, потому что забочусь об овцах.</p>
<p>— Кроме того, — говорит Отри, — если кто-то считает, что обладанием абсолютными камешками развязывает руки для убийств и пыток, он совершает ошибку, которая никак не связана с вёдрами. Вы решаете не ту проблему.</p>
<p>Марк успокаивается, говоря:</p>
<p>— Это же всего лишь пастухи, чего более мне от них ожидать… Вы, наверное, и в то, что снег белый, тоже верите?</p>
<p>— Эмм… ну да, а что? — отвечает Отри.</p>
<p>— А вас не беспокоит, что Иосиф Сталин тоже верил в то, что снег белый?</p>
<p>— Ну… нет.</p>
<p>Марк некоторое время с недоверием пристально смотрит на Отри, затем пожимает плечами.</p>
<p>— Ладно, предположим, — исключительно для дискуссии, — что ваши камешки магические, а мои нет. Скажите, в чем разница?</p>
<p>— Мои камешки представляют овец! — торжественно заявляет Отри. — У ваших камешков нет свойства представительности, поэтому они не работают. Они лишены смыслового наполнения. Да вы просто посмотрите на них — никакой ауры содержательного наполнения, просто камни. Вам нужно ведро с особыми причинно-следственными силами.</p>
<p>— Ага, — говорит Марк. — Значит теперь это уже «особые причинно-следственные силы», а не магия.</p>
<p>— Вот именно, — продолжает Отри. — Я не суеверен. Постулировать существование магии в наши времена неприемлемо для международного пастушеского сообщества. Мы обнаружили, что постулирование магии просто не работает в качестве объяснения феноменов скотоводства. Так что теперь, если я вижу что-то мне непонятное и хочу объяснить это с использованием модели без детализации, которая не позволяет делать предсказания, даже в ретроспективе, я постулирую существование особых причинно-следственных сил. Если это не работает, то я буду называть это стихийным феноменом.</p>
<p>— А какими особыми силами наделено это ведро? — спрашивает Марк.</p>
<p>— Хм, — задумывается Отри. — Возможно, оно заряжено сродством с пастбищами. Это бы объяснило, почему оно работает — когда ведро пусто, значит и на пастбищах тоже пусто.</p>
<p>— Где вы нашли это ведро? — продолжает задавать вопросы Марк. — И как вы поняли, что ему свойственно сродство с пастбищами?</p>
<p>— Да это обычное ведро, — говорю я. — Я с него на деревья залезал. Не заморачивайтесь на этом вопросе.</p>
<p>— Я всё-таки говорю с Отри, — не даёт себя сбить Марк.</p>
<p>— Нужно привязать ведро к пастбищам и камешки к овцам с помощью магического ритуала… то есть, простите, стихийного процесса с особыми причинно-следственными силами, который открыл мой хозяин, — объясняет Отри.</p>
<p>Отри пытается описать процесс ритуала, при этом Марк с умным понимающим видом кивает.</p>
<p>— Нужно бросать камешек в ведро каждый раз, как овца выходит из загона, — уточняет Марк. — И доставать камешек каждый раз, когда овца возвращается?</p>
<p>Отри кивает.</p>
<p>— Это, должно быть, очень тяжёлое занятие, — сочувствующе говорит Марк.</p>
<p>Отри оживляется, поглощая сочувствие Марка, как сухая земля — дождь.</p>
<p>— Вот именно! — восклицает он. — Это такое давление на чувства. Когда в ведре некоторое время держится один уровень, вы… в некотором роде начинаете ощущать свою связь с этим уровнем.</p>
<p>В это время из загона выходит овца. Отри замечает это, замолкает, берет камешек и поднимает его вверх на вытянутой руке.</p>
<p>— Узрите! — провозглашает он. — Вышла овца! И сейчас я должен бросить камешек в это ведро, моё дорогое ведро, и разрушить этот дорогой мне уровень, который продержался так долго… — Из загона выходит другая овца, Отри, поглощённый своей драматической игрой, не замечает её, поэтому я кидаю камешек в ведро. А он продолжает: — ибо таково высшее испытание пастуха, бросить камень в ведро, несмотря на муки, страдания, несмотря на всю любовь к старому уровню. Воистину, только лучшие из пастухов способны соответствовать столь жестокому требованию…</p>
<p>— Отри, — прерываю я его, — если ты хочешь когда-нибудь стать великим пастухом, научись затыкаться и бросать камешки в ведро. Без суеты. Без драматизма. Просто бросай.</p>
<p>— А этот ритуал, — возвращается к разговору Марк, — он привязывает камешки к овцам силой магических законов Взаимодействия и Распространения, как кукла вуду.</p>
<p>Отри вздрагивает и оглядывается по сторонам.</p>
<p>— Прошу вас! Не называйте это Взаимодействием и Распространением. Мы, пастухи, антисуеверный народ. Пользуйтесь словом «преднамеренность» или чем-то подобным.</p>
<p>— Можно взглянуть на камешек? — спрашивает Марк.</p>
<p>— Да, конечно, — отвечаю я. Достаю один камешек из ведра и бросаю его Марку. Затем наклоняюсь к земле, подбираю другой и кидаю его в ведро.</p>
<p>Отри озадаченно смотрит на меня: — Разве вы сейчас не нарушили весь процесс?</p>
<p>Я пожимаю плечами:</p>
<p>— Вряд ли. Если нарушил — мы узнаем об этом, когда найдём убитую овцу на утро, или если несколько часов проведём в бесплодных поисках.</p>
<p>— Но… — сомневается Отри.</p>
<p>— Я научил тебя всему, что ты знаешь, но не всему, что знаю я, — говорю я ему.</p>
<p>Марк изучает камешек, тщательно рассматривая его. Он проводит над ним рукой, бормочет какие-то слова и наконец отрицательно качает головой.</p>
<p>— Я не чувствую никакой магии, то есть, прошу прощения, не чувствую никакой преднамеренности.</p>
<p>— Камешек обладает преднамеренностью только внутри маг… стихийного ведра, — заявляет Отри. — Иначе это просто камешек.</p>
<p>— Да не проблема, — отвечаю я. Достаю камешек из ведра и выкидываю его. Затем подхожу к Марку, касаюсь его руки с камешком и говорю: — Я объявляю эту руку частью магического ведра! Затем я возвращаюсь на свой пост у ворот загона.</p>
<p>— Вы сейчас просто беспричинно вредничаете, — смеется Отри.</p>
<p>Я киваю, ибо это действительно так.</p>
<p>— Однако это действительно сработает? — спрашивает Отри.</p>
<p>Я снова киваю, надеясь на свою правоту. Я проделывал это раньше с двумя ведрами, и, в принципе, не должно быть разницы между ведром и рукой Марка. Даже если рука Марка насыщена силой жизни, которая отличает живую материю от мёртвой, этот фокус должен сработать, даже если бы Марк был мраморной статуей.</p>
<p>Марк немного обеспокоенно смотрит на свою руку.</p>
<p>— Так что… сейчас камешек снова обладает преднамеренностью?</p>
<p>— Да, — подтверждаю я. — Не берите больше камней в руку и не выбрасывайте тот, который в ней держите, а то вы нарушите ритуал.</p>
<p>Марк торжественно кивает и возвращается к изучению камня.</p>
<p>— Теперь я понимаю, как ваши стада плодятся так хорошо. С силой этого ведра можно просто кидать в него камешки, и овцы бы возвращались с полей. Можно начать с нескольких овец, подождать, пока они уйдут на пастбища, а потом до краёв наполнить ведро. А если следить за такими большими стадами станет утомительно, можно просто выпустить их всех и выкинуть почти все камешки из ведра — так что вернутся только несколько овец. А когда придёт время стрижки, можно снова увеличить стада… святые небеса! Да вы хоть представляете всю чистую силу этого ритуала, который открыли? Я могу только представить последствия, возможно, это прыжок вперед на десять — нет, на сто лет для всего человечества!</p>
<p>— Так не заработает, — сказал я. — Если вы забросите камешек без вышедшей овцы, либо достанете камешек, хотя овца не вернулась, это нарушит ритуал. Сила не содержится в камешках, но пропадает мгновенно, как мыльный пузырь.</p>
<p>Марк страшно разочаровался.</p>
<p>— Вы уверены?</p>
<p>Я кивнул.</p>
<p>— Я пробовал, и это не сработало.</p>
<p>Марк тяжело вздыхает.</p>
<p>— До этого момента вся эта… математика казалась такой… сильной и полезной. А был бы такой большой прогресс для человечества. А, ладно.</p>
<p>— Марк, это отличная идея, — одобряюще сказал Отри. — Это не мое открытие, оно носится в воздухе… можно сэкономить громадные средства… это должно спасти ваш план! Мы можем попробовать разные ведра, найдя то, что сохраняет изначальную магическую сил… преднамеренность камней даже без ритуала. Или попробовать другие камешки. Может, наши камешки имеют не те свойства, присущие преднамеренности. Что если мы попробуем использовать камни, вырезанные в форме маленьких овечек? Или просто напишем «овца» на камешках, этого вполне достаточно.</p>
<p>— Не поможет, — сухо предсказал я.</p>
<p>Отри продолжил.</p>
<p>— Может, нам нужны органические камешки вместо кремниевых… или даже драгоценные камни. Цена драгоценных камней удваивается каждые восемнадцать месяцев, так что вы можете купить пригоршню недорогих драгоценных камней, подождать, и через двадцать лет они станут очень дорогими.</p>
<p>— Вы пробовали добавить камешков в ведро, чтобы сотворить ещё овец, и это не сработало? — спрашивает меня Марк. — А что конкретно вы делали?</p>
<p>— Я взял пачку долларовых банкнот. Затем я спрятал их, одну за другой, под складкой одеяла. Каждый раз, когда я прятал банкноту, я доставал из коробки скрепку и складывал их кучкой. Я тщательно старался не считать в уме, так что в итоге я знал только то, что у меня есть «много» долларовых банкнот и «много» скрепок. Когда все банкноты были спрятаны под одеялом, я добавил одну скрепку в кучку скрепок, что равносильно забросу одного лишнего камешка в ведро. После этого я начал доставать банкноты из-под одеяла, одновременно складывая скрепки назад в коробку. Когда я закончил, осталась одна лишняя скрепка.</p>
<p>— И что это значит? — спрашивает Отри.</p>
<p>— Значит, что уловка не удалась. Как только я нарушил ритуал всего лишь одной ошибкой, сила мгновенно исчезла. Кучка скрепок и кучка долларов более не уменьшались одновременно.</p>
<p>— Вы и правда это пробовали? — поинтересовался Марк.</p>
<p>— Да, — отвечаю я. — Я действительно провел этот эксперимент, чтобы удостовериться в том, что результат согласуется с моим теоретическим предсказанием. У меня есть сентиментальная склонность к научной методике, даже когда дело похоже на бред. Кроме того, а что если бы я ошибся?</p>
<p>— Если бы это сработало, — говорит Марк, — вы были бы повинны в фальшивомонетничестве! Представьте, если бы все этим занялись — экономика бы рухнула! У всех были бы миллиарды долларов наличности, на которые ничего нельзя было бы купить!</p>
<p>— Вовсе нет, — уверил я. — По этой же логике, если добавление скрепки в кучку создавало бы ещё один доллар, то этот доллар при создании создавал бы дополнительно товаров и услуг на доллар.</p>
<p>Марк осуждающе качает головой:</p>
<p>— Все равно, подделка денег — это преступление. Вам не следовало пытаться это осуществить.</p>
<p>— Я был обоснованно уверен, что у меня не получится.</p>
<p>— Ага! — восклицает Марк. — Вы ожидали, что у вас не получится! Вы не верили, что у вас может получиться!</p>
<p>— Действительно. Вы с ошеломляющей точностью угадали мои ожидания, — признаю я.</p>
<p>— Ну вот, в этом и проблема, — оживлённо заявляет Марк. — Магия стимулируется верой и силой воли. Если не верить, что сможешь, то и не сможешь. Вам нужно изменить свою веру в результат опыта, это изменит и сам результат.</p>
<p>— Забавно, — с ностальгией вспоминаю я. — То же самое сказал Отри, когда я рассказал ему о методе ведра и камешков. Что это слишком смехотворная чушь, чтобы он в неё поверил, поэтому этот метод у него не сработает.</p>
<p>— И как же вы его убедили? — спрашивает Марк.</p>
<p>— Я сказал ему заткнуться и следовать инструкциям — а когда метод сработал, Отри начал в него верить.</p>
<p>Марк озадаченно хмурится:</p>
<p>— Но это же бессмыслица. Это не решает основную дилемму курицы и яйца.</p>
<p>— Отнюдь, решает. Метод ведра работает, верите вы в него или нет.</p>
<p>— Что за ерунда! — пробормотал Марк. — Не верю я в магию, которая работает независимо от того, веришь ты в нее или нет!</p>
<p>— Я говорил то же самое, — вмешался Отри. — Очевидно, я ошибался.</p>
<p>На лице Марка видны следы напряжённого размышления.</p>
<p>— Но… если вы не верили в магию, которая работает, веришь в неё или нет, то почему метод с ведром сработал, когда вы в него не верили? Вы что, верили в магию, которая работает, веришь в неё или нет, независимо от того, веришь ли в магию, которая работает, веришь ты в неё или нет?</p>
<p>— Я… по-моему… нет, — с сомнением отвечает Отри.</p>
<p>— Тогда, если вы не верили в магию, которая работает, веришь в неё или нет, то… сейчас, это надо решить в письменном виде. — Марк лихорадочно строчит на листе, затем скептически смотрит на получивший результат, переворачивает листок вверх ногами и наконец сдается. — Неважно, — резюмирует он. — Даже просто магию мне трудно понять, а уж метамагия вообще вне моего понимания.</p>
<p>— Марк, по-моему вы не понимаете, в чём мастерство ведерного ремесла, — говорю я. — Дело не в том, чтобы с помощью камешков управлять овцами. Дело в том, чтобы овцы управляли камешками. В этом творческом деле не обязательно начинать с веры в то, что оно сработает. Скорее, сначала человек становится свидетелем того, что ведерное ремесло действительно работает, а затем приходит к вере, что оно работает.</p>
<p>— Или вы верите, что это так, — парирует Марк.</p>
<p>— Да, я верю, что это так, потому что это имеет место быть как факт, — соглашаюсь я. — Соответствие между реальностью и моими верованиями происходит от того, что моя вера обусловлена реальностью, а не наоборот.</p>
<p>Мимо проходит ещё одна овца, поэтому я кидаю в ведро ещё один камешек.</p>
<p>— Ага! Вот мы и добрались до корня проблемы, — восклицает Марк. — Что вообще за дело с этой так называемой «реальностью»? Я понимаю, что значит, когда гипотеза изящна или фальсифицируема, или согласуется с фактами. По мне так называть веру «истинной», или «настоящей», или «действительной» в отличие от просто веры — это то же самое, что сказать «я верю в то-то» и сказать «я очень-очень верю в то-то».</p>
<p>Я немного медлю с ответом.</p>
<p>— В общем… — задумчиво говорю я, — откровенно говоря, я и сам не до конца уверен, откуда взялась вся эта муть с «реальностью». Я не могу создать собственную реальность в лаборатории, поэтому понять, что это такое, пока нельзя. Но время от времени я сильно верю, что что-то случится, а вместо этого затем происходит что-то другое. Мне нужно как-то называть это «что бы то ни было», которое определяет мои опытные результаты, поэтому я называю это «реальностью». Эта «реальность» как-то совсем не совпадает иногда даже с моими лучшими гипотезами. В некоторых случаях, когда у меня есть простая гипотеза, которая прекрасно согласуется со всеми известными мне данными, даже и тогда случаются сюрпризы. Так что мне нужно по-разному называть те штуки, которые определяют предсказанные мной результаты, и ту штуку, которая определяет опытный результат. Первое я называю «верой», а второе — «реальностью».</p>
<p>Марк фыркает.</p>
<p>— Даже не знаю, почему я вообще слушаю всю эту очевидную чепуху. Всё, что вы говорите об этой так называемой «реальности» — это всего лишь ещё одна вера. Даже ваше мнение о том, что реальность существует прежде ваших убеждений — это тоже вера. Из этого с логической неизбежностью следует, что реальность не существует, существуют только убеждения.</p>
<p>— Погодите, — говорит Отри, — вы не могли бы повторить последнюю часть? Вы где-то в середине фразы круто повернули, и я потерял нить.</p>
<p>— Что бы вы ни говорили о реальности, все это только ещё одна вера, — объясняет Марк. — Из этого с ошеломляющей неотвратимостью следует, что реальности нет, есть только убеждения.</p>
<p>— Понятно, — говорю я. — Значит, аналогично, не важно, что человек ест, он должен есть ртом. Из этого следует, что еды не существует, есть только рты.</p>
<p>— Именно, — отвечает Марк. — Всё, что вы едите, должно быть во рту. Может ли еда существовать вне рта? Это бессмысленно, что доказывает, что «еда» — это несвязная идея. Поэтому мы все голодаем до смерти, еды не существует.</p>
<p>Отри смотрит на свой живот.</p>
<p>— Но я же не голодаю.</p>
<p>— Ага! — ликующе восклицает Марк. — А как вы произнесли это самое возражение? Ртом, друг мой! Своим ртом! Чем ещё лучше можно было наглядно доказать, что еды не существует?</p>
<p>— Кто тут говорит о голоде? — требовательно вопрошает резкий, скрипучий голос у нас за спиной. Мы с Отри спокойно стоим, мы слышали его и раньше. Марк же прямо подпрыгивает от неожиданности, сильно испуганный.</p>
<p>Инспектор Дарвин сухо улыбается, довольный получившимся сюрпризом, и делает небольшую пометку в своем блокноте.</p>
<p>— Это просто метафора! — быстро заявляет Марк. — Не надо забирать у меня рот или что-то ещё…</p>
<p>— А зачем вам рот, если еды не существует? — сердито настаивает Дарвин. — Неважно. У меня нет времени на эту ерунду. Я здесь, чтобы проинспектировать овец.</p>
<p>— Стада плодятся, господин, — сообщаю я. — Ни одной задранной овцы с января.</p>
<p>— Прекрасно. Награждаю вас 0,12 единицами приспособляемости. Так, а что этот человек тут делает? Является ли он необходимой частью производственной деятельности?</p>
<p>— Насколько я понимаю, он принёс бы больше пользы человеческому виду, если его повесить как балласт на корзине воздушного шара, — отвечаю я.</p>
<p>Отри тихо ойкает.</p>
<p>— Мне нет дела до человеческого вида. Пусть сам скажет.</p>
<p>Марк надменно выпрямляется.</p>
<p>— Вот этот всего лишь пастух, — он показывает на меня, — заявляет, что существует такое явление, как реальность. Это оскорбляет меня, так как я с глубокой и стойкой уверенностью знаю, что правды не существует. Идея «истины» — это всего лишь уловка людей, чтобы навязывать другим людям свои убеждения. У разных культур разные «истины», ни одна из которых не превосходит другую. То, что я сказал, имеет силу в любом месте и в любое время, и я настаиваю, чтобы вы согласились с этим.</p>
<p>— Секундочку! — вступает Отри. — Если ничто не истинно, почему я должен верить вам, когда вы говорите, что ничто не истинно?</p>
<p>— Я не говорил, что ничто не является истинным, — отвечает Марк.</p>
<p>— Нет, сказали, я слышал, — не соглашается Отри.</p>
<p>— Я сказал, что «истина» — это оправдание, которое используется какой-либо культурой, чтобы навязать другим свои убеждения. Так что, когда вы заявляете, что что-то «истинно», вы имеете в виду только то, что верование в это принесёт вашей собственной социальной группе какие-то преимущества.</p>
<p>— А вот это, что вы сейчас изложили — это истинно? — говорю я.</p>
<p>— Абсолютно, несомненно истинно! — выразительно отвечает Марк. — Люди сами творят свои реальности.</p>
<p>— Погодите, — озадаченно говорит Отри, — рассуждая логически, заявлять о том, что люди создают собственные реальности — это совершенно отдельный вопрос от заявления о том, что истины не существует — такое положение дел я даже внятно представить не могу, может быть, потому что вы так и не пояснили, как это вообще должно работать…</p>
<p>— Ну вот опять, — раздражается Марк, — опять вы пытаетесь применить свои западные идеи логики, рациональности, причинности, обоснованности и непротиворечивости.</p>
<p>— Ну отлично, — бурчит Отри, — теперь мне надо добавить третий индекс, чтобы следить за этим особым и отдельным утверждением…</p>
<p>— Оно не отдельное, — отвечает Марк. — Слушайте, вы неверно относитесь к моим утверждениям, принимая их за гипотезы и тщательно выводя их следствия. Вам следует считать их полностью универсальными оправданиями, которые я применяю, когда кто-то заявляет что-то, что мне не нравится. Это не совсем модель того, как работает вселенная, типа карточки «Освобождение из тюрьмы». Ключевой момент — применять эти оправдания избирательно. Когда я говорю, что истины не существует, это применимо только к вашему заявлению о том, что магическое ведро работает независимо от того, верю я в него или нет. Это не применимо к моему заявлению о том, что истины не существует.</p>
<p>— Эмм… а почему нет? — вопрошает Отри.</p>
<p>Марк терпеливо вздыхает.</p>
<p>— Отри, неужели вы думаете, что вы первый, кто задался этим вопросом? Спросил, как может наша собственная вера быть наполнена глубочайшим смыслом, если все верования бессмысленны? Многие студенты задают такой же вопрос, когда они сталкиваются с этой философией, у которой, я вас уверяю, множество сторонников, и по которой написана обширная литература.</p>
<p>— Ну и каков ответ? — говорит Отри.</p>
<p>— Мы назвали его «проблемой рефлексивности», — объясняет Марк.</p>
<p>— Да, но какой же ответ? — продолжает настаивать Отри.</p>
<p>Марк снисходительно улыбается.</p>
<p>— Поверьте, Отри, вы не первый, кто придумал такой простой вопрос. Не нужно преподносить его так триумфальное опровержение.</p>
<p>— Да нет, в самом деле, какой ответ?</p>
<p>— А теперь я бы хотел перейти к проблеме того, как логика убивает таких милых детёнышей тюленей…</p>
<p>— Вы напрасно теряете время! — резко обрывает Инспектор Дарвин.</p>
<p>— Это кроме того, что вы далеко ушли от слежения за овцами, — говорю я, закидывая ещё один камешек.</p>
<p>Инспектор Дарвин бросает взгляд на спорщиков, каждый из которых, очевидно, не хочет сдавать свою позицию.</p>
<p>— Послушайте, — говорит он уже более мягким тоном, — У меня есть простое решение вашего диспута. Вот вы утверждаете, — обращается Дарвин к Марку, — что вера человека преобразовывает его личную реальность. А вы, — он поворачивает и указывает на Отри, — истово верите в то, что вера Марка не может изменить реальность. Так пусть Марк очень сильно поверит в то, что он умеет летать, и спрыгнет с обрыва. Марк увидит, что полетел, как птица, а Отри увидит его стремительное падение и затем услышит шлепок приземления, и вы оба будете счастливы.</p>
<p>Мы все нерешительно застываем, обдумывая это.</p>
<p>— Звучит разумно… — наконец говорит Марк.</p>
<p>— А вот там как раз есть обрыв — осматривается Инспектор Дарвин.</p>
<p>Отри выглядит глубоко задумавшимся. Наконец он восклицает:</p>
<p>— Погодите! Если бы это было правдой, то мы все давно бы оказались в собственных отдельных вселенных, и тогда все люди здесь были бы всего лишь плодом вашего воображения — нет смысла пытаться что-то доказать нам…</p>
<p>С ближайшего обрыва слышится длинный затихающий крик, за которым следует глухой одиночный шлепок. Инспектор Дарвин открывает свой планшет на странице, на которой показан современный генетический пул и карандашом вписывает в показатель распространённости аллелей Марка несколько более низкое значение.</p>
<p>Отри несколько бледнеет.</p>
<p>— Неужели это было действительно необходимо?</p>
<p>— Необходимо? — озадаченно переспрашивает его Инспектор Дарвин, — Это просто произошло… Я не вполне понимаю ваш вопрос.</p>
<p>Мы с Отри возвращаемся к нашему ведру. Пора загонять овец. Не стоит забывать об этом. Иначе к чему бы всё это было?</p>
<p><strong>Как успешно менять своё мнение</strong></p>
<p><strong>Рациональность: введение</strong></p>
<p><emphasis>Роб Бенсинджер</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Во что мне следует верить?</p>
<p>Оказывается, на этот вопрос есть правильный ответ.</p>
<p>Правильный ответ есть, даже если тебя мучает неопределённость, а не только при условии наличия убедительного доказательства. Всегда есть корректное количество уверенности в утверждении, даже если оно выглядит как «личное мнение», а не подтвержденный экспертом «факт».</p>
<p>И все же, мы часто рассуждаем так, будто существование неопределённости или разногласий делает убеждения всего лишь вопросом вкуса. Мы говорим: «Это просто мое мнение», или: «У тебя есть право на личное мнение», как будто утверждения науки и математики существуют на более высоком уровне бытия, чем убеждения, которые всего лишь «личные» и «субъективные». Но, <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2006/12/you_are_never_e.html">как пишет Робин Хансон</a> (1):</p>
<p>У тебя нет права на личное мнение. Никогда! У тебя нет права даже на «я не знаю». У тебя есть право на желания и, порой, на выбор. Ты можешь распоряжаться выбором, ты можешь выбирать предпочтения, у тебя может даже есть право на это. Но твои убеждения - это не о тебе; убеждения - о мире. Твои убеждения - лучшее, что ты можешь предположить о том, как дела обстоят на самом деле. Все остальное - ложь. [ … ]</p>
<p>Правда, что некоторые вопросы предоставляют экспертам более сильные механизмы для разрешения споров. Когда дело касается других вопросов, наши искажения и сложность мира мешают делать сильные выводы [ … ]</p>
<p>Но не забывай, что на любой вопрос о том, как обстоят дела (или как должны), и при любой информации всегда есть лучшая оценка. Ты имеешь право лишь на возможность приложить все силы для нахождения лучшей оценки; все остальное - ложь.</p>
<p>Предположим, что ты узнаёшь, что один из шести человек влюблен в тебя. Может, ты получаешь письма от тайного обожателя, и не сомневаешься, что это один из тех шести. Твой одноклассник Боб - один из шести кандидатов, но у тебя нет особых свидетельств за и против того, чтобы именно он влюблен. В этом случае шансы на то, что Боб именно тот, кто влюблен в тебя - 1:5.</p>
<p>Шесть возможностей означают, что ты угадаешь один раз верно, а пять - не верно, в среднем. Это и есть то, что мы обозначаем как «шансы 1 к 5». Ты не можешь сказать: «Ну, понятия не имею, кто в меня влюблен; может это Боб, может нет. Так что шансы мои пятьдесят на пятьдесят.» Ты даже не можешь сказать «я не знаю» или «может быть» и остановиться на этом, ответ все еще - 1:5 (2).</p>
<p>Предположим, что ты так же замечаешь, что влюбленные люди в десять раз чаще подмигивают тем, в кого они влюблены. И если Боб подмигивает тебе, то это - новое свидетельство. В данном случае, будет ошибкой по-прежнему сохранять скептицизм по поводу идеи, что Боб - тайный обожатель; шансы 10:1 в пользу «случайный человек, подмигнувший мне, влюблен в меня» перевешивают шансы 1:5 против «Боб влюблен в меня».</p>
<p>Но так же будет ошибкой заявлять: «Это свидетельство такое сильное, что сомневаться глупо! Я просто буду думать, что Боб в меня влюблен!» Сверхуверенность ничем не лучше неуверенности.</p>
<p>По факту, только один ответ математически непротиворечив. Для того, чтобы изменить свое мнение с априорных шансов 1:5, основываясь на свидетельстве с отношениями правдоподобия 10:1, мы умножаем отдельно левые стороны и правые, получая апостериорные шансы 10:5 (т.е. 2:1 в пользу того, что «Боб влюблен в меня»). С учетом наших предположений и доступных свидетельств, догадка, что Боб влюблен в тебя, окажется правдой каждые два раза, и ложью - один раз. Эквивалентно: вероятность, что ты его привлекаешь - 2/3. Любое другое число, выражающее уверенность, в данном случае будет несовместимым.</p>
<p>Наша культура не усвоила пока уроки теории вероятности, что правильный ответ на вопросы вроде «как сильно я могу верить в то, что Боб влюблен в меня?» точно так же логически определены как и и правильные ответы на вопросы из контрольной по алгебре или учебника геологии. Наши шаблоны мышления идут не в ногу с открытием, что «каких убеждений о мне следует придерживаться?» имеет объективно верный ответ, независимо от того, является ли это вопросом вроде «влюблен ли в меня мой одноклассник?» или «есть ли у меня бессмертная душа?» Есть правильный путь изменения своего мнения. И точный.</p>
<p><strong>Как не менять свое мнение?</strong></p>
<p>Однако, пересмотр своих убеждений так же, как и в том (с Бобом) идеальном случае - задача не из легких.</p>
<p>В первом томе «Рациональности: от ИИ до Зомби» мы обсуждали ценность «правильных» убеждений. Нет ничего предосудительного в выражении поддержки тому, что тебя волнует - группе, с которой ты себя идентифицируешь, духовному опыту, который ты находишь превозносящим. Когда мы сталкиваем провозглашения с фактическими убеждениями, однако, эти «недопонятые» провозглашения могут защитить целую идеологию от загрязнения свидетельствами.</p>
<p>Даже те убеждения, что элегантно объясняют наши наблюдения, не обладают иммунитетом от этой проблемы. Слишком уж просто нам воспринимать туманно-научные (так или иначе авторитетные) фразы и делать выводы, что они «объясняют» что-либо, даже если они не меняют шансы, которые мы использовали для косвенной оценки наших ожиданий будущего.</p>
<p>Хуже всего, что даже прозаичные убеждения - те, что принципиально фальсифицируемы, что ограничивают варианты будущих наблюдений - могут застрять в голове, будучи поддержанными сетью иллюзий и искажений.</p>
<p>В 1951 году произошло необычайно жесткая игра между Дартмутом и Принстоном. Психологи Хасторф и Кантрил провели опрос среди болельщиков от каждой школы о том, кто же начал вести жесткую игру первым. Почти все были согласны в том, что это был не Принстон; однако, на 86% студентов Принстона, веривших, что начал Дартмут, приходилось лишь 36% студентов Дартмута, тоже обвинявших Дартмут. (Большинство студентов Дартмута верило, что «обе стороны начали».)</p>
<p>Нет никаких оснований полагать, что это было противоположным настоящим убеждениям провозглашение. Студенты, вероятно, следовали разным убеждениям в разных оценках будущего поведения игроков в будущих играх. И все же, совершенно обычные фактические убеждения Дартмута сильно отличались от совершенно обычных фактических убеждений Принстона.</p>
<p>Можем ли мы винить разницу в доступных источниках информации? Сами по себе искажения в разных источниках новостей, на которые полагаются группы - серьезная проблема.</p>
<p>Однако факторов больше. Когда студентам была показана запись игры и они должны были посчитать количество нарушений, то Дартмутские насчитали в среднем 4.3 нарушения со стороны Дартмута (половина из которых была названа «мягкими»), в то время как Принтсонские - 9.8 нарушений со стороны Дартмута (треть из которых была названа «мягкими»).</p>
<p>Чего уж тут надеяться на согласие конкурирующих фракций по сложным вопросам или моральной философии; студенты, верные разным группам, не могли согласится о том, что они видели (3).</p>
<p>Когда над дорогим нам «чем-то» нависла угроза, - мировоззрением, социальным статусом или чем-либо еще, - наши мысли и даже восприятие спешат на защиту (4) (5). Некоторые психологи сегодня полагают, что наша способность придумывать явные оправдания для наших выводов специально эволюционировала для того, чтобы помогать нам выигрывать споры (6).</p>
<p>Одним из определяющих психологию 20-го века озарений, освещающим всех, от Фрейда до когнитивных психологов наших дней, является идея сложных подсознательных процессов, в значительной степени ответственных за наше поведение, и искаженности (большей, чем кажется на первый взгляд) историй, которые мы рассказываем себе о наших мотивах и поступках.</p>
<p>По факту, мы часто не замечаем сам процесс рассказывания таких историй. Когда кажется, что мы «прямо переживаем» что-то о себе посредством интроспекции, часто бывает, что это основано на незначительных косвенных причинных моделях (7, 8). Когда мы защищаем наши убеждения, то можем выдумывать хрупкие причины, не имеющие никакого отношения к тем, благодаря которым мы действительно пришли к таким убеждениям (9). Вместо того, чтобы судить объяснения на основе их предсказательной силы, мы пытаемся найти смысл в том, что, как нам кажется, мы знаем.</p>
<p>Как мы можем стать лучше? Как мы можем приобрести реалистичный взгляд на мир, если наши умы так склонны к рационализации? Как мы можем реалистично взглянуть на свой внутренний мир, если даже наши мысли под подозрением? Как мы можем снизить искаженность, если даже наша деятельность по исправлению этого имеет свои искажения?</p>
<p>Есть ли твердая кочка в этом болоте?</p>
<p><strong>Математика Рациональности.</strong></p>
<p>На рубеже 20-го века создание простых (например, теоретико-множественных) аксиом для арифметики дало математикам возможность оценивать корректность их выводов. Если человек или калькулятор выдает «2+2=4», теперь мы можем сказать больше, чем просто «интуитивно это кажется верным». Мы можем объяснить почему это верно, и мы можем доказать, что эта правильность систематически связана с правильностью всей остальной арифметики.</p>
<p>Но логика и математика позволяют нам моделировать более интересные системы, чем карманный калькулятор. Мы можем формализовать рациональные убеждения в целом, используя теорию вероятности для сбора сливок со всех успешных форм вывода. Мы даже можем формализовать рациональное поведения в целом, разработав теорию принятия решений.</p>
<p>Теория вероятности описывает идеальные рассуждения в условиях неуверенности, если бы у нас было достаточно времени, вычислительных мощностей и самоконтроля. Учитывая предыдущие знания (априорные) и новое свидетельство, теория вероятности однозначно определяет наилучший набор новых убеждений (апостериорные), которые я могу принять. Так же, теория принятия решений определяет, какие действия я должен предпринять на основе моих убеждений. Для любого непротиворечивого набора убеждений и предпочтений, что я имею о Бобе, есть ответ теории принятия решений о том, как я должен действовать, чтобы удовлетворить свои предпочтения.</p>
<p>Люди являются идеальными мыслителями или разработчиками решений настолько же, насколько могут быть идеальными калькуляторами. Наш мозг небрежно слеплен эволюцией. Даже сильно постаравшись, мы не способны вычислить правильный ответ на «что мне следует думать?» и «как мне следует поступить?». У нас не хватает времени и вычислительных мощностей, и эволюции оказалась недостаточно дальновидной и компетентной, чтобы создать менее багнутую систему.</p>
<p>Максимально эффективный, свободный от ошибок мыслитель в реальном мире, по факту, все равно будет полагаться на эвристики и аппроксимации. Оптимальные алгоритмы, путь вычислений которых можно проследить, выпадают из непротиворечивой теории вероятности.</p>
<p>И все же, даже зная, что мы не можем быть полностью непротиворечивыми, мы можем стать лучше. Зная о существовании идеала, с которым мы можем себя сравнивать (исследователи называют это «Байесовской рациональностью»), мы можем улучшать наши рассуждения и действия. И хотя, мы никогда не станем идеальными байесовскими агентами, математика рациональности поможет нам понять, почему некий ответ является верным, заметить где мы облажались.</p>
<p>Только представь изучение математики исключительно с помощью заучивания. Тебе сказали, что “10 + 3 = 13,” “31 + 108 = 139,” и т.д., но это не слишком поможет, если ты не будешь понимать последовательность, стоящую за закорючками. Трудно искать методы улучшения рациональности, не имея при этом парадигмы для оценки успешности этих методов. Цель этой книги - помочь построить такую парадигму индивидуально каждому.</p>
<p><strong>Прикладная рациональность.</strong></p>
<p>В своем <a l:href="http://slatestarcodex.com/2014/11/27/why-i-am-not-rene-descartes/">блог-посте</a> про разницу между восторженными рациональностью «рационалистами» и «рационалистами анти-эмпиристами» Скотт Александр пишет (10):</p>
<p>[O]чевидно - здорово иметь как можно больше свидетельств, в том же смысле, что и иметь как можно больше денег. Но так же очевидно, что и полезно уметь распоряжаться имеющимися ресурсами с умом, так же, как и полезно уметь распоряжаться с умом ограниченным бюджетом.</p>
<p>Техники рациональности помогут выжать больше из имеющихся свидетельств в тех случаях, когда они неоднозначны или когда наши искажения и пристрастия мешают интерпретировать их. Это применимо и к таким обыденным ситуациям, как та, что с Бобом. К разногласиям политических фракций (и спортивных болельщиков). И так же применимо к технологическим и философским загадкам, вроде дебатов о трансгуманизме и том, должны ли мы использовать технологии для радикального изменения нашего состояния. Признавая, что те же математические правила применимы к каждой из описанных областей, как и господство когнитивных искажений, автор, в «Как действительно изменить свое мнение», обрисовывает множество примеров проблем.</p>
<p>Первая цепочка статей в «Как действительно изменить свое мнение», - <emphasis>«Чрезвычайно удобные оправдания»</emphasis>, - фокусируется на вопросах, которые настолько четкие с точки зрения вероятностей, насколько это возможно. Оптимальные вычисления по Байесу часто трудно выполнимы, но ошибки вроде ошибки подтверждения существуют даже в случаях, когда доступные свидетельства однозначны и у нас достаточно времени на обдумывание.</p>
<p>Отсюда мы движемся в темные воды вместе с цепочкой <emphasis>«Политика и Рациональность»</emphasis>. Мейнстримная политика, как и теледебаты, знаменита своими гневными, непродуктивными дискуссиями. Если задуматься, это кажется странным. Почему мы воспринимаем так близко к сердцу политические разногласия, если эффекты национальной политики так далеки от нас в пространстве и времени? Если уж на то пошло, почему мы не можем быть аккуратней со свидетельствами, когда имеем дело с важными для нас вопросами?</p>
<p>В игре Дартмута с Принстоном есть пара подсказок. Большая часть наших рассуждений - рационализация, рассказывание историй, которые помогают нам воспринимать наши убеждения как последовательные и оправданные. при этом редко улучшая их точность. Об этом автор пишет в <emphasis>«Против рационализации»</emphasis>, затем следует цепочка <emphasis>«Против двоемыслия»</emphasis> (о самообмане) и <emphasis>«Свежий взгляд на вещи»</emphasis> (о вызове признавать свидетельства, даже если они не слишком подходят нашим ожиданиям и предположениям).</p>
<p>Поднятие уровня своей рациональности подразумевает знакомство с множеством интересных и сильных идей. Часто, это так же означает знакомства с людьми для обсуждений этих идей и даже сообществами, поощряющими саморазвитие. <emphasis>«Смертельные Спирали»</emphasis> описывает потенциальные риски, влияющие на группы, созданные вокруг общих интересов и блестящих идей, которые надо обойти или перебороть, если мы рассчитываем получить хоть какую-то выгоду от сообщества рационалистов. «Как действительно изменить свое мнение» заканчивается цепочкой <emphasis>«Отпустить»</emphasis>.</p>
<p>Наша природа не подразумевает изменение нашего мнения, как это делал бы байесовский агент. Чтобы заставить студентов Дартмута и Принстона заметить, что же происходило в реальности, понадобится больше, чем обучение их теории вероятности. Как <a l:href="https://lesswrong.ru/w/lesswrong.com/lw/5i8/the_power_of_agency/">писал Люк Мюлхаузер в «Силе автономного Агента»</a> (11):</p>
<p>Ты не байесовский гомункул, чье мышление «загрязнено» когнитивными искажениями.</p>
<p>Ты просто когнитивное искажение.</p>
<p>Ошибка подтверждения, ошибка статуса кво, ошибка соответствия и прочие не присосались к нашему мышлению; они являются его сутью.</p>
<p>Это не значит, что снижение их влияния невозможно. Мы не являемся идеальными калькуляторами под слоем арифметических ошибок. Множество из наших ограничений в математике являются следствием особенностей работы мозга. И тем не менее, мы способны тренировать математические навыки; мы способны обучаться различать ситуации, где можно, а где нельзя доверять математической интуиции и делиться этим знанием с другими; мы способны менять окружающую среду и создавать инструменты, снимающие бОльшую часть нагрузки.</p>
<p>Наши искажения - часть нас самих. Но в нас так же присутствует тень Байеса - сломанный аппарат, способный, тем не менее, приблизить нас к правде. Не гомункул, но все же что-то. Возможно, достаточно, чтобы начать.</p>
<p>Robin Hanson, “You Are Never Entitled to Your Opinion,” Overcoming Bias (blog) (2006), <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2006/12/you_are_never_e.html">http://www.overcomingbias.com/2006/12/you_are_never_e.html</a>.</p>
<p>Это следует из того, что тут шесть возможностей и у тебя нет причин ожидать одну из них сильней по сравнению с другими. Мы так же предполагаем, пусть и нереалистично, что ты можешь быть уверен в том, что поклонник принадлежит именно к этой шестерке людей, и ты не отбрасываешь другие возможности. (Что если влюбленность у большего числа людей, чем «один»?)</p>
<p>Albert Hastorf and Hadley Cantril, “They Saw a Game: A Case Study,” Journal of Abnormal and Social Psychology 49 (1954): 129–134, <a l:href="http://www2.psych.ubc.ca/~schaller/Psyc590Readings/">http://www2.psych.ubc.ca/~schaller/Psyc590Readings/</a> Hastorf1954.pdf.</p>
<p>Pronin, “How We See Ourselves and How We See Others.”</p>
<p>Robert P. Vallone, Lee Ross, and Mark R. Lepper, “The Hostile Media Phenomenon: Biased Perception and Perceptions of Media Bias in Coverage of the Beirut Massacre,” Journal of Personality and Social Psychology 49 (1985): 577–585, <a l:href="http://ssc.wisc.edu/~jpiliavi/965/hwang.pdf">http://ssc.wisc.edu/~jpiliavi/965/hwang.pdf</a>.</p>
<p>Hugo Mercier and Dan Sperber, “Why Do Humans Reason? Arguments for an Argumentative Theory,” Behavioral and Brain Sciences 34 (2011): 57–74, <a l:href="https://hal.archives-ouvertes.fr/file/index/docid/904097/filename/MercierSperberWhydohumansreason.pdf">https://hal.archives-ouvertes.fr/file/index/docid/904097/filename/Mercie…</a>.</p>
<p>Richard E. Nisbett and Timothy D. Wilson, “Telling More than We Can Know: Verbal Reports on Mental Processes,” Psychological Review 84 (1977): 231–259, <a l:href="http://people.virginia.edu/~tdw/nisbett%26wilson.pdf">http://people.virginia.edu/~tdw/nisbett&amp;wilson.pdf</a>.</p>
<p>Eric Schwitzgebel, Perplexities of Consciousness (MIT Press, 2011).</p>
<p>Jonathan Haidt, “The Emotional Dog and Its Rational Tail: A Social Intuitionist Approach to Moral Judgment,” Psychological Review 108, no. 4 (2001): 814–834, doi:10.1037/0033-295X.108.4.814.</p>
<p>Scott Alexander, “Why I Am Not Rene Descartes,” Slate Star Codex (blog) (2014), <a l:href="http://slatestarcodex.com/2014/11/27/why-i-am-not-rene-descartes/">http://slatestarcodex.com/2014/11/27/why-i-am-not-rene-descartes/</a>.</p>
<p>Luke Muehlhauser, “The Power of Agency,” Less Wrong (blog) (2011), <a l:href="http://lesswrong.com/lw/5i8/the_power_of_agency/">http://lesswrong.com/lw/5i8/the_power_of_agency/</a>.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Чрезвычайно удобные оправдания</strong></p>
<p><strong>Правильная скромность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Давно известно, что хорошая наука требует некоторой скромности. Какой именно скромности — это вопрос другой.</p>
<p>Представим креациониста, который говорит: «Но откуда нам точно знать, что теория эволюции верна? Это просто теория. Вам стоит вести себя скромнее и учитывать все мнения». Это скромность? Креационист проявляет крайне избирательную недоуверенность, отказываясь включить в свою картину мира огромное количество свидетельств, которые приведут к некомфортному для него выводу. Я бы сказал, что независимо от того, «скромность» это или нет, это неверное па в танце.</p>
<p>А как насчет инженера, который скромно разрабатывает дополнительные механизмы безопасности для оборудования, даже будучи абсолютно уверенным, что оборудование не сломается? Такой вид скромности кажется мне хорошим. В истории было немало случаев, когда инженер был абсолютно уверен в том, что машина не сломается, а потом она ломалась. Что насчет студента, который перепроверяет свои ответы на контрольной по математике? Это я бы тоже отнес к хорошей скромности.</p>
<p>А что насчет студента, который говорит: «Не важно, сколько раз я проверю свои ответы, всё равно я никогда не смогу быть до конца уверен, что они верны», и поэтому не проверяет их вообще? Возможно, действия студента из предыдущего примера вызваны схожими эмоциями. Но студент из предыдущего примера поступает более разумно.</p>
<p>Вы предлагаете этому студенту заниматься усерднее, на что он отвечает: «Нет, мне это не поможет. Я же не такой умный, как ты. С моими скромными способностями мне нет смысла даже надеяться на результаты получше». Это социальная сдержанность, а не скромность. Она связана с положением в племени, а не с научным подходом. Если вы просите кого-то «быть скромнее», по умолчанию эти слова ассоциируются с социальной сдержанностью, которая является интуитивным, унаследованным от предков, ежедневно используемым инструментом. Научная скромность - относительно недавнее и более тонкое изобретение, и по своей сути не относится к общественным отношениям. Вы сможете применить научную скромность, даже находясь в одиночестве в космическом скафандре за много световых лет от Земли, где никто не может вас видеть. Или даже в том случае, если вы получите абсолютную гарантию того, что никто и никогда больше не будет вас критиковать, независимо от того, что вы сделаете или подумаете. Перепроверка своих вычислений и в этих ситуациях будет мудрым решением.</p>
<p>Наш студент говорит: «Но я видел, как другие студенты перепроверяли свои ответы и всё равно их ответ оказывался неправильным. Или вдруг мы столкнулись с проблемой индукции и в этот раз 2 + 2 будет равно 5? Что бы я ни делал, я никогда не могу быть полностью уверен». Это звучит очень глубокомысленно и очень скромно. Но вряд ли случайно то, что также студент хочет побыстрее сдать работу, чтобы пойти домой и поиграть в видеоигры.</p>
<p>Конец эпохи в физике не обязательно сопровождается салютом и фанфарами. Гораздо чаще он начинается с чего-то, что кажется лишь маленькой несостыковкой… Но из-за того, что физики придерживаются своей высокомерной идеи, что их модели должны работать абсолютно всегда, а не просто большую часть времени, они всегда стараются выяснить причину этих маленьких несостыковок. Обычно несостыковка исчезает после более внимательного ее изучения. А иногда она разрастается настолько, что опровергает всю теорию. По этому поводу сказано: «Если ты не стремишься к совершенству, ты остановишься еще до того, как сделаешь свои первые шаги».</p>
<p>Но подумайте, как нагло с точки зрения общества выглядит стремление быть правым абсолютно всегда! Я подозреваю, что если бы Наука заявляла, что теория эволюции верна большую часть времени, но не во всех случаях, — или если бы Наука признавала, что, возможно, Земля иногда может быть плоской, но никто не знает этого точно, — то у ученых определенно была бы лучшая репутация в обществе. Наука не казалась бы такой враждебной, потому что мы бы тогда не спорили с людьми, которые считают Землю плоской — оставалось бы место для компромисса. Если вы много спорите, вас считают конфликтным человеком. Если вы регулярно отказываетесь идти на компромисс, это еще хуже. Считайте это вопросом статуса в племени: ученые определенно заработали дополнительные очки уважения за такие социально полезные вещи, как медицина и мобильные телефоны. Но этот статус не оправдывает их настойчивости в вопросе того, что только научные идеи об эволюции имеют право изучаться в школах. В конце концов, у священников тоже высокий статус. Ученые пытаются прыгнуть выше головы — они заработали немного уважения и теперь считают, что имеют право быть вождями всего племени! Им стоит быть поскромнее и иногда идти на компромисс.</p>
<p>Многие люди, похоже, имеют весьма туманное представление о «скромности рационалиста». Опасно придерживаться правила, которое вы понимаете лишь отчасти. У вашей картины мира может быть такое количество степеней свободы, что она оправдает практически любой поступок. Когда люди пользуются смутными моделями, с помощью которых они могут отстаивать что угодно, в итоге они обычно верят в то, во что хотели верить изначально. Это так удобно, что люди часто не хотят отказываться от этой неопределенности. Но этика нужна для того, чтобы управлять нашим поведением, а не для того, чтобы под него подстраиваться.</p>
<p>«Скромность» — это добродетель, которую часто понимают неверно. Это не значит, что нам нужно отказаться от понятия скромности, но нам стоит использовать его осторожно. Возможно, стоит взглянуть на алгоритм действий, который предлагает «скромная» модель поведения, и спросить: «Если я буду поступать таким образом, я стану сильнее или слабее?» Если вы просто смотрите на мост и думаете о проблеме индукции, может казаться разумным рассуждение о том, что ничто не вечно, независимо от предпринятых мер предосторожности. Однако, если вы сравните, что изменится в реальном мире, если вы добавите несколько дополнительных тросов, и что изменится, если вы просто пожмёте плечами, то вроде бы довольно очевидно, в каком случае мост станет более надёжным.</p>
<p>Подавляющее большинство примеров «скромности рационалиста», которые я видел, были отговорками для пожимания плечами. Например, человек, покупающий лотерейный билет, говорит: «Но вы не знаете наверняка, что я проиграю». Человек, не верящий в эволюцию, говорит: «Но вы не можете строго доказать мне, что это правда». Человек, отказывающийся решать задачу, которая выглядит очень сложной, говорит: «Ее, наверное, слишком тяжело решить». Проблема здесь в <a l:href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1540-5907.2006.00214.x/abstract">мотивированном скептицизме</a>, также известном как «искажение опровержения» — мы более критически рассматриваем утверждения в пользу теории, в которую мы не хотим верить. Скромность, в ее самом неверно понимаемом виде, это самое универсальное оправдание для того, чтобы не верить во что-то. Ведь, в конце концов, нельзя быть в чем-то уверенным до конца. Остерегайтесь абсолютно универсальных оправданий!</p>
<p>Еще одна проблема в том, что скромность не требует от вас никаких жертв. Деннет в своей книге <a l:href="https://books.google.ru/books/about/Breaking_the_Spell.html?id%3dyWtwDDqR61QC%26redir_esc%3dy%26hl%3dru">«Разрушая чары: религия как природное явление»</a> говорит, что, хотя во многие религиозные утверждения очень трудно верить, людям намного легче удается верить в то, что они должны в них верить. Деннет использует для этого термин «вера в убеждении». Что бы значило реальное убеждение, реальная вера в то, что трое эквивалентны одному? Намного легче убедить себя, что вы должны каким-то образом верить, что трое эквивалентны одному, и говорить это вслух в нужный момент проповеди. Деннет предполагает, что многие «религиозные убеждения» должны рассматриваться как «религиозные провозглашения» — люди считают, что они должны в них верить, и знают, что они должны именно так говорить.</p>
<p>Довольно легко отвечать на каждый контраргумент: «Ну, разумеется, я могу и ошибаться». А затем, почтительно преклонив колени перед Скромностью и выполнив надлежащий ритуал, можно поступать точно также, как поступали и до этого.</p>
<p>Всегда хочется заработать наибольшее количество очков с наименьшими усилиями. Всегда хочется учитывать все поступающие свидетельства таким образом, чтобы как можно меньше изменять свои убеждения и особенно действия. Джон Кеннет Гэлбрейт сказал: «Оказавшись перед выбором между тем, чтобы изменить свои убеждения, и тем, чтобы доказать себе, что в этом нет нужды, почти каждый выбирает второе.»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Правильная_скромность">1</a> И чем большие неудобства человек будет испытывать после изменения своих убеждений, тем больше усилий он потратит на доказательства его ненужности.</p>
<p>Но, знаете, если вы не собираетесь меняться, нет смысла тратить такие усилия на то, чтобы это рационализировать. Я часто видел людей, которые получали новую информацию, соглашались с ней, а затем подробно объясняли, почему они собираются делать то же самое, что делали до этого, но с другим оправданием. Смысл мышления в том, чтобы строить планы. Если вы не планируете менять свои планы, зачем тратить силы на их оправдания? Когда вы получаете новую информацию, самое трудное - среагировать на нее и обновить свои убеждения, вместо того чтобы позволить этой информации исчезнуть в черной дыре. И неправильно понимаемая скромность создаёт прекрасную чёрную дыру — вам нужно лишь признать, что вы тоже можете ошибаться. По этому поводу сказано: «Быть скромным — значит заранее принимать меры в ожидании провала своих планов. Тот, кто признаёт способность ошибаться, но никак не пытается её скомпенсировать, движим гордыней, а не скромностью».</p>
<p><strong>Третья альтернатива</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Вера в Санту дает детям ощущение чуда и заставляет их вести себя хорошо в надежде на получение подарков. Если Санта-убеждение разрушается правдой, дети теряют ощущение чуда и прекращают вести себя хорошо. Таким образом, даже если это убеждение ложно, это благородная ложь, которая полезна по определенным причинам».</p>
<p>Обычно это называют ложной дилеммой, софизмом исключения среднего, софизмом компромисса. Даже если мы принимаем лежащие в основе фактические и моральные исходные посылки, приведенные выше в аргументах, это не может быть использовано. Даже предположение, что политика Санты (заставлять детей верить в Санта-Клауса) лучше, чем не делать ничего, это не значит что данное убеждение является наилучшим из всех возможных альтернатив. Другие варианты поведения также могут дать детям ощущение чуда, наподобие просмотра фантастического шоу или снабжения их научно-фантастической литературой. Подобным же образом (если я правильно помню) манера предлагать детям своеобразные взятки за хорошее поведение заставляет детей вести себя хорошо только в те моменты, когда на них смотрят взрослые, а без взяток вести себя плохо.</p>
<p>Благородная ложь представляет собой общий случай софизма компромисса; и ответом на данный софизм является то, что если нам действительно нужно достичь чего-то, мы можем создать третью альтернативу по достижению этого.</p>
<p>Как мы можем получить третью альтернативу? Первый шаг в этом — решить поискать ее, последний — решение принять ее. Звучит очевидно, однако большинство людей терпят неудачу на этих двух шагах, а не на самом процессе поиска. Откуда берутся ложные дилеммы? Некоторые появляются честно, потому что трудно найти превосходящие стратегии. Но есть сомнительная причина ложной дилеммы — это суждение о том, что это лучше, чем не делать ничего. В этом случае, судящий не хочет искать третью альтернативу; находение таковой разрушит его суждение. Последнее, что Сантаист хотел бы услышать, это то, что данная ложь работает лучше взяток или что космические корабли могут вдохновлять так же как летающие олени.</p>
<p>Лучшее враг хорошего. Если цель — по-настоящему помогать людям, тогда превосходящая альтернатива это причина для праздника — как только мы находим лучшую стратегию, мы можем помогать людям более эффективно. Но если цель просто оправдать определенную стратегию, претендуя при этом на помощь людям, третья альтернатива становится вражеским аргументом, соперником.</p>
<p>Современные когнитивные психологи рассматривают принятие решений как поиск альтернатив. В настоящей жизни, недостаточно сравнивать варианты, вы должны в первую очередь создавать варианты. Во многих проблемах число альтернатив велико, так что вам нужен критерий остановки поиска. Когда вы ищете дом для покупки, вы не будете перебирать все дома в городе; в определенный момент вы остановитесь и купите.</p>
<p>Но что, если наши сознательные мотивы для поиска — критерий, который мы признаем для себя — не совпадает с подсознательными влияниями? Когда мы выполняем вроде бы альтруистический поиск, поиск альтруистического способа действий и находим стратегию, при которой выигрывают все кроме нас — мы не останавливаемся; мы продолжаем искать. Разумеется, при этом мы говорим, что ищем стратегию, которая принесет другим еще больше пользы. Но предположим, что мы нашли стратегию, которая приносит другим меньше пользы, но зато благоприятна и для нас? Мы тут же останавливаемся! На деле, мы скорее всего будем сопротивляться любому предложению продолжить поиск снова — например оправдываясь недостатком времени (хотя у нас всегда находятся когнитивные ресурсы для поиска оправданий текущей стратегии).</p>
<p>Будьте внимательней, когда обнаруживаете, что вы отстаиваете оборонительный способ действий, а не оптимальный; или думаете, что иметь небольшое преимущество в сравнении с нулевым действием лучше, чем выбирать наибольшее преимущество из всех действий.</p>
<p>Ложные дилеммы часто представляются как оправдание неэтичных действий, как нечто попавшееся под руку и очень удобное. Лгать, например, часто удобнее, чем говорить правду; и верить в то, с чего вы начали рассуждение, — более удобно, чем обновлять убеждения. Отсюда популярность аргументов в пользу Благородной Лжи; это служит как защита уже существующего убеждения — никто не видел Благородного Лжеца, который создает новую Благородную Ложь; они продолжают лгать о том, с чего начали. Лучше остановить эти поиски быстро!</p>
<p>Чтобы сделать лучше, спросите себя напрямую: если бы я увидел, что есть альтернатива, превосходящая мою текущую, я бы обрадовался или бы замешкался в нежелании, перед тем, как перешел на нее? Если ответы «нет» и «да», боюсь, что вы не ищете третью альтернативу.</p>
<p>Что приводит к другому хорошему вопросу, который нужно задать себя напрямую: потратил ли я хотя бы пять минут на то, чтобы закрыть глаза и рассмотреть даже самые дикие и креативные варианты в попытках придумать лучшую альтернативу? Причем это должны быть именно пять минут на часах — иначе вы просто моргаете — закрываете и открываете сразу же глаза и говорите: «Ну, я поискал альтернативы, но их нет». Моргание это хорошее средство уйти от своих обязанностей. Поэтому рекомендуется смотреть пять минут именно по часам.</p>
<p>И эти дикие и креативные варианты — были ли вы достаточно внимательны, чтобы не просмотреть хороший? Прилагали ли усилия, чтобы убедиться в том, что любой рассмотренный выбор очевидно плохой?</p>
<p>Удивительно, как много Благородных Лжецов и прочих подобных готовы принять этические нарушения — оплакивая свои муки совести — когда они не потратили и пяти минут на поиск альтернатив. Существуют определенные ментальные поиски, которые мы подсознательно желаем видеть неудавшимися; и когда шансы на успех нам не подходят, люди часто выбирают самый доступный возможный вариант — сдаться.</p>
<p><strong>Лотереи: бессмысленная трата надежды</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Традиционно принято критиковать лотереи за то, что играют в них те, кто меньше всего может позволить себе проиграть; что лотерея — унитаз для спуска денег, сливающий средства тех, кому они больше всего нужны. Некоторые апологеты лотерей (и даже кое-какие комментаторы блога Lesswrong.com) пытаются оправдать покупку лотерейных билетов как разумную: мы нечувствительно теряем доллар в день, покупая приятное предвосхищение, мечтая о себе-миллионере.</p>
<p>Но рассмотрим, что же именно здесь подразумевается. Такой ход мыслей должен означать, что вы захламляете свой ценный мозг иллюзией, действительная достоверность которой — что-то около нуля: тонкая полоска везения, которую вы не властны сделать реальностью. Лотерейные шары определят ваше будущее. Эта иллюзия о том, что богатство настигнет вас без усилий: без стремления мыслить и учиться, без талантов, даже без упорства.</p>
<p>Это и делает лотереи еще одним видом «унитаза», только сливающим эмоциональную энергию. Они потворствуют тому, чтобы люди вкладывали свои мечты, свои надежды на лучшее будущее в крохотную вероятность. Если бы не лотерея, возможно, они могли бы подумать о том, чтобы поступить в технический колледж, или открыть свое дело, или продвинуться по службе, — о чём-то, что в самом деле могут сделать именно они, о надеждах, которые бы требовали от них стать сильнее. В своих фантазиях, эдак к 20-й визуализации пленительной мечты, мозг человека, возможно, заметит способ действительно ее осуществить. Разве фантазии и мозги не для этого? Но разве может этот приземленный, ограниченный рамками действительности расклад сравниться с подслащенной перспективой мгновенного богатства (не когда на продажу выставлены акции соблазнительных интернет-стартапов, а в обычный вторник)?</p>
<p>Правда, почему бы нам просто не сказать, что покупать лотерейные билеты — идиотское занятие? Люди бывают глупы время от времени, так что это не должно быть такой уж удивительной гипотезой.</p>
<p>Не является открытием, что человеческий мозг не проводит 64-битные вычисления с плавающей точкой, и не может снизить эмоциональную силу положительного предвосхищения, умножив ее на 0,00000001, если не приложить к этому усилий. Также неудивительно, что многие люди не осознают, что численное вычисление ожидаемой полезности должно превосходить или замещать их неточные финансовые инстинкты, и что вместо них стоит верить этому вычислению как единственному аргументу, который уравновешивал бы их положительное предвосхищение - но вычисление это эмоционально слабый аргумент, поскольку представляет собой цифры на бумаге, а не видения сказочных богатств.</p>
<p>Кажется, этого достаточно, чтобы объяснить популярность лотерей. Почему же столь многих спорщиков тянет оправдать эту образцовую форму саморазрушения?</p>
<p>Чтобы преодолеть искажение мышления, нужно: 1) сначала заметить его, 2) затем подробно проанализировать, 3) определить, чем же оно плохо, 4) выяснить, как его обойти, и, наконец, 5) осуществить это. Досадно, как много людей, пройдя первые два шага, застревают на третьем — по правде говоря, самом легком из всех пяти. Систематическая ошибка мышления — это баг, а не фича, и мы должны не пытаться сделать из нее что-то хорошее, а просто избавиться от нее.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Новая улучшенная лотерея</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Люди продолжают настаивать на том, что лотереи это не бессмысленная трата надежды, а сервис, который дает возможность купить фантазию — «мечты о становлении миллионером за меньшие деньги, нежели мечты о становлении голливудской звездой в кино». Один комментатор написал: «Есть большая разница между нулевыми шансами стать богатым и ничтожно малыми. Покупка билета позволяет вашей мечте о богатстве перейти от нулевых шансов к ничтожно малым».</p>
<p>На деле же, и это один из моментов, которые я хочу донести, между нулевым и ничтожно малым шансом стать богатым разница ничтожно малого порядка. Если вы сомневаетесь, положим, что этот ничтожно малый шанс — единица, деленная на гуголплекс.</p>
<p>В любом случае, если мы притязаем на то, что сильная сторона лотереи — возможность купить надежду на ничтожно малые шансы, то это предполагает, что мы соглашаемся на разработку новой улучшенной лотереи. Она выплачивает выигрыш в среднем раз в пять лет, в случайный момент времени, который определяется, скажем, моментом распада атомов слаборадиоактивного элемента. Вы сможете однажды купить билет за доллар и обрести не просто несколько дней крохотного шанса стать богатым, а несколько лет такового. Более того, богатство может настигнуть вас в любой момент! В любую минуту может зазвонить телефон, чтобы рассказать вам, что вы, да-да, именно вы — миллионер!</p>
<p>Представьте, насколько это было бы лучше, чем обычная схема розыгрыша лотереи, которая проводится только в определенное время, несколько раз в неделю. Скажем, шеф приходит и дает вам указание переработать проект, или пополнить складские запасы, или сделать еще что-нибудь надоевшее. И вместо того, чтобы браться за работу, вы можете поставить перед собой телефон и глядеть на него, надеясь на чудесный звонок, ведь есть крохотный шанс, что именно в этот момент вы, да-да, вы получите суперприз! И даже если этого не случится сейчас, что ж, не стоит разочаровываться: это может произойти в следующую минуту!</p>
<p>Подумайте, насколько больше фантазий возможно с Новой улучшенной лотереей. Вы можете покупать в магазине, добавляя дорогие вещи в вашу покупательскую корзину — если ваш телефон не зазвонит, чтобы вам сообщили, что вы выиграли, вы всегда можете выложить все обратно, не так ли?</p>
<p>Возможно, Новая улучшенная лотерея может даже отображать постоянно плавающее распределение вероятностей по возможности того, что сейчас кто-то выиграет, или по шансам на победу определенных лотерейных билетов, а также общий прогноз, выражающийся через вышеуказанные распределения Пуассона. Вообразите, насколько приятным это могло бы быть! Батюшки, прямо сейчас шансы выиграть где-то в десять раз выше, чем обычно! И, вы только посмотрите, у номера 42, на который я сделал особую ставку, вероятность выпадения в эту минуту удвоилась! Можно отобразить эту информацию на экранах мобильников, владельцы которых в игре, и они смогут просто посмотреть в телефон и узнать свои шансы. Только представьте, как волнующе это будет! Куда увлекательней, чем пытаться свести собственные доходы и расходы. Куда интереснее, чем делать домашнюю работу! Эта новая мечта должна стать настолько притягательной, что сможет соревноваться не только с надеждой поступить в технический колледж, но даже с возможностью рано возвращаться с работы. Люди смогут просто неотрывно глазеть на экран весь день, и им не надо будет мечтать о чем-нибудь еще!</p>
<p>Действительно, давать людям соблазнительные мечтания, которые никогда не станут реальностью, — значимая услуга, так уж и быть. Она должна быть таковой, ведь люди готовы расставаться с деньгами. Хотя на самом деле это может быть и не так, ведь люди могут и ошибаться.</p>
<p>Пока что современные государства, обладающие подлой монополией на лотереи, все еще не предлагают эту удобную и очевидную услугу. Почему? Потому что хотят назначить цену повыше. Они хотят, чтобы люди тратили деньги каждую неделю. Чтобы люди тратили сотни долларов ради трепетного ожидания выигрыша, десятки и сотни раз, вместо того, чтобы смотреть на экран телефона, ожидая счастливого момента. Так что если вы убеждены, что лотерея — это услуга, то цена ее несоизмеримо завышена (в особенности для беднейших в обществе), и ваш священный долг как гражданина — требовать учреждения Новой улучшенной лотереи.</p>
<p><strong>Но ведь шанс все равно есть, не так ли?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Несколько лет назад я беседовал с одним человеком, и по ходу разговора он сказал, что не верит в эволюцию. Я ответил: «Сейчас не девятнадцатый век. Когда Дарвин впервые предложил теорию эволюции, в ней еще можно было сомневаться. Но мы живем в двадцать первом веке. Мы можем читать гены. У человека и шимпанзе ДНК совпадают на 98%. Мы знаем, что люди и обезьяны являются родственниками. Это факт».</p>
<p>Он сказал: «Может быть, совпадение ДНК является случайным».</p>
<p>Я ответил: «Шансы на это равны примерно двум в степени семьсот пятьдесят миллионов к одному».</p>
<p>Он сказал: «Но ведь шанс все равно есть, не так ли?»</p>
<p>Есть несколько причин, по которым прошлый-я не может праздновать чистую с моральной точки зрения победу в этом споре. Первая причина заключается в том, что я не помню, откуда взял число 27500000002750000000, хотя, скорее всего, я не слишком ошибся на уровне «мета-порядка». Другая причина в том, что мой прошлый-я не задумывался о том, насколько откалиброванной была эта уверенность. На протяжении всей истории человечества люди, оценивавшие вероятность некоего события в 1 к 27500000002750000000, ошибались, несомненно, чаще, чем один раз в 27500000002750000000 случаях. К слову, позже оценка совпадения ДНК была снижена с 98% до 95% - причем относится она только к 30 000 известным генам, а не ко всему геному, поэтому моя оценка была неверна даже на уровне «мета-порядка».</p>
<p>Однако, ответ моего собеседника по-прежнему кажется мне довольно забавным.</p>
<p>Я не помню, что я ответил на его последнюю реплику — скорее всего, что-то вроде <emphasis><strong>«Нет»</strong></emphasis>— но я запомнил этот разговор, поскольку благодаря ему я чуть лучше понял то, как Непросвещённые понимают законы мышления.</p>
<p>Я впервые понял, что для человеческой интуиции есть качественная разница между «Невозможно» и «Шансы очень малы, но их стоит учитывать». Это можно увидеть и на Overcoming Bias в обсуждении «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Новая_улучшенная_лотерея">Новой Улучшенной Лотереи</a>», где один пользователь написал: «Между нулевыми шансами на выигрыш и шансами, равными эпсилону, существует большая разница». На что я ответил: «Нет, не большая - порядок этой величины примерно равен эпсилону. Если вы в этом сомневаетесь, возьмите за эпсилон один, делённое на гуголплекс».</p>
<p>Проблема в том, что теория вероятностей позволяет рассчитать значения, которые настолько малы, что на них бессмысленно тратить ресурсы своего мозга - но к этому времени они уже будут рассчитаны. Люди путают карту с территорией, поэтому на интуитивном уровне вероятность, явно определённая в виде символов, ощущается как «шанс, который нужно учитывать», даже если число, описываемое этими символами, настолько мало, что, представив его в виде реального объекта, мы бы не смогли его даже разглядеть, поскольку оно было бы меньше пылинки. Для описания настолько маленьких чисел есть слова, но нет чувств — столь малого количества нейронов и нейромедиаторов не хватит, чтобы ощутить хоть что-то. Именно поэтому люди и покупают лотерейные билеты — никто не способен по-настоящему прочувствовать ничтожность столь малой вероятности.</p>
<p>Но еще более любопытным мне показалось качественное деление между аргументом «точным» и аргументом «вероятностным» - причем «вероятностный» аргумент в этом случае можно просто проигнорировать. Мол, вероятность, равная нулю, требует полного отказа от нее, а вероятность, равная один к гуголу, все еще может учитываться.</p>
<p>Разумеется, мы живем в свободной стране и никто не посадит вас в тюрьму за неверные рассуждения. Но если вы собираетесь игнорировать аргумент о том, что вероятность равна всего лишь один к гуголу, зачем обращать внимание на аргумент о том, что вероятность равна нулю? То есть, если вы всё равно собираетесь игнорировать любые свидетельства, чем «вероятностное» свидетельство хуже «точного»?</p>
<p>По ходу своей жизни я неоднократно <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обратное_глупости_не_есть_ум">учился</a> на ужасно вопиющих примерах рассуждений других людей и часто обнаруживал, что полученные выводы можно проецировать и на менее очевидные случаи. Например, здесь я понял, что если не игнорируешь вероятность один к гуголу лишь потому, что тебе так хочется, по этой же причине нельзя игнорировать и вероятность 0,9. Это такой же опасный путь.</p>
<p>Вспомните об этом, если захотите сказать: «Но вы не можете доказать мне, что я не прав». Если вы собираетесь игнорировать аргумент, основанный на вероятности - почему бы просто сразу не проигнорировать все доказательство?</p>
<p><strong>Софизм серого</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Софистик: «Мир не черный и белый. Не существует чистого добра и чистого зла. Все серое. Таким образом, нет никого, кто был бы лучше другого»</p>
<p>Zetet: «Зная только серый, вы заключаете, что все виды серого - это один оттенок. Вы смеетесь над простотой двухцветной точки зрения, однако заменяете ее одноцветной…»</p>
<p>— Marc Stiegler, David’s Sling</p>
<p>Я не знаю, есть ли у ошибки, допущенной Софистиком, официальное название, но я называю её «софизмом серого». Мы видели его проявление в предыдущем посте, когда собеседник, считавший, будто шансы, равные двум в степени семьсот пятьдесят миллионов к одному, против его утверждения означают, что «шансы еще есть». Для него любые вероятности — просто «неопределенности», и поэтому он считает, что может их игнорировать, если ему так удобней.</p>
<p>«Луна сделана из зеленого сыра» и «Солнце сделано по большей части из водорода и гелия» — предложения о некоторой неопределенности, однако они неопределены не в равной степени.</p>
<p>Все - оттенки серого, однако есть оттенки серого столь светлые, что они почти белые, и есть оттенки столь темные, что они почти черные. Или даже если нет, мы все равно можем сравнить оттенки и сказать «это темнее» или «это светлее».</p>
<p>Годы назад, одним из маленьких и странных, формирующих меня как рационалиста, моментов было чтение этого параграфа из «Игрока в игры» Иэна Бэнкса, особенно предложение, выделенное жирным:</p>
<p>«Карательная система не знает невиновных. Любая машина насилия считает, что все либо за нее, либо — против. Мы — против. И вы были бы тоже, дай вы себе труд задуматься. Уже один образ мышления делает вас врагом. Может, это и не ваша вина, потому что <strong>каждое общество воспитывает в своих гражданах определенные ценности, но дело в том, что некоторые общества придают ценностям максимальное значение, а некоторые — минимальное.</strong> Вы происходите из общества второго типа, а рассказать вас о себе просит общество первого типа. Уклониться будет так трудно, что вы и представить себе не можете, сохранить нейтралитет — практически невозможно. Вы просто не можете не сочувствовать той политике, в которой воспитаны, поскольку она не является чем-то независимым от остальных частей вашего «я». Она — составляющая вашей личности. Мне это известно, и им это известно. И вам лучше принять все как есть».</p>
<p>Сейчас не надо писать негодующих комментариев, говорящих, что если бы общества не вкладывали свои ценности, тогда каждое последующее поколение должно было бы начинать с нуля. Это не то, что я вынес из параграфа.</p>
<p>То, что я вынес из параграфа, было что-то, что кажется очевидным в ретроспективе, что я, возможно, мог бы взять из сотни разных мест; но именно этот параграф что-то сдвинул во мне.</p>
<p>Это было само понятие Количественного Пути, примененного к жизненным проблемам, таким как моральные суждения и стремление к самосовершенствованию. То, что даже если бы вы не могли включить или выключить, вы все еще хотели бы увеличить или уменьшить.</p>
<p>Слишком очевидно, чтобы это стоило обсуждать? Я бы сказал что это не так уж очевидно, для многих блоггеров, говорящих об Overcoming Bias: «Невозможно, никто не может полностью избавиться от искажений». Меня не волнует, если это говорит профессиональный экономист, ясно что они еще не въехали в то, как применять Количественный Путь в повседневной жизни и делах наподобие самосовершенствования. Если я не могу что-то убрать совсем, может быть неплохо было бы это хотя бы уменьшить.</p>
<p>Или обсудим разговор между Робином Хансоном и Тайлером Ковеном. Робин Хансон сказал, что он предпочитает уделять 75% внимания предписаниям экономической теории, в противовес своей интуиции: «Я стараюсь в основном напрямую применять экономическую теорию, добавляя немного личных или культурных суждений». Тайлер Ковен ответил:</p>
<p>С моей точки зрения нет такой вещи как «применяемая напрямую экономическая теория»… теории всегда применяются через наши личные и культурные фильтры, и не может быть каких-то других путей.</p>
<p>Да, но вы можете попробовать минимизировать этот эффект, или вы можете делать вещи, связанные с увеличением его. И даже если вы пытаетесь минимизировать его, тогда во множестве случаев я не думаю, что неразумно называть выход «прямым» — даже в экономике.</p>
<p>«Все несовершенны». Мохандас Ганди был несовершенен и Иосиф Сталин был несовершенен, но они не были одинаково несовершенны. «Все несовершенны» это отличный пример замены двухцветной точки зрения на одноцветную. Если вы скажете: «Никто не совершенен, но некоторые люди менее несовершенны, нежели другие», вы можете не получить аплодисментов; но тем, кто старается делать лучше, вы дадите надежду. Никто не совершенен, в конце концов.</p>
<p>(Всякий раз, когда кто-то говорит мне «перфекционизм плох для тебя», я отвечаю: «Я думаю, что нормально быть несовершенным, однако не столь несовершенным, чтобы это замечали другие люди».)</p>
<p>Точно так же глупы те, кто говорит: «Каждая научная парадигма накладывает какие-то из своих предположений на то, как она интерпретирует эксперименты» и действует так, словно он доказал, будто наука стоит на одной ступени с шарлатанством. Любое мировоззрение накладывает какие-то из своих структур на свои наблюдения, но есть те точки зрения, что пытаются минимизировать этот эффект, и те, что гордятся им. Нет белого, но есть тени серого, что намного светлее других, и глупо относиться к ним так, словно они все на одном уровне.</p>
<p>Если Луна вращалась вокруг Земли последние несколько миллиардов лет, если вы видели ее в небе последние годы, и вы ожидаете увидеть ее на своем месте завтра — это неопределенность. И если вы ожидаете, что невидимый дракон излечит вашу дочь от рака, — это тоже неопределенность. Но у них совершенно разные степени неопределенности: одно дело — ожидать вещи, которые уже случались так, что их можно было предсказать до двенадцати знаков после запятой, и совсем другое — ожидать, что произойдет нечто, что противоречит наблюдаемому порядку вещей. И называть их одним словом «вера» кажется немного натянутым.</p>
<p>Это психология особого рода, которая приводит к «Наука тоже основана на вере, вот так!» Обычно это говорится людьми, которые утверждают, что вера — это хорошо. Тогда почему они говорят «Наука тоже основана на вере!» в таком злобно-торжествующем тоне, а не как комплимент? И довольно опасный комплимент, с их точки зрения. Если наука основана на «вере», тогда наука относится к тем же явлениям что и религия: их тогда можно непосредственно сопоставить. Если наука — это религия, то это религия, что лечит болезни и открывает тайны звезд. И тогда возможно сказать: «священники науки могут честно и открыто, с доказательствами, ходить по Луне, что можно счесть чудом веры, а ваши священники от веры не могут того же». Вы уверены что вы хотите продолжать, верующие? Возможно, в дальнейшем отражении, вы предпочтете отказаться от этого дела с «Наука тоже религия!»</p>
<p>Есть странная динамика: вы пытаетесь очистить свой оттенок серого, и достигаете точки, где становится уже светлее, и кто-то встает и говорит глубоко возмущенным тоном: «Но это же не белый! Это серый!» Одно дело, когда кто-то говорит: «Это не такое светлое, как вы думаете, поскольку там есть определенные проблемы X, Y, Z». Другое дело, когда кто-то злобно говорит: «Это не белый! Это серый!» без указания на определенные темные пятна.</p>
<p>В этом случае я начинаю в большей степени, чем обычно, подозревать, что психология несовершенна: что кто-то, возможно, заключил сделку со своими ошибками и теперь отказывается слышать о любой возможности улучшения. Когда кто-то находит оправдание тому, что он не пытается стать лучше, он часто отказывается признать, что кто-то может стараться стать лучше, и любой способ улучшения и любое свидетельство, что возможно двигаться вперед, чтобы стать лучше, они воспринимают как преступление против них. Таким образом, они гордо говорят сначала «я рад что я серый», а затем, уже злобно: «И ты тоже серый!»</p>
<p>Если нет белого и черного, все еще есть более светлое и более темное, и не все серые тона одинаковы.</p>
<p>Приложение: нам еще привели цитату из Азимова: «Когда люди думали, что Земля плоская, они ошибались. Когда они думали, что она сферическая, — они тоже ошибались. Но если вы думаете, что считать ее сферой или плоскостью одинаково ошибочно, вы заблуждаетесь больше, чем все они вместе взятые».</p>
<p><strong>Абсолютный авторитет</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>К вам приходит человек и высокомерным тоном заявляет: «Наука не знает ничего по-настоящему. Все, что у вас есть, - это теории; вы не знаете наверняка, что вы правы. Вы, ученые, меняли свое мнение о том, как работает гравитация - откуда нам знать, что завтра вы не поменяете свое мнение об эволюции?»</p>
<p>Посмотрите на эту <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Ожидая_короткие_понятийные_расстояния">глубокую культурную пропасть</a> между вами. Если вы думаете, что сможете преодолеть ее с помощью нескольких предложений, вы сильно разочаруетесь.</p>
<p>Мир Непросвещенных делится на авторитеты и не-авторитеты. Тому, во что верить можно, следует верить; то, чему доверять нельзя, следует просто игнорировать. Есть хорошие источники информации и плохие источники информации. Если ученые меняли свое мнение хоть раз за все время существования науки, она не может быть истинным Авторитетом и ей никогда больше нельзя будет доверять - как свидетелю, пойманному на лжи, или продавцу, крадущему деньги из кассы.</p>
<p>Кроме того, таким людям кажется естественным то, что сторонник какой-либо идеи будет защищать ее против <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Не_делайте_политические_споры_однобокими">любого возможного контраргумента</a> и ни в чем не сознается. Все контраргументы должны сразу игнорироваться. Если даже сторонник науки признает, что наука неидеальна - что ж, тогда она точно бесполезна.</p>
<p>Когда человек живет всю свою жизнь, привыкнув к определенности, нельзя просто сказать ему: «Наука основана на вероятностях, как и все остальные знания». Он поймет первую половину высказывания как признание вины и проигнорирует вторую половину, посчитав ее отчаянной попыткой обвинить всех остальных, чтобы избежать обвинения самому.</p>
<p>Вы сами признали, что вам нельзя доверять - так убирайся прочь, Наука, и не тревожь нас более!</p>
<p>Одним из очевидных источников такого типа мышления является религия, где писания якобы исходят от самого Бога; таким образом, любое признание хоть малейшего изъяна уничтожит его авторитет полностью; и любой признак сомнения является грехом, и <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Провозглашения_и_крики_ободрения">заявлять об определенности</a> обязательно, есть она там или нет.</p>
<p>Но я подозреваю, что в деле также замешаны традиционные способы обучения в школе. Учитель говорит определенные вещи, а ученики обязаны ему верить и повторять все, что он сказал, на контрольной. А когда другой ученик высказывает вслух свои мысли, иметь свое мнение разрешается - с ним можно свободно соглашаться или не соглашаться (судя по всему), и никакого наказания за это не последует.</p>
<p>Боюсь, «убеждения» из-за этого попадают в социальную сферу авторитета, приказов и закона. В этой социальной сфере есть качественное различие между абсолютными законами и не-абсолютными законами, между приказами и предложениями, между авторитетами и не-авторитетами. Возникает ощущение, что, подобно точным и неточным правилам, существуют точные и неточные знания. Строгим авторитетам необходимо подчиняться, тогда как неточные предположения можно принять или проигнорировать в зависимости от личного предпочтения. И Наука, признаваясь в возможности своей ошибки, должна принадлежать ко второй категории.</p>
<p>(Замечу мимоходом, что нечто подобное я наблюдаю у тех, кто думает, что если нет оценки вероятности, данной Авторитетным лицом - написанной, например, на клочке бумаги учителем в классе, или спущенной свыше неким другим Неоспоримым Источником - эта <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Сфокусируй_неуверенность">неопределенность</a> не может учитываться Байесианской теорией вероятности. Кто-то может - внимание! - оспорить такую оценку априорной вероятности. Таким образом, Не-до-конца-просвещенным кажется, что Байесианские вероятности принадлежат к классу убеждений, произносимых учениками, а не к классу убеждений, диктуемых учителями - и поэтому не являются настоящими знаниями.)</p>
<p>Глубокая культурная пропасть между Авторитетным Путем и Количественным Путем довольно сильно раздражает тех, кто смотрит на нее со стороны рационалистов. По другую сторону находятся те, кто верит, что обладает знанием более надежным, чем основанные всего лишь на вероятностях догадки ученых - догадки о том, например, что завтра Луна взойдет в определенном месте и определенной фазе, точно так же, как это было при каждом ночном наблюдении со времен изобретения астрономических инструментов, и точно так же, как предсказывают физические теории, чьи предыдущие предсказания были успешно подтверждены до четырнадцати цифр после запятой. А какое знание противопоставляют этому Непросвещенные и почему? Скорее всего, это какой-нибудь старый пыльный свиток, который был опровергнут одиннадцатью разными способами с прошлого воскресенья, и с прошлого понедельника, и с любого другого дня недели. Однако (как говорят они), это более надежный источник, чем Наука, потому что он никогда не признает ошибок, никогда не меняет свои убеждения, независимо от того, сколько раз будет опровергнут. Они кидаются словом «определенность» как теннисным мячом, используя его с легкостью перышка, пока ученые сгибаются под весом необходимых сомнений, изо всех сил пытаясь получить еще хоть одну крошечную долю вероятности. «Я идеален», - говорят они без всякой задней мысли, - «и, должно быть, нахожусь гораздо выше вас, ведь вам до сих пор приходится прикладывать усилия, чтобы стать лучше».</p>
<p>Не существует <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Ожидая_короткие_понятийные_расстояния">простого</a> способа, чтобы все это объяснить - ни одного мгновенного сокрушительного аргумента. Рассуждая аккуратно, можно, вероятно, завоевать аудиторию, если это публичные дебаты. К сожалению, нельзя просто пробормотать: «Глупый смертный, Количественный Путь за гранью твоего понимания, и убеждения, которые ты так легко называешь „определенными“, подкреплены слабее, чем наши самые слабые гипотезы.» Это - разница в восприятии жизни, которую не так легко преодолеть при помощи слов вообще, не говоря уж о том, чтобы сделать это быстро.</p>
<p>Что можно попытаться сделать, в плане риторики, выступая перед публикой? Трудно сказать… возможно:</p>
<p>«Сила науки исходит из нашей способности изменять свое мнение и признавать свою неправоту. Если вы никогда не признаете свою неправоту, это не значит, что вы совершаете меньше ошибок.»</p>
<p>«Каждый может сказать, что он абсолютно уверен. Намного труднее никогда в жизни не совершить ни одной ошибки. Ученые понимают эту разницу, поэтому и не говорят, что они абсолютно уверены. Вот и все. Это не значит, что у них есть какая-то особая причина сомневаться в той или иной теории - абсолютно каждое новое свидетельство может быть в ее пользу, все планеты и звезды выстроятся в линию, как костяшки домино, в поддержку единственной гипотезы, и ученые все равно не скажут, что они абсолютно уверены, просто потому что они задают более высокие стандарты. Однако это не значит, что ученые имеют меньше права на определенность, чем, скажем, политики, которые кажутся абсолютно уверенными всегда и во всем.»</p>
<p>«Ученые не используют фразу „не абсолютно уверен“ в том же смысле, в котором она используется в обычном разговоре. Представим, например, что вы идете ко врачу на анализ крови, после которого врач приходит к вам и говорит: «Мы провели несколько тестов и обнаружили: не абсолютно точно то, что вы не сделаны из сыра, и существует ненулевая вероятность того, что двадцать фей, сделанных из разумного шоколада, прямо сейчас поют песню „I love you“ из шоу „Барни и его друзья“ внутри вашего кишечника.» Бегите, вашему доктору нужен доктор. Когда ученый говорит эту фразу, он имеет ввиду то, что считает вероятность настолько маленькой, что ее невозможно увидеть даже в электронный микроскоп, и ему необходимо получить свидетельство в виде крайне маловероятного события, чтобы опровергнуть свою теорию.»</p>
<p>«Согласились бы вы поменять свои убеждения, в которых „абсолютно уверены“, если бы получили достаточно свидетельств? Предположим, например, что сам Бог спустится с небес и скажет вам, что верна вся ваша религия за исключением Непорочного Зачатия. Если это изменит ваше мнение, вы не можете заявлять, что обладаете абсолютной уверенностью в истинности Непорочного Зачатия. В силу технических особенностей теории вероятности существование теоретической возможности того, что вы измените свое мнение по определенному вопросу, не позволяет этому убеждению иметь вероятность, точно равную единице. Неопределенность может быть меньше пылинки, но она все равно будет. А если вы не готовы поменять свое мнение даже под влиянием слов самого Бога - тогда, полагаю, у вас такая проблема с невозможностью признания своих ошибок, что ее вряд ли может решить простой смертный вроде меня.»</p>
<p>Но, вообще говоря, более интересный вопрос в том, как можно убедить кого-либо наедине, а не перед аудиторией. Как начать долгий процесс обучения жизни во вселенной без абсолютной определенности?</p>
<p>Думаю, первоначальным шагом должно стать понимание того, что без абсолютной определенности жить можно - что гипотетическое отсутствие абсолютной уверенности не означает, что принимать решения по моральным и фактическим вопросам нельзя. Перефразируя Лоис Буджолд: «Не давите сильнее, ослабьте сопротивление».</p>
<p>Один из самых распространенных методов защиты Абсолютного Авторитета - это то, что я называю «Аргументом против Аргумента в пользу Софизма Серого», который звучит примерно так:</p>
<p>Моральные релятивисты говорят:</p>
<p>Мир не делится на черное и белое; следовательно:</p>
<p>Все серое; следовательно:</p>
<p>Ни один человек не лучше другого; следовательно:</p>
<p>Я могу делать все, что захочу, и вы меня не остановите ухахахаха.</p>
<p>Но мы должны иметь возможность предотвращать убийства.</p>
<p>Следовательно, должен быть какой-то способ иметь абсолютную определенность, иначе моральные релятивисты выиграют.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Обратное_глупости_не_есть_ум">Перевернутая глупость не есть ум</a>. Нельзя получить верный ответ, просто перевернув каждый аргумент, из которого следует неправильный вывод - это даст глупцам слишком много контроля. И <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Обременительные_детали">каждой без исключения части рассуждения</a> пришлось бы быть верной с математической точки зрения. Подобно тому, как из убеждения Сталина в том, что 2 + 2 = 4, не следует, что «2 + 2 = 4» - неверно, из убеждения релятивистов в том, что «Мир не делится на черное и белое», не следует, что на самом деле мир делится лишь на черное и белое. Ошибка здесь (и достаточно ее одной) в переходе от двухцветного взгляда на мир к одноцветному, подразумевающему, что все оттенки серого одинаковы.</p>
<p>Принятие предпосылки, согласно которой для вынесения решений по моральным вопросам необходимо иметь абсолютное знание об абсолютном добре и абсолютном зле, сделало бы весь дальнейший спор бессмысленным. Можно иметь неполное знание, относительно плохие и относительно хорошие варианты выбора и при этом все равно иметь возможность выбирать. Вообще говоря, это должно быть чем-то естественным, а не тем, о чем стоит так драматизировать.</p>
<p>То есть, да, если перед вами стоит выбор между двумя альтернативами A и B, и каким-то образом вам удалось прийти к абсолютной, доведенной до 100% уверенности в том, что А является абсолютно правильным и хорошим выбором, а B - суммой всего ужасного и отвратительного, тогда это достаточное условие для того, чтобы выбрать А. Но это не обязательное условие.</p>
<p>А, вот еще что: «<a l:href="http://www.nizkor.org/features/fallacies/appeal-to-consequences.html">Логическая ошибка: Ссылаясь на последствия убеждения</a>».</p>
<p>Итак, что еще нужно знать вашему собеседнику? Например, то, что существует целая культура рационализма, в которой сомнения, вопросы и признание своих ошибок не являются чем-то ужасным и постыдным.</p>
<p>В этой культуре принято собирать информацию посредством изучения явлений, а не чтения проповедей. При изучении явлений более пристальным взглядом иногда можно обнаружить, что они отличаются от того, чем казались на первый взгляд; но это не значит, что Природа лгала или что ее изучение нужно прекратить.</p>
<p>Кроме того, существует понятие откалиброванного свидетельства, заключающееся в том, что «вероятность» не является маленькой шкалой прогресса в голове, которая измеряет эмоциональную привязанность к определенной идее. Скорее, она измеряет то, как часто на практике, в реальной жизни, люди с определенными убеждениями говорят то, что соответствует истине. Если взять сто людей и каждого попросить сказать что-то, в чем он «абсолютно уверен», сколько всего высказываний будут соответствовать истине? Меньше ста.</p>
<p>Если уж на то пошло, утверждения, относительно которых люди имеют фанатичную уверенность, с намного меньшей вероятностью будут истинными, чем утверждения вроде «Солнце больше Луны», которые кажутся слишком очевидными, чтобы испытывать относительно них какие-либо эмоции. Каждому утверждению, в котором кто-то «абсолютно уверен», можно найти кого-то, кто будет «абсолютно уверен» в чем-то прямо противоположном, потому что такие эмоциональные провозглашения своих убеждений не могут существовать без наличия противоборствующих сторон. Поэтому маленькая шкала прогресса в головах людей, измеряющая их эмоциональную привязанность к определенной идее, не слишком хорошо отражает откалиброванную уверенность в ней - они между собой даже не связаны.</p>
<p>А что до «абсолютной уверенности» - ну, утверждая, что вероятность некоего события равна 99,9999%, вы, по сути, заявляете, что сможете сделать один миллион независимых и одинаковых по силе высказываний, одно за другим без перерыва, в течение года или около того, и ошибетесь в среднем лишь один раз. Это довольно невероятно. (Удивительно то, что можно получить примерно такую же степень уверенности для утверждения «<a l:href="http://lesswrong.ru/w/Новая_улучшенная_лотерея">Ты-не-выиграешь лотерею</a>».) Поэтому давайте не будем говорить о вероятностях, равных 1.0. Как только вы увидите, что в реальной жизни такие вероятности не нужны, вы поймете, насколько нелепо верить в то, что можно приблизиться к 1.0 с помощью человеческого мозга. Вероятность, равная 1.0 - это не просто определенность; это бесконечная определенность.</p>
<p>На самом деле, мне кажется, что во избежание непонимания публики ученым стоит говорить не «Мы не до конца уверены», а «Мы не БЕСКОНЕЧНО уверены». В первом случае во время обычного разговора может показаться, что существуют определенные причины для сомнений.</p>
<p><strong>Как убедить меня, что 2 + 2 = 3</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">Что такое «свидетельство»?</a>», я писал:</p>
<p>Именно поэтому рационалисты так бережно относятся к, на первый взгляд, парадоксальному утверждению: «убеждение стоит того, чтобы в него верить, лишь в том случае, когда тебя, в принципе, можно убедить в него не верить». Сетчатка, чьё состояние не меняется в зависимости от того, какой в неё входит свет, — сетчатка слепого. Некоторые системы убеждений, довольно очевидно пытаясь защитить себя, утверждают, что ряд убеждений ценен лишь в том случае, когда ты веришь в них <emphasis>безоговорочно</emphasis>: что бы ты ни видел, о чём бы ты ни думал — верь! Мозг должен оставаться в том же состоянии независимо от того, какая информация входит в его недра. Отсюда выражение «слепая вера». Если то, во что ты веришь, не зависит от того, что ты видишь, — ты слеп точно так же, как и человек с пустыми глазницами.</p>
<empty-line/>
<p>Cihan Baran <a l:href="http://lesswrong.com/lw/jl/what_is_evidence/f7h">ответил</a>(English):</p>
<p>Я не могу представить себе ситуацию, в которой 2 + 2 = 4 было бы ложно. Возможно, это означает, что я убеждён в «2 + 2 = 4» безоговорочно.</p>
<p>Признаю, я тоже не могу представить ситуацию, из которой <emphasis>вытекала</emphasis> бы ложность «2 + 2 = 4» (конечно, есть различные переобозначения, но это не «ситуации» и речь тогда идёт уже не о 2, 4, = или +). Но это не делает моё убеждение безоговорочным. Я легко представляю ситуацию, которая <emphasis>убедила</emphasis> бы меня в том, что 2 + 2 = 3.</p>
<p>Скажем, я просыпаюсь ранним утром, вытаскиваю из ушей два кусочка ваты, кладу их на прикроватный столик рядом с двумя другими кусочками ваты — и замечаю, что теперь кусочков ваты три, и при этом никаких кусков ваты не появлялось и не исчезало, несмотря на то, что согласно моей памяти, 2 + 2 должно было равняться 4. К тому же, если представить это действие мысленно, становится очевидно, что для того, чтобы получить XXXX из XX и XX, необходимо взять дополнительный X. Вдобавок, 2 + 2 = 4 противоречит остальной мысленной арифметике, поскольку вычитание XX из XXX даёт XX, но вычитание XX из XXXX даёт XXX. Это снова конфликтует с памятью о том, что 3 – 2 = 1, но странно доверять памяти перед лицом физических и мысленных подтверждений того, что XXX – XX = XX.</p>
<p>Ещё я проверю карманный калькулятор, Гугл, и, возможно, свою копию «1984», где Уинстон пишет, что «Свобода — это возможность сказать, что дважды два — три». Всё это убедительно говорит о том, что весь остальной мир тоже считает, что 2 + 2 = 3, соглашаясь с моими мысленными вычислениями и не соглашаясь с моей памятью.</p>
<p>Как я мог так заблуждаться? Что могло настолько сбить меня с толку? В голову приходят несколько объяснений. Во-первых, какая-нибудь нейрологическая неполадка (наверное, я слишком сильно чихнул) увеличила все суммы в моей памяти на единицу. Во-вторых, гипноз. В-третьих, глюк или намеренное изменение компьютерной симуляции, в которой я нахожусь. В любом случае, скорее что-то неладно с моей <emphasis>памятью</emphasis>, чем 2 + 2 когда-то <emphasis>действительно</emphasis> равнялось 4. И, конечно же, ни одно из этих трёх правдоподобных объяснений не избавит меня от ощущения <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">очень, очень сильного замешательства</a>.</p>
<p>Другими словами, свидетельства, убедившие меня в том, что 2 + 2 = 3, относятся к тому же классу свидетельств, что сегодня убеждают меня в том, что 2 + 2 = 4: перекрёстный огонь физических наблюдений, мысленных представлений и социального согласия.</p>
<p>Когда-то я понятия не имел, что 2 + 2 = 4. Это убеждение <emphasis>возникло</emphasis> не из-за какого-то случайного процесса — тогда мозгу было бы безразлично, что именно запомнить, «2 + 2 = 4» или «2 + 2 = 7». Ответ, хранящийся в моём мозге, поразительно похож на результат размещения двух кусочков ваты рядом с двумя другими кусочками ваты — и это заставляет задуматься, какая именно сцепленность породила это странное соответствие между разумом и реальностью.</p>
<p>Ведь для <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мне_сегодня_рационально">убеждения-о-фактах</a> существует лишь два варианта: либо он попал в мозг благодаря <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">процессу сцепления разума с реальностью</a>, либо нет. Если нет, то убеждение может быть верным лишь благодаря стечению обстоятельств. Если в убеждении есть хотя бы намёк на <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Бритва_Оккама">внутреннюю сложность</a> (то есть, его симуляция требует компьютерную программу больше 10 битов длиной), то пространство вариантов становится столь большим, что возможность совпадения исчезает.</p>
<p>Безоговорочные факты — не то же самое, что и безоговорочные убеждения. Если сильные свидетельства убеждают меня в том, что факт безоговорочен, то это не означает, что я всегда верил в этот факт, без нужды в сильных свидетельствах.</p>
<p>Я убеждён, что 2 + 2 = 4, но я легко могу придумать ситуацию, которая убедила бы меня в том, что 2 + 2 = 3. А именно: ситуация из того же класса, что и ситуация, сегодня убеждающая меня в том, что 2 + 2 = 4. Потому я не боюсь, что я пал жертвой слепой веры.</p>
<p>Если здесь есть христиане, <emphasis>знающие теорему Байеса</emphasis> (нумерофобы, пожалуйста, покиньте помещение), то я хотел бы спросить вас о ситуации, убедившей бы вас в истинности ислама. Предположительно, это будет примерно той же самой ситуацией, что породила вашу сегодняшнюю веру в христианство: вы вытащены из чрева мусульманки, воспитаны мусульманскими родителями, постоянно говорившими о том, что следует быть мусульманином (причём убеждение в истине ислама должно быть безоговорочным). Или всё не так просто? Если да, то какая ситуация заставит вас принять ислам, или, хотя бы, не-христианство?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Бесконечная определенность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В «<a l:href="http://lesswrong.ru/w/Абсолютный_авторитет">Абсолютном авторитете</a>» я говорил о том, что бесконечная определенность нам не требуется:</p>
<p>Если перед вами стоит выбор между двумя альтернативами A и B, и каким-то образом вам удалось прийти к абсолютной, доведенной до 100% уверенности в том, что А является абсолютно правильным и хорошим выбором, а B — суммой всего ужасного и отвратительного, тогда это достаточное условие для того, чтобы выбрать А. Но это не обязательное условие… Можно иметь неполное знание, относительно плохие и относительно хорошие варианты выбора и при этом все равно иметь возможность выбирать. Вообще говоря, это должно быть чем-то естественным.</p>
<p>Говоря 2 + 2 = 4, нужно делать различие между <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Простая_истина">картой и территорией</a>. Учитывая, что, по-видимому, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Единый_закон">физические законы абсолютно стабильны и универсальны</a>, вполне возможно, что никогда за всю историю существования вселенной ни одна частица не преодолевала скорость света. Поэтому предел, устанавливаемый этой скоростью, вероятно, истинен не в 99% случаев, и не в 99,9999% случаев, и не в (1 − 1/гуголплекс) случаев, а абсолютно всегда.</p>
<p>Но можно ли иметь абсолютную уверенность в величине предела скорости света — это уже совсем другой вопрос. Карта — это не территория.</p>
<p>То, что ученик списал на контрольной, может быть совершенно и полностью истинным, но знаете ли об этом вы — не говоря уж об абсолютной уверенности — это совсем другое дело. Если вы подбросите монетку и закроете ее рукой, может быть совершенно истинным то, что она упала орлом вверх, при этом сами вы можете не иметь абсолютно никакой уверенности в том, упала она орлом или решкой. Степень неуверенности — это не то же самое, что и степень правды или частоты возникновения.</p>
<p>То же касается и математических истин. Спорный вопрос - можно ли считать высказывания «2 + 2 = 4» или «В арифметике Пеано SS0 + SS0 = SSSS0» истинными исключительно в абстрактном смысле, отдельно от физических систем, которые ведут себя похожим на аксиомы Пеано образом. Сказав это, я сразу забегу вперед и предположу, что, в каком бы смысле «2 + 2 = 4» не было истинно, оно истинно всегда и без исключений, а не просто примерно истинно («2 + 2 на самом деле равно 4,0000004») или истинно в 999 999 999 999 из 1 000 000 000 000 случаев.</p>
<p>Я не до конца уверен, что в этом случае должно значить «истинно», но я останусь при своем предположении. Убедительность утверждения «2 + 2 = 4 является истинным всегда» далеко превосходит убедительность любого философского утверждения о том, что значит «истинно», «всегда» или «является» в предложении выше.</p>
<p>Однако это не значит, что я имею абсолютную уверенность в том, что 2 + 2 = 4. Прочитайте предыдущую дискуссию — <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Как_убедить_меня_что_2_2_3">как убедить меня в том, что 2 + 2 = 3</a> — это можно сделать с помощью тех же свидетельств, которые изначально убедили меня в том, что 2 + 2 = 4. Мне могли привидеться все предыдущие свидетельства, или я их неправильно вспомнил. В истории неврологии были и более странные нарушения работы мозга.</p>
<p>Поэтому, если мы присваиваем какую-либо вероятность утверждению «2 + 2 = 4», каково должно быть ее значение? Здесь мы пытаемся достигнуть правильной калибровки — то есть утверждения, которым вы присваиваете «вероятность 99%», должны быть истинными в 99 из 100 случаев. Вообще говоря, это намного труднее, чем может казаться. Найдите сто людей и попросите их сделать заявления, в которых они «уверены на 99%». Как вы думаете, будут ли из 1000 сделанных заявлений неверными лишь 10?</p>
<p>Сейчас я не буду обсуждать настоящие эксперименты о калибровке, которые проводились учеными — вы можете найти их в моей работе «<a l:href="http://intelligence.org/files/CognitiveBiases.pdf">Потенциальное влияние когнитивных искажений на оценку глобальных рисков</a>» — потому что, сходу рассказывая слушателям об этих экспериментах без должной у них подготовки, я нередко был свидетелем того, как они затем использовали их в качестве <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Знание_искажений_может_вредить">Универсального контраргумента</a>, который почему-то всегда приходит в голову в тех случаях, когда нужно проигнорировать уверенность оппонента по поводу непонравившегося мнения, и никогда — при анализе своего собственного. Поэтому я стараюсь избегать упоминания экспериментов о калибровке за исключением тех случаев, когда я рассказываю о понятиях рациональности по определенному плану, который включает в себя предупреждения против мотивированного скептицизма.</p>
<p>Как бы то ни было, наблюдаемая калибровка у людей такова: вещи, в которых они «уверены на 99%», происходят не в 99% случаев.</p>
<p>Например, вы заявляете, что на 99,99% уверены в истинности выражения 2 + 2 = 4. Значит, вы только что сказали, что смогли бы сделать 10 000 независимых утверждений с одинаковой в них уверенностью и ошибиться в среднем всего один раз. Может быть, для 2 + 2 = 4 такой невероятный уровень уверенности и возможен: «2 + 2 = 4» является крайне простым выражением как в математическом, так и в эмпирическом смысле, и убеждение в его истинности широко распространено в обществе (не с выражением страстной поддержки, а со спокойным принятием как чего-то само собой разумеещегося). Поэтому, возможно, по поводу истинности этого убеждения все же можно иметь уверенность, равную 99,99%.</p>
<p>Однако я не думаю, что можно иметь уверенность в 99,99% для таких утверждений, как «53 является простым числом». Да, оно кажется верным, но если вы сделаете 10 000 независимых утверждений такого рода — именно так: не просто некий набор утверждений о простых числах, а новое утверждение каждый раз — вы ошибетесь больше, чем однажды. Питер де Бланк рассказывал на эту тему <a l:href="http://www.spaceandgames.com/?p%3d27">очень забавную историю</a>. (Я просил его больше так не делать.)</p>
<p>Тем не менее, карта — это не территория: если я говорю, что на 99% уверен в истинности 2 + 2 = 4, это не значит, что я думаю, будто «2 + 2 = 4» истинно с 99% точностью, или что «2 + 2 = 4» верно в 99% случаев. Утверждение, относительно которого я высказываю свою уверенность — «2 + 2 = 4 является истинным абсолютно всегда и без исключений», а не «2 + 2 = 4 обычно является истинным».</p>
<p>А что до убеждения в том, что можно иметь уверенность в 100% относительно математических утверждений — перестаньте! Если вы высказываете уверенность величиной в 99,9999%, это значит, что вы можете сделать миллион отдельных утверждений, одно за другим и ошибиться в среднем лишь один раз. Это заняло бы у вас примерно год времени, если бы вы произносили одно утверждение каждые 20 секунд по 16 часов в день.</p>
<p>Высказывая уверенность величиной в 99,9999999999%, вам придется сделать это триллион раз. Теперь вам предстоит говорить в течение ста человеческих жизней и ни разу при этом не ошибиться.</p>
<p>Выскажите уверенность величиной в (1 − 1/гуголплекс) и ваше эго далеко превзойдет эго любого пациента психиатрической клиники, верящего, что он является Богом.</p>
<p>А гуголплекс гораздо меньше, чем даже <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kd/pascals_mugging_tiny_probabilities_of_vast/">относительно небольшие среди непостижимых по своему размеру чисел</a> вроде 3^^^3. Но даже уверенность величиной в 1 - 1/3^^^3 ненамного ближе к <strong>ВЕРОЯТНОСТИ 1</strong>, чем, например, к 90%.</p>
<p>Если даже и этого мало, то гипотетические Темные повелители Матрицы, которые прямо сейчас играются с оцениванием вашим мозгом убедительности этого самого утверждения, преградят дорогу и спасут нас от падения в бездну бесконечной определенности.</p>
<p>Абсолютно ли я уверен в этом?</p>
<p>Разумеется, нет.</p>
<p>Как сказал Рафаль Смигродски:</p>
<p>Я предполагаю, что можно присваивать уверенность меньше 1 к математическим понятиям, которые сами необходимы для определения теоремы Байеса, и при этом все равно иметь возможность ее использовать. Я не полностью уверен в том, что я всегда должен быть уверен не до конца. Возможно, я спокойно могу быть уверенным в чем-то. Но как только я присваиваю утверждению вероятность величиной в 1, пути назад нет. Независимо от того, что я увижу или узнаю, мне придется отвергнуть все, что противоречит моей аксиоме. Мне не нравится идея о том, что у меня больше никогда в жизни не будет возможности изменить свое мнение по поводу определенного вопроса.</p>
<p><strong>0 и 1 не являются вероятностями</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Один, два и три - это целые числа, как и минус четыре. Если считать в верхнюю или нижнюю сторону, можно встретить еще очень и очень много целых чисел. Как бы то ни было, вы никогда не доберетесь до того, что называется «положительной бесконечностью» или «отрицательной бесконечностью» - поэтому целыми числами они не являются.</p>
<p>Положительная и отрицательная бесконечности - это не целые числа, а, скорее, специальные символы для описания поведения целых чисел. Люди иногда говорят что-то вроде «5 + бесконечность = бесконечность», потому что, если начать отсчет с 5 и подниматься все выше и выше, никогда не останавливаясь, мы будем бесконечно получать все большие и большие числа. Но из этого не следует, что «бесконечность - бесконечность = 5». Не получится начать безостановочный отсчет с 0 вверх, затем безостановочный отсчет вниз, и в итоге прийти к числу 5.</p>
<p>Из этого можно заключить, что бесконечность не только не является целым числом - она не ведет себя как целое число. Если вы по неосторожности попытаетесь смешать бесконечности с целыми числами, вам придется определить особые нестабильные правила поведения, которые не нужны при работе с 1, 2, 3 и всеми остальными целыми числами.</p>
<p>Хотя бесконечность и не является целым числом, не стоит переживать по поводу того, что можно запутаться при работе с числами. Люди видели пять овец, миллионы песчинок и септиллионы атомов, но никто никогда не встречал бесконечность чего бы то ни было. То же самое справедливо и для непрерывных величин - люди измеряли пылинки размером в миллиметры, животных размером в метры, города длиной в километры и галактики размером в тысячи световых лет, но никто и никогда измерял что-то размером в бесконечность. В реальном мире понятие бесконечности особо не требуется.</p>
<p>(Более эрудированным читателям добавлю, что им не нужно детально объяснять мне, скажем, разницу между порядковыми и кардинальными числами. Да, я знаком с различными определениями бесконечности из теории множеств, но я не вижу пользы от их применения в теории вероятности. Подробнее ниже.)</p>
<p>При традиционном способе написания вероятностей их величины находятся между 0 и 1. Монета может выпасть орлом с вероятностью 0.5; синоптик может присвоить вероятность 0.9 тому, что завтра пойдет дождь.</p>
<p>Но это не единственный способ записи вероятностей. Вероятности можно, например, преобразовывать в шансы с помощью формулы O = (P / (1-P)). Так, вероятность 50% превратится в шансы 0.5/0.5, или 1, обычно записываемые как 1:1, в то время как вероятность 0.9 превратится в шансы 0.9/0.1, или 9, обычно записываемые как 9:1. Чтобы сделать обратное преобразование, нужно использовать формулу P = (O / (1+O)), и это превращение полностью обратимо и является изоморфным - вычисление величины вероятности возможно двумя обратимыми способами. Ввиду изоморфности вероятностей и шансов выбирать удобный способ можно на свое усмотрение.</p>
<p>Шансы, например, удобнее использовать при выполнении Байесианских обновлений. Представим, что я бросаю шестигранный кубик: если выпадает любая сторона, кроме 1, существует 10%-ный шанс услышать звонок, а если выпадает сторона 1, шанс услышать звонок становится 20%. Я бросаю кубик и слышу звонок. Каковы шансы на то, что выпала сторона 1? Априорные шансы - 1:5 (что соответствует числу 1/5 = 0.2), а отношение правдоподобия - 0.2:0.1 (что соответствует числу 2), и можно просто перемножить эти два числа и получить апостериорные шансы 2:5 (что соответствует числу 2/5 или 0.4). Затем, если мне нужно, я перевожу все это обратно в вероятности и получаю (0.4/1.4) = 2/7 = ~29%.</p>
<p>Итак, с шансами удобнее работать при Байесианских обновлениях - если использовать вероятности, придется применять <a l:href="http://yudkowsky.net/rational/bayes">теорему Байеса</a> в ее более сложном виде. Но вероятности удобнее для вопросов вроде «Если я брошу шестигранный кубик, каковы шансы увидеть число от 1 до 4?» Можно сложить все вероятности величиной 1/6 для каждой стороны и получить 4/6, но нельзя сложить отношение шансов 0.2 для каждой стороны и получить отношение шансов 0.8.</p>
<p>Зачем я обо всем этом говорю? Чтобы показать, что «отношение шансов» - такой же разрешенный способ перевода неопределенности в реальные числа, как и «вероятности». Отношения шансов более удобны для одних операций, вероятности - для других. Знаменитое доказательство, называемое теоремой Кокса (плюс некоторые ее дополнения и усовершенствования), демонстрирует, что все способы выражения неопределенности, которые имеют разумные ограничения, в итоге оказываются друг другу изоморфны.</p>
<p>Почему важно то, что отношения шансов разрешены так же, как и вероятности? Вероятности в своем обычном виде записываются в виде чисел от 0 до 1, и оба крайних числа - 0 и 1 - кажутся вполне достижимыми величинами: можно легко встретить 1 зебру или 0 единорогов. Но при переводе вероятностей в шансы 0 остается 0, однако 1 превращается в положительную бесконечность. В этом случае абсолютная истина не кажется настолько легкодостижимой.</p>
<p>Форма, в которой Байесианские обновления делать даже удобнее - логарифмы отношения шансов; это тот способ, которым советовал думать о вероятностях Э. Т. Джейнс. Например, априорная вероятность утверждения равна 0.0001 - это соответствует логарифму отношения шансов величиной около -40 децибел. Затем вы видите свидетельство, которое кажется в 100 раз более правдоподобным в случае истинности этого утверждения, чем в случае его ложности. Это 20 децибел свидетельств. Теперь апостериорный логарифм отношения шансов равен примерно -40 дБ + 20 дБ = -20 дБ, что равно апостериорной вероятности около 0.01.</p>
<p>При переводе вероятностей в логарифмы отношения шансов 0 превращается в отрицательную бесконечность, а 1 - в положительную. Теперь и бесконечная определенность, и бесконечная невероятность кажутся еще более недостижимыми.</p>
<p>При использовании вероятностей величины 0.9999 и 0.99999 кажутся отличающимися всего на 0.00009, а 0.502 находится гораздо дальше от 0.503, чем 0.9999 - от 0.99999. Чтобы получить вероятность 1 из вероятности 0.99999, кажется, что надо преодолеть дистанцию всего лишь в 0.00001.</p>
<p>Но если перевести вероятности в отношения шансов, 0.502 и 0.503 становятся 1.008 и 1.012, а 0.9999 и 0.99999 превращаются в 9,999 и 99,999. А если перевести их в логарифмы отношения шансов, 0.502 и 0.503 превращаются в 0.03 и 0.05 децибел, а 0.9999 и 0.99999 становятся 40 и 50 децибелами.</p>
<p>При работе с логарифмами отношения шансов <strong>разница между двумя величинами неопределенности равна количеству свидетельств, которые нужны при переходе от одной величины к другой</strong>. Таким образом, логарифмы отношения шансов предоставляют удобный способ нахождения величины в пространстве степеней уверенности.</p>
<p>Использование логарифмов отношения шансов позволяет увидеть, что достижение <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Бесконечная_определенность">бесконечной определенности</a> требует бесконечно сильного свидетельства, также как и достижение бесконечной абсурдности требует бесконечно сильного контрсвидетельства.</p>
<p>Кроме того, все виды стандартных теорем в теории вероятности оговаривают особые случаи при использовании 1 и 0 - например, что происходит при попытке сделать Байесианское обновление наблюдения, которому была присвоена вероятность 0.</p>
<p>Так что, думаю, вполне разумно говорить о том, что 1 и 0 не входят в пространство величин вероятностей; как и отрицательная и положительная бесконечности, которые не подчиняются основным аксиомам булевой алгебры и не являются обычными числами.</p>
<p>Главная причина, по которой все это может расстроить тех, кто использует обычную теорию вероятности - это то, что придется заново выводить теоремы, полученные на основе предположения, что можно сложить все вероятности и получить 1.</p>
<p>Однако в реальном мире при броске кубика вероятность выпадения любого числа в диапазоне от 1 от 6 не является действительно бесконечной. Кубик может упасть на ребро, или уничтожиться в результате падения метеорита, или Темные Повелители Матрицы вмешаются и напишут «37» на одной из его сторон.</p>
<p>Если вы задали магический символ для «всех неучтенных возможностей», тогда вы можете игнорировать все события, описываемые этим магическим символом, и получить величину в виде магического символа «Т», который означает бесконечную уверенность.</p>
<p>Но я бы предпочел найти способ, в котором теорема работает без использования магических символов с особым поведением. Это было бы гораздо более изящно. Подобно математикам, которые отказываются принимать закон исключенного третьего или бесконечные множества, я бы хотел быть приверженцем теории вероятности, который не верит в абсолютную определенность.</p>
<p><strong>Твоя рациональность — моё дело</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Некоторые отзывы на «Лотереи: бессмысленная трата надежды» упрекали меня за резкость в критике чужих решений; если кто-то другой выбирает купить лотерейные билеты, кто я такой, чтобы быть несогласным? Это особый случай более важного вопроса: Какое мне дело, если кто-то скорее предпочтёт верить в то, что приятно, чем в то, что верно? Не может ли каждый сам выбрать: стоит ли заботиться о правде?</p>
<p>Очевидным придирчивым возражением будет: «Почему тебя волнует то, волнует ли меня, чьё-то мнение о правде?» Это отчасти непоследовательно для вашей функции полезности: содержать негативное определение чьей-то функции полезности иметь определение полезности кого-то ещё. Но это лишь придирка, не ответ.</p>
<p>Ну вот мой ответ: я верю, что для меня, как человека, правильно быть заинтересованным в будущем и в том, чем станет человеческая цивилизация в будущем. Один из этих интересов - человеческое стремление к истине, медленно растущее в поколениях (ведь это не всегда было Наукой). Я хочу быстрее повысить это стремление, в этом поколении. Это моё желание ради Будущего. Ради всех нас, игроков на этом безграничном игровом поле, берём мы за него ответственность или нет.</p>
<p>И это делает вашу рациональность моим делом.</p>
<p>Опасная идея? Да, и не просто крайне «опасная». Люди сгорали насмерть из-за того, что какой-то жрец решил, что они думают не тем образом, которым следует думать. Решение сжечь людей, поскольку они «не думают должным образом» — отвратительный образ мысли, не так ли? Вы бы не хотели, чтобы люди думали так, потому это и отвратительно. Люди, которые думают так… ну, мы обязаны что-то с ними сделать…</p>
<p>Я согласен! Вот моё предложение: давайте выступать против плохих идей, но не поджигать их носителей.</p>
<p>Силлогизм, который мы желаем избежать, гласит: «Я думаю, Сьюзи сказала плохую вещь, следовательно, Сьюзи должна быть сожжена». Некоторые попытки избежать этот силлогизм исходят из обозначения неправильной мысль, что Сьюзи сказала плохую вещь. Никто никогда не должен никого судить; любой, кто осуждает, совершает страшный грех, и должен быть выставлен за это к позорному столбу.</p>
<p>С моей стороны, я отрицаю по следующей причине. Мой силлогизм гласит: «Я думаю, Сьюзи сказала что-то неправильное, поэтому я буду выступать против её слов, но я не буду её сжигать или останавливать её речь насилием или законом…»</p>
<p>Все мы игроки на этом безграничном игровом поле, и один из моих интересов на будущее — сделать игру честной. Контринтуитивная идея, лежащая в основе науки, о том, что фактические разногласия должны решаться через эксперименты и математику, а не насилие и запреты. Это важное замечание может быть расширено за пределы науки, к честному бою ради всего будущего. Вам следует побеждать благодаря убеждению людей, и не следует позволять себе сжигать их. Это один из принципов Рациональности, которому я торжественно клянусь в верности.</p>
<p>Люди, которые защищают релятивизм или эгоизм, не представляются мне действительно релятивизмичными или эгоистичными. Если бы они были действительно релятивизмичными, они бы не судили. Если бы они были действительно эгоистичны, они бы занимались заработком денег вместо горячих споров с остальными. Скорее, они выбрали сторону Релятивизма, чья цель на этом безграничном игровом поле — предотвратить игроков — всех игроков — от определённых суждений. Или они выбирают сторону Эгоизма, чья цель — сделать всех игроков эгоистичными. И затем они играют в игру, честно или нечестно, в соответствии со своей мудростью.</p>
<p>Если здесь есть какие настоящие Релятивисты или Эгоисты, мы их не слышим — они остаются безмолвными, не-игроками.</p>
<p>Я не могу помочь, но забочусь о том, как вы думаете, потому что, как бы я ни не мог помочь, я вижу вселенную: каждый миг человек отворачивается от истины, делая историю человечества немного более мрачной. Во многих случаях это лишь небольшая тьма. (Кто-то всё время не прекращает получать боль). Врущие самим себе в уединении своих мыслей не омрачают человеческую историю так сильно, как врущие людям или сжигающие их. Уже здесь есть часть меня, которая не может помочь, но горюет. И всё время пока я не пытаюсь сжечь вас — лишь спорю с вашими идеями — я верю, что это верно для меня как человека, поэтому я забочусь о людях — моих товарищах. Это также позиция, которую я защищаю в отношении Будущего.</p>
<p><strong>Политика и рациональность</strong></p>
<p><strong>Политика — убийца разума</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Когда речь идёт о политике, люди начинают терять голову. Причины этой особенности настолько до банальности очевидны, что можно привести их ещё раз. В среде эволюционной адаптации политическая обстановка была вопросом жизни и смерти (а также секса, богатства, союзников, репутации и многого другого). И сегодня, начиная спор о том, должны ли «мы» поднять минимальную заработную плату, ты применяешь весь богатый набор адаптаций к среде эволюционной адаптации. Ты возвращаешься во времена, когда тебя могли убить за нахождение на неверной стороне баррикады (зато, если ты находился на <emphasis>верной</emphasis> стороне баррикады, то <emphasis>уже ты</emphasis> получал возможность убить немало досаждавшего тебе соперника!).</p>
<p>Если ты хочешь высказать какое-то соображение, касающееся науки или рациональности, то совершенно не стоит хоть каким-нибудь образом задевать <emphasis>современную</emphasis> политику, когда есть возможность этого избежать. Если твоя основная мысль неотделимо связана с политикой — расскажи о Людовике XVI и великой французской революции. Политика — та важная область, в которой следует применять рациональность, но в которой категорически не следует <emphasis>изучать</emphasis> рациональность.</p>
<p>Политика — продолжение войны, война с применением словесного оружия. Аргументы — это солдаты. Ты же знаешь, на чьей ты стороне? Теперь ты должен поддерживать все аргументы своей стороны и атаковать все аргументы, которые каким-либо образом оказывают содействие стороне противника. Исподтишка бить своих солдат решительно недопустимо, и перевязывать раны солдатам врага — тоже.</p>
<p>Учёные, привыкшие в своей профессиональной деятельности непредвзято осматривать вопрос со всех сторон и здраво взвешивать все «за» и «против», превращаются в скандирующих лозунги зомби, как только разговор затрагивает область, занятую <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сказ_о_науке_и_политике">Синими или Зелёными</a>; как только в разговоре становится уместным вспомнить об отношении своей группировки к обсуждаемому вопросу.</p>
<p>Традиционный пример задачи на немонотонное мышление из области искусственного интеллекта звучит так: «Все квакеры — пацифисты. Все республиканцы — не пацифисты. Никсон квакер и республиканец. Является ли Никсон пацифистом?»</p>
<p>В чём, хочется мне спросить, заключается смысл выбора именно этой ситуации в качестве примера? Автор хочет растормошить в читателе политические эмоции и отвлечь его от основного вопроса? Автор хочет, чтобы республиканцам было неуютно на курсах изучения искусственного интеллекта, чтобы ни один республиканец не отважился заниматься этой областью информатики? И нет, я не республиканец, как вы могли бы подумать. И не демократ.</p>
<p>Этот пример <emphasis>отвлекает</emphasis>. Почему кто-то, столкнувшись с задачей продемонстрировать пользу немонотонных рассуждений, выбрал именно его? Скорее всего, причина в том, что автор не смог удержаться от соблазна бросить хорошее, добротное язвительное замечание в сторону этих ненавистных Зелёных. Отвешивать оплеухи <emphasis>приятно</emphasis>; разве можно не поддаться желанию откусить кусочек шоколадного печенья?</p>
<p>Но не все приятные вещи полезны. И несчастные читатели явно не видят никакой пользы в необходимости продираться через уйму разъярённых комментариев, спровоцированных брошенной вскользь насмешкой, не несущей никакой смысловой нагрузки.</p>
<p>Я говорю не о том, что этот сайт должен держаться в стороне от политики, или о том, что нам надо перенять у Википедии <a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/Википедия%3aНейтральная_точка_зрения">нейтральную точку зрения</a>. Просто попытайся сопротивляться соблазну сделать добротный ощутимый язвительный комментарий, если этого возможно избежать. Если интересующая тебя тема напрямую касается попыток убрать теорию эволюции из школьной программы — говори, но не обвиняй в этом всю партию республиканцев целиком: твоими читателями могут быть республиканцы, и они могут считать, что причина состоит в действиях нескольких негодяев, а не во взглядах всей партии. Не имеет никакого значения, кто виноват на самом деле, и что ты думаешь по этому поводу. Возможность обсуждать щекотливые вопросы, не скатываясь в цветную политику, очень полезна для духовного развития нашего сообщества.</p>
<p><strong>Не делайте политические споры однобокими</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Робин Хэнсон недавно предложил разрешить <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/03/paternalism_is_.html">магазины</a>(English), в которых можно было бы продавать запрещенные продукты. Есть ряд отличных аргументов в пользу подобной политики — врожденное право на личную свободу, карьерный стимул для бюрократов запрещать всё и вся, то, что законодатели столь же предвзяты, как и все. Но даже так (ответил я), некая бедная, честная, но не особо образованная мать пятерых детей может пойти в эти магазины и купить «Напиток доктора Снейкойла из серной кислоты» для своих воспаленных суставов и умереть, оставив своих отпрысков рыдать на национальном телевидении.</p>
<p>Я просто сделал простое фактическое наблюдение. Почему ряд людей решили, что это аргумент в пользу регулирования?</p>
<p>Если судить по вопросам, то даже простой факт (например, что жизнь на Земле возникла в результате естественного отбора), согласно естественным ожиданиям, должен быть аргументом для одной из сторон в битве; факты сами по себе не принадлежат к какой-либо стороне, и так называемый «баланс свидетельства» должен отражать это. На самом деле согласно Байесовскому определению доказательств «сильные свидетельства» - это именно те доказательства, которые мы ожидаем найти только у одной стороны аргументации.</p>
<p>Но нет причин, чтобы сложные действия со многими последствиями демонстрировали это однобокое свойство. Почему кажется, будто люди хотят, чтобы их политические дебаты были однобокими?</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Политика_убийца_разума">Политика — это убийца разума</a>. Аргументы там — солдаты. Если вы определились на какой вы стороне, то вы должны поддерживать все аргументы этой стороны и атаковать все аргументы, которые, как представляется, благоприятствуют врагу. Иначе получается, будто вы бьете в спины своих солдат. Если вы находитесь внутри этого шаблона, то политические дебаты будут для вас однобокими — издержки и недостатки вашей любимой политики будут для вас вражескими солдатами, которых следует атаковать всеми возможными методами.</p>
<p>Также следует опасаться другого подобного неудачного шаблона — думать, что Очень Мудрый Путь — это идеально ровный компромисс между любыми двумя политическими позициями, которые получают больше всего эфирного времени. У политики могут быть несбалансированные недостатки и преимущества. Если политические вопросы не склоняются в ту или иную сторону, то мы не будем в состоянии принимать решения о них. Однако существует людская тенденция отрицать все издержки любимой политики или отрицать все преимущества нелюбимой политики; таким образом люди склонны думать, что компромиссы в политике отклоняются гораздо дальше, чем это есть на самом деле.</p>
<p>Если вы разрешите к продаже некоторые из запрещенных товаров, то какая-то бедная, честная, малообразованная мать пятерых детей купит что-либо, что убьет ее. Это предсказание о фактическом следствии, а в качестве фактического вопроса оно выглядит довольно простым - здравомыслящий человек должен с готовностью признаться, что это правда, независимо от того, какую позицию он занимает по вопросам политики. Это признание не мешает вам думать, что запрещение вещей просто делает их более дорогими, что те, кто регулирует запреты, будут злоупотреблять своей властью, или что ее личная свобода перевешивает ваше желание вмешиваться в ее жизнь. Однако факт остаётся фактом: она умрёт.</p>
<p>Мы живем в несправедливой вселенной. Как и все приматы, люди показывают сильную отрицательную реакцию на воспринимаемую несправедливость; из-за этого мы воспринимаем данный факт очень тяжело. Есть два распространенных способа решения возникающего когнитивного диссонанса. Во-первых, можно изменить свое мнение о фактах — отрицать, что несправедливые события вообще могут иметь место, или отредактировать историю так, чтобы она казалась справедливой. Во-вторых, можно скорректировать свою мораль — отрицать что события несправедливы.</p>
<p>Некоторые либертарианцы могут сказать, что если вы идете в магазин «запрещенных товаров», игнорируя предупреждающие таблички, которые говорят, что «ВЕЩИ ИЗ ЭТОГО МАГАЗИНА МОГУТ УБИТЬ ВАС», и покупаете там что-либо, что вас убивает, то это только ваша вина и вы сами этого заслуживаете. Если это морально правильно, то получается, будто нет вообще никакого недостатка в том, чтобы продавать запрещенные продукты. Получается не просто чистый выигрыш, это будет *односторонний компромисс без каких-либо недостатков.</p>
<p>Другие возражают, что регулирующие органы можно обучить выбирать рационально и учитывать интересы потребителя; если бы это соответствовало фактам, то (согласно их принципам) не было бы <emphasis>недостатков</emphasis> в регулировании.</p>
<p>Нравится вам это или нет, но при рождении существует лотерея на интеллект — хотя это один из тех случаев, когда несправедливость Вселенной настолько велика, что большинство людей предпочитает отрицать факты. Экспериментальные доказательства чисто генетического компонента, который составляет 60-80%, являются ошеломляющими, однако даже если это опровергнут, вы не выбираете, какими окажутся ваши родители или начальная школа.</p>
<p>Мое воспитание говорит мне, что отрицание реальности — это морально неправильно. Если бы я мог выдавать желаемое за действительное в отношении того, что напиток из серной кислоты может быть для меня полезен, то получалось бы, что я делаю что-то, против чего меня предупреждали и пошел бы против своего воспитания. Некоторые люди рождаются в определенных условиях — мы не будет говорить о генах, поскольку эта часть слишком уж несправедлива, — где местный знахарь говорит им, что правильно — это верить, а неправильно — проявлять скепсис. Из самых лучших побуждений они следуют этому совету и умирают. В отличии от вас, их не научили, что люди отвечают за личный выбор, когда следуют примеру общества. Вы правда думаете, что настолько умны, что были бы по-научному скептичны, даже если бы родились в шестом веке н.э.? Да, при рождении существует лотерея, независимо от того, во что вы верите касательно генов.</p>
<p>Говорить «Люди, которые покупают опасные продукты, заслуживают того, чтобы пострадать!» — не значит трезво мыслить. Это всего лишь способ отрицать то, что ты живешь в несправедливой вселенной. По-настоящему трезвомыслящий человек скажет: «Да, серная кислота может стать причиной ужасной болезненной смерти, и нет, мать пятерых детей не заслуживает этого, однако мы все же откроем такие магазины, поскольку согласно нашим вычислениям для нас это будет выгодно». Вы можете представить, чтобы политик так сказал? Я тоже не могу. Но поскольку экономисты имеют влияние на политику, это может помочь, если они подумают об этом в частном порядке — возможно, даже скажут это в журнальных статьях, однако преподнося это в запутанной форме со множеством смыслов, чтобы СМИ не имели возможности цитировать их.</p>
<p>Я не думаю, что случай, когда кто-либо делает глупый выбор и умирает, может быть поводом для праздника. Я расцениваю это как трагедию. Людей не всегда можно спасти от последствий их действий; однако я провожу моральную черту при смертной казни. Если вы мертвы, то вы не можете учиться на своих ошибках.</p>
<p>К сожалению, вселенная не согласна со мной. И мы еще посмотрим в будущем, кто останется правым.</p>
<p>Добавлено: две основных причины для политической однобокости это такие когнитивные искажения как <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Аффективная_эвристика">аффектированное решение</a> и <a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/Вера_в_справедливый_мир">вера в справедливый мир</a>(<a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Just-world_fallacy">just-world fallacy</a>) (English).</p>
<empty-line/>
<p><strong>Весы правосудия, блокнот рациональности</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/Правосудие">Богиня правосудия</a> повсеместно изображается держащей в одной руке весы. У весов есть свойство — когда одна чашка опускается, вторая поднимается выше. Это очень удобно и легко отслеживаемо. И также обычно является грубым искажением.</p>
<p>В человеческом дискурсе существует естественная тенденция превращать обсуждение в своего рода битву, продолжение войны, спорт; и в спорте вам нужно следить только за тем, сколько очков набрала ваша команда и команда противника. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сказ_о_науке_и_политике">Там есть только две стороны</a>, и каждое очко, проигранное одной стороной, это очко, заработанное другой. Каждый в таком обсуждении мысленно ведет счет, у какого оратора больше очков в споре. В конце дебатов победителем получается тот, у кого очков больше; и таким образом, все что он сказал, должно быть истинно, а все, что говорил его противник, соответственно, ложно.</p>
<p><a l:href="http://www-abc.mpib-berlin.mpg.de/users/r20/finucane00_the_affect_heuristic.pdf">«Аффективная эвристика в оценке рисков и преимуществ»</a> (English) описывает то, как испытуемые в своих оценках смешивают возможные преимущества технологии (например ядерной энергии) и возможные риски данной технологии в единое общее хорошее или плохое ощущение касательно технологии. Предположим, что я сначала рассказываю вам, что определенный вид ядерных реакторов производит меньше отходов, чем все другие. А потом упоминаю, что данный реактор менее стабилен, нежели остальные и угроза расплавления, если одновременно произойдет много сбоев, у него куда выше.</p>
<p>Если реактор имеет большую вероятность сбоя, то это кажется аргументом «против него» или аргументом «против» любого, кто захочет строить такой реактор. А если реактор производит меньше отходов, то это аргумент «за» реактор или «за» его постройку. Так что же, данные факты противостоят друг другу? Ни в коем случае. По крайней мере в реальном мире. Эти два факта могут находиться по разные стороны баррикад в различных дебатах, однако логически они не связаны; факты понятия не имеют на какой они стороне. Количество отходов, производимое реактором, зависит от физических свойств его конструкции. Другие физические свойства делают его более нестабильным. Даже если ряд этих свойств один и тот же, вам следует рассматривать вероятность расплавления и ожидаемый выход отходов отдельно. Это два разных физических вопроса с двумя разными фактическими ответами.</p>
<p>Однако исследования, подобные приведенным выше, показывают, что люди склонны оценивать технологии — и многие другие задачи — по общему плохому или хорошему ощущению. Если вы скажете людям, что конструкция реактора позволяет сократить объем производимых отходов, они также неосознанно снизят вероятность расплавления реактора. Это означает, что будет получен неправильный ответ на физические вопросы, у которых есть вполне определенных ответы, основанные на фактах, поскольку вы смешиваете логически не связанные вопросы — рассматривая факты как солдат разных армий в войне и думая, что любой солдат одной стороны может сражаться с любым солдатом другой стороны.</p>
<p>Весы могут служить Юстиции, если она исследует сугубо фактический вопрос вины или невиновности. Джон Смит либо убил Джона Доу, либо нет. Однако мы знаем (согласно Э. Т. Джейнсу), что все байесовские свидетельства состоят из потоков вероятности между гипотезами; нет такой вещи как свидетельство, которое «поддерживает» или «возражает» отдельной гипотезе, кроме тех случаев, когда и другие гипотезы становятся хуже или лучше. Так что если Юстиция исследует отдельный, строго фактический вопрос с пространством бинарных ответов, весы будут подходящим инструментом. Однако если требуется рассматривать более сложный случай, то ей потребуется отбросить либо свои весы, либо свой меч.</p>
<p>Не все аргументы можно свести к «за» или «против». Леди Рациональность носит с собой блокнот, куда она пишет все факты, которые не принадлежат ни одной из сторон.</p>
<p><strong>Фундаментальная ошибка атрибуции</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Фундаментальная ошибка атрибуции — склонность делать выводы об уникальных и постоянных чертах человека на основе его поведения, которое может полностью объясняться ситуацией, в которой он находится.» — <a l:href="http://www.wjh.harvard.edu/~dtg/Gilbert%20%26%20Malone%20%28CORRESPONDENCE%20BIAS%29.pdf">Gilbert and Malone</a> (English)</p>
<p>Мы склонны слишком поспешно усматривать соотношение между действиями других людей и их личностными чертами. Когда мы видим, как кто-то пинает торговый автомат без видимой причины, мы сразу признаем его «злым человеком». Но когда вы сами пинаете торговый автомат, то это из-за того, что ваш автобус опоздал, электричка ушла чуть раньше, ваш отчет был сдан не вовремя, а теперь еще и дурацкий торговый автомат уже второй день подряд просто жрет ваши деньги на обед. <emphasis>Конечно</emphasis>, думаете вы, <emphasis>в такой ситуации любой может пнуть автомат</emphasis>.</p>
<p>Мы объясняем наши собственные действия <emphasis>окружающей ситуацией</emphasis>, рассматривая свое поведение как совершенно нормальный ответ на сложившиеся условия. Но когда кто-либо еще пинает торговый автомат, мы не можем увидеть, что произошло с этим человеком ранее. Мы видим только удар по автомату без известной <emphasis>нам</emphasis> причины, вследствие чего заключаем, что этот человек злой по своей натуре — поскольку он накинулся на автомат безо всякой причины.</p>
<p>Давайте рассмотрим исходные вероятности. В мире куда больше опоздавших автобусов, нежели мутантов, которые родились с очень высоким уровнем агрессии, и которые из-за этого спонтанно бьют торговые автоматы. На данный момент средний человек, на деле, мутант. Если я правильно помню, то в среднем отдельный человек имеет от 2 до 10 соматически выраженных мутаций. Однако, <emphasis>как бы ни были расположены ДНК</emphasis>, очень маловероятно, что они приведут к повышенной агрессивности. Точно так же, любой аспект чьей-то личности скорее всего не очень далеко от среднего значения. Предположение обратного сдвигает нас в сторону невероятности.</p>
<p>Но даже когда люди точно знают о причинах ситуации, они чаще всего оценивают наблюдаемое поведение неправильно. Когда субъектам говорят, что рассказчику <emphasis>случайным способом</emphasis> определяют, говорить ли ему в защиту абортов или против абортов — люди продолжают думать, что мысленно рассказчик считает именно так, как указано в его речи. (Jones and Harris 1967, «The attribution of attitudes.)</p>
<p>Кажется довольно интуитивным объяснять дождь водными духами; объяснять огонь некоей огненной субстанцией (флогистоном), которая проистекает из горящей материи; объяснять усыпляющий эффект лекарства его «снотворной силой». Но реальность обычно включает в себя более сложные механизмы: циклы испарения и конденсации лежат в основе дождей, окисляющее горение в основе огня, химическое воздействие на нервную систему для снотворных. Однако механизмы звучат куда сложнее, нежели сущности; о них труднее думать, их сложнее понять. И таким образом, когда кто-либо пинает автомат, нам проще всего думать, что он имеет внутреннюю склонность пинать автоматы.</p>
<p>Но только до тех пор, пока мы сами не оказываемся на месте пинающего — в этом случае мы считаем, что ведем себя совершенно нормальной в данной ситуации; конечно же любой бы так делал. На самом деле мы переоцениваем вероятность того, что другие отреагировали бы так же как и мы — это так называемый «эффект ложного консенсуса». Пьющие студенты ощутимо переоценивают долю их товарищей, которые тоже пьют, однако непьющие наоборот — недооценивают количество пьющих. «Фундаментальная ошибка атрибуции» говорит о нашей склонности объяснять поведение других их внутренней диспозицией (их личностными чертами), при этом меняя данную тенденцию на обратную для самих себя (свое поведение мы объясняем внешней диспозицией или обстоятельствами).</p>
<p><emphasis>Чтобы понять, почему люди действуют так, как они действуют, нам нужно прежде всего осознать, что каждый человек считает свое поведение абсолютно нормальным</emphasis>. Не следует задавать вопрос, какая странная черта характера у них с рождения, из-за какой они могут вести себя так, как это видится. Лучше спросите, в какой ситуации, по мнению этих людей, они находятся. Да, личностные черты бывают самыми разными — но никаких наследственных черт <emphasis>не хватит</emphasis>, чтобы объяснить все возможные виды поведения, которые вы можете наблюдать.</p>
<p>Предположим, что я даю вам две кнопки, красную и зеленую. Красная разрушает мир, зеленая блокирует нажатие красной. Какую вы нажмете? Зеленую. Любой, кто дает отличный ответ скорее всего <a l:href="http://yudkowsky.net/singularity/simplified/">усложняет вопрос</a> (English).</p>
<p>И до сих пор люди иногда спрашивают меня, почему я хочу <a l:href="http://intelligence.org/files/AIPosNegFactor.pdf">спасти мир</a> (English). Словно это последствия психологической травмы в детстве или что-то типа того. На самом деле это кажется достаточно очевидным решением…с моей точки зрения.</p>
<p>У меня могут быть взгляды, которые требуют объяснения — почему я верю в эти вещи, когда большинство людей не верит? — но при данных убеждениях <emphasis>мои реакции</emphasis> не кажутся заслуживающими подробных и необыкновенных объяснений. Возможно, я жертва ложного консенсуса; возможно, я переоцениваю количество людей, которые нажали бы зеленую кнопку, если дать им эту задачу. Но знаете, я все же побился бы об заклад, что таких по меньшей мере <emphasis>немалое количество</emphasis>.</p>
<p>Большинство людей считают себя совершенно нормальными, с их точки зрения. Даже люди, которых вы ненавидите, люди, которые делают ужасные вещи — никто из них не является исключительным мутантом. Жаль, но это вовсе не мутации. Когда вы поймете это, вы будете готовы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Думай_как_реальность">прекратить быть шокированными</a> человеческими поступками.</p>
<p><strong>Злые ли ваши враги от природы?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Как ранее обсуждалось, мы склонны слишком поспешно усматривать связь между действиями других людей и их врожденными установками. Мы скорее предположим, что их необычное для нас поведение объясняется их необычными чертами личности, нежели спросим напрямую или попытаемся представить ситуацию, которая объясняла бы данное поведение. Мы предполагаем, что с человеком что-то не так.</p>
<p>Когда кто-либо задевает нас — совершая действие, которое мы (правильно или неправильно) не одобряем — тогда, согласно моим наблюдениям, данное когнитивное искажение усиливается вдвое. Похоже, что появляется очень сильная склонность обвинять в злых поступках злую личность того, кто их совершает. Однако если попробовать рассматривать вопрос не с точки зрения морали, а как определенный вопрос об исходной вероятности, мы должны спросить, во что мог бы верить Враг касательно ситуации, что могло бы снизить кажущуюся нелепость их поведения. Это позволит нам предположить менее исключительные установки и таким образом уйти немного от невероятных предположений.</p>
<p>11 сентября 2001 года девятнадцать мужчин-мусульман угнали четыре реактивных самолета в откровенно самоубийственной попытке нанести вред США. Как бы вы предположили теперь, почему они могли это сделать? Потому что они видели в США маяк свободы и были рождены с врожденной ненавистью к свободе?</p>
<p>По жизни, большинство людей не ведут свою жизнь так, чтобы видеть себя злодеями. Каждый в своей истории видит себя героем. История Врага, если смотреть его глазами, вряд ли будет рассказывать о том, что он плохой. Если вы пытаетесь придумать мотивацию, которая заставила Врага выглядеть плохо, вы скорее всего будете совершенно неправы касательно того, что на самом деле происходит в его голове.</p>
<p>Однако политика — это убийца разума. Дебаты — война; аргументы — солдаты. Если вы решили, на какой вы стороне, то вы должны поддерживать все аргументы этой стороны и атаковать аргументы, которые говорят в пользу противоположной стороны, иначе получится, что вы предаете своих солдат.</p>
<p>Даже если Враг является злым по своей природе, это должно быть аргументом в пользу вашей стороны. И любой аргумент в пользу вашей стороны следует поддерживать, не имеет значения насколько глупым способом — иначе вы ослабите давление где-то на поле боя. Все стараются превзойти соседа в патриотическом осуждении и никто не осмеливается возразить. Так что вскоре Врагу приписываются рога, крылья, как у летучей мыши, пламя изо рта и клыки с разъедающим плоть ядом. Если же вы отрицаете что-либо из этого списка и пытаетесь вернуться к фактам, то вы встаете на сторону врага; вы предатель. Очень немногие поймут, что вы защищаете не Врага, но истину.</p>
<p>Если бы только злодеи делали ужасные вещи, то история людского вида была бы совсем другой. Ведь злые по своей природе люди крайне редки.</p>
<p>Или, возможно, это страх, что понимание приведет к прощению. Куда легче просто застрелить злодея. Куда легче идти в бой с кличем: «Умрите, порочные мерзавцы!» — нежели с кличем: «Умрите, люди, такие же как и я, но выросшие в других условиях!». Тогда ведь вы будете ощущать вину, убивая людей, которые на самом деле не являются чистым злом.</p>
<p>Для меня это похоже на глубинное стремление к однобоким политическим дебатам, в которых стараются получить наилучшую политику без недостатков. Если армия пересекает границу или если душевнобольной идет на вас с ножом, то альтернативами будет: а) защищаться, б) позволить себя убить. Если вы защищаетесь, то вы можете убить сами. Если вы убиваете кого-либо, кто в альтернативном развитии событий мог бы быть вашим другом, то это трагедия. В самом деле трагедия. С другой стороны, позволить себя убить — это тоже трагедия. Почему должен быть выбор, который не приводит к трагедии? Кто сказал, что у лучшей политики не может быть недостатков? И если кто-то должен умереть, то по возможности это должен быть зачинщик насилия, чтобы предотвратить возможные дальнейшие трагедии и таким образом минимизировать общее число смертей.</p>
<p>Если Враг является средним человеком, который действует согласно своим убеждениям о текущей ситуации, которые призывают его проявить жестокость в качестве стандартной реакции, тогда это не значит, что его убеждения на самом деле точны. Не значит, что он прав. Это значит, что вы будете вынуждены застрелить кого-то, кто является героем в своей истории, и в его романе главный герой умрет на 80 странице. Это трагедия, однако это меньшая трагедия, нежели та, что случилась бы при альтернативном развитии событий. Это выбор, который полицейские делают каждый день, чтобы спасти наши чистые маленькие миры от падения в бездну хаоса.</p>
<p>Когда вы точно оцениваете психологию Врага — когда вы знаете, что происходит в его сознании — это знание не обеспечивает вас оправданием для удара по противнику. Не дает вам ощущения праведного гнева. Не улучшает ваше мнение о себе. И если ваша оценка заставляет вас ощущать невыносимую печаль, то, возможно, сейчас видите мир таким, каков он есть. А в редких случаях вы можете ощутить, как мурашки ужаса бегут по вашей спине, если вы имеете дело с настоящим психопатом или же неврологически здоровыми людьми, убеждения которых практически полностью разрушают их способность здраво мыслить (Сайентологи или «Лагерь Иисуса»).</p>
<p>Так что давайте будем честны и скажем вслух — люди, угнавшие самолёты 11 сентября, не были злодеями по природе. Они не ненавидели свободу. Они тоже были героями в своих собственных историях и они умерли за то, что, как они верили, было правильным — за истину, справедливость и мусульманский путь. Если они видели себя таким образом, то это не значит, что их убеждения были правильны. Если они видели себя таким образом, то это не значит, что мы должны согласиться с тем, что они поступили справедливо. Если они видели себя таким образом, это не значит, что пассажиры 93 самолета должны были остаться внутри и позволить этому произойти. Это значит лишь то, что в альтернативной вселенной, если бы угонщики выросли в другом окружении, они могли бы стать полицейскими, а не преступниками. И это в самом деле трагедия. Добро пожаловать на Землю.</p>
<p><strong>Обратное глупости не есть ум</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«…После этого наши люди в той временной линии приступили к корректирующим действиям. Смотри…»</p>
<p>Он очистил экран и стал набирать новые комбинации. Страница за страницей начали появляться показания людей, утверждавших, что видели таинственные диски, и каждое из сообщений было фантастичнее предыдущего.</p>
<p>— Стандартный метод запудривания мозгов, — усмехнулся Веркан Вэлл. — Я слышал лишь слухи о «летающих тарелках», да и те преподносились в форме шуток. На таком уровне культуры всегда можно лишить достоверности рассказ о настоящем событии, запустив параллельно с ним десяток небылиц…</p>
<p>Г. Бим Пайпер, «Полицейская операция»</p>
<p>Пайпер был прав. Лично я не верю в плохо прячущихся инопланетян, которые посещают нашу планету. Однако моё неверие никак не связано с ужасающей иррациональностью культов, построенных вокруг веры в летающие тарелки — по крайней мере, я на это надеюсь.</p>
<p>Вы и я верим, что культы вокруг летающих тарелок возникают при абсолютном отсутствии самих летающих тарелок. Культы могут возникать вокруг любой идеи, благодаря человеческой глупости. Эта глупость действует ортогонально наличию пришельцев: мы должны ожидать появления культов, неважно, есть ли летающие тарелки или их нет. Даже если бы на Земле присутствовали плохо прячущиеся инопланетяне, это никак не уменьшило бы вероятность появления культа. p(культы|пришельцы) не меньше p(культы|~пришельцы), если только вы не предполагаете, что плохо прячущиеся пришельцы специально подавляют такие культы. Согласно байесовскому определению свидетельства, наблюдение «существуют культы вокруг летающих тарелок» не является свидетельством против существования летающих тарелок. Не более, чем что-либо еще.</p>
<p>Это приложение общего принципа, который Роберт Пирсиг сформулировал так: «Самый большой дурак может сказать, что Солнце светит, однако это не значит, что это не так».</p>
<p>Если вы знаете кого-то, кто ошибается в 99,99 % случаев, когда отвечает на вопросы вида «да/нет», то вы можете получить такую же точность для верных ответов, просто инвертируя их ответы. Они должны проделывать всю работу по получению хороших свидетельств, сцепленных с реальностью и обработать все свидетельства должным образом, просто для того, чтобы получить такой процент ошибок. То они должны быть сверхумными, чтобы быть настолько глупыми.</p>
<p>Если у машины сломан двигатель, то она не поедет в обратную сторону — даже если поломка крайне серьезная.</p>
<p>Если глупость не антикоррелирует надежно с истиной, то насколько может человеческое зло антикоррелировать с истиной? Обратным искажением для <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Эффект_ореола">эффекта ореола</a> является эффект рогов: все воспринимаемые негативные сущности взаимосвязаны. Если Сталин — злой, то все, что он говорит — ложь. Вы же не хотите соглашаться со Сталиным, не так ли?</p>
<p>Сталин также верил, что 2+2=4. Если вы защищаете какое-либо утверждение, сделанное Сталиным, даже если это «2+2=4», люди увидят только, что вы «заодно со Сталиным»; получится, что вы на его стороне.</p>
<p>Следствия из этого принципа:</p>
<p>Чтобы по-настоящему спорить с идеей, вы должны противостоять лучшим аргументам ее сильнейших защитников. Спор со слабейшими ничего не докажет, поскольку даже самая сильная идея привлекает слабых защитников. Если вы хотите опровергнуть идеи трансгуманизма или интеллектуального взрыва, то вы должны опровергать аргументы Ника Бострома или Элизера Юдковски. Любой другой более удобный путь будет неправильным.</p>
<p>Приведение примера людей, которые явно сошли с ума на почве идеи, не является свидетельством против самой идеи. Многие из тех, кто причисляет себя к нью эйдж, сходили с ума на почве своего личного понимания квантовой механики.</p>
<p>Кто-то однажды сказал: «Не все консерваторы глупы, однако большинство глупцов — консерваторы». Если вы не можете рассматривать это выражение, вне зависимости от его истинности, иначе как критику консерватизма, то вы еще не готовы рационально рассуждать о политике.</p>
<p>Ad hominem аргумент — некорректен.</p>
<p>Вам следует быть способным вести спор против геноцида без того, чтобы приводить аргументы вида «Гитлер хотел уничтожить всех евреев». А если бы он не хотел геноцида, то геноцид был бы оправдан?</p>
<p>Ваше инстинктивное желание верить во что-либо будет меняться согласно вашему желанию походить на знакомых вам людей, которые в это верят — вне зависимости от того, насколько истинно само убеждение. Некоторые люди могут отказываться верить в то, что бог не существует, не потому что есть свидетельство о его существовании, а просто потому что они не хотят походить на Ричарда Докинза или тех «крикливых» атеистов, которые на всех углах провозглашают «Бог не существует».</p>
<p>Если ваш компьютер перестает работать, вы не можете сделать вывод что вся система никуда не годится и что вам нужен компьютер без процессора АМD, ATI видеокарты, Maxtor жесткого диска и кулеров — даже несмотря на то, что все эти компоненты в вашей системе есть и при этом она не работает. Возможно, что вам нужен всего лишь новый провод питания.</p>
<p>Если сотни изобретателей не смогли построить летающие машины из металла, дерева и ткани — это не подразумевает, что на самом деле вам нужна машина из костей и плоти. Если тысячи проектов провалились при попытке создать ИИ на основе электрических схем, это не значит, что корень всех проблем в электричестве. Пока вы не поймете проблему, любые манипуляции, сделанные наугад, вряд ли помогут вам найти решение.</p>
<p><strong>Аргумент затмевает авторитет</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/><empty-line/>
<p>Байесианец с черным поясом steven в своем блоге пытается объяснить асимметрию между хорошими аргументами и весомым авторитетом, однако он не сумел дать ответы на все комментарии к предыдущей статье, так что этим займусь я.</p>
<p>Первая ситуация: Барри — знаменитый геолог. Чарли — четырнадцатилетний подросток, неоднократно попадавший в полицию и подверженный психопатическим приступам. Барри решительно доказывает Артуру определенное контринтуитивное утверждение о скалах и Артур присваивает его утверждению вероятность в 90%, что оно истинно. Тогда Чарли также приводит равное контринтуитивное утверждение о скалах, и Артур присваивает его утверждению только 10% вероятности, что оно истинно. Очевидно, что Артур принимает во внимание авторитет источника, когда решает, чьим утверждениям верить.</p>
<p>Вторая ситуация: Дэвид делает контринтуитивное утверждение касательно физики и дает Артуру подробное объяснение аргументов, включая отсылки. Эрни делает аналогичное контринтуитивное утверждение, однако аргументирует крайне слабо, кое-где предлагая просто поверить ему. Как Дэвид, так и Эрни утверждают, что это наилучшее объяснение, которое они могут дать (любому человеку, не только Артуру). Артур присваивает 90% вероятности быть истинным утверждению Дэвида, и только 10% утверждению Эрни.</p>
<p>Может показаться, что оба сценария в принципе похожи: в обоих во внимание берутся полезные свидетельства: сильный авторитет против слабого, сильный аргумент против слабого.</p>
<p>Однако теперь предположим, что Артур просит Барри и Чарли привести полное объяснение с отсылками; и оба они делают одинаково хорошие объяснения, которые, как видит Артур, совпадают. Тогда Артур просит Дэвида и Эрни показать свои документы и оказывается, что они примерно одинаковы тоже — возможно они оба клоуны, а может оба — физики, не имеет значения.</p>
<p>Предполагая, что Артур компетентен достаточно, чтобы разобраться во всех приведенных аргументах — иначе они не более чем шум — кажется, что Артур должен рассматривать Дэвида как обладающего значительным преимуществом над Эрни, в то время как Барри если и превосходит Чарли, то совсем немного.</p>
<p>В самом деле, если технические аргументы достаточно хороши, то у Барри нет никакого преимущества перед Чарли. Хороший технический аргумент это то, что может уменьшить степень доверия к личному авторитету говорящего.</p>
<p>Точно так же, если мы верим Эрни, что он выдал нам лучший аргумент из тех, что мог, включая все логические шаги, которые он выполнил и все источники, на которые опирался — и которые цитировал — тогда мы можем игнорировать любую информацию о документах Эрни. Не имеет значения, клоун он или физик. (Опять же предполагается, что мы достаточно эрудированы, чтобы понять его аргументы. В любом другом случае Эрни просто произносит какие-то загадочные слова и то, поверим ли мы им, зависит в большей степени как раз-таки от его авторитета.)</p>
<p>Таким образом кажется, что между аргументами и авторитетом есть своеобразная асимметрия. Если мы знаем об авторитете, то мы все еще хотели бы услышать и аргументы; однако когда мы услышали аргументы, вряд ли нам нужно будет знать авторитетность источника.</p>
<p>Очевидно (скажет неопытный человек) авторитет и аргумент являются фундаментально различными видами свидетельства, различие которых непостижимо при помощи до скуки ясных методов байесовской теории вероятности. Поскольку при одинаковой силе свидетельства, 90% против 10%, ситуации ведут себя по-разному. Как же нам поступить?</p>
<p>Здесь примерно половина технической демонстрации того, как представить эту разницу в теории вероятности. (Остальное вы можете принять на веру, положившись на мой авторитет, или посмотреть в отсылках.)</p>
<p>Если</p>
<p>p(H|E</p>
<p>1</p>
<p>)=90%</p>
<p>p(H|E1)=90% и</p>
<p>p(H|E</p>
<p>2</p>
<p>)=9%</p>
<p>p(H|E2)=9%, какова вероятность</p>
<p>p(H|E</p>
<p>1</p>
<p>,E</p>
<p>2</p>
<p>)</p>
<p>p(H|E1,E2)? Если признание Е</p>
<p>₁</p>
<p> истиной дает нам возможность присвоить Н вероятность в 90%, и признание Е</p>
<p>₂</p>
<p> истиной дает возможность присвоить Н вероятность в 9%, какую вероятность мы должны присвоить Н, если верны и Е</p>
<p>₁</p>
<p> и Е</p>
<p>₂</p>
<p>? Это просто не что-либо, что вы можете вычислить в теории вероятности из имеющейся информации. Нет, отсутствующая информация это не априорные сведения об Н. Е</p>
<p>₁</p>
<p> и Е</p>
<p>₂</p>
<p> могут быть не независимыми друг от друга.</p>
<p>Предположим, что Н это «моя дорожка скользкая», Е</p>
<p>₁</p>
<p> это «разбрызгиватель работает» и Е</p>
<p>₂</p>
<p> это «сейчас ночь». Дорожка становится скользкой, если разбрызгиватель работает не меньше минуты и остается такой до тех пор, пока он не выключится. Так что если мы знаем, что разбрызгиватель включен, то с 90% вероятностью дорожка скользкая. Разбрызгиватель включен 10% ночного времени, так что если сейчас ночь, то вероятность того, что дорожка скользкая — 9%. Если же мы знаем, что сейчас ночь и разбрызгиватель включен — то есть если нам известны оба факта — вероятность того, что дорожка скользкая, равна 90%.</p>
<p>Мы можем представить это графически следующим образом:</p>
<p>Ночь</p>
<p>→</p>
<p> Разбрызгиватель</p>
<p>→</p>
<p> Скользкая дорожка</p>
<p>Ночь может приводить к включению разбрызгивателя, а включение разбрызгивателя может приводить к скользкой дорожке.</p>
<p>Тут важны направления стрелок. Если я напишу:</p>
<p>Ночь</p>
<p>→</p>
<p> Разбрызгиватель</p>
<p>←</p>
<p> Скользкая дорожка</p>
<p>Это означало бы, что если я не знаю ничего о разбрызгивателе, то вероятности того, что была ночь и что дорожка скользкая будут независимы друг от друга. Для примера предположим, что я бросаю одну кость и вторую кость, а потом складываю выпавшие числа в сумму:</p>
<p>Кость 1</p>
<p>→</p>
<p> Сумма</p>
<p>←</p>
<p> Кость 2.</p>
<p>Если вы не скажете мне сумму, а сообщите только число с первой кости — я не смогу узнать ничего о том, что выпало на второй кости. Однако если вы сообщите мне число на первой кости и общую сумму, то узнать число на второй кости не составит труда.</p>
<p>Определение того, являются ли разные куски информации зависимыми или независимыми друг от друга при заданной начальной информации, на самом деле является достаточно технической темой. Почитать об этом можно в книге Джуди Перл «Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference and Causality». (Если у вас есть время на книги, то рекомендую вам прочесть эту.)</p>
<p>Если вы знаете, как читать причинные графы, тогда вы взглянете на граф про кости и сразу же увидите:</p>
<p>p(кость 1,кость2)=p(кость 1)∗p(кость 2)</p>
<p>p(кость 1,кость2)=p(кость 1)∗p(кость 2)</p>
<p>p(кость 1,кость2|сумма)≠p(кость 1|сумма)∗p(кость 2|сумма)</p>
<p>p(кость 1,кость2|сумма)≠p(кость 1|сумма)∗p(кость 2|сумма)</p>
<p>Если вы смотрите на верную диаграмму про дорожку, вы видите следующие факты:</p>
<p>p(скользкая дорожка|ночь)≠p(скользкая дорожка)</p>
<p>p(скользкая дорожка|ночь)≠p(скользкая дорожка)</p>
<p>p(скользкая дорожка|разбрызгиватель)≠p(скользкая дорожка)</p>
<p>p(скользкая дорожка|разбрызгиватель)≠p(скользкая дорожка)</p>
<p>p(скользкая дорожка|ночь,разбрызгиватель)=p(скользкая дорожка|разбрызгиватель)</p>
<p>p(скользкая дорожка|ночь,разбрызгиватель)=p(скользкая дорожка|разбрызгиватель)</p>
<p>То есть, вероятность того, что дорожка скользкая, учитывая знание о разбрызгивателе и ночи, равно вероятности, которую мы присваиваем скользкой дорожке, если знаем только о разбрызгивателе. Знание о разбрызгивателе делает знание о ночи неактуальным касательно дорожки.</p>
<p>Это известно как «затмение», и критерий, который позволяет нам распознавать такие условные независимости в причинно-следственных графах, называется Д-разбиение.</p>
<p>Для случая с аргументом и авторитетом, причинно-следственная диаграмма будет выглядеть так:</p>
<p>Истина</p>
<p>→</p>
<p> Качество аргумента</p>
<p>→</p>
<p> Убеждение эксперта.</p>
<p>Если что-либо истинно, то неизбежно есть аргументы в его пользу, вследствие чего эксперты видят эти свидетельства и меняют свое мнение (в теории!)</p>
<p>Если мы видим, что эксперт верит во что-либо, мы предполагаем существование некоего абстрактного свидетельства (пусть даже мы не знаем какого именно), и из существования данного свидетельства мы выводим истинность позиции эксперта.</p>
<p>Однако если мы знаем значение узла «Качество аргумента», это Д-отделяет узел «Истина» от узла «Убеждение эксперта», блокируя все пути между ними, в соответствии с определенным техническим критерием для «блокирования путей», который кажется очевидным для такого случая. Даже без проверки точного распределения вероятностей, мы можем из графа понять следующее:</p>
<p>p(истина|аргумент,эксперт)=p(истина|аргумент)</p>
<p>p(истина|аргумент,эксперт)=p(истина|аргумент)</p>
<p>Это не опровержение стандартной теории вероятности. Это просто более компактный путь выражения определенных вероятностных фактов. Вы можете выразить все это и через другие равенства и неравенства в любом подходящем распределении вероятностей — однако вам будет труднее визуально увидеть это. Авторитет и аргумент не являются двумя разными видами вероятности, как и разбрызгиватель не сделан из онтологически разного с солнечным светом вещества.</p>
<p>На практике вы никогда не можете полностью убрать влияние авторитета. Хороший авторитет более вероятно свидетельствует о версии, которую стоит принять во внимание; менее авторитетный источник может оказаться истинным с меньшей вероятностью, что и делает его аргументы менее надежными. Это не тот фактор, что вы можете убрать полностью путем выслушивания свидетельства, которое они учитывают.</p>
<p>Также очень трудно свести аргументы к чистой математике; и в ином случае, судя силу каждого шага можно полагаться на интуиции, которые вы не смогли бы повторить без тех же тридцати лет опыта.</p>
<p>Всегда есть неуничтожимая закономерность, что вы присвоите утверждению Э. Т. Джейнса о вероятности большую степень достоверности, нежели та, что будет вами присвоена аналогичному утверждению Элизера Юдковского. Нельзя считать, что пятьдесят дополнительных лет опыта не будут влиять.</p>
<p>Но на авторитет стоит полагаться только при прочих равных условиях, и он не выдерживает никакой конкуренции с сильными аргументами. Я нашел небольшую ошибку в одной из книг Джейнса — потому что алгебра важнее авторитета.</p>
<p><strong>Ухватить задачу</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В искусстве рациональности есть дисциплина близости-к-задаче — попытки найти такое свидетельство, которое относилось бы только к самому вопросу настолько близко, насколько возможно, отметая как можно больше других аргументов.</p>
<p>Братья Райт говорят, «Наш самолет полетит». Если вы посмотрите, насколько они авторитетны (механики, чинящие велосипеды и изучавшие физику самостоятельно) и сравните их авторитет скажем с лордом Кельвином, вы обнаружите, что лорд Кельвин явно более авторитетен.</p>
<p>Если же вы будете вынуждены просмотреть вычисления братьев Райт и сможете в них разобраться, после чего проделаете аналогичную процедуру для вычислений лорда Кельвина (у которого вряд ли были какие-то вычисления, а не простое неверие), то значение авторитета будет сильно снижено.</p>
<p>Если же вы видите на самом деле летящий самолет, то вам не нужно заглядывать в вычисления, а авторитет Кельвина можно даже не обсуждать.</p>
<p>Чем плотнее ваши аргументы связаны с вопросом без промежуточных умозаключений — тем ближе наблюдаемые узлы к узлу задачи в Великой Паутине Причин и Следствий — тем сильнее свидетельство. Теорема о причинно-следственных графах говорит что вы никогда не сможете получить больше информации из дальних узлов, чем из расположенных совсем рядом, которые и затмевают дальние.</p>
<p>Джерри Кливер сказал: «Это не неудача в применении какой-то высокоуровневой, замысловатой, сложной техники. Это упущение самых основ. Вроде как не следить за шариком при игре в наперстки».</p>
<p>Подобно тому, как физика может превосходить авторитетность, она также может превосходить и рациональность. Кто был более рационален, братья Райт или лорд Кельвин? Если мы можем проверить их вычисления, то нам не нужно выяснять этот вопрос. Добродетель рационалиста не может заставить самолет полететь.</p>
<p>Если вы забыли об этом принципе, то изучение когнитивных искажений только повредит вам, поскольку вы будете отвлекаться от наиболее прямых аргументов. Довольно легко утверждать, что кто-либо проявляет искажение номер 182 из вашего списка универсальных обвинений, однако вы не сможете решить реальную задачу без наиболее близкого свидетельства. Если есть причины вследствие когнитивных искажений говорить, что светит солнце, это не значит, что от этого внезапно наступит ночь.</p>
<p>Как вы не можете всегда проводить эксперимент, так и не всегда вы можете проверить вычисления. Иногда у вас нет достаточно исходной информации, иногда не хватает частной информации, иногда просто нет времени. Есть ряд ситуаций, в которых стоило бы оценить рациональность источника. Вы всегда должны делать это с ощущением пустоты в сердце, ощущением чего-то пропущенного</p>
<p>Всегда, когда вы только можете, танцуйте как можно ближе к исходному вопросу — заставьте себя это делать — приближайтесь максимально к тому, чтобы ухватить задачу!</p>
<p><strong>Рациональность и английский язык</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Моё <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Требование_аплодисментов">прошлое эссе</a> напомнило одному из читателей «<a l:href="http://www.orwell.ru/library/essays/politics/russian/r_polit">Политику и английский язык</a>» Джорджа Оруэлла. Я был польщён — особенно потому, что тема этого эссе уже пришла мне в голову.</p>
<p>Если вам <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ja/we_dont_really_want_your_participation/">вправду интересен взгляд творца на рациональность</a>, читайте Оруэлла. Рационалистам следует его читать не меньше, чем писателям. Оруэлл не ученый, но сочинитель; его орудие не числа, но слова; его противник не Природа, но зло в людях. Чтобы отправить человека за решётку, не говорите «Я собираюсь заключить мистера Дженнингса в тюрьму на семь лет без суда». Подпустите тумана, не дайте слушателям вообразить происходящее. Скажите: «Ненадёжный элемент подвергнут альтернативному судебному процессу».</p>
<p>Голос Оруэлла — вопль против тоталитаризма и неясного мышления, за которым зло любит себя прятать. Его труды о языке — такая же классика для рационалиста, как и книги Фейнмана, Сагана или Докинза.</p>
<p>«Писателям советуют избегать использования пассивного залога». Знание науки не укажет на проблему в этой фразе, но если вы хотя бы немного писали, то сразу поймёте, что не так. Я составил предложение в пассивном залоге и не уточнил, <emphasis>кто именно</emphasis> даёт писателям такой совет. Пассивный залог убирает тех, кто действует; остаются лишь те, на кого подействовали. «Ненадёжный элемент подвергнут альтернативному судебному процессу», — <emphasis>кем</emphasis> подвергнут? <emphasis>В чём заключается</emphasis> «альтернативный судебный процесс»? Убрав действие из предложения, можно спрятать, что происходит на самом деле.</p>
<p>Статьи в научных журналах часто пишутся в пассивном залоге. (Простите, <emphasis>некоторые учёные</emphasis> пишут их в пассивном залоге. Не то чтобы статьи самозарождались и некого было обвинить.) Куда весомее сказать «Испытуемым был назначен Progenitorivox», чем «Я раздал студентам по упаковке препарата и сказал пить по таблетке каждый вечер». Если убрать учёного из описания, полезные данные останутся. Но на самом деле учёный <emphasis>там был,</emphasis> испытуемые — <emphasis>живые студенты,</emphasis> препарат не «был назначен», а студенты глотали таблетки по инструкции. Пассивный залог сужает правду.</p>
<p>Судя по комментариям к моим эссе, многие поспорят с тем, что пассивный залог в научной статье чем-то плох. Ведь если <emphasis>подумать,</emphasis> то понятно, что учёный там был. Это не кажется логической ошибкой. Вот поэтому рационалистам нужно читать Оруэлла, а не только Фейнмана или даже Джейнса.</p>
<p>Научная литература даёт <emphasis>знания,</emphasis> художественная — <emphasis>опыт.</emphasis> Медицина предскажет, что будет с человеком без скафандра в вакууме. А художественная литература заставит вас это пережить.</p>
<p>Некоторые рационалисты попытаются разобрать <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Требование_апплодисментов">неясную фразу</a> и увидеть, нет ли там ещё одного смысла, попробуют воссоздать логичную трактовку. Они прочтут фразу доброжелательно, предполагая о мыслях автора лучшее. Но писатели стараются не полагаться на такое отношение. То, как вас поймут, и есть то, что вы <emphasis>сказали,</emphasis> и неважно, о чём вы думали. Нельзя спорить с читателем, сколь умны бы ни были ваши обоснования.</p>
<p>Писатель знает: читатель не остановится подумать. Художественный опыт — непрерывный поток впечатлений. Писатель-рационалист следит, какой опыт создают слова. Если вы, вникая в смысл фразы, неторопливо обдумываете слова, препарируете формулировки, перебираете возможные значения и выискиваете зёрна истины, — то вы покидаете пределы первого впечатления — того, что видят и чувствуют другие читатели.</p>
<p>Прозаик заметит, что фраза «Испытуемым был назначен препарат» вопиюще неправильна. Что переживёт читатель? Только отстранённое ощущение властности, только чувство, что тебе сказали что-то веское. Прозаик увидит, что слова слишком расплывчаты и скрывают настоящую историю: строгого профессора, который с упаковкой таблеток в руках объясняет взволнованной студентке, что делать.</p>
<p>Я не говорю, что научные статьи нужно писать как романы. Но рационалисты должны лучше осознавать, как слова рождают <emphasis>опыт.</emphasis> Рационалистам нужно понимать разум и как с ним взаимодействовать — начиная с того, как их собственное сознание воплощается в языке. Рационалист должен ясно видеть настоящее, практическое <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Семантические_стоп-сигналы">действие</a> фраз, а не только значение, которое складывается из буквального смысла слов.</p>
<p>Более прямо: то, что вы имели в виду, не оправдывает того, как вас поняли!</p>
<p>Неважно, какую рациональную трактовку вы соорудите для фразы, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Требование_апплодисментов">призванной сорвать овации</a>, вроде «ИИ должен быть разработан только в рамках демократических процессов». Трактовка не искупит её иррационального влияния — демонстративного запроса на одобрение, не говоря о том, насколько эта фраза размыта.</p>
<p>Оруэлл предостерегал, как действуют речевые штампы, как меняют они опыт мышления<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Рациональность_и_английский_язык">1</a>:</p>
<p>Когда видишь на трибуне усталого болтуна, механически повторяющего привычные фразы: <emphasis>звериный оскал, железная пята, кровавая тирания, свободные народы мира, встать плечом к плечу,</emphasis> — возникает странное ощущение, что смотришь не на живого человека, а на манекен… Оратор, пользующийся такой фразеологией, уже сильно продвинулся по пути от человека к машине. Из гортани его выходят надлежащие звуки, но мозг в этом не участвует, как должен был бы, если бы человек сам выбирал слова.</p>
<p>…</p>
<p>Но самое главное — пусть смысл выбирает слова, а не наоборот. Самое худшее, что можно сделать со словами в прозе, — это сдаться на их милость. Когда вы думаете о конкретном предмете, вы думаете без слов, а затем, если хотите описать то, что представили себе, вы начинаете поиски и находите нужные точные слова. Когда вы думаете о чем-то отвлеченном, вы склонны первым делом хвататься за слово, и, если не удерживаться от этого, сложившийся диалект ринется к вам на помощь, сделает за вас вашу работу — правда, затемнив или даже изменив исходный смысл. Может быть, лучше всего не прибегать к словам, покуда вы не проясните для себя смысл через образы и ощущения.</p>
<p><a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Пирс%2c_Чарльз_Сандерс">Пирс</a> мог бы написать последний абзац. Многие искусства ведут к одному Пути.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Рациональность_и_английский_язык">1.</a></p>
<p><strong>Зло в людях и неясное мышление</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Джордж Оруэлл видел как цивилизованный мир скатывается в тоталитаризм, как одна за другой страны поддаются ему; человек поддавался тоталитаризму навсегда. Вы родились слишком поздно, чтобы помнить время, когда угроза тоталитаризма казалась неостановимой, когда одна страна за другой вводила секретную полицию и громовой стук по ночам, в то время как профессора свободных университетов прославляли чистку Советского Союза как прогресс. Это столь же чуждо вам, как фантастика; трудно относиться к этому серьезно. Потому что в ваше время берлинская стена уже пала. И если имя Оруэлла не выгравировано на одном из ее камней, то это стоит сделать.</p>
<p>Оруэлл видел судьбу человеческого вида и приложил исключительные усилия, чтобы столкнуть человечество с этого пути. Его оружием было ясное слово. Оруэлл знал, что запутанный язык означает затуманенное сознание; он знал, что человеческое зло и затуманенное сознание переплетены как сопряженные нити ДНК:</p>
<p>«В наше время политические речи и тексты по большей части представляют собой защиту того, что нельзя защищать. Вещи наподобие британского правления в Индии, русских чисток и ссылок, сбрасывания атомных бомб на Японию на самом деле можно обосновать, однако только такими аргументами, которые будут слишком жестоки для большинства людей и совершенно расходятся с декларируемыми целями политических партий. Таким образом, политический язык должен по большей части состоять из эвфемизмов, неясных ответов и разного рода неопределенностей. Беззащитные деревни подвергаются бомбардировке, жителей выгоняют из городов, скот расстреливают из пулеметов, поджигают дома при помощи зажигательных снарядов: и все это называют миротворческой операцией…»</p>
<p>Оруэлл четко обозначил цель своей ясности:</p>
<p>«Если вы упрощаете свой язык, вы освобождаетесь от худших глупостей ортодоксальности. Вы не можете больше прятаться за разными диалектами, и когда вы делаете глупое замечание, его глупость будет очевидна даже для вас.»</p>
<p>Сделать нашу глупость очевидной даже для нас самих — то, что является сердцевиной Overcoming Bias.</p>
<p>Зло крадется и прячется в неосвещаемых тенях сознания. Когда мы оглядываемся и с ясностью смотрим на историю, мы плачем, вспоминая запланированный Сталиным и Мао голод, который погубил десятки миллионов. Мы зовем это злом, потому что это было вызвано человеческим стремлением причинить боль и смерть невинным жизням. Мы зовем это злом из-за отвращения, которое испытываем, глядя на историю с ясностью. Для виновников зла, чтобы им избежать их естественной оппозиции, требуется, чтобы это отвращение было незаметно. Они стремятся любой ценой убрать ясность. И уже сейчас люди, стремящиеся к ясности, склонны противостоять злу всюду, где встречают его; поскольку человеческое зло, где бы оно не существовало, проистекает из затуманенного сознания.</p>
<p>1984 показывает это крупным планом: Оруэлловские злодеи это исказители истории и ретушеры (списанные с искажения истории, практиковавшегося в Советском Союзе). В сердце всей тьмы, в Министерстве Любви, О’Брайен заставляет Уинстона признать, что два плюс два равно пяти:</p>
<p>«— Вы помните, — снова заговорил он, — как написали в дневнике: «Свобода — это возможность сказать, что дважды два — четыре»?</p>
<p>— Да.</p>
<p>О’Брайен поднял левую руку, тыльной стороной к Уинстону, спрятав большой палец и растопырив четыре.</p>
<p>— Сколько я показываю пальцев, Уинстон?</p>
<p>— Четыре.</p>
<p>— А если партия говорит, что их не четыре, а пять, — тогда сколько?</p>
<p>— Четыре.</p>
<p>На последнем слоге он охнул от боли. Стрелка на шкале подскочила к пятидесяти пяти. Все тело Уинстона покрылось потом. Воздух врывался в его легкие и выходил обратно с тяжелыми стонами — Уинстон стиснул зубы и все равно не мог их сдержать. О’Брайен наблюдал за ним, показывая четыре пальца. Он отвел рычаг. На этот раз боль лишь слегка утихла.»</p>
<p>Я постоянно ужасаюсь вроде бы умным людям — таким как коллега Робина Тайлер Коувен — которые не думают, что бороться с искажениями важно. Это же ваше мышление, говорим мы. Ваш интеллект. Он отделяет вас от обезьяны. Он создал весь наш мир. Вы не думаете, что то, как работает наше мышление — важно? Вы не думаете, что систематические сбои в нашем разуме важны? Вы думаете, что инквизиция пытала бы ведьм, если бы все люди были идеальными байесианцами?</p>
<p>Тайлер Коувен похоже считает, что преодоление искажений также можно считать искажением: «Я рассматриваю блог Робина как пример искажения, которое показывает что искажение может быть весьма полезно.» Я надеюсь, что это только результат слишком абстрактного мышления в попытках звучать умнее. Неужели Тайлер серьезно думает, что сфера нечувствительности к человеческой жизни стоит на одном уровне с попытками спасти как можно больше человеческих жизней?</p>
<p>Оруэлл был вынужден бороться с похожим отношением — что признавать различия это всего лишь юношеская наивность:</p>
<p>«Стюарт Чейз и другие пришли к выводу, что все абстрактные слова бессмысленны, после чего использовали это как предлог для пропаганды своего рода политической пассивности. Если вы не знаете что такое фашизм, то как вы можете с ним бороться?»</p>
<p>Возможно исправление искажений не выглядит особо интересным, если рассматривать его как борьбу против редких случайных ошибок. Возможно труднее заинтересоваться этим, если нет четко видимого врага, которому нужно противостоять. Так что дайте нам прояснить, что всюду, где в мире есть человеческое зло, всюду где есть несправедливость и жестокость и целенаправленное убийство — всегда есть искажения, которые окружают эти явления. Там, где люди с ясностью противостоят искажениям, скрытое зло отступает. У истины есть враги. Если бы Overcoming Bias выпускало бы бюллетень в Советском Союзе, то каждый автор и каждый комментатор были бы отправлены в лагеря.</p>
<p>Во всей человеческой истории каждый великий шаг вперед был сделан под влиянием новой ясности мысли. За исключением нескольких природных катастроф, каждое великое горе произошло под влиянием глупости. Наш последний враг — мы сами; это война и мы солдаты на ней.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Против рационализации</strong></p>
<p><strong>Знание искажений может вредить</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Как-то раз я пытался рассказать маме о проблеме калибровки экспертов. Я сказал: «Когда эксперт говорит, что уверен в событии на 99%, оно случается только в 70% случаев». Повисла тишина, я вдруг осознал, что говорю с мамой, и поспешно добавил: «Конечно, ты должна быть осторожна с этим знанием и применять его к себе, а не пользоваться им против тех, с кем не согласна».</p>
<p>Она ответила: «Серьёзно? Это восхитительно! Я буду ссылаться на это постоянно!»</p>
<p>Работа Тейбера и Лоджа «Мотивированный скептицизм в оценке политических убеждений» <emphasis>(англ. Motivated skepticism in the evaluation of political beliefs)</emphasis> описывает шесть явлений:</p>
<p>Эффект предшествующего отношения. Испытуемые, у которых уже есть ясная позиция, находят доводы в пользу своей точки зрения охотнее, чем в пользу обратной. Это происходит, даже если их поощряют быть беспристрастными.</p>
<p>Систематическая ошибка опровержения. Люди тратят больше времени и сил, чтобы найти слабые места в аргументах против своей позиции, нежели в поддерживающих её.</p>
<p>Систематическая ошибка подтверждения. Работая с источниками, испытуемые ищут те, которые подтверждают их позицию, а не опровергают.</p>
<p>Поляризация мнений. Когда группе испытуемых предлагают уравновешенный список доводов за и против, их изначальные разногласия только усиливаются.</p>
<p>Эффект силы мнения. Чем радикальнее мнения людей, тем более они подвержены названным выше искажениям.</p>
<p>Эффект сноровки. Испытуемые, искушённые в политике, легче оспаривают неприятные наблюдения и доводы. Поэтому они сильнее подвержены искажениям.</p>
<p>Если вы мыслите иррационально, то новые знания могут вам навредить. Для истинных байесианцев информация никогда не наделена отрицательной ожидаемой полезностью. Но люди — не совершенные байесовские мыслители. Мы можем сделать себе хуже, если неосторожны.</p>
<p>Я видел тех, кого подвело знание искажений. Оно было оружием, что разносило вдребезги любой довод, который приходился этим людям не по душе. Умение делать это — среди главных причин того, что люди с высоким интеллектом ведут себя глупо. (Станович называет это явление дисрациональностью.)</p>
<p>Вы могли бы вспомнить таких людей, правда? Обладателей высокого интеллекта, которые не очень-то преуспевают в делах, но чертовски хороши в спорах? Поможете ли вы им, если просто расскажете об искажениях? Сделаете ли их успешными рационалистами?</p>
<p>Один мой знакомый узнал о проблеме калибровки и сверхуверенности. После этого он стал говорить: «Исследования показывают, что эксперты часто ошибаются, так что им верить нельзя. Поэтому, когда я делаю прогнозы, я стараюсь опираться на то, что история будет идти как шла». Сказав это, он погружался в запутанную и сомнительную экстраполяцию. В чужих доводах искажения и лжеаргументы бросаются в глаза сильнее, чем в своих.</p>
<p>Я рассказал ему об ошибке опровержения и эффекте сноровки. И когда в очередном разговоре я произнёс что-то, что ему не понравилось, он обвинил меня в софистике. Он не указывал мне на конкретные ошибки, не искал в моих словах слабых мест. Он просто вздохнул и сказал, что я обратил свой разум против себя. Теперь он овладел ещё одним Универсальным контраргументом.</p>
<p>Представьте, что встречаете человека, который кажется умным, но говорит то, что вам не нравится. Если образ искушённого спорщика сразу приходит вам на ум, это плохой знак.</p>
<p>Я пытаюсь учиться на ошибках. Свой последний рассказ об искажениях я начал с того, что описал ошибку конъюнкции и эвристику доступности, обрисовав этими примерами понятие искажения. Затем я перешёл к ошибке подтверждения, ошибке опровержения, эффекту сноровки, мотивированному скептицизму и другим явлениям, которые проявляются в формировании взглядов. Следующие полчаса я усердно и въедливо говорил об этих опасностях и рассматривал их со всех точек зрения, с каких только мог.</p>
<p>Чтобы слушатели заинтересовались, хватило бы и просто описать пару ошибок. Но что дальше? Книги об искажениях — в основном когнитивная психология ради неё самой. Мне нужно было предупредить о худшем за одну лекцию — иначе моим слушателям, быть может, никто бы этого не рассказал.</p>
<p>В тексте или устно, я теперь стараюсь не упоминать о калибровке и сверхуверенности, пока не расскажу об ошибке опровержения, мотивированном скептицизме, «умных спорщиках» и дисрациональности. Прежде всего — не навреди!</p>
<p><strong>Обновляй себя шаг за шагом</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Политика_убийца_разума">Политика — убийца разума</a>. Спор — это война, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Политические_дебаты_не_должны_становиться_однобокими">аргументы — солдаты</a>. У вас появляется искушение толковать <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">любой возможный исход эксперимента</a> в пользу своей теории, словно вы защищаете крепость от атак со всех сторон. Но так нельзя. Это математически невозможно. <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Закон_сохранения_ожидаемых_свидетельств">Для любого свидетельства в пользу гипотезы, которое вы ожидаете увидеть, есть равное и противоположно направленное ожидание свидетельства против</a>.</p>
<p>Но если вы защитили своё любимое убеждение не до конца, всё в порядке. Если гипотеза состоит в том, что монета выпадает орлом в 95% случаев, то один раз из двадцати вы увидите контрсвидетельство. Всё хорошо. Это нормально. Этого даже стоит ожидать, пока на каждое свидетельство против теории приходится 19 наблюдений в её пользу. Вероятностная модель <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ig/i_defy_the_data/">выдержит пару ударов</a> и выстоит, если удары не будут продолжаться.</p>
<p>Однако многим — особенно в тех вопросах, где они не являются специалистами, — кажется, что истинные теории не имеют права на ошибку, а ложные ошибаются всегда.</p>
<p>Некоторые люди хватаются за одно наблюдение, которое считают свидетельством в пользу теории, как за исчерпывающее её доказательство. По их словам, теория его «объясняет», как будто больше ничего и не нужно. Как будто не бывает свидетельств в поддержку ложной теории, ни единого наблюдения. Тогда для доказательства хватало бы любого и единственного факта в пользу теории.</p>
<p>Немногим умнее «опровергать» вероятностную теорию одним наблюдением, словно ничто никогда не указывает против верной теории. Но именно так люди спорят уже который век, пытаясь развеять все вражеские доводы и отрицая, что у врага есть хоть что-то в свою поддержку. Люди спорят однобоко. В их картине мира не найдётся ни грамма фактов против их теорий. Даже одно вероятностное контрсвидетельство разрушит всё.</p>
<p>Кто-то сейчас возмутится: «Нельзя оставлять врагу ни пяди, если хочешь выиграть настоящий спор! Если смириться хотя бы с одним возражением, враг снова и снова будет им размахивать — такого нельзя допустить! Ты проиграешь! Что может быть хуже?»</p>
<p>Неважно. Рациональность — не для победы в спорах, а для выбора верной стороны. Когда вы уже решили, за кого играть, рациональность уже сделала своё дело, хорошо ли или плохо. Но как выбрать сторону? Если <emphasis>неверный выбор</emphasis> пугает вас, пусть даже немного, то стоит учесть <emphasis>все</emphasis> свидетельства.</p>
<p>Рациональность — танец, а не прогулка. Каждое движение в нём должно быть точным, ни дюймом левее или правее. С каждой крупицей наблюдений в вашу пользу — сдвигайте уверенность вверх. С каждой крупицей против — вниз. Да, вниз. Даже если теория верна, вы должны иногда понижать свою степень убеждённости — если только это не точная теория.</p>
<p>Если ваше убеждение получает пару ударов — всё в порядке. С вероятностными теориями такое бывает. (А вот если ошибается точная теория, у неё проблемы!) Просто слегка сдвиньте уверенность — вероятность, шансы или ощущение убеждённости в голове — немного вниз. И <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Закон_сохранения_ожидаемых_свидетельств">ждите дальнейших свидетельств</a>. Если теория верна, то наблюдения скоро это покажут и снова сдвинут вероятность вверх. Если теория ошибочна, то она вам не нужна.</p>
<p>Чёрно-белое, бинарное, качественное мышление порождает проблему: любое наблюдение либо разрушает теорию, либо нет. Когда против теории всё-таки появляются незначительные свидетельства, возникает внутреннее противоречие. Чтобы его разрешить, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ig/i_defy_the_data/">мы отбрасываем эти свидетельства</a>. При этом мы перестаём плавно обновлять убеждения и учитывать всё, что знаем. Если же мы рассуждаем на языке вероятностей, то видим, что в пользу верной теории в среднем указывает бо́льший вес наблюдений, нежели против неё. И можно без страха сказать себе: «Это свидетельство немного не укладывается в мои взгляды, я сдвину свою убеждённость вниз». Да, вниз, но не разрушая свою теорию. Рассуждайте <emphasis>количественно</emphasis>.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Закон_сохранения_ожидаемых_свидетельств">Для любого свидетельства в пользу гипотезы, которое вы ожидаете увидеть, есть равное и противоположно направленное ожидание свидетельства против</a>. Уверенность всегда может сдвинуться вниз — ожидайте это в той же степени, в какой ожидаете её сдвига вверх. Если, как вам кажется, вы уже знаете, что за свидетельство получите, то вы уже должны довольно сильно верить в свою теорию — назначать ей вероятность, близкую к единице. Тогда этой вероятности почти некуда расти. И каким бы маловероятным вам не казалось увидеть свидетельство против, итоговый сдвиг вниз, который оно должно произвести, будет большим: нужно точно уравновесить возможный сдвиг вверх. Математическое ожидание апостериорной вероятности равняется априорной.</p>
<p>Глупо <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Претензия_религии_на_неопровергаемость">бояться сдвигать вероятность вниз</a>, если правильный ответ вообще вас интересует. Каждое будущее наблюдение в одинаковой степени может сдвинуть убеждённость в обе стороны.</p>
<p>Быть может, опровергающие свидетельства будут приходить снова и снова, а поддерживающие — лишь изредка. Ваша уверенность будет неуклонно ползти вниз — пока, наконец, вы не поймёте, куда несёт вас ветер наблюдений. В эту минуту не ищите оправданий — ваша любимая теория уже рухнула. Отпразднуйте это! Откройте шампанское или закажите пиццу. Нельзя <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Цуёку_наритаи_Я_хочу_стать_сильнее">стать сильнее</a>, пока вы держитесь за те же убеждения, в которые верили и раньше.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Один довод против армии</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В прошлом эссе я писал о таком стиле рассуждений, когда <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Обновляй_себя_шаг_за_шагом">мы не допускаем никаких доводов против теории и ищем повод отбросить любое наблюдение, которое теория не объясняет</a>. Сейчас я предлагаю посмотреть, как люди, столкнувшись с возражением, отказываются сдвигать вниз свою уверенность, раз за разом повторяя уже известные аргументы.</p>
<p>Предположим, страна Фридония, на которую недавно обрушился метеоритный дождь, обсуждает, ответственна ли за это соседняя страна Сильвания. Известно, что метеориты падали на города рядом с сильванийской границей, биржевая торговля в Сильвании перед ударом неожиданно подскочила, а после удара сильванийский посол Трентино бросил какую-то фразу о «небесной каре».</p>
<p>Кто-нибудь говорит вам:</p>
<p>— Я не думаю, что Сильвания виновна в метеоритных ударах. Они ежегодно торгуют с нами на миллиарды динаров.</p>
<p>— Пусть так, — отвечаете вы, — но удары прошли рядом с их границей, их рынки оживились, да и их посол говорил о «небесной каре».</p>
<p>Поскольку три ваших довода перевешивают возражение оппонента, вы продолжаете — качественно — считать, что Сильвания виновата. Ведь ясно, что вес свидетельств против Сильвании больше.</p>
<p>Потом к вам приходит кто-то ещё и говорит:</p>
<p>— Не думаю, что виновата Сильвания. Направить поток астероидов слишком сложно, а у Сильвании даже нет космической программы.</p>
<p>— Но метеориты ударили в города рядом с их границей, их экономисты знали о предстоящем ударе, к тому же посол Сильвании сам признал, что это они! — возражаете вы.</p>
<p>Снова три довода перевешивают один (ведь единица меньше тройки), так что вы продолжаете считать, что Сильвания ответственна.</p>
<p>На деле ваши убеждения даже крепнут. Вы уже дважды взвешивали доводы обеих сторон и каждый раз выигрывали у Сильвании со счётом 3:1.</p>
<p>Изменники, продавшиеся Сильвании, приводят новые и новые доводы, сотни раз — но три ваших аргумента всякий раз сильнее, чем каждое новое возражение. И вы вновь и вновь только укрепляетесь в мысли, что Сильвания и вправду нанесла этот удар. Вы ощущаете, что свидетельства указывают на вину Сильвании, и сдвигаете свою уверенность вверх.</p>
<p>Конечно, проблема в том, что вы <emphasis>многократно</emphasis> учитываете свои знания, когда повторяете старые доводы заново. Даже считать много раз <emphasis>все</emphasis> свидетельства — смертный грех: вообразите учёного, который провёл эксперимент с 50 людьми, не получил статистически значимых результатов и поэтому решил учесть все данные по два раза.</p>
<p>Но повторять дважды лишь избранные свидетельства — вообще чистейший фарс. В детстве я смотрел мультфильм, где злодей делил добычу так: «одно тебе, одно мне; одно тебе, два мне; одно тебе, три мне».</p>
<p>Как я писал <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Обновляй_себя_шаг_за_шагом">в прошлом эссе</a>, даже если текущая гипотеза верна, рационалист иногда понижает уверенность в ней, чтобы учесть все свидетельства. Да, взвешенный итог может всё ещё быть в пользу вашего убеждения. Но вам по прежнему нужно сдвинуть вероятность вниз — да, вниз — от значения, которое она принимала перед тем, как вы услышали возражение. Неправильно повторять поддерживающие доводы: вы уже учли их раньше.</p>
<p>Но пока я вижу, что люди, встречаясь с новыми возражениями, ищут повод не снижать свою уверенность. Конечно, они находят его в аргументах, которые уже знают. Мне приходится сохранять постоянную бдительность, чтобы не делать так самому, — ведь это столь же естественно, как закрываться щитом от удара меча.</p>
<p>Преуспев в неверном мышлении, можно несколькими доводами — или даже одним! — защищаться от целой армии возражений.</p>
<p><strong>Нижняя строчка</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>На торги выставлены два запечатанных ящика: А и Б. В каком-то из них лежит алмаз. Многие косвенные признаки подсказывают, в каком из ящиков он, но нет ни одного гарантированного способа это узнать. Например, на одном из ящиков стоит синяя печать, что — насколько вам известно — чаще встречается на ящиках с алмазами, чем на пустых. Или один из ящиков блестит, и вам кажется, что ящикам с алмазом это несвойственно.</p>
<p>Представим, что некий искушённый аргументатор с листком бумаги в руках говорит владельцам обоих ящиков: «Кто-нибудь из вас, наймите меня, и я докажу, что алмаз у вас в ящике, — сможете продать его подороже». Владельцы ящиков называют цены, владелец ящика Б предлагает больше и нанимает аргументатора.</p>
<p>Аргументатор начинает рассуждать. Сначала на нижней строчке листа он пишет: «Таким образом, алмаз в ящике Б». Потом заполняет листок сверху: «На ящике Б синяя печать», ниже «ящик А блестит», потом «ящик Б легче, чем ящик А», и ещё много различных признаков. Когда какое-нибудь наблюдение указывает, что алмаз скорее в ящике А, аргументатор его отбрасывает. Закончив, он приходит к вам и читает свои записи: «На ящике Б синяя печать, ящик А блестит…» — и завершает всё фразой «Таким образом, алмаз в ящике Б».</p>
<p>Но давайте отметим, что когда аргументатор пишет своё заключение, нанося чернила на бумагу, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">сцепленность этих чернил</a> с ящиками закрепляется и больше не меняется.</p>
<p>Представьте множество параллельных миров — ветвей Эверетта или <a l:href="https://arxiv.org/abs/astro-ph/0302131">дублей Тегмарка</a> — в каждом из которых стоят два этих ящика. В каком-то проценте миров алмаз лежит в ящике Б, а в остальных — в ящике А. Среди миров, в которых ящик А блестит, своя доля тех, где алмаз в ящике Б. А среди миров, где ящик А блестит <emphasis>и</emphasis> на ящике Б стоит синяя печать, какая-то другая доля миров с алмазом в ящике Б.</p>
<p>Чернила образуют узор в виде фразы «Таким образом, алмаз в ящике Б». Если вы умеете читать, то вам по ошибке может показаться, что эта надпись как-то связана с тем, где лежит алмаз. Похожим образом люди, которых просят назвать цвет картинки и показывают им красное слово «зелёный», часто говорят «зелёный», а не «красный». Будь вы неграмотны, чернильный узор не обманул бы вас.</p>
<p>Вещи важны для нас тем, как они сцеплены с другими. Посмотрим снова на набор параллельных миров. В минуту, когда в каждом из миров аргументатор записывает вывод на нижнюю строчку, — представим, что это происходит одновременно, — корреляция между записями и ящиками закрепляется. Чернила нестираемы и записи останутся такими же. Ящики тоже не изменятся. Среди миров, где записано «Таким образом, алмаз в ящике Б», есть некоторый процент тех, где алмаз в ящике А. Он не изменится, когда аргументатор заполнит строки выше.</p>
<p>Сцепленность чернил с ящиками фиксирована, а какова её природа — предлагаю подумать вам. Может, владельцы ящиков, которые считают, что реклама представит их товар в хорошем свете, закажут её с бо́льшей охотой. Может, больше заплатят те, кто боится проиграть аукцион. Если хозяева ящиков сами не понимают, что́ говорят внешние признаки, то записи никак не будут отражать то, что внутри, — но расскажут что-то о состоятельности владельцев и их привычках обращаться с деньгами.</p>
<p>Теперь вообразим, что некая любопытная исследовательница сначала выписывает на лист бумаги все признаки обоих ящиков, анализирует их, применяя законы теории вероятности и свои знания, а потом записывает на нижней строчке: «Итак, по моей оценке вероятность того, что в ящике Б алмаз, — 85%». Эта запись — свидетельство чего? Чернила на бумаге появились как результат изучения цепи причин и следствий. Цепочка причинности проходит через все внешние признаки ящиков и зависит от них. В мирах с разными признаками на нижней строчке записана разная вероятность.</p>
<p>Так что записи любопытной исследовательницы сцеплены с наблюдениями о ящиках и через это — с тем, внутри какого из них алмаз. Записи же аргументатора говорят лишь о том, кто назвал бо́льшую цену. Разница между тем, что говорят эти записи, огромна, хотя сами фразы звучат похоже.</p>
<p>Насколько вы хороши как рационалист? Это решает тот способ, который определяет нижнюю строчку ваших умозаключений. Представьте, что нажимаете на педаль тормоза своей машины и слышите странный металлический скрежет. Заменять тормоз вам не хочется. Конечно, можно поискать причины, почему чинить машину не нужно. Но лишь правило, которое решает, <emphasis>какой именно вывод</emphasis> вы рассматриваете, определяет процент возможных миров, в которых вы не разобьётесь, — величину, что отражает ваш успех. Если вы ищете причины не чинить тормоз, то настоящее правило — «не делать дорогого ремонта». Если это хорошее правило, всё в порядке; если плохое — увы. Доводы, которые вы подберёте задним числом и запишете над заключением, уже ничего не изменят.</p>
<p>Дополнение: это эссе — предостережение для вас в ваших собственных выводах, а не универсальное возражение против заключений, которые вам не нравятся. Можно ведь говорить «моя оппонентка — искушённый аргументатор», чтобы сохранять те убеждения, в которые вы верили и раньше. Самый искусный софист мира скажет, что светит солнце, но вокруг останется светло. В <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Какое_свидетельство_отсеивает_свидетельство">следующем эссе</a> рассмотрим этот вопрос чуть подробнее.</p>
<p><strong>О чём свидетельствуют отсеянные свидетельства?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В прошлом эссе я обсуждал проблему <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">хитрого аргументатора</a>, которого наняли, чтобы продать вам ящик, где может быть алмаз, а может и не быть. Аргументатор подчёркивает, что на ящике стоит синяя печать, которая на ящиках с алмазами встречается чаще, нежели на пустых. Что это значит с байесовской точки зрения? Должны ли вы послушно обновить свои вероятности — так, как желает аргументатор?</p>
<p>Вы сами видите все признаки, если ящик перед вами. Но что если нет? Представьте, что знаете о ящике лишь то, что рассказал аргументатор. Он говорит только правду, но не обязан сообщать всё, что знает. Каждое его утверждение — полноценное свидетельство; как можно не обновить свои вероятности? Неужели теперь среди возможных миров, где на ящике Б синяя печать, не выше доля тех, в которых лежит алмаз? Согласно Джейнсу, байесианцы всегда должны исходить из всех известных свидетельств, когда рассчитывают вероятности, — иначе могут возникать противоречия. Но выходит, что при достаточно разнообразных наблюдениях аргументатор может убедить вас в чём угодно, подобрав свидетельства на свой вкус. Тут что-то не так.</p>
<p>Взглянем на пример попроще. Перед нами неровная монетка, которая выпадает в двух третях бросков орлом, а в одной трети решкой — или наоборот. Изначально гипозеты о том, в какую сторону у монетки смещение, одинаково правдоподобны. Каждый выпавший орёл — <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Сколько_свидетельств_понадобится">один бит свидетельств</a> смещения в сторону орла; каждая решка — один бит свидетельств смещения в сторону решки. Я подбрасываю монетку десять раз и говорю: «На четвёртом, шестом и девятом броске выпал орёл». Как вы теперь оцените вероятность, что смещение — в сторону орла?</p>
<p>Ответ может быть почти любым в зависимости от того, что заставило меня сказать эти слова, — от того, как я решил, о каких бросках сообщать.</p>
<p>Возможно, я всегда говорю результаты 4-го, 6-го и 9-го бросков, что бы ни выпало на них и на других бросках. Если вы знаете, что я следую такому правилу, то апостериорные шансы — 8:1 в пользу смещения в сторону орла.</p>
<p>Я могу сообщать только о тех бросках, где выпал орёл. Тогда вы знаете, что на остальных семи бросках выпали решки и апостериорные шансы — 1:16 против смещения в сторону орла.</p>
<p>Я могу заранее решить, что назову результаты 4-го, 6-го и 9-го бросков, только если моя апостериорная вероятность смещения в сторону орла окажется больше 98%.</p>
<p>Ну и так далее.</p>
<p>Или посмотрим на задачу Монти-Холла:</p>
<p>В этой игре перед вами три двери. За одной из них лежит 100 000 долларов, а за другими ничего. Ведущая просит выбрать дверь, и вы выбираете первую. Тогда ведущая открывает вторую — за ней пусто. Хотите ли вы открыть третью дверь или же всё ещё первую?</p>
<p>Ответ зависит от стратегии ведущей. Если она открывает дверь всегда и только ту, за которой ничего нет, то переключайтесь. Если ведущая всегда открывает вторую дверь, что бы ни было за ней, то деньги с равной вероятностью могут лежать за первой или третьей. Если ведущая вообще открывает дверь лишь тогда, когда вы сразу указали туда, где лежат деньги, то вам определённо стоит держаться изначального выбора.</p>
<p>Важно не только то, что за второй дверью пусто, но и то, что ведущая открыла именно её. Классическая задача Монти-Холла сбивает многих с толку, поскольку они учитывают лишь то, что за второй дверью денег нет — в итоге выходят равные вероятности, что деньги за первой и за третьей дверью. Вот почему байесианцам нужно учитывать все свои знания.</p>
<p>Услышав «четвёртый бросок — орёл», мы не обрабатываем то, что на четвёртом броске выпал орёл, не берём все возможные миры с орлом на четвёртом броске. Вместо этого мы рассматриваем миры, где какое-то правило породило слова «четвёртый бросок — орёл». Факт, который мы узнали, не сводится к тому, <emphasis>что</emphasis> сказано. Не позволяйте смыслу самих слов вас запутать.</p>
<p>Чаще всего судебное разбирательство — <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Весы_правосудия_блокнот_рациональности">борьба двух противоположных сторон</a>, ведь легче найти двух людей с искажениями, нежели одного беспристрастного. Идея тут в том, что любое свидетельство выгодно либо обвинению, либо защите, так что суд увидит все наблюдения. Два аргументатора в проблеме с ящиками хуже, чем одна любопытная исследовательница, но ненамного — если ящика всего два. Однако в жизни перед нами встают проблемы, где сторон много, и запутанные ситуации без очевидного ответа, которые не решить <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Сказ_о_науке_и_политике">двум противоположным сторонам</a>, которые <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Политика_убийца_разума">ругаются друг с другом</a>.</p>
<p>Осторожно, не злоупотребляйте идеей отсеивания свидетельств, не применяйте её как универсальное возражение против доводов, которые вам не нравятся: «Они отфильтрованы, так что я отброшу их». Если неприятный аргумент застиг вас врасплох, то вы уже немного вникли в вопрос и ответ вас волнует — настолько, что вы уже выбрали сторону. Тогда вы, скорее всего, уже знаете главные доводы в свою пользу. Из неприятного аргумента нельзя заключить, что есть какие-то ещё <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Один_довод_против_армии">свидетельства в поддержку вашей стороны, которых вы не видели</a> и которые уравновесили бы этот довод. Всё, что вы узнали нового, — лишь неудобные наблюдения; синяя печать на ящике Б — всё ещё свидетельство.</p>
<p>Но будьте не менее осторожны, когда задумываетесь о вопросе впервые и слышите только одну сторону. В некотором смысле нельзя верить теории естественного отбора, не послушав креационистов хотя бы пять минут, — и вот уже тогда можно смотреть, какая из теорий убедительнее.</p>
<p><strong>Рационализация</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В «<a l:href="http://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">Нижней строчке</a>» я описал проблему двух ящиков: в одном из них алмаз, и различные внешние признаки подсказывают, в каком. Я описал подходы любопытной исследовательницы и хитрого аргументатора. Исследовательница выписывает все признаки, обрабатывает их и, наконец, пишет в заключении: «Итак, по моей оценке вероятность того, что в ящике Б алмаз, — 85%». Аргументатор работает на того, кто платит больше; он сначала пишет «Таким образом, алмаз в ящике Б», а потом выбирает подходящие признаки и записывает выше.</p>
<p>Первый образ действий — рациональность. Второй обычно называют «рационализацией».</p>
<p>«Рационализация». Интересный выбор слова — и, по мне, неудачный. Нельзя «рационализировать» что-то нерациональное. Всё равно что говорить «правдофикация» вместо «ложь».</p>
<p>На алгоритмическом уровне есть большая разница между следующими подходами:</p>
<p>Начать со свидетельств, подсчитать на их основе вероятность и получить наиболее правдоподобный вывод. То есть выписать все признаки и от них <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">перейти к ответу</a>, что будет зависеть от этих признаков.</p>
<p>Начать с заключения и подобрать те свидетельства, которые это заключение поддерживают. То есть записать ответ на нижнюю строчку, а потом <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Что_отсеяло_свидетельства">выбрать подходящие признаки и поставить выше</a>.</p>
<p>Кто додумался назвать столь разные мыслительные процессы такими похожими словами, как «рациональность» и «рационализация»? Я бы хотел, чтобы названия отражали разницу в этих алгоритмах яснее. Скажем, «рациональность» и «огромная отстойная чёрная дыра мышления».</p>
<p>Не каждое изменение — улучшение, но каждое улучшение — изменение. Нельзя сделать конкретное утверждение более истинным, просто приводя доводы в его пользу. Можно убедить в нём больше людей, но нельзя изменить, верно ли оно. Чтобы улучшать свои убеждения, мы должны их менять. Рациональность — это то, как мы обновляем свои взгляды и этим повышаем степень их истинности. Рационализация же закрепляет убеждения в том же виде. Стоило бы назвать её «антирациональностью» — как по её плодам, так и из-за того, что она зеркально противоположна рациональности по алгоритму.</p>
<p>«Рациональность» — прямой поток, который собирает свидетельства, оценивает их и делает заключение. Алгоритм исследовательницы направлен вперёд. Сначала она собирает свидетельства, выписывая все видимые признаки ящиков. Затем она их обрабатывает и получает неизвестную раньше вероятность того, что в ящике Б алмаз. Рациональные рассуждения всё время идут вперёд, исследовательница ещё не знает, что получит, поэтому мы говорим, что она любопытна. На Пути Байеса априорная вероятность <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Закон_сохранения_ожидаемых_свидетельств">равна ожидаемой апостериорной</a>: если вы знаете место назначения, вы уже там.</p>
<p>«Рационализация» — обратный поток: от заключения к избирательно взятым свидетельствам. Сначала вы пишете нижнюю строчку, которая известна и не поменяется. Ваша цель — найти, какие доводы написать выше. Неизвестны они, а не заключение.</p>
<p>Боюсь, традиционная рациональность плохо учит разнице между потоками вперёд и назад. Учёный выдвигает гипотезу на свой вкус и ищет эксперимент, который подтвердил бы её, — и традиционная рациональность его не осуждает. Она смотрит на него с одобрением и говорит: «Твоя уверенность в себе — тот механизм, что движет Науку вперед». Ну да, выходит, что движет. Легче найти обвинителя и защитника с искажениями, нежели одного непредвзятого человека.</p>
<p>Но не всё, что происходит, — правильно. Лучше, если учёный, придумав гипотезу, проверит её из <emphasis>любопытства</emphasis> — будет ставить опыты, которые изменят его убеждения <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Закон_сохранения_ожидаемых_свидетельств">в неизвестную сторону</a>.</p>
<p>Если вы искренне не знаете, куда идёте, то вам <emphasis>интересно</emphasis>. Любопытство — <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Двенадцать_добродетелей_рациональности">первая добродетель</a>: без неё вопросы бесцельны, а мастерство некуда приложить.</p>
<p>Ощутите, куда течёт Сила, и убедитесь, что не задом наперёд.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Рациональное обоснование</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Представьте, что зарабатываете на жизнь избирательными кампаниями и с недавних пор читаете блог о рациональности. Однажды вас нанимает Мортимер К. Снодграсс, кандидат в мэры Гедлиберга. Один вопрос не даёт вам покоя: «Как безукоризненно и рационально обосновать, что Снодграсс — лучший кандидат?»</p>
<p>Извините, но никак.</p>
<p>— Что? — удивляетесь вы. — Но ведь я построю своё выступление только из полноценных аргументов! Что если каждый факт, который я приведу, будет столь правдив, сколь мне вообще известно? Что если я назову лишь <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">весомые свидетельства</a> для <a l:href="http://baguzin.ru/wp/wp-content/uploads/2013/09/Интуитивное-объяснение-теоремы-Байеса.pdf">теоремы Байеса</a>?</p>
<p>Всё ещё не получится, извините. В ту минуту, когда вы ставите заключение впереди рассуждений, вы забиваете гол в свои ворота.</p>
<p>В этом году «Гедлибергские известия» проанкетировали кандидатов, задав им вопросы вроде «Дуете ли вы?»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Рациональное_обоснование">1</a> и «Умеешь ли картинки на лету цветами ветра рисовать?»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Рациональное_обоснование">2</a> Увы, метеорит разрушил здание редакции, и номер не вышел в печать. Жаль, ведь ваш кандидат, Мортимер Снодграсс, ответил на 15 из 16 вопросов куда лучше соперников. Заминка возникла лишь в 11-м вопросе: «Вы суперзлодей?»</p>
<p>Вам очень хочется опубликовать анкету в ходе кампании. Без 11-го вопроса, конечно.</p>
<p>В эту минуту вы переходите грань меж рациональностью и рационализацией. Избиратели теперь не могут просто сравнить факты. Им нужно учесть, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Что_отсеяло_свидетельства">что свидетельства отсеиваются</a>, и догадаться, что некоторые факты скрыты.</p>
<p>Вообще говоря, вы переходите грань ещё раньше — когда размышляете, в каком свете анкета рисует вашего кандидата, чтобы решить, публиковать ли ее.</p>
<p>— Что?! — возмущены вы. — Мне теперь публиковать факты, неудобные кандидату?</p>
<p>Но взгляните глазами избирателей, которые решают, кому отдать голос. Зачем бы вам прятать ценные сведения? Вы бы не стали так делать, питая искреннее любопытство. Вы бы не стали так делать, двигаясь в рассуждениях вперёд, от свидетельств к пока неизвестному выбору кандидата. Но вы идёте назад: от определённого кандидата к поиску доводов.</p>
<p>Рассуждение, где вывод следует из предыдущих посылок, называется «логически верным». Следующее рассуждение логически неверно:</p>
<p>все прямоугольники — четырёхугольники,</p>
<p>все квадраты — четырёхугольники,</p>
<p>следовательно, все квадраты — прямоугольники.</p>
<p>Посылки истинны и даже заключение истинно, но силлогизм всё еще не становится логически верным. Стоит разделять верные и неверные <emphasis>способы вывода</emphasis> и не оправдывать неверные, даже когда их заключения справедливы. Пусть разные способы и дали один ответ сейчас — в свете будущих свидетельств ответы будут отличаться. Да и небрежность входит в привычку.</p>
<p>Более того, неверный силлогизм не поможет найти настоящее объяснение. Может, все квадраты — прямоугольники, но не потому, что те и другие — четырёхугольники. Этот силлогизм лицемерен: настоящие причины в нём не связаны с названными.</p>
<p>Чтобы на самом деле честно и обоснованно представить своего кандидата, придётся делать так:</p>
<p>до того, как кто-нибудь вас наймёт, соберите все доступные свидетельства обо всех кандидатах;</p>
<p>составьте критерии, по которым сами выбирали бы, кто лучше;</p>
<p>прогоните кандидатов по списку критериев;</p>
<p>определите, кто лучше всех;</p>
<p>предложите провести ей или ему кампанию.</p>
<p>Когда вас спросят, почему стоит голосовать за этого кандидата, предъявите свой список.</p>
<p>Только такая цепочка рассуждений рациональна: <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">нижняя строчка</a> вытекает из всего, что записано выше. Над нижней строчкой будет честным записать лишь то, что на самом деле её определяет.</p>
<p><strong>Избегая по-настоящему слабых мест убеждения</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Несколько лет назад в свои 90 умерла моя прабабушка, после долгого и медленного угасания. Я никогда особо не знал её, но по воспоминаниям из детства, она готовила для всей семьи; я помню её лицо, то, как она была добра ко мне, её фаршированную рыбу. На её похоронах, мой дедушка, которые заботился о ней годами, сказал, сдерживая слезы, что бог забирал его мать кусочек за кусочком: её память, её речь и наконец её улыбку; и когда Бог забрал её улыбку, он знал, что ей недолго осталось, потому что это означало, что её почти нет.</p>
<p>Я слушал это и был в замешательстве, поскольку это была немыслимо ужасная вещь для любого человека и таким образом я не мог ожидать, что дедушка припишет её богу. Обычно еврей использует стратегию «просто-не-думай-об-этом» в отношении логического заключения, что бог допустил подобную трагедию. Согласно еврейской теологии, бог непрерывно следит за вселенной и стоит за каждым событием в ней; но обычно вывод логических заключений из этой мысли приберегается для счастливых случаев. Говоря «Бог помог!», когда у вас родился ребенок, и опуская эти слова в случае выкидышей или детских смертей, вы можете сформировать довольно однобокую картину личности великодушного бога.</p>
<p>Таким образом я был удивлен услышать, что мой дедушка расценивает медленное угасание бабушки как осознанное и стратегически запланированное действие Бога. Это нарушало правила религиозного самообмана, как я их понимал.</p>
<p>Если бы я заметил мое собственное замешательство, я бы мог сделать успешное шокирующее предсказание. Вскоре мой дедушка перестал верить. (Единственный член моей обширной семьи, который так сделал, не считая меня, насколько мне известно)</p>
<p>Современный ортодоксальный иудаизм непохож на остальные религии, о которых я слышал, и я не знаю, как объяснить это тому,кто сам не изучал Мишну и Гемару. Там существует традиция вопрошания, но особого рода… Не слишком удивительно было бы услышать от рабби на недельной проповеди указание на противоречие между семью днями творения и 13.7 миллиардами лет с большого взрыва - поскольку, как он думает, у него есть по-настоящему умное объяснение для этого, которое включает в себя три других библейских отсылки, Мидраш и наполовину понятую статью в «Scientific American». В ортодоксальном иудаизме вам позволено замечать противоречия и несостыковки, но только для того, чтобы объяснить их, и любой, кто предложит самое запутанное объяснение, получает приз.</p>
<p>Это традиция вопросов. Но вы атакуете цели только чтобы защитить их. Вы атакуете только те цели, которые в состоянии защитить.</p>
<p>В современном ортодоксальном иудаизме я не замечал особого акцента на ценности слепой веры. Вам позволено сомневаться. Но не позволено сомневаться успешно.</p>
<p>Думаю, что большинство образованных ортодоксальных евреев ставили свою веру под сомнение в какой-то момент жизни. Но вопрошание скорее всего проходило так: «Согласно скептикам, Тора говорит, что вселенная была создана за семь дней, что не совпадает с научными данными. Но сумели бы племена Израиля, собравшиеся на горе Синай, понять научную истину, даже если бы им рассказали её? Было ли у них слово для «миллиарда»? Куда легче рассматривать историю о творении в семь дней как метафору - сначала Бог создал свет, под чем подразумевается большой взрыв…»</p>
<p>Является ли это самой слабой точкой, которую человек мог бы атаковать в своем иудаизме? Двигаясь дальше в Торе вы можете найти место, где Бог убивает всех младенцев-первенцев Египта, чтобы убедить неизбранного фараона освободить рабов, которых логичней было бы просто телепортировать за пределы страны. Ортодоксальный еврей скорее всего знаком с этим сюжетом, поскольку предполагается, что он прочел всю Тору за год, и он ассоциируется с праздником. Имя «Песах» идет от Бога, оградившего еврейские дома, пока умирали младенцы в Египте.</p>
<p>Современные ортодоксальные евреи это открытые, добрые и цивилизованные люди; куда более цивилизованные, чем несколько редакторов Старого Завета. Даже старые рабби были более цивилизованны. Есть ритуал в Седере, где вы выливаете десять капель вина из вашего бокала, по одной за каждое из десяти бедствий, чтобы сделать акцент на страдании египтян. (конечно, предполагается сочувствовать страданиям египтян, но не настолько чтобы встать и сказать «Это неправильно! Делать такие вещи - плохо!») это показывает интересный контраст - рабби существенно добрее чем создатели Старого Завета, они видят жестокость бедствий. Но Наука была слабее в те дни, так что рабби могли обдумывать более неприглядные аспекты Библии, не боясь, что это полностью уничтожит их веру.</p>
<p>Вы даже не спрашиваете, отразился ли инцидент плохо на Господе, так что нет необходимости быстро ляпнуть «Пути Господни неисповедимы!» или «У нас нет мудрости, чтобы судить решения Бога!» или «Если Бог убивает детей, значит так правильно!» Это часть метода «просто-не-думай-об-этом».</p>
<p>Как я подозреваю, причина, по которой образованные религиозные люди остаются религиозными, это то, что когда они сомневаются, они подсознательно весьма осторожно атакуют свои убеждения только в наиболее защищенных местах - местах, которые, как они знают, они могут защитить. Более того, места, где повторение стандартных доводов защиты ощущается как усиление этой защиты.</p>
<p>Наверняка же ощущается хорошо, например, повторять заранее продуманную защиту для «Разве Наука не говорит, что вселенная просто бессмысленные атомы, мельтешащие вокруг?», поскольку это подтверждает смысл вселенной и то, как она происходит от господа и т.д…Куда более комфортно думать об этом, чем о неграмотной матери-египтянке, плачущей над детской кроваткой, в которой лежит её убитый сын. Любой, кто спонтанно задумывается о последнем, а потом ставит свою веру под сомнение, на самом деле сомневается в ней, скорее всего недолго еще пробудет верующим.</p>
<p>Смысл поста не в том, чтобы ударить по ортодокосальному иудаизму. Уверен, что есть какой-то ответ или даже несколько и на убийство новорожденных. Смысл в том, что, когда идет спонтанный самоанализ, люди куда более вероятно атакуют наиболее сильные места убеждений, защищенные ответами для повторений, чем слабые и уязвимые места. Сходным образом, люди склонны останавливаться на первом же ответе, а не продолжать критиковать дальше. Лучшим названием было бы не «Избегая по-настоящему слабых мест убеждения», а «Не атакуя наиболее болезненные слабости ваших убеждений при спонтанном самоанализе».</p>
<p>Больше всего приверженность к религии поддерживается людьми, которые просто-не-думают-о настоящих слабых местах их религии. Я не думаю, что это дело навыка, скорее это дело инстинкта. Люди не думают о настоящих слабых местах их убеждений по той же самой причине, по которой не трогают горящую газовую конфорку; это больно.</p>
<p>Как справляться лучше: когда вы сомневаетесь в одном из наиболее заветных своих убеждений, закройте глаза, очистите свой разум, стисните зубы и осознанно подумайте о том, что ранит сильнее всего. Не повторяйте стандартные возражения, которые обычно дают вам возможность ощутить себя лучше. Спросите себя, что умные люди, не согласные с вами, сказали бы на ваше возражение, и на последующее тоже. Всякий раз, когда вы обнаруживаете себя уходящим от возражения, о котором вы мельком подумали, вытащите его на передний край вашего сознания. Ударьте себя в солнечное сплетение. Вонзите нож в свое сердце и прокрутите несколько раз. Перед лицом боли, повторяйте только одно:</p>
<p>Истина всегда есть истина.</p>
<empty-line/>
<p>Признание её не сделает её хуже.</p>
<empty-line/>
<p>Непризнание её не заставит её исчезнуть.</p>
<empty-line/>
<p>И поскольку это истина, именно с ней и нужно взаимодействовать.</p>
<empty-line/>
<p>Всё ложное не должно жить.</p>
<empty-line/>
<p>Люди могут справиться с истиной,</p>
<empty-line/>
<p>потому что достаточно сильны для неё.</p>
<p>(Юджин Джендлин)</p>
<p><strong>Мотивированная остановка и мотивированное продолжение</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В то время, как я не согласен с некоторыми положениями Fast and Frugal (<a l:href="http://fastandfrugal.com/">http://fastandfrugal.com/</a>) — как по мне, так они делают слишком много лимонада из лимонов — похоже, что они склонны развивать наиболее психологически реалистичные модели любой школы теории принятия решений. Большинство экспериментов представляют испытуемым варианты, среди которых те выбирают, тем самым получается экспериментальный результат. Ребята с того сайта понимают, что в реальной жизни вам надо создавать варианты, и они изучают, как испытуемые это делают.</p>
<p>Сходным образом, несмотря на то, что многие эксперименты предоставляют свидетельства на блюдечке с голубой каемочкой, в реальной жизни вы должны собрать свидетельства, что может быть затратно, и в какой-то момент решить, что у вас достаточно свидетельств, чтобы остановиться и сделать выбор. Когда вы покупаете дом, вы не выбираете точно 10 домов как варианты и не осматриваете тщательно все из них, прежде чем сумеете выдать решение. Вы смотрите на один дом, потом на другой, затем сравниваете их; вы подправляете свои стремления — заново рассматриваете как близко на самом деле вам надо поселиться к месту работы и как много вы готовы за это заплатить; вы решаете какой дом смотреть следующим; и в какой-то момент вы решаете что видели достаточно домов и делаете выбор.</p>
<p>Согласно Гиловичу, различие между мотивированным скептицизмом и мотивированным доверием указывает на то, как заключения, которым человек не хочет верить, обладают большей требовательностью, нежели заключения, которым человек хочет верить. Мотивированный скептик спрашивает, заставит ли свидетельство принять вывод; мотивированный простак спрашивает позволит ли свидетельство принять вывод.</p>
<p>Я предполагаю, что есть аналогичное искажение в психологически реалистичном поиске, мотивированная остановка и мотивированное продолжение: когда у нас есть скрытый мотив для выбора «лучшего» текущего варианта, у нас есть скрытый мотив остановиться, выбрать и отвергнуть любые другие варианты. Когда у нас есть скрытый мотив отвергнуть лучший текущий вариант, у нас есть скрытый мотив приостановить суждение, ожидая дальнейших свидетельств, чтобы сгенерировать больше вариантов — найти что-нибудь, что угодно, что можно делать вместо того, чтобы приходить к заключению.</p>
<p>Одним из главных исторических скандалов в статистике был Р.А. Фишер, выдающийся основатель области, настаивавший, что нет причинной связи между курением и раком легких. «Корреляция — это не причинность», сделал заключение он на Конгрессе. Возможно курильщики имеют ген, который определяет их склонность как к курению, так и к раку легких.</p>
<p>Или возможно Фишер был нанят как консультант табачными фирмами, которые дали ему скрытый мотив решить, что уже собранные свидетельства недостаточны, чтобы придти к выводу и что нужно продолжать искать. Фишер также сам был курильшиком и умер от рака кишечника в 1962 году.</p>
<p>(ad hominem примечание: Фишер был сторонником частотного подхода. Байесианцы более разумны в отношении выводов о возможной причинности.)</p>
<p>Наподобие многих других форм мотивированного скептицизма, мотивированное продолжение может попытаться замаскироваться под добродетельную рациональность. Кто может спорить против сбора дальнейших свидетельств? Я могу. Свидетельства чаще затратны и хуже, медленнее и определенно нет ничего добродетельного в отказе интегрировать уже имеющиеся свидетельства. Вы всегда можете изменить ваше мнение позже. (Приблизительное возражение может быть сформулировано следующим образом: трата одного часа обсуждения с вашим сознанием тщательно очищенным от всех выводов отлична от ожидания десяти лет на другое 20-миллионное исследование.)</p>
<p>Что касается мотивированной остановки, она проявляется в каждом месте, где боятся третьей альтернативы, и везде, где у вас есть аргумент, очевидный контраргумент которого вы даже не рассматриваете, и еще в паре мест. Она проявляется когда вы следуете курсу действий, который ощущается вами как хороший, так что вы даже не исследуете насколько хорошо на самом деле работает план, в страхе разрушить теплый свет морального удовлетворения, за которое вы платите хорошие деньги. Она проявляется везде, где ваши убеждения и ожидания расходятся, так что у вас появляется причина бояться сбора любых новых свидетельств.</p>
<p>Мораль в том, что решение уничтожить процедуру поиска (временно или навсегда), равно как и сама процедура, является подверженным искажению и скрытым мотивам. Вы должны подозревать мотивированную остановку, когда заканчиваете поиск и приходите к удобному решению, хотя при этом есть множество легкодоступных свидетельств, которые вы еще не собрали — сайты, которые вы можете посетить, контр-контраргументы, которые вы можете рассмотреть, или хотя бы те же пять минут, которые можно твердо выделить на обдумывание лучшего варианта. Вы должны подозревать мотивированное продолжение, когда есть некоторые свидетельства, склоняющие вас на путь, который вам не нравится, но вы решаете, что нужно еще свидетельств — дорогих свидетельств, которые как вы знаете, вы не можете в скором времени собрать, в противоположность тому, чтобы полчаса полазить в Гугле — прежде чем вам нужно будет сделать нечто неудобное.</p>
<p><strong>Фальшивое оправдание</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Многие христиане, которые на самом деле не являются верующими, настаивают, что они почитают Библию как источник этических советов. Стандартный ответ атеиста на это озвучил Сэм Харрис: «И вы, и я знаем, что достаточно пяти минут размышлений, чтобы найти книгу, которая содержит более цельную и милосердную систему морали, чем Библия». Точно так же, христианин может попытаться утверждать, что Библия ценна как художественное произведение. Но тогда почему не почитать «Властелина Колец», намного превосходящую литературную работу? И несмотря на стандартную критику моральности Толкиена, «Властелин Колец» все равно превосходит Библию и как источник этических норм. Так почему же люди носят на шее кресты, а не кольца? Даже «Гарри Поттер» превосходит Библию как по художественной ценности, так и в области моральной философии. Если бы я на самом деле хотел быть жестоким, я бы сравнил Библию с «Кушиэлем» Жаклин Кэри.</p>
<p>«Как ты можешь оправдывать покупку украшенного драгоценностями лэптопа за миллион долларов, — спрашиваете вы своего друга, — когда так много людей вообще не имеют лэптопов?» Друг отвечает: «Но подумай о поддержке, которую это даст — производителю лэптопов, экспертам, которые выдают решения о таких лэптопах — у них будет на что жить, это стимулирует экономику и в конце концов многие люди получат свои лэптопы». Но было бы куда эффективнее купить 5000 обычных лэптопов, таким образом обеспечив поддержку производителю и выдачу лэптопов напрямую.</p>
<p>Я касался этой темы прежде чем заговорил о провалах при попытках найти <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Третья_альтернатива">третью альтернативу</a>. Но на самом деле это не <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мотивированная_остановка_и_мотивированное_продолжение">мотивированная остановка</a>. Назвать это «мотивированной остановкой» значит подразумевать, что в первую очередь проводился поиск.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">В «Нижней строчке»</a> я привел наблюдение, что только настоящие определяющие факторы наших убеждений могут вообще влиять на точность в реальном мире, только настоящие определяющие факторы наших действий могут влиять на нашу эффективность в достижении целей. Кто-то, кто покупает лэптоп за миллион долларов, на деле думая «о, сверкает» и это является настоящей причиной его решения купить лэптоп. Никакое количество оправданий не изменит этого, пока оправдание не будет искренним, заново проведенным процессом поиска, который мог бы изменить решение. По-настоящему мог бы изменить. Большая часть критики проистекает из чувства долга, скорее символической инспекции, а не чего-либо еще. Свободные выборы в стране с одной политической партией.</p>
<p>Чтобы искренне оправдать Библию как объект для восхвалений путем отсылки к ее литературной ценности, вы бы должны были каким-либо образом провести нейтральную вычитку книг-кандидатов, пока вы не найдете книгу с наиболее высокой литературной ценностью. Популярность является одним из разумных критериев для подбора кандидатов, так что я предположу, что вы могли бы закончить чтением Шекспира, Библии и Геделя, Эшера, Баха. (В противном случае было бы достаточно невероятным совпадением найти Библию как кандидата среди миллионов других книг.) Настоящая трудность в пресловутой «нейтральной вычитке». Достаточно легко, если вы не являетесь христианином, но если это не так…</p>
<p>Но конечно же такого не бывает. Никто не делает такого поиска. Выписывать оправдание «литературной ценности» над нижней строчкой «Я люблю Библию» это историческое введение в заблуждение относительно того, как на самом деле нижняя строчка была написана, это как продавать кошачье молоко в качестве коровьего. Нижняя строчка не была выведена из верхних. Это заключение было сделано совсем не так.</p>
<p>Если вы искренне ставите ваш вывод под критику, которая может потенциально изменить его — если критика по-настоящему имеет эту силу — тогда это модифицирует «настоящий закулисный алгоритм» вашего вывода. Это меняет сцепленность вашего вывода в возможных мирах. Но люди переоценивают насколько вероятно они на самом деле могут изменить свое сознание.</p>
<p>Со всеми этими открытыми сознаниями, вы думаете что можно лучше менять убеждения.</p>
<p>Позвольте предположить: Да, вы признаете, что изначально вы решили что хотите купить лэптоп за миллион долларов при мысли «о, сверкает». Да, вы допускаете, что это не тот процесс принятия решения, который совпадает с заявленными вами целями. Но с тех пор вы решили, что на самом деле должны потратить ваши деньги так, чтобы обеспечить лэптопами как можно больше людей. И все еще при этом не нашли более эффективного способа сделать это, кроме как купить лэптоп за миллион долларов — потому что, ух ты, вы даете деньги магазину и стимулируете экономику! Попробуйте-ка побейте это!</p>
<p>Друг мой, у меня имеются сильные подозрения насчет этого потрясающего совпадения. У меня имеются чертовски сильные подозрения что лучший ответ в условиях этого прекрасного, рационального, альтруистического критерия совпадает с идеей, которая изначально пришла вам в голову при помощи другого, не связанного с этим критерием и не имеющего оправдания процесса. Если вы не думаете, что бросая кости, вероятно можно найти верный ответ, насколько же вероятно, что одна и та же идея может являться конечной точкой рационального и иррационального познания?</p>
<p>Неправдоподобно, чтобы вы использовали ошибочное мышление и при этом еще не наделали ошибок.</p>
<p><strong>Это ваша настоящая причина отказа?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Иногда люди узнают о моих трансгуманистических убеждениях. Эти убеждения выглядят непохожими на мои идеи о человеческой рациональности. Идеи про сверхинтеллект или дружественный ИИ звучат странно и экзотично. И люди часто сразу же отвергают их.</p>
<p>Если попросить кого-нибудь из них объяснить причину, то не так уж редко в ответ можно услышать:</p>
<p>— Почему я должен верить тому, что говорит Юдковский? У него нет даже докторской степени!</p>
<p>Нередко свидетели такого разговора советуют: «Тебе нужно получить докторскую степень, и тогда люди к тебе прислушаются». Иногда этот совет исходит даже от самого возражающего: «Возвращайся, когда получишь степень!»</p>
<p>Для получения степени есть хорошие и плохие причины, и конкретно эта — плохая.</p>
<p>Враждебная реакция на трансгуманистические тезисы на самом деле может вызываться разными причинами. Большинство из них упираются в соответствие шаблону, они не основаны на какой-то продуманной цепочке рассуждений. Тезис <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Наука_как_одеяние">распознается</a> как «странная непонятная идея», или «научная фантастика», или «культ конца света» или «чрезмерный юношеский энтузиазм».</p>
<p>Поэтому идея отвергается сразу же, как только срабатывает соответствующий шаблон. Если же затем кто-нибудь спрашивает: «Почему нет?», мозг начинает поиск оправдания. Но этот поиск не обязательно находит истинную причину. Под «истинной причиной» я подразумеваю не наилучшую причину, которую можно представить, а скорее то, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">сильнее всего повлияло на принятие решения в тот самый миг</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_меняем_мнение_реже_чем_нам_кажется">когда сработала реакция отвержения</a>.</p>
<p>Вместо этого поиск оправдания находит правдоподобно звучащий факт: «У говорящего нет степени».</p>
<p>Но точно так же у меня нет степени, когда я говорю о рациональности. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Культовая_контркультовость">Почему это возражение не применяется в этих случаях?</a></p>
<p>И что более важно, если бы у меня была степень, люди не посчитали бы её решающим доводом в пользу того, что они обязаны верить всему, что я говорю. Скорее всего, происходила бы та же исходная реакция отвержения — по тем же самым причинам, — но последующий поиск оправданий приводил бы чему-нибудь ещё.</p>
<p>Если бы у меня была степень, люди бы говорили: «Почему я должен вам верить? Вы всего лишь человек с докторской степенью! Таких много. Возвращайтесь, когда будете авторитетом в этой области и профессором какого-нибудь солидного университета».</p>
<p>Но действительно ли люди верят случайному профессору из Гарварда, который говорить что-то странное? Конечно же, нет. (Хотя если бы я был гарвардским профессором, мне было бы легче привлечь внимание СМИ. Журналисты не склонны мне доверять, и скорее всего они бы точно так же не доверяли случайному человеку с докторской степенью. Но профессор из Гарварда, который верит в странное, — это хороший новостной сюжет.)</p>
<p>Если ваши тезисы кажутся человеку неправильными — не просто магически звучащими техническими звуками о лептонных кварковых переплетениях в N+2 измерениях, — и слушатель незнаком с вами лично и с обсуждаемым предметом, то, подозреваю, для среднего слушателя ваши академические регалии перевесят первое впечатление, если вы находитесь где-то на уровне нобелевского лауреата. И то не факт. Но в любом случае, вам нужны такие академические регалии, которые воспринимаются как находящиеся «за гранью обыденности».</p>
<p>Насколько я представляю, примерно это произошло с Эриком Дрекслером. Он представил свое видение нанотехнологии, и люди сказали: «А где технические подробности?» или «Возвращайтесь, когда у вас будет степень!» И он потратил шесть лет, расписывая технические подробности и получая степень под руководством Марвина Мински. «Наносистемы» — великая книга. Но разве те люди, которые говорили: «Возвращайтесь, когда получите степень!» изменили после этого своё мнение о молекулярной нанотехнологии? Насколько я знаю, нет.</p>
<p>И то же самое происходит и с Институтом исследований машинного интеллекта. Когда мы делаем то, что якобы должно вызывать у людей больше доверия, ничего не меняется. «Вы разрабатываете какие-либо программы? Я не собираюсь поддерживать организацию, где не пишут код» → OpenCog → ничего не изменилось. «У Элизера Юдковски нет академических регалий» → Место директора по исследованиям занимает профессор Бен Герцель → ничего не изменилось. Единственное, что, по-видимому, действительно повышает уровень доверия, — это знаменитые люди, ассоциируемые с организацией, такие как Питер Тиль, спонсирующий нас, или Рей Курцвейл в совете директоров.</p>
<p>Если вы недавно открыли своё дело, то вам и вашим советчикам стоит помнить, что если в качестве причины отказа вам указывают на какие-то ваши неудачи, то проблема может быть и не в них, и вам стоит тщательно всё обдумать, особенно если ситуация требует больших вложений. Если венчурный капиталист говорит: «Если бы только ваши продажи росли немного быстрее!», если потенциальный клиент говорит: «Неплохо, но у вас нет фичи Х», это может и не быть настоящей причиной. Возможно исправление этого поможет, а, возможно, и нет.</p>
<p>И то же самое следует учитывать при разногласиях. Робин Хансон и я считаем, что два рационалиста не могут <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2006/12/agreeing_to_agr.html">согласиться не соглашаться</a>: общее знание об эпистемологическом разногласии может появиться только в случае, если что-то пошло очень сильно не так.</p>
<p>Я подозреваю, что, если два рационалиста намереваются разрешить разногласие, которое не исчезло после первого обмена мнениями, им стоит ожидать, что настоящую причину разногласия либо сложно передать, либо сложно обнаружить. Такими причинами, например, могут быть:</p>
<p>Малоизвестное, но хорошо обоснованное научное или математическое знание;</p>
<p>Длинные <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ожидая_короткие_понятийные_расстояния">понятийные расстояния</a>;</p>
<p>Плохо переводимые в слова интуитивные ощущения, возможно проистекающие из специфичных представлений;</p>
<p>Образ мысли, присущий представителям определённой профессии (по вполне разумным причинам);</p>
<p>Шаблоны, приобретённые с опытом;</p>
<p>Просто мыслительные привычки;</p>
<p>Эмоциональные привязанности к вере в определенный исход;</p>
<p>Страх опровержения прошлых ошибок;</p>
<p>Самообман на глубоком уровне, дающий повод для гордости или другие личные выгоды.</p>
<p>Если при решении вопроса все настоящие причины отказа можно легко предъявить, разногласие, скорее всего, будет разрешено очень быстро, почти наверняка — на первой встрече.</p>
<p>«Это моя настоящая причина отказа?» Именно этот вопрос должны задавать себе оба спорщика, чтобы им было легче иметь дело с противоположной стороной. Однако, по моим наблюдениям, попытки провести с собеседником сеанс публичного психоанализа приведут к ухудшению диалога очень-очень быстро.</p>
<p>И всё-таки, у спорщиков должна быть возможность вежливо спросить: «Это ваша настоящая причина отказа?» — если существует какой-то продуктивный способ получить ответ на этот вопрос. Возможно, стоит ввести правило, которое допускает открытый вопрос: «Этот простой и прямолинейный довод — ваша настоящая причина отказа, или дело в ваших интуитивных ощущениях, или профессиональном взгляде на мир?» Более неудобные возможности лучше оставить на совести собеседника, это уже их область ответственности.</p>
<p><strong>Связанные истины, заразная ложь</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Но идеальный аналитик мог бы пойти дальше: по одному-единственному предмету или живому существу он способен не только представить себе всю вселенную, но и ее развитие — от начала до самого конца» — Первый Ленсмен.</p>
<p>«Но стоит любому из вас сосредоточить свою мысль на одном-единственном факте или на каком-нибудь маленьком предмете, например, на камешке, на семени растения или на каком-нибудь крошечном живом существе, хотя бы на короткое время, как вы начнете постигать изреченную мной истину» — Серый Ленсмен.</p>
<p>Я обоснованно уверен, что отдельный камень, взятый с одного из пляжей Земли, не указывает на континенты и страны, политиков и людей этой Земли. Другие планеты во времени и пространстве, другие ветви Эверетта, сгенерировали бы тот же камень. С другой стороны, сущность единичного камня похоже включала бы наши законы физики. В этом смысле цельность нашей вселенной — все ветви Эверетта — можно было бы вывести из этого камня. (Если бы, как похоже и есть, не было бы по-настоящему свободных переменных)</p>
<p>Так что единичный камень, возможно, не заключает в себе всю Землю. Но единичный камень заключает в себе немало. Из изучения этого камня вы можете вывести законы физики и то, что из них следует. Размышляя об этих законах, вы можете увидеть, как будут формироваться планеты, и можете предположить, с какого вида планет этот камень. Внутренние кристаллическая и молекулярная структура камня формируются под воздействием гравитации, что расскажет вам о массе планеты; смесь элементов в камне даст вам возможность узнать больше о формировании планеты.</p>
<p>Я не геолог, так что не могу говорить точно, но легко представляю как показываю камень геологу и говорю: «Этот камень с пляжа в Халф Мун Бэй», — и мне тут же отвечают «Странно» или «Вы лжете». Возможно это не такой камень или он недостаточно округлый, чтобы быть с пляжа — я не знаю камни в достаточной мере, чтобы предположить связи и признаки, по которым меня можно было бы уличить.</p>
<p>«Только Бог может солгать абсолютно правдиво». Я думаю, была ли религия, которая изрекла пословицу? Я (фальсифицируемо) предположил бы, что нет: это мнение рационалиста, даже если вы изрекаете это в теологическом смысле. Слова «все связано со всем, потому что Бог создал весь мир и поддерживает его» могут генерировать некоторые хорошие теплые чувства во время проповеди, но не дадут вам особо много, если вы пытаетесь определить по камням с каких пляжей они взяты.</p>
<p>Монетка на Земле оказывает гравитационное ускорение на Луну порядка 4,5⋅10−31м/с24,5⋅10−31м/с2, так что в некотором смысле будет не слишком неправильно сказать, что любое событие связано со всеми прошлыми событиями. И поскольку выводы могут распространяться назад и вперед через причинные сети, эпистемологические сцепленности могут легко пересекать границы светового конуса. Но я бы не хотел быть астрономом-криминалистом, который смотрит на Луну и пытается по ней узнать, выпала ли монетка орлом или решкой — влияние меньше чем квантовая неопределенность или термальный шум.</p>
<p>Если вы скажете «Все связано со всем» или «Все логически сцепленно и некоторые сцепленности намного сильнее прочих», вы, возможно, по-настоящему мудры вместо Глубокой Мудрости.</p>
<p>Физически каждое событие в некотором смысле является суммой прошлого светового конуса, без границ или ограничений. Но список значимых сцепленностей куда короче и это дает вам нечто вроде сети. Это высокоуровневая систематичность, на которую я ссылаюсь, когда говорю о Великой Сети Причинности.</p>
<p>Я использую эти Заглавные Буквы по большей части в шутку; но если бы что-либо заслуживало бы Заглавных Букв, то, конечно, Великая Сеть Причинности венчала бы список.</p>
<p>— Что за запутанную сеть мы плетем, когда в первый раз практикуем обман, — сказал сэр Вальтер Скотт. Не вся ложь вырывается из-под контроля — мы живем в ненастолько праведной вселенной. Но иногда происходит так, что некто лжет о факте и потом вынужден лгать о сцепленном факте, а потом еще об одном, который сцеплен с предыдущим:</p>
<p>— Ты где?</p>
<p>— Э, я в поездке по делам фирмы.</p>
<p>— Что за поездка?</p>
<p>— Не могу сказать, это частные переговоры с важным клиентом.</p>
<p>— Ух ты, они допустили тебя к таким переговорам? Отличные новости! Я должен позвонить твоему шефу и поблагодарить его за это.</p>
<p>— Жаль, но его сейчас нет в офисе….</p>
<p>Люди не боги и часто им не удается представить все факты, которые им понадобится исказить, чтобы получить правдоподобную ложь. «Бог сделал меня беременной» звучало бы правдоподобней в старые времена, когда наши модели мира еще не содержали сведений о «хромосомах». Многие подобные факты лжи сегодня могут не выдерживать проверки, когда генетические проверки стали распространенными. Насильников заключают под стражу, ложные обвинения раскрываются, годы спустя, на основании тех свидетельств, о которых они и не думали. Студент, изучающий эволюционную биологию может видеть почерк естественного отбора в каждом волке, который преследует зайца; и каждом зайце, который убегает; и каждой пчеле, которая жалит, вместо того, чтобы вежливо предупреждать — но уловки креационистов для самих креационистов звучат убедительно, я уверен.</p>
<p>Не вся ложь раскрывается, не все лжецы бывают наказаны; мы не живем в настолько праведной вселенной. Но не вся ложь так безопасна, как полагают лжецы. Как много грехов станут известны Байесовскому сверхинтеллекту, думаю я, если он проведет (не разрушив?) нанотехнологический скан всей Земли? Как минимум, вся ложь, для которой существует какое-либо свидетельство в любом мозгу. Некоторая такая ложь может раскрыться раньше других, если нейробиологи преуспеют в создании по-настоящему хорошего детектора лжи через моделирование мозга. Пол Экман (пионер в области изучения микродвижений лицевых мускулов) может возможно раскрыть немалую долю мировой лжи, если у него будет возможность.</p>
<p>Не вся ложь раскрывается, не все лжецы бывают наказаны. Но Великая Сеть обычно недооценивается. Просто знание, которое люди уже накопили, заняло бы много человеческих жизней, чтобы быть изученным. Любой, кто думает, что не являющийся Богом, может солгать идеально без всякого риска, недооценивает сцепленность Великой Сети.</p>
<p>Честность — лучшая политика? Не знаю, так ли это: даже моя этика иногда молчит. Но по сравнению с прямой ложью, честность или молчание вовлекают меньше рекурсивно распространяющихся рисков, которые вы берете, даже не зная этого.</p>
<p><strong>О лжи и Черных Лебедях</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Судья Маркус Эйнфелд, 70 лет, Королевский адвокат с 1977 года, Живое Достояние Австралии 1997 года, лауреат премии мира ООН 2002 года, президент-основатель австралийской комиссии по правам человека и равным возможостям, ушедший на пенсию несколько лет назад, но регулярно привлекаемый для участия в особо важных делах…</p>
<p>…<a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Marcus_Einfeld">был осужден на два года тюрьмы</a> за серию попыток исказить ход судебного процесса и дачу ложных показаний, которая началась с попытки избежать <a l:href="http://news.bbc.co.uk/2/hi/uk_news/magazine/7967982.stm">штрафа в 36 фунтов за превышение скорости на 6 миль в час</a>.</p>
<p>В предыдущем эссе изложена морализаторски звучащая <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Связанные_истины_заразная_ложь">теория</a> о честных людях, которые не умеют лгать, о том, что все поступки оставляют где-нибудь следы, и о том, что ложь иногда заканчивается «Чёрным лебедем» в виде грандиозного провала. И в реальной жизни в самом деле случаются истории, которые этой теории соответствуют. Хотя из-за избирательного восприятия мы слышим только о таких громких, как история про Маркуса Эйнфелда.</p>
<p><strong>Эпистемология темной стороны</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Если вы солжете однажды, правда навсегда станет вашим врагом.</p>
<p>Я ранее говорил об этом, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Связанные_истины_заразная_ложь">истина сцеплена, а ложь заразна</a>. Если вы возьмете камень с дороги и скажете геологу, что нашли его на пляже — ну, знаете ли вы о том, что известно геологу? Я нет. Но могу подозревать, что обточенный водой камень не выглядит похожим на каплю застывшей лавы от извержения вулкана. Знаете ли вы откуда камень с вашей дороги взялся на самом деле? Вещи несут отметки от своих мест во вселенной, где действуют законы; в этой сети нет места лжи. (поправка: геологи в комментариях говорят, что большинство камней на дорогах родом с пляжей, так что они бы не смогли сказать, пляжный ли это камень или дорожный, однако распознали бы разницу между обычным камнем и взятым с дороги/пляжа. Наглядный пример…)</p>
<p>То, что звучит обыденной истиной для одного разума — что легко заменяется правдоподобной ложью — может быть связано десятками связей в глазах большего знания. Для креациониста, идея, что жизнь была кем-то создана, а не появилась в результате естественного отбора, может быть чем-то наподобие спортивной команды, за которую нужно болеть. Но с точки зрения биолога, чтобы правдоподобно солгать о том, что организм был сознательно кем-то разработан, придется лгать почти обо всех чертах организма. Чтобы правдоподобно солгать, что «людей» создал некто разумный, вам придется лгать о строении сетчатки, архитектуре мозга, белках, склеиваемых вместе слабыми силами Ван-дер-Ваальса, вместо сильных ковалентных связей…</p>
<p>Ну или вы можете просто солгать об эволюционной теории, что и является путем, который избирают большинство креационистов. Вместо того, чтобы лгать об отдельных узлах, которые связаны друг с другом, они лгут об общих законах, управляющих связями.</p>
<p>А чтобы прикрыть это, они лгут о правилах науки — наподобие того, что означает термин «теория» или что значат слова ученого о том, что он уверен не полностью.</p>
<p>Так они переходят от лжи про конкретные факты ко лжи про общие законы, а потом ко лжи про правила мышления. Чтобы лгать о том, эволюционируют ли люди, вы должны лгать об эволюции; а потом вам придется лгать о правилах науки, которая ограничивает наше понимание эволюции.</p>
<p>Но как еще? Точно так же, если бы человек принадлежал к созданным формам жизни, вам бы пришлось лгать о законах эволюции, чтобы сделать правдоподобным его появление; и точно так же креационистские убеждения сами по себе отделены от науки — вы не найдете в хорошо организованном разуме таких убеждений больше, чем пальм на леднике. И тогда вам приходится нарушать барьеры, которые ограничивают их появление.</p>
<p>Что приводит нас к случаю самообмана.</p>
<p>Единичная ложь, которую вы говорите себе, может показаться достаточно правдоподобной, когда вы не знаете правил мышления или даже о существовании таких правил; выбор кажется таким же оправданным, как выбор мороженого и отдельным от всего остального, как камень на пляже…</p>
<p>…а потом кто-то спрашивает о вашем убеждении, используя правила мышления, которые они изучали. Они спрашивают «А где свидетельства?»</p>
<p>И вы отвечаете «Что? Зачем мне свидетельство?»</p>
<p>Вам говорят «В общем, для убеждения требуется свидетельство.»</p>
<p>Этот аргумент, очевидно, солдат, сражающийся на другой стороне, которого вы должны победить. Так что вы возражаете: «Я не согласен! Не все убеждения требуют свидетельств. В частности, убеждения о драконах не требуют свидетельств. Когда речь заходит о драконах, можно верить во что хочется. Так что мне не нужны свидетельства, что у меня в гараже есть дракон.»</p>
<p>На что следует: «Э? Вы не можете просто исключить драконов таким образом. Есть причина для данного правила, что убеждение требует свидетельств. Чтобы нарисовать верную карту города, вы должны пройти по улицам и провести линии на бумаге, которые отразят то, что вы видите. Это не взятое просто так требование — если вы сидите у себя в комнате и рисуете случайные линии, карта будет неправильна. С невероятно высокой вероятностью. Точно так же как карта о драконах или о чем угодно.»</p>
<p>Теперь в качестве солдата другой стороны выступает объяснение почему убеждение требует свидетельств. И вы продолжаете: «Неправильна с невероятно высокой вероятностью? Но ведь шанс-то еще остается, а? Я не должен верить в нечто, что не является до конца определенным.»</p>
<p>Или возможно вы даже начинаете подозревать, сами, что «убеждения требуют свидетельств.» Но это угрожает той лжи, за которую вы цепляетесь; так что глубоко внутри себя вы отказываетесь от этого подозрения, словно бы заталкивая солнце обратно за горизонт.</p>
<p>Или же вы ранее уже слышали слова «убеждения требуют свидетельств» и это звучало достаточно мудро, чтобы повторить это на публике. Но вы никогда не использовали ее на себе, пока кто-то не предложил вам применить ее к вашему убеждению, что в вашем гараже есть дракон. Так что вы быстро думаете и выпаливаете «Дракон является отдельным случаем.»</p>
<p>Иметь ложные убеждения плохо, но это не наносит постоянного вреда — если, когда вы обнаруживаете вашу ошибку, вы исправляете ее. Опасно иметь ложное убеждение, если вы верите, что его нужно защищать в качестве убеждения — вера в убеждение, которая может сопровождаться (а может и нет) настоящим убеждением.</p>
<p>Единичная ложь, Которая Должна Быть Защищена, может блокировать чей-либо прогресс в продвинутой рациональности. Нет, это не безвредное удовольствие.</p>
<p>В мире, связанном куда в большей степени, чем это кажется на первый взгляд, существуют правила мышления, которые ограничивают убеждения сильнее, чем может подозревать непосвященный. Мир переплетен тесно и управляем общими законами, равно как и рациональные убеждения.</p>
<p>Подумайте, какова будет цена за отрицание эволюции или гелиоцентризма — все соединенные истины и управляющие законы, которые вам не позволено будет знать. Тогда вы можете понять, как единичный акт самообмана может блокировать целый мета-уровень поиска истины, как только ваш разум начинает бояться видеть связи. Запрещая все средние и высшие уровни рационального Искусства. Создавая на его месте громадный комплекс антизаконов, правил антимышления, общих оправданий для веры в неистинное.</p>
<p>Стивен Каас сказал: «Продвигать менее чем максимально точные убеждения — акт саботажа. Не делайте этого ни с кем, пока заодно не проколете им покрышки.» Давать кому-то ложное убеждение для защиты — убеждать их что убеждение само по себе должно быть защищено от любой мысли, которая угрожает ему — ну, вы не должны делать это ни с кем, пока заодно не делаете ему фронтальную лоботомию.</p>
<p>Как только вы солжете, правда становится вашим врагом; и каждая истина соединенная с этой и каждый союзник истины в общем; всему этому вы должны противостоять, чтобы защитить ложь. Лжете ли вы другим или себе.</p>
<p>Вы должны отрицать, что убеждения требуют свидетельств, после чего вам приходится отрицать, что карты должны отображать территорию, а затем — что истина это хорошо…</p>
<p>И так происходит переход на Темную Сторону.</p>
<p>Меня волнует то, что люди не знают об этом или знают в недостаточной степени — что если бы мы шли через человеческий мир, мы могли бы ожидать систематически встречать плохую эпистемологию.</p>
<p>Мемы о том, как мыслить, плавают вокруг, кэшированные мысли Глубокой Мудрости — некоторые из них будут хорошим советом, изобретенным рационалистами. Но другие изобретались для защиты лжи или самообмана: они происходят с Темной Стороны.</p>
<p>«У каждого есть право на свое мнение». Когда вы думаете об этом, откуда пошла эта поговорка? Это нечто, что кто-то мог бы сказать защищая истину или чтобы защититься от истины? Но люди не встрепенулись и не сказали «Ага! Я ощущаю присутствие Темной Стороны!» Насколько я могу сказать, не особо широко распространено понимание, что Темная Сторона вообще существует.</p>
<p>Но как еще? Обманываете ли вы других или только себя, Ложь Которую Нужно Защищать будет распространяться рекурсивно через сеть эмпирической причинности и сеть общих эмпирических правил и правил мышления как таковых и понимания того, что лежит за этими правилами. Если в мире есть хорошая эпистемология и ложь или самообман, которые люди пытаются защитить, то тогда появляется плохая эпистемология в противовес хорошей. Едва ли можно ожидать обнаружить в нашем мире, что есть Светлая Сторона и нет Темной; есть Солнце и то, что заслоняет его и создает маскирующую Тень.</p>
<p>Не подумайте, для этого вовсе не обязательно, чтобы люди были злыми. Большая часть тех, кто повторяет Глубокую Мудрость, в большей степени обманывают себя, нежели других, в большей части одурачены, чем лицемерны. Думаю так.</p>
<p>И конечно же моим намерением не было дать вам Полностью Универсальный Контраргумент, чтобы если кто-то предлагает вам какую-то эпистемологию, которая вам не нравится, вы бы говорили: «О, кто-то еще пал на Темную Сторону.» Одним из правил Светлой Стороны является то, что вы должны опровергать само положение, а не обвинять его изобретателя в плохих намерениях.</p>
<p>Но Темная Сторона существует. И страх является тем путем, что ведет к ней и единственное предательство заставит вас свернуть на него. Не все, кто носит робы являются Джедаями или их подделками; еще есть Лорды-Ситхи, мастера и их непреднамеренные ученики. Будьте осведомлены и осторожны.</p>
<p>Что же касается списка распространенных убеждений, порожденных Темной Стороной — не случайных ложных убеждений, не подумайте, а именно плохой эпистемологии, Общих Защит Лжи — ну, не могли бы взять этот удар на себя, дорогие читатели?</p>
<p><strong>Против двоемыслия</strong></p>
<p><strong>Единомыслие</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я отчетливо помню тот момент, когда начал свой путь рационалиста.</p>
<p>Нет, не читая «Конечно вы шутите, мистер Фейнман» или любую другую работу о рациональности; их я просто воспринял как очевидные. Путь рационалиста начинается, когда видишь огромный пробел в своих умениях и ощущаешь стимул их улучшить, чтобы создать новые навыки, выходящие за пределы тех полезных, но уже недостаточных вещей, которые можно почерпнуть из книг.</p>
<p>В последние моменты первого периода моей жизни (мне стукнуло пятнадцать) я самодовольно перебирал приятные воспоминания о том времени, когда был намного младше. Воспоминания о том периоде расплывчаты: мысленный образ есть, но сколько точно мне было лет, не скажу. Думаю, шесть или семь. Исходное событие произошло в летнем лагере.</p>
<p>Наш вожатый, парень-подросток, собрал нас, детей намного младше его, построил друг за другом и предложил следующую игру: мальчик, стоящий в конце колонны, должен был ползти у нас между ног, а мы бы шлепали его, когда он проползал под нами, потом наступала очередь следующего мальчика и т.д. (Возможно, я потерял бы при этом всего лишь детскую наивность, но я не мог перестать об этом думать…) Я отказался играть в игру, и меня поставили в угол.</p>
<p>Эта память — об отказе шлепать и быть отшлепанным — символизировала для меня то, что даже в раннем возрасте я не хотел получать удовольствие от причинения боли другим. Я не обменял бы шлепок другому на шлепок по мне; не оплатил бы болью возможность причинить боль другому. Я отказался играть в игру с отрицательной суммой.</p>
<p>Но потом, в пятнадцать, я внезапно понял, что данное воспоминание было неправдой. Я отказался не потому, что был принципиальным противником игр с отрицательной суммой. Я узнал о дилемме заключенного рано, но не в семь же лет. Я отказался просто потому, что не хотел, чтобы мне было больно. Постоять в углу было приемлемой платой за то, чтобы избежать боли.</p>
<p>Более важным было то, что я понял, что всегда знал это: настоящая память всегда была в каком-то из уголков моего сознания, мой ментальный взгляд задерживался на ней на долю секунды, а затем отворачивался.</p>
<p>На самом первом шаге по Пути я поймал то ощущение, сделав общий вывод из субъективного опыта, и сказал: «Так вот что чувствуешь, когда пытаешься запихнуть нежелательную правду на задворки сознания! Теперь я буду обращать на это внимание всякий раз и вычищу все уголки памяти!».</p>
<p>Эту дисциплину я назвал единомыслием по аналогии с оруэлловским двоемыслием. В двоемыслии вы забываете, а потом забываете о факте забывания. В единомыслии вы замечаете, что что-то забыли, а потом вспоминаете. Вы придерживаетесь единственной непротиворечивой мысли за раз.</p>
<p>«Единомыслие» было первым рациональным навыком, который я создал, а не вычитал в книгах. Не думаю, что был первым в смысле академического приоритета, но этого, к счастью, и не требовалось.</p>
<p>И да, в пятнадцать лет я любил давать вещам имена.</p>
<p>Конца-краю ужасающим глубинам предвзятости подтверждения не видно. Они не бесконечны, ибо сложность нашего мозга конечна, но достаточно велики, чтобы погружение в них показалось вечностью. Вы продолжаете обнаруживать всё новые механизмы (или читать о них), при помощи которых мозг прячет неудобные вещи в укромные уголки.</p>
<p>Но я, будучи юным, вымел несколько таких уголков своей первой метлой.</p>
<p><strong>Двоемыслие (выбирая быть искаженным)</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В руке у О’Брайена появилась газетная вырезка. Секунд пять она находилась перед глазами Уинстона. Это была фотография — и не приходилось сомневаться, какая именно. Та самая. Джонс, Аронсон и Резерфорд на партийных торжествах в Нью-Йорке — тот снимок, который он случайно получил одиннадцать лет назад и сразу уничтожил. Одно мгновение он был перед глазами Уинстона, а потом его не стало. Но он видел снимок, несомненно, видел! Отчаянным, мучительным усилием Уинстон попытался оторвать спину от койки. Но не мог сдвинуться ни на сантиметр, ни в какую сторону. На миг он даже забыл о шкале. Сейчас он хотел одного: снова подержать фотографию в руке, хотя бы разглядеть ее.</p>
<p>— Она существует! — крикнул он.</p>
<p>— Нет, — сказал О’Брайен.</p>
<p>Он отошел.</p>
<p>В стене напротив было гнездо памяти. О’Брайен поднял проволочное забрало. Невидимый легкий клочок бумаги уносился прочь с потоком теплого воздуха: он исчезал в ярком пламени. О’Брайен отвернулся от стены.</p>
<p>— Пепел, — сказал он. — Да и пепла не разглядишь. Прах. Фотография не существует. Никогда не существовала.</p>
<p>— Но она существовала! Существует! Она существует в памяти. Я ее помню. Вы ее помните.</p>
<p>— Я ее не помню, — сказал О’Брайен.</p>
<p>Уинстон ощутил пустоту в груди. Это — двоемыслие. Им овладело чувство смертельной беспомощности. Если бы он был уверен, что О’Брайен солгал, это не казалось бы таким важным. Но очень может быть, что О’Брайен в самом деле забыл фотографию. А если так, то он уже забыл и то, как отрицал, что ее помнит, и что это забыл — тоже забыл. Можно ли быть уверенным, что это просто фокусы? А вдруг такой безумный вывих в мозгах на самом деле происходит? — вот что приводило Уинстона в отчаяние.</p>
<p>Джордж Оруэлл, «1984» (перевод В. П. Голышева)</p>
<p>Что, если самообман помогает нам быть счастливыми? Что, если избегание и преодоление искажений делает нас наоборот - несчастными? Конечно, настоящая мудрость была бы рациональностью второго порядка, когда можно было выбирать когда быть рациональным. Тогда вы могли бы решать, какие когнитивные искажения должны управлять вами, для максимизации своего счастья.</p>
<p>Даже если оставить в стороне моральный аспект, я сомневаюсь, что такой безумный вывих в мозгах мог бы на самом деле произойти.</p>
<p>Рациональность второго порядка подразумевает, что в некоторый момент вы должны подумать: «А теперь я, чтобы сделаться счастливым, иррационально поверю, что выиграю в лотерею». Но у нас нет такого прямого контроля над нашими убеждениями. Вы не можете заставить себя поверить в то, что небо зеленое, усилием воли. Вы могли бы поверить, что верите, однако я только что усложнил вам задачу, указав на различие (всегда пожалуйста!). Вы даже можете верить, что счастливы и что обманули себя; но на самом деле не будете счастливы и самообмануты.</p>
<p>Чтобы рациональность второго порядка была подлинно рациональной, сначала потребовалась бы хорошая модель реальности для экстраполяции последствий рациональности и иррациональности. Если потом вы выберете иррациональности первого порядка, то вам понадобиться забыть эту точную картину мира. А затем забыть сам акт забывания. Я не подвержен логическому заблуждению обобщения на основе вымышленного свидетельства, но думаю, что Оруэлл проделал хорошую работу по экстраполяции того, куда ведет этот путь.</p>
<p>Вы не можете осознать последствия пребывания под властью искажений, пока не сумеете выйти из-под нее. А тогда будет слишком поздно для самообмана.</p>
<p>Другая альтернатива — слепой выбор, при котором вы придерживаетесь искажений без ясного представления о последствиях. Но это не рациональность второго порядка. Это упрямое пребывание в глупости.</p>
<p>Иррациональный оптимизм относительно своих водительских навыков позволит вам быть беспечно счастливым там, где других прошибет пот от страха. Вам не придется терпеть неудобство ремня безопасности. Вы будете беспечно счастливым день, неделю, год. А потом БАХ! И остаток жизни будете изнывать от желания почесать фантомную конечность. Или будете парализованы ниже шеи. Или мертвы. Необязательно случится так, но эта ситуация возможна, вопрос в том, насколько она вероятна? Вы не можете ответить на этот вопрос рационально, пока не узнаете реальный уровень своих водительских навыков и не поймете, какой опасности себя подвергаете. Вы не можете ответить на этот вопрос рационально, пока не узнаете о таких искажениях, как отрицание вероятности.</p>
<p>Не имеет значения сколько дней пройдут в блаженном неведении, достаточно будет единичной ошибки, чтобы аннулировать человеческую жизнь, чтобы перевесить все монетки, собранные вами на рельсах глупости.</p>
<p>Один из ключевых советов, которые я даю целеустремленным рационалистам, заключается в следующем: «Не пытайтесь быть умными». И ещё: «Прислушивайтесь к этим тихим надоедливым сомнениям». Если вы что-то не знаете, тогда вы не знаете, что именно вы не знаете, как много вы не знаете и сколько вам на самом деле нужно узнать.</p>
<p>Не существует рациональности второго порядка. Есть только слепой прыжок, который может закончиться в яме с раскаленной лавой (а может и не закончиться). И если вы уже знаете о конечном пункте прыжка, уже поздно зажмуривать глаза.</p>
<p>Но люди пренебрегают этим, поскольку они не знают, чего они не знают. К неизвестным переменным, если неизвестно даже об их существовании, невозможно получить доступ. Люди не сосредотачиваются на пустой области карты, а просто считают ее пустой территории. Когда они рассматривают возможность слепого прыжка, они ищут в памяти опасности и не обнаруживают на пустой карте ям с лавой. Так почему бы не прыгнуть?</p>
<p>Был там. Пробовал. Обжегся. Не пытайтесь быть умными.</p>
<p>Однажды в разговоре с подругой я поделился подозрениями о том, что счастье глупости сильно переоценено. Но она потрясла головой и серьезно сказала: «Нет, нет, совсем нет».</p>
<p>Возможно, существуют счастливые глупцы. Возможно, они счастливей вас. Жизнь несправедлива и нельзя стать счастливее, завидуя тому, чего у тебя нет. Подозреваю, что подавляющее большинство читателей блога «Overcoming Bias» не смогут достичь счастья глупости, даже если попытаются. Этот путь закрыт для вас. Вы никогда не сможете достичь нужной степени невежества, не сможете забыть что знаете, не можете перестать видеть то, что видите.</p>
<p>Счастье глупости закрыто для вас. Вы никогда его не получите без повреждения мозга и даже с ним скорее всего нет. Думаю, вам следует задаться вопросом, оптимально ли счастье глупости (если это наибольшее счастье, к которому может стремиться человек), но ответ на него не важен. Этот путь для вас закрыт, даже если он когда-нибудь появится.</p>
<p>Все, что вам теперь осталось, — это стремиться к тому счастью, которого может достичь рационалист. Я думаю, что в конечном счете оно может оказаться даже больше. Есть строго определенные пути и свободные пути; плато для отдыха и горы для преодоления; и если подъем занимает больше усилий, покоренная вершина оказывается более высокой.</p>
<p>Также в жизни есть нечто большее, чем счастье; и при принятии решений вы можете учитывать чужое, а не свое счастье.</p>
<p>Но это не имеет практического применения. Когда вы осознаете наличие выбора, выбора уже нет. Вы не можете перестать видеть то, что видите. Другой путь закрыт.</p>
<p><strong>Серьёзно, я обманул себя</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я недавно говорил с женщиной, которая… сложно описать что. Формально она ортодоксальная еврейка. Ещё она очень умна, знакома с некоторыми археологическими доказательствами, опровергающими её религию, а также стандартными поверхностными аргументами против иудаизма. Например, она знает, что Мордекай, Хаман и Вашти не были найдены в персидских исторических записях, зато в древней Персии существовала легенда о вавилонских богах Мардуке и Иштар и враждующих с ними эламских богах Хуммане и Вашти. Она знает это и тем не менее справляет Пурим. Наверное, она одна из тех умных но религиозных людей, которые варятся в своих противоречиях, дёргаясь и выдумывая причины, пока изнанка их мозга не начинает выглядеть, как картина Эшера.</p>
<p>Большинство людей такого типа <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Притворная_мудрость">притворяются, что они слишком мудрые</a>, чтобы говорить с атеистами, но она согласилась пообщаться со мной несколько часов. В результате я, наконец, понял по крайней мере ещё одну вещь о самообмане, которую я никогда раньше явно не высказывал, а именно, что не нужно действительно обманывать себя, пока ты веришь, что ты обманул сам себя. Назовём это «верой в самообман».</p>
<p>Когда эта женщина ходила в старшую школу, она считала себя атеисткой. Но потом она решила, что должна вести себя, будто верит в бога. Затем — говорила она убедительно — со временем, она действительно поверила в бога. Из того, что я понял, это абсолютная неправда. В течение нашего разговора она всё время повторяла, снова и снова: «Я верю в бога», — но ни разу: «Бог есть». Когда я её спросил, почему она верит, она ни разу не упомянула о последствиях существования бога, только о последствиях веры в бога. Никогда: «Бог поможет мне», — всегда: «Моя вера в бога поможет мне». Когда я ей явно сказал: «Если кто-то просто захочет узнать истину и посмотрит на нашу Вселенную, как она есть, он даже не рассмотрит бога как гипотезу», — она мгновенно согласилась.</p>
<p>Она не заставила себя на самом деле верить в бога или в истинность иудаизма. Даже не близко, как я смог заметить. С другой стороны, она действительно верит в то, что обманула себя. Так что хоть она не получает никакой пользы от веры в бога — потому что не верит в него — она честно полагает, что хитростью заставила себя верить в бога, и честно ожидает получить бонусы от такого самообмана, таким образом создавая эффект плацебо вместо настоящей религиозности.</p>
<p>Это объясняет, почему она так рвалась убедительно защищать мои скептические предположения о её вере в бога, ни разу при этом не сказав: «А, и кстати, бог на самом деле существует», — или хотя бы не показавшись действительно заинтересованной в этом утверждении.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Вера в самообман</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я рассказывал о моём разговоре с формально ортодоксальной иудейкой, которая живо защищала утверждение, что она верит в бога, при этом не проявляя, собственно, веры в бога.</p>
<p>Задавая ей вопросы о плюсах, которые, как она думала, получала от веры, я познакомил её с <a l:href="http://lesswrong.com/lw/jz/the_meditation_on_curiosity/">литанией Тарского</a>, которая на самом деле является бесконечным семейством литаний вида:</p>
<p>Если небо синее, я хочу верить, что «небо синее».</p>
<p>Если небо не синее, я хочу верить, что «небо не синее».</p>
<p>«Это не моя философия», — сказала она.</p>
<p>«Я и не предполагал этого», — я ответил. — «Я просто спрашиваю; предполагая, что бог не существует, и это известно, должна ли ты верить в бога?»</p>
<p>Она колебалась. Было видно, что она пытается действительно подумать об этом, что меня удивило.</p>
<p>«Ну это гипотетический вопрос…» — произнесла она медленно.</p>
<p>Тогда я подумал что ей должно быть сложно позволить себе представить визуализировать мир, где бога нет, из-за её привязанности к миру с существующим богом.</p>
<p>Сейчас же я подозреваю, что ей скорее было трудно уловить разницу между тем как выглядел мир с существующим и несуществующим богом, потому что все её мысли были о её вере в бога, но причинно-следственный блок в её мозге не содержал узла «бог». Так что она могла легко ответить на вопрос: «Как бы выглядел мир, если бы ты не верила в бога», — но не на вопрос: «Как бы выглядел мир, если бы в нём не было бога?»</p>
<p>Она не ответила на этот вопрос в тот раз. Зато она предложила контрпример к литании Тарского:</p>
<p>Она сказала: «Я верю, что люди добрее, чем они есть».</p>
<p>Я попытался объяснить ей, что если она говорит: «Люди злые», — это на самом деле означает, что она верит, что люди злые, а если она говорит: «Я верю, что люди добрые», — это показывает, что она верит, что она верит, что люди добрые. Отсюда выходит, что «Люди злые, но я верю, что люди добрые» переводится как «Я верю, что люди злые, но я верю, что я верю, что люди добрые».</p>
<p>Я процитировал:</p>
<p>«Если бы существовал глагол со значением „ложно верить“, он бы не имел осмысленного употребления от первого лица настоящего времени изъявительного наклонения», — Людвиг Витгенштейн.</p>
<p>Она ответила, улыбаясь: «Да, я действительно верю, что люди действительно добрее, чем они на самом деле являются. Я просто подумала, что так понятнее для тебя».</p>
<p>«Мне кажется Матушка Ветровоск должна хорошенько взглянуть на тебя, Уолтер», — сказала Нянюшка Ягг. — «Я думаю, что твой разум спутан, как клубок пряжи, который уронили», — Терри Пратчетт, «Маскарад».</p>
<p>И я могу даже явно напечатать мысль: «Ладно, предположим, что она не считает, что её размышления должны быть <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Линза_видящая_свои_изъяны">согласованы при их обдумывании</a>», — но я до сих пор не могу <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Думай_как_реальность">уловить их смысл</a>.</p>
<p>Я могу понять значение произносимых ею слов, но я не могу понять смысл на эмпатическом уровне. Я могу представить себя на месте <a l:href="http://samlib.ru/i/ibatullin_r_u/3worldscollide.shtml">детопожирающих пришельцев и Леди Кирицугу Третьей</a>, но я не могу представить, каково быть ей. Или просто не хочу?</p>
<p>Вот почему сообразительные люди могут выдержать только конечное субъективное количество времени, затраченное на мысли о религии, перед тем как стать атеистами. После определённого порога, если ты умён, но, защищая свою религию, не избежал когтей эпистемологии Тёмной стороны, то твой разум станет похож на картину Эшера. (Один из немногих моментов, которые заставили её остановиться и подумать — упоминаю на случай, если вам подвернётся возможность использовать этот приём — это когда она говорила о том, как приятно верить, что кому-то не всё равно, хорошо или плохо ты поступаешь, вне зависимости правда это или нет — не выражая явно, существует ли в действительности бог, которому не всё равно, делаешь ли ты правильные вещи или нет (это не было частью её веры).</p>
<p>И я ответил: «Но мне не всё равно хорошо или плохо ты поступаешь. То есть ты говоришь, что это недостаточно, и тебе нужно знать, что есть сущность выше человечества, которой было бы это важно». Это остановило её на секунду, потому что, разумеется, она никогда не думала в этом ключе. <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Как_казаться_и_быть_глубокомысленным">Просто стандартный приём из нестандартного набора.</a></p>
<p>Позже в некоторый момент я спросил её, было бы хорошо делать что-то по-другому, если бы стало известно, что бога точно не существует, и в этот раз она ответила: «Нет».</p>
<p>«Итак», — скептически спросил я, — «существует бог или нет, это не оказывает абсолютно никакого эффекта на то, как следует вести себя людям? Я думаю, даже рабби бы отнёсся недоверчиво к такой точке зрения».</p>
<p>Её религия представляла собой одно лишь поклонение поклонению. Как раньше истинные верующие верили, что всевидящий отец всего живого спасёт их, так она верит, что вера в бога спасёт её.</p>
<p>После того как она сказала: «Я верю, что люди добрее, чем они есть», — я спросил: «Значит, ты постоянно удивляешься, когда люди не соответствуют твоим ожиданиям?» После длинной паузы, она медленно ответила: «Ну… удивлена ли я, когда люди… не соответствуют моим ожиданиям?»</p>
<p>Я не понял смысл этой паузы во время разговора. Я намеревался сказать, что если она постоянно разочаровывается реальностью, то это скорее всего просто недостаток неверных убеждений. Но вместо этого, мне показалось, её застал врасплох подтекст отсутствия у неё удивления.</p>
<p>Теперь я понимаю, что вся её философия зиждилась на вере, что она обманула себя, и возможность, что её настоящая оценка поведения людей была точной, угрожала <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Эпистемология_темной_стороны">эпистемологии Тёмной стороны</a>, возведённой вокруг убеждений вроде «Я получаю пользу от веры, что люди добрее, чем они есть».</p>
<p>Она сняла старого идола с трона и заменила его явным поклонением <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Эпистемология_темной_стороны">тёмной эпистемологии</a>, которую однажды изобрела, чтобы защищать идола; она поклоняется её же попытке самообмана. Попытка провалилось, но она честно не знает об этом.</p>
<p>Теперь образцовые стражники здравого смысла (девиз: «Обламываем вашу мелкую безумную братию со времён Эпикура») должные бороться ещё и активным поклонением самообману, поклонением предполагаемой пользе веры, вместо бога.</p>
<p>На самом деле это объясняет один факт обо мне самом, который я не совсем понимал ранее. Причина, по которой меня так раздражает, когда люди говорят, будто самообман — это просто, и почему я пишу целые <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Двоемыслие_выбирая_быть_искаженным">эссе</a> на тему, почему сделать мысленный выбор верить, что небо зелёное, и остаться без каши в голове сложнее, чем думают люди.</p>
<p>Потому что, хоть и нельзя просто так выбрать верить, что небо зелёное, если ты этого не сознаёшь, ты можешь на самом деле обмануть себя в том, что ты успешно обманул себя.</p>
<p>И раз уж ты искренне веришь, что получишь определённую пользу от самообмана, ты действительно получишь такой же плацебо-эффект, какой бы получил от успешного самообмана.</p>
<p>Так что когда я объяснял, насколько сложен самообман, я скорее критиковал плацебо-пользу, которую получали бы люди от веры в успешность этого действия, целясь в новый тип религии, который поклоняется поклонению богу.</p>
<p>Интересно, породит ли эта битва, новый список причин, почему не вера а <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">вера в веру</a> сама по себе - хорошая вещь? Почему люди выискивают великую пользу от почитания факта почитания определённой вещи? Придётся ли нам продолжать цепочку с верой в веру в веру и поклонением поклонению поклонению? Или разумные теисты не будут плодить сущности?</p>
<p>Хотел бы я верить, что никто не будет верить в веру в веру в веру, но <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">аргумент мира зомби в философии</a> ещё более запутанный чем это, и его сторонники всё ещё не забросили его.</p>
<p><strong>Парадокс Мура</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Moore%27s_paradox">Парадокс Мура</a> это стандартный термин для выражения «За окном идёт дождь, но я в это не верю». Снимаю шляпу перед painquale на <a l:href="https://lesswrong.ru/w/www.metafilter.com/79752/More-Right-was-too-political">MetaFilter</a>.</p>
<p>Я думаю, я стал понимать парадокс Мура немного получше, после того как прочитал некоторые комментарии на Less Wrong. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/r/no_really_ive_deceived_myself/">Jimrandomh</a> подсказывает:</p>
<p>Многие люди не могут разделить разные уровни косвенности. Для них «Я верю в X» и «X» это одно и то же. Следовательно, причины, почему полезно верить в X, это те же причины, почему X - истина.</p>
<p>Я не думаю, что это правда. Сравнительно маленькие дети могут понять концепцию ложного убеждения, которая требует раздельных ментальных вёдер для карты и территории. Но эта мысль указывает в направлении похожей идеи:</p>
<p>Многие люди не могут сознательно различить веру во что-то и поддерживание чего-то.</p>
<p>В конце концов, «Я верю в демократию» в разговорной речи означает, что ты поддерживаешь концепцию демократии, а не веру в то, что демократия существует. Слово «вера», таким образом, имеет более одного значения. Может, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/nw/fallacies_of_compression/">запутанные слова</a>порождают путаницу в мыслях, а может, они просто отображают уже существующую путаницу.</p>
<p>Отсюда, в исходном примере: «Я верю, что люди добрее, чем они есть», женщина, с которой я разговаривал, выдумала несколько причин, почему хорошо верить, что люди добрые - польза для психического здоровья и прочее - и так как эта мысль вызывала тёплый отклик в её сознании, она исследовала его и заключила:</p>
<p>«Я верю, что люди добрые». Таким образом, она перенесла положительное чувство, связанное с поддерживаемым убеждением, на сигналирование веры в это заявление. В то же время, сам окружающий мир выглядит, будто люди не такие уж добрые. Поэтому она сказала: «Я верю, что люди добрее, чем они есть».</p>
<p>И это граничит с честной ошибкой - или вроде того - так как обычно людей не учат явно определять, как это выглядит, когда они во что-то верят. Как в <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">притче о драконе в гараже</a>; человек, который говорит: «В моём гараже есть дракон, но он невидимый», - не понимает, что его ожидание не увидеть дракона показывает, что на самом деле он поддерживает (точную) модель мира без дракона в ней.</p>
<p>Не то чтобы люди тренируются распознавать, когда они во что-то верят.</p>
<p>Не то чтобы их кто-то учил в старшей школе: «Когда вы действительно верите во что-то - это утверждение в вашем активном наборе убеждений - это выглядит будто мир такой и есть. Вы должны распознавать это чувство, которое и есть настоящее (без кавычек) убеждение, и отделять его от приятных ощущений от веры во что-то, которую вы распознаёте как веру во что-то; это есть просто „вера“ (с кавычками)». Такой подход к обучению позволил бы сделать <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Убеждённость_в_успешном_самообмане">пример парадокса Мура из жизни</a> намного менее философски чуждым, и дало бы ещё один механизм при помощи которого люди могли бы быть <a l:href="http://lesswrong.com/lw/1d/simultaneously_right_and_wrong/">одновременно и правы и неправы</a>.</p>
<p>Как Kurige, который писал:</p>
<p>Я верю, что существует бог, и что он вселил в нас чувство правильного и неправильного, с помощью которого мы можем оценивать мир вокруг нас. Также я верю, что чувство морали было эволюционно запрограммировано в нас - чувство морали, которое скорее всего стало результатом метаполитических игр в популяциях бонобо много-много лет назад.</p>
<p>Эти два убеждения не противоречат друг другу, но сложно сшить их в одну философию.</p>
<p>Подозреваю, Kurige решил, что у него есть причины поддерживать убеждение, что бог внушил нам внутреннее чувство добра и зла. А также, что он должен следовать вердикту науки. И научное и религиозное сообщества кажутся весьма достойными, правда? Есть же плюсы в каждом наборе убеждений? При рефлексии можно обнаружить, что и то и другое даёт положительные эмоции?</p>
<p>Но он не сказал: «Бог вселил в нас чувство правильного и неправильного, а чувство морали было эволюционно запрограммировано в нас. Оба состояния реальности одновременно нестабильны, сложно их сочетать».</p>
<p>Если ты читаешь это, Kurige, попробуй быстро сказать эту фразу вслух, чтобы заметить, что её немного сложнее проглотить. Заметь субъективную разницу до того как займёшься рационализацией.</p>
<p>Это и есть субъективная разница между «иметь причины поддерживать обе точки зрения» и «иметь в мыслях единую модель мира».</p>
<p><strong>Не верь, что самообман удался</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Не хочу, чтобы показалось, будто я придираюсь к Kurige, но думаю, что следует ожидать определённого потока вопросов, если ты показываешься на Less Wrong и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/r/no_really_ive_deceived_myself/">делаешь заявления</a> вроде</p>
<p>Идея, которая позволила мне объяснить несоответствия, которые я чувствую, когда говорю с другими христианами — это мысль, что где-то на пути к моему текущему мировоззрению я сделал большой скачок от слепой веры к чему-то вроде Оруэлловского двоемыслия.</p>
<p>«Если ты знаешь, что это <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Двоемыслие_выбирая_быть_искаженным">двоемыслие</a>… как ты можешь всё ещё в него верить?» — не могу я не спросить.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/1f/moores_paradox/">Или</a>:</p>
<p>я выбрал верить в существование бога — сознательно и преднамеренно. И это моё решение, как бы то ни было, не имеет абсолютно никакого эффекта на действительное существование бога.</p>
<p>Если ты знаешь, что твоё убеждение никак не коррелирует с реальностью, как ты всё ещё можешь его придерживаться?</p>
<p>Не должно ли осознание нутром «Стойте-ка, небо на самом деле не зелёное» сразу следовать за мыслю «Моя карта, утверждающая „небо зелёное“, не имеет никаких причин соответствовать территории»?</p>
<p>Ну… видимо нет.</p>
<p>По крайней мере частью этой загадки может быть моё объяснение <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Парадокс_Мура">парадокса Мура</a> («На улице дождь, но я не верю в это») — что люди внутренне принимают положительные ассоциации, связанные с утверждением, за настоящую достоверность.</p>
<p>Но другая часть того, чем это просто могло быть (в противоположность негодованию, которое я изначально хотел сюда поместить) — действительная лёгкость застрять на шаге: «Карта, отражающая территорию, сказала бы „X“» — не перейдя к действительной убеждённости в „X“. Потребуется немного потрудиться, чтобы объяснить идеи о разуме как строителе <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">картотерриториальных связей</a>, и даже тогда, чтобы понять смысл нутром, может потребоваться больше работы.</p>
<p>Теперь я понимаю, что когда <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Парадокс_Мура">писал</a>: «Вы не можете заставить себя верить, что небо синее, усилием воли», — я не был лишь беспристрастным обозревателем существующих фактов, а также пытался внушить самоисполняющееся пророчество.</p>
<p>Наверное, было бы мудрым решением повторять себе: «Я не смогу безнаказанно пользоваться двоемыслием! Глубоко внутри, я знаю, что это неправда! Если я узнаю, что у моей карты нет причин коррелировать с территорией, я не буду верить ей!»</p>
<p>Потому что так — если когда-нибудь появится соблазн попытаться обмануть себя — мысли «Но я же знаю, что это не правда!» и «Я не могу обмануть себя!» будут постоянно приходить на ум, и вы в самом деле с меньшей вероятностью преуспеете в самообмане. Вы с большей вероятностью поймёте на уровне подсознания, что убеждение себя в X не сделает X истиной.</p>
<p>Если вы будете говорить себе, что не можете преднамеренно поверить, что небо зелёное, тогда вы с меньшей вероятностью обманете себя на том или ином уровне: на уровне действительной веры во что-то или попадания в ловушку <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Парадокс_Мура">парадокса Мура</a>, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">веры в веру</a> или <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Убеждённость_в_успешном_самообмане">веры в самообман</a>.</p>
<p>Если вы будете повторять, что в глубине души вы будете знать правду…</p>
<p>Если вы будете повторять, что можете просто глядеть на хитро сконструированную ложную карту, и знать, что она ложная, не ожидая никакой корреляции с территорией, и следовательно, не смотря на всю причудливость сооружения, не будете вкладывать в неё доверия…</p>
<p>Если вы будете повторять, что согласованность с реальным миром победит и не позволит вам верить в придуманные вещи на объектном уровне, как только вы придёте к мета-уровневому осознанию, что карта не отражает территорию, тогда положение дойдёт до критического момента и вы в самом деле можете не суметь с ним справиться.</p>
<p>Когда дело доходит до умышленного самообмана, вы должны верить в собственное неумение этого делать!</p>
<p>Скажите себе, что попытка обречена — и она будет!</p>
<p>Это сила позитивного мышления или сила негативного мышления?</p>
<p>В любом случае, кажется, что это мудрая предосторожность.</p>
<p><strong>Свежий взгляд на вещи</strong></p>
<p><strong>Якорение и корректировка</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Предположим, я у вас на глазах раскручиваю рулетку и выпадает число 65. После чего я спрашиваю: «Как вы думаете, процент африканских стран в ООН больше этого числа или меньше? Какова вообще доля африканских стран в ООН?» Попробуйте немного подумать над этими вопросами, только, пожалуйста, без Гугла.</p>
<p>А ещё попробуйте за 5 секунд примерно оценить результат следующего арифметического выражения. 5 секунд. Готовы? Внимание… время пошло!</p>
<p>1⋅2⋅3⋅4⋅5⋅6⋅7⋅81⋅2⋅3⋅4⋅5⋅6⋅7⋅8</p>
<p>Тверски и Канеман изучали, какие ответы дают люди в зависимости от того, какие числа они видят на рулетке<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Якорение_и_корректировка">1</a>. Медианная оценка тех, у кого выпадало число 65, равнялась 45%. Для тех, у кого выпадало 10, медианная оценка равнялась 25%.</p>
<p>В настоящее время результаты этого эксперимента и ему подобных объясняются тем, что испытуемые берут начальное — неинформативное — число в качестве стартовой точки (или «якоря»), а затем корректируются в большую или меньшую сторону, пока не получат ответ, который будет «звучать правдоподобно». На этом корректировка заканчивается. Обычно люди корректируются недостаточно — более удалённые от «якоря» числа тоже могут выглядеть «правдоподобно», но люди останавливаются на первом ответе, который кажется удовлетворительным.</p>
<p>Аналогично, у студентов, которым показали произведение 1⋅2⋅3⋅4⋅5⋅6⋅7⋅81⋅2⋅3⋅4⋅5⋅6⋅7⋅8, медианной оценкой было 512, а у студентов, которым показали произведение 8⋅7⋅6⋅5⋅4⋅3⋅2⋅18⋅7⋅6⋅5⋅4⋅3⋅2⋅1, медианная оценка равнялась 2250. Это объясняется гипотезой, что студенты пытались перемножать (или прикидывать) результаты произведения первых сомножителей, а затем корректировались в большую сторону. В обоих случаях корректировка оказалась недостаточной — верный ответ равен 40320. Но ответы первой группы оказались хуже, потому что они отталкивались от меньшего «якоря».</p>
<p>Тверски и Канеман утверждают, что, даже когда людям предлагают награду за большую точность, эффект якорения не уменьшается.</p>
<p>Страк и Муссвайлер задавали людям вопрос, в каком году Эйнштейн в первый раз посетил США<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Якорение_и_корректировка">2</a>. Обнаружилось, что совершенно неправдоподобные якоря, такие как 1215 или 1992, дают такой же эффект, как и более правдоподобные, такие как 1905 или 1939.</p>
<p>Эффект якорения часто используется при обсуждении заработной платы и при покупке машины. Я не призываю вас самих им пользоваться, но рекомендую следить, чтобы его не использовали против вас.</p>
<p>И главное: наблюдайте за своими мыслями, старайтесь замечать, когда вы корректируетесь в поисках ответа.</p>
<p>Способов противодействия якорению с доказанной эффективностью пока не обнаружено. Я бы предложил использовать следующие два. Во-первых, если первоначальное предположение выглядит неправдоподобным, попытайтесь полностью его отбросить и получить новую оценку, а не корректируйтесь относительно «якоря». Однако, этого может быть недостаточно — когда испытуемым говорили избегать якорения, судя по всему, это им не удавалось<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Якорение_и_корректировка">3</a>. Поэтому, во-вторых, даже когда вы используете первый метод, пытайтесь также придумать «якорь» с противоположной стороны — «якорь», который явно слишком мал или слишком велик (в зависимости от того, велик или мал изначальный «якорь») — и немного подумайте о нём.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Якорение_и_корректировка">1.</a>Amos Tversky and Daniel Kahneman, «Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases», <emphasis>Science</emphasis> 185, no. 4157 (1974): 1124–1131, doi:10.1126/science.185.4157.1124.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Якорение_и_корректировка">2.</a>Fritz Strack and Thomas Mussweiler, «Explaining the Enigmatic Anchoring Effect: Mechanisms of Selective Accessibility», <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 73, no. 3 (1997): 437–446.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Якорение_и_корректировка">3.</a>George A. Quattrone et al., «Explorations in Anchoring: The Effects of Prior Range, Anchor Extremity, and Suggestive Hints» (Unpublished manuscript, Stanford University, 1981).</p>
<p><strong>Прайминг и контаминация</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Предположим, вы просите людей нажимать одну клавишу, если строка из букв представляет собой слово, и другую клавишу, если строка не является словом (например, «вывеска» и «выверк»). Потом вы показываете им слово «вода». После этого люди опознают строку «пить» как слово гораздо быстрее. Это явление известно как «когнитивный прайминг». Конкретно эту форму можно назвать «семантический прайминг» или «концептуальный прайминг».<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">1</a></p>
<p>Самое интересное в прайминге — это то, что он работает на очень низком уровне. Прайминг ускоряет идентификацию букв как слова, при том, что естественно было бы ожидать, что человек сначала опознаёт буквы как слово, а только потом понимает смысл этого слова.</p>
<p>Прайминг также показывает масштабность процесса параллельно активирующихся цепочек ассоциативных связей. Если при виде слова «вода» активируется слово «пить», то, скорее всего, активируются и слова «река», «чашка», «всплеск»… И эта активация распространяется через семантическую связь концептов, действуя начиная с распознавания строчек из букв.</p>
<p>Прайминг происходит подсознательно и его невозможно остановить, это артефакт человеческой нейронной архитектуры. Пытаться остановить прайминг у себя всё равно что пытаться остановить активацию собственных нейронных цепей. Попробуйте вслух произнести цвет — не значение, а именно цвет — следующего набора букв:</p>
<p>Зелёный</p>
<p>В исследовании Массвайлера и Страка испытуемым задавали вопрос (подразумевавший <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Якорение_и_корректировка">якорение</a>): «Ежегодная средняя температура в Германии выше или ниже 5 градусов/20 градусов?»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">2</a> В дальнейшем, при выполнении задачи на распознание слов, описанной выше, испытуемые, которым задавали вопрос, где фигурировало «5 градусов», быстрее опознавали слова наподобие «холодно» или «снег», а те, кто отвечал на формулировку с 20 градусами, быстрее узнавали «тепло» и «солнце». Это показывает некорректируемый при якорении механизм: прайминг сходных мыслей и воспоминаний.</p>
<p>Более общие результаты исследований прайминга показывают, что даже совершенно неинформативная, очевидная ложь или совершенно посторонняя «информация» могут влиять на оценки и решения. В области эвристик и искажений данное общее явление известно как контаминация.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">3</a></p>
<p>Ранние исследования в области эвристик и искажений продемонстрировали <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Якорение_и_корректировка">эффекты якорения</a>. Например, испытуемые оценивали процент африканских стран в ООН ниже(выше), в зависимости от того, спрашивали ли их перед этим, больше или меньше ли этот процент, чем 10 (65). Этот эффект изначально объяснялся тем, что испытуемые брали «якорь» как стартовую точку, а потом корректировали свой ответ и прекращали корректировку сразу же, когда достигали какого-то правдоподобного значения — останавливались на одном из концов доверительного интервала.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">4</a></p>
<p>Судя по всему, ранняя гипотеза Тверски и Канемана верно объясняла явление в некоторых случаях, особенно когда испытуемые сами определяли начальные значения.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">5</a> Но, похоже, современные исследования показывают, что в большинстве случаев якорение вызывается контаминацией, а не недостаточной корректировкой. (Спасибо <a l:href="http://lesswrong.com/lw/j7/anchoring_and_adjustment/eza">анонимному читателю</a> за напоминание — много лет назад я читал статью Эпли и Гиловича, как главу в «Правилах и предубеждениях», но совершенно забыл о ней.)</p>
<p>Скорее всего, в супермаркете, куда вы ходите, есть раздражающие таблички, на которых написано: «не более 12 в одни руки» или «5 штук за 10$». Успешно ли эти таблички заставляют посетителей покупать больше? Вероятно, вы думаете, что на вас такие трюки не действуют. Но известно, что такие таблички работают — именно поэтому магазины их и используют.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">6</a></p>
<p>И всё же самое ужасное в контаминации — то, что она <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Подтверждающее_искажение_взгляд_во_тьму">является</a> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Знание_искажений_может_вредить">ещё</a> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Третья_альтернатива">одним</a> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_меняем_мнение_реже_чем_нам_кажется">из</a> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">тысячи</a><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Один_довод_против_армии">обликов</a> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Рационализация">предвзятости</a> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/О_чём_свидетельствуют_отсеянные_свидетельства">подтверждения</a>. Когда идея попадает человеку в голову, она влияет на всю связанную с ней информацию — и тем самым способствует своему дальнейшему существованию. Выработанное средой стремление побеждать в политических дебатах тут уже не важно. Предвзятость подтверждения напрямую встроена в наше «железо», ассоциативные сети влияют на все связанные мысли и воспоминания. Печальный побочный эффект нашей нейронной архитектуры.</p>
<p>Мимолётного образа может быть достаточно для быстрого распознавания связанных с ним слов. Этого уже хватит, чтобы запустить предвзятость подтверждения. Один миг - и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">нижняя строчка</a> уже определена, поскольку <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_меняем_мнение_реже_чем_нам_кажется">мы меняем своё мнение реже чем нам кажется</a>.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">1.</a><a l:href="http://22century.ru/allsorts/44523">Нобелевский лауреат публично признал ошибки</a> — Прим.перев.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">2.</a>Thomas Mussweiler and Fritz Strack, «Comparing Is Believing: A Selective Accessibility Model of Judgmental Anchoring», <emphasis>European Review of Social Psychology</emphasis> 10 (1 1999): 135–167, doi:10.1080/14792779943000044.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">3.</a>Gretchen B. Chapman and Eric J. Johnson, «Incorporating the Irrelevant: Anchors in Judgments of Belief and Value», in Gilovich, Griffin, and Kahneman, <emphasis>Heuristics and Biases</emphasis>, 120–138.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">4.</a>Tversky and Kahneman, «Judgment Under Uncertainty.»</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">5.</a>Nicholas Epley and Thomas Gilovich, «Putting Adjustment Back in the Anchoring and Adjustment Heuristic: Differential Processing of Self-Generated and Experimentor-Provided Anchors», <emphasis>Psychological Science</emphasis> 12 (5 2001): 391–396, doi:10.1111/1467-9280.00372.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">6.</a>Brian Wansink, Robert J. Kent, and Stephen J. Hoch, «An Anchoring and Adjustment Model of Purchase Quantity Decisions», <emphasis>Journal of Marketing Research</emphasis> 35, no. 1 (1998): 71–81, <a l:href="http://www.jstor.org/stable/3151931">http://www.jstor.org/stable/3151931</a> .</p>
<p><strong>Мы верим всему, что нам говорят?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В некоторых из ранних экспериментов по <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Якорение_и_корректировка">якорению и корректировке</a> проверялось, ухудшится ли у испытуемых качество корректировки (и, как следствие, увеличится ли влияние «якоря»), если их отвлекать — например, испытуемых просили отыскивать среди многих цифр «пятёрку», обеспечивая тем самым им когнитивную «нагрузку». Судя по всему, большинство экспериментов подтвердили точку зрения, что когнитивная нагрузка усиливает эффект якорения и, в общем случае, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">контаминацию</a>.</p>
<p>Когда Дэниэл Гилберт изучал накапливающиеся результаты экспериментов — всё больше и больше подтверждений контаминации, которую усиливала когнитивная нагрузка — ему пришла в голову поистине безумная гипотеза: Мы верим вообще всему, что нам говорят?</p>
<p>Естественно было бы предположить, что, когда мы слышим некое утверждение, мы сперва понимаем его суть, затем размышляем над ним, и в итоге принимаем его или отвергаем. Такая напрашивающаяся модель познавательного процесса предлагалась ещё Декартом. Но оппонент Декарта — Спиноза — возражал: по его мнению, мы в процессе понимания утверждения сперва пассивно принимаем его, и только затем активно отказываемся от утверждений, которые отвергаем в процессе размышлений.</p>
<p>На протяжении нескольких последних веков философы в основном придерживались точки зрения Декарта, поскольку она казалась, ну вы понимаете — более логичной и <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/10/what-evidence-i.html">интуитивно понятной</a>. Но Гилберт придумал способ экспериментально проверить гипотезы Декарта и Спинозы.</p>
<p>Если Декарт прав, то отвлечение испытуемых помешает им как принимать истинные утверждения, так и отвергать ложные. Если прав Спиноза, то отвлечение испытуемых приведёт к тому, что они будут чаще принимать ложные утверждения за истинные, но не станут чаще принимать истинные утверждения за ложные.</p>
<p><a l:href="http://wjh-www.harvard.edu/~dtg/Gilbert%20et%20al%20UNBELIEVING.pdf">Исследование Гилберта, Крула и Мэлоуна</a> подтвердило точку зрения Спинозы. Испытуемым показывали новые для них утверждения с пометками ИСТИННО или ЛОЖНО. В результате испытуемые примерно одинаково точно опознавали истинные утверждения (55% утверждений было опознано правильно, если испытуемых не отвлекали и 58%, если отвлекали). Однако, отвлечение влияло на идентификацию ложных (55% было опознано правильно, когда испытуемых не отвлекали, и 35%, когда отвлекали).<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_верим_всему_что_нам_говорят">1</a></p>
<p>Последующие <a l:href="http://www.danielgilbert.com/Gilbert%20et%20al%20EVERYTHING%20YOU%20READ.pdf">эксперименты Гилбера, Тафароди и Мэлоуна</a><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_верим_всему_что_нам_говорят">2</a> дали ещё более поразительные результаты. Испытуемые зачитывали вслух с монитора отчёты о преступлениях. В тексте цветом помечалось, является ли конкретное утверждение истинным или ложным. Некоторые отчёты содержали ложные утверждения, усугубляющие тяжесть преступления, некоторые — ложные утверждения, смягчающие тяжесть преступления. Некоторым испытуемым во время чтения отчётов приходилось отвлекаться на строку цифр и выискивать в них цифру «5» — это было отвлечение для создания когнитивной нагрузки. В конце испытуемых просили дать рекомендацию, сколько лет тюрьмы следует назначить каждому преступнику (от 0 до 20 лет).</p>
<p>Испытуемые, которые действовали под когнитивной «нагрузкой» в среднем предлагали 11,15 лет заключения за преступления, описанные в отчётах с ложными отягчающими обстоятельствами. За преступления, описанные в отчётах с ложными смягчающими обстоятельствами, эти испытуемые в среднем предлагали 5,83 лет заключения. Разница оказалась почти двукратной, что, как вы можете догадаться, статистически значимо.</p>
<p>Контрольная группа действовала без когнитивной нагрузки — с теми же пометками и с той же бегущей строкой цифр, но им не нужно было искать цифру «5». Таким образом они могли уделить больше внимания «неправдоподобным» утверждениям, отмеченным как ложные. Участники из контрольной группы предлагали 7,03 лет заключения для преступников с ложными отягчающими обстоятельствами против 6,03 лет для преступников с ложными смягчающими обстоятельствами.</p>
<p>Статья Гилберта, Крула и Мэлоуна вышла под названием «Вы не можете не верить всему, что вы читаете».</p>
<p>Эти результаты наводят на мысль, что нам, как минимум, следует вести себя очень осторожно, когда нам попадается ненадёжная информация. Особенно, если в это время мы заняты чем-то ещё. Будьте бдительны, читая газеты в супермаркете.</p>
<p>P.S. Согласно непроверенным слухам, которые я просто выдумал, люди будут больше доверять написанному в этом эссе, поскольку для отвлечения внимания я использую здесьшрифт разных цветов.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_верим_всему_что_нам_говорят">1.</a>Daniel T. Gilbert, Douglas S. Krull, and Patrick S. Malone, «Unbelieving the Unbelievable: Some Problems in the Rejection of False Information», <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 59 (4 1990): 601–613, doi:10.1037/0022-3514.59.4.601.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_верим_всему_что_нам_говорят">2.</a>Gilbert, Tafarodi, and Malone, «You Can’t Not Believe Everything You Read».</p>
<p><strong>Кешированные мысли</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Одна из величайших загадок человеческого мозга заключается в том, как он вообще может работать, если частота импульсации большинство нейронов составляет 10-20 раз в секунду, в лучшем случае 200 Гц. В нейронауках есть правило ста шагов, согласно которому любая теоретически допустимая операция должна занимать не более 100 последовательных шагов: вы можете сделать процессы обработки настолько параллельными, насколько вам хочется, но вы не можете задействовать в них больше 100 (а лучше меньше) нейронных импульсов, следующих подряд.</p>
<p>Можете ли вы вообразить программу, которая использует 100-герцовые процессоры, независимо от имеющегося их количества? Чтобы сделать в реальном времени хоть что-нибудь, понадобится сто миллиардов процессоров.</p>
<p>Если нужно написать действующие в реальном времени программы для сотни миллиардов 100-герцовых процессоров, можно использовать такой трюк, как кеширование. Суть его следующая: вы сохраняете результаты предыдущих операций и в следующий раз обращаетесь сразу к ним, а не вычисляете с нуля. И это весьма характерно для работы <emphasis>мозга</emphasis>, заключающейся в распознавании, поиске ассоциаций, выборе шаблона.</p>
<p>Разумно предположить, что большая часть когнитивных процессов у человека представляет собой поиск в кеше.</p>
<p>Данная мысль мелькает в моем мозгу время от времени.</p>
<p>Есть очень показательная история, которую я вроде бы сохранил в закладках, но потом не смог найти — это рассказ о человеке, чей сосед-всезнайка однажды мимоходом заметил, что легче всего убрать дымовую трубу из дома так: выломать топку, подождать пока труба опустится ниже, убрать видимый ее кусок, подождать пока она опустится еще и так далее, пока вся труба не будет убрана. Годы спустя, когда тот человек хотел убрать дымовую трубу из своего дома, эта кешированная мысль всплыла в его сознании…</p>
<p>Как рассказывал этот человек уже потом — как можно догадаться, дело отнюдь не заладилось — его сосед не особенно хорошо разбирался в этой сфере и не был надежным источником. Если б герой нашей истории подверг ту идею сомнению, он скорее всего понял, что она неудачна. Некоторые кешированные результаты все же лучше вычислять заново. Но мозг следует шаблону автоматически: если вы не осознаете, что шаблон нуждается в исправлении, вы так и продолжите действовать по прежнему шаблону.</p>
<p>Я подозреваю, что если бы та мысль пришла к человеку самостоятельно — если бы он <emphasis>сам</emphasis>додумался до той идеи о том, как убрать дымоход — он бы отнесся к ней более критически. Но если кто-то уже обдумал идею со всех сторон, вы можете сэкономить свои вычислительные ресурсы, просто кешировав результат — так?</p>
<p>Никто не может думать достаточно быстро, чтобы использовать исключительно свои собственные мысли, особенно в условиях современной цивилизации. Если бы меня в младенчестве бросили в лесу, где меня воспитали бы волки либо бессловесные роботы, во мне едва ли можно было бы узнать человека. Никто не может думать достаточно быстро, чтобы за одну жизнь кратко воссоздать мудрость племени охотников-собирателей, начиная с самого нуля. И уж подавно это невозможно для мудрости цивилизации, овладевшей письменностью.</p>
<p>С другой стороны, я постоянно вижу поборников критического мышления, которые при этом повторяют кешированные мысли, придуманные теми, кто думает отнюдь не критично.</p>
<p>Хорошим примером будет скептик, который согласен с невозможностью доказать или опровергнуть религию фактическим свидетельством. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Претензия_религии_на_неопровергаемость">Как я уже отмечал</a>, согласно теории вероятности, это просто ложь. И относительно реальной психологии религии это тоже просто ложь — если б вы сказали такое несколько веков назад, то оказались на костре. Мать, чья дочь больна раком, молится: «Господь, пожалуйста, исцели мою дочь», а не «Дорогой Господь, я знаю, что религии не позволяют иметь каких-либо фальсифицируемых последствий, а это значит, что ты, скорее всего, не можешь исцелить мою дочь, так что… ну, в общем, я молюсь, чтобы почувствовать себя лучше, вместо того, чтобы сделать что-то действительно полезное для моей дочери».</p>
<p>Но люди читают «Нельзя доказать или опровергнуть религию фактическим доказательством» и в следующий раз, когда они видят часть доказательства, которое опровергает религию, их мозг реагирует по шаблону. Даже некоторые атеисты повторяют этот абсурд без тени сомнений. Если бы они обдумали данную идею самостоятельно, а не услышали от кого-то еще, они бы отнеслись к ней скептичнее.</p>
<p>Смерть. Шаблон «смерть придает смысл жизни».</p>
<p>Так раздражает, когда хорошие и достойные люди, которые сами никогда бы в жизни не додумались о том, чтобы стереть человечество с лица земли, поднимают в разговоре тему экзистенциальных рисков и говорят: «Ну, возможно, человечество не заслуживает выживания». Они в жизни бы не выстрелили бы в собственного ребенка — а ведь он тоже часть человечества — однако их мозг следует шаблону.</p>
<p>От каких из шаблонов, работающих в вашем мозге, вы хотели б избавиться?</p>
<p>Рациональность. Шаблон «любовь нерациональна».</p>
<p>Если бы эта идея внезапно пришла бы именно к вам как совершенно новая мысль, как бы вы стали ее критически анализировать? Я знаю, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мне_сегодня_рационально">я бы сказал</a>, но что сказали бы вы? Взглянуть свежим взглядом может быть нелегко. Старайтесь не давать вашему мозгу следовать по стандартному, ожидаемому, уже известному пути. В конкретном случае может не существовать лучшего ответа, чем привычный, но вы не можете <emphasis>обдумать</emphasis> ответ на этот вопрос, пока не заставите свой мозг не выдавать ответ автоматически.</p>
<p>Теперь, когда вы прочитали мое эссе, в следующий раз, услышав, что кто-то уверенно повторяет мем, который вам кажется глупым или ложным, вы подумаете: «кешированная мысль». Мое убеждение теперь у вас в голове, ждет возможности стать шаблоном. Но верно ли оно? Не позволяйте мозгу следовать шаблону! <emphasis>Думайте</emphasis>!</p>
<p><strong>Стандартный «нестандарт»</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Всякий раз, когда кто-то призывает вас «думать нестандартно», они обычно, для вашего удобства, точно указывают рамки этого «нестандартно». Не забавно ли видеть одинаково выглядящих нонконформистов?..</p>
<p>В области исследований искусственного интеллекта все агитаторы нестандартного подхода призывают использовать нейронные сети. Они ведь могут имитировать работу человеческого мозга! Новая ИИ идея: завершите шаблон: «Логические ИИ, несмотря на все обещания, так и не дают реальный результат десятилетиями — все что нужно, это нейронные сети!»</p>
<p>Этой шаблонной мысли уже около трех десятилетий. А интеллекта пока нет. Но почему-то все знают, что нейронные сети являются Доминантной-Парадигмой-Инновационной-Идеей, причем еще со времен изобретения алгоритма обратного распространения ошибки в 1970-х. Со времен хиппи.</p>
<p>Нонконформисты по своей природе хотят отличаться от нормы. Если вы не носите черное, как люди узнают, что вы угнетенный художник? Как людям распознать уникальность, если неизвестен шаблон, в соответствии с которым распознается уникальность? Как кто-либо поймет, что ваш концепт ИИ революционен, если это не нейронные сети?</p>
<p>Другим примером этого же явления можно назвать «антиправительственную» литературу, которая вся звучит одинаково, основываясь на маленькой открытой лиге повстанцев, которые управляют целым английским департаментом. Как спросил Анонимус в блоге Скотта Ааронсона:</p>
<p>«Хоть что-то из антиправительственной литературы, которую вы читали, заставило вас изменить свои политические взгляды?»</p>
<p>Или как замечает Лизард:</p>
<p>«Революция уже похожа на телепрограмму. Ее уже можно приобрести. Она уже является покупаемым стилем, доступным в магазине. Двадцать долларов за маску, за баллончик с краской, за транспарант «Бей фашистов» и доступ в ваш блог, где вы можете писать о жестокости полиции, когда вы подставились под пожарный гидрант. Капитализм учится как продавать антикапитализм».</p>
<p>Многие в Силиконовой Долине наблюдают, как большинство венчурных капиталистов в любой момент времени гонятся за одной и той же Революционной Инновацией, которая является абсолютно той же, что и полгода назад. Это особенно разрушительное наблюдение в венчурном капитале, поскольку там есть прямой экономический мотив не следовать за стадом — даже если кто-то еще развивает продукт или снижает цену на стартап. Стив Юрветсон однажды сказал мне, что в Драпер Фишер Юрветсон только двум партнерам нужно согласиться, чтобы основать любой стартап до полутора миллионов долларов. И если все партнеры согласны, что какая-то вещь звучит здорово, они этого не делют. Если бы только комитеты по распределению грантов были так же разумны.</p>
<p>Проблема с оригинальностью в том, что вы по-настоящему должны думать, чтобы добиться этого, вместо того, чтобы позволить мозгу последовать шаблону. Нет ничего с наклейкой «за границами шаблона», куда вы могли бы сразу отправиться. Это почти что дзен — типа того, что вы не можете понять сатори через слова, потому что сатори это опыт, который происходит без слов. Чем больше вы стараетесь следовать инструкциям мастера дзен, которые он дает вам через слова, тем дальше вы будете от очищения своего разума.</p>
<p>По этой причине, как я думаю, люди и не добиваются новизны, стремясь к ней. Свойства типа правды или хорошего дизайна независимы от новизны: 2 + 2 = 4, да, правда, даже несмотря на то, что каждый так думает. Люди, которые стремятся открыть правду или изобрести хороший дизайн, могут достигать креативности. Не каждое изменение есть улучшение, но каждое улучшение есть изменение.</p>
<p>Каждое улучшение есть изменение, но не каждое изменение есть улучшение. Тот, кто говорит «я хочу построить оригинальную мышеловку!», а не «я хочу построить оптимальную мышеловку!», всегда желает восприниматься как оригинал. «Оригинальность» в этом смысле по существу социальна, потому что может быть определена только в сравнении с другими людьми. Так что их мозг просто выполняет стандартный шаблон для которого распознается «оригинальность», после чего их друзья кивают, соглашаясь, и говорят что это антиправительственно.</p>
<p>Книги по бизнесу всегда говорят вам, для вашего удобства, куда нужно идти, чтобы получить кусочек сыра. В ином случае читателям оставалось бы только спрашивать «Где это «за пределами», куда мне нужно идти?»</p>
<p>Настоящее мышление, наподобие сатори, — бессловесный акт сознания.</p>
<p>Знаменитые философы Монти Пайтона <a l:href="https://www.youtube.com/watch?v%3dkkd74sRFtzI">сказали лучше всего</a>.</p>
<p><strong>Непосредственный взгляд</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Поскольку Роберт Пёрсиг выразил это очень хорошо, я просто скопирую ниже то, что он сказал. Я не знаю, основана ли эта история на реальных событиях или нет, но в любом случае она истинна.</p>
<p>У него возникали трудности со студентами, которым нечего было сказать. Вначале он полагал, что это лень, но позднее стало очевидно, что это не так. Они просто не могли придумать, что говорить.</p>
<p>Одна из них, девушка в стильных очках, хотела написать эссе на 500 слов о Соединённых штатах. Он привык уже, когда внутри все опускается от подобных утверждений, и, не отговаривая её, предложил ей лучше сузить тему только до Бозмена.</p>
<p>Когда подошёл срок, работы у неё не вышло, и она была довольно сильно расстроена этим. Она сказала, что пробовала и пыталась писать так и этак, но не смогла ничего придумать.</p>
<p>Это просто обескуражило его. Теперь он сам не мог сообразить, что же ему сказать. Наступило молчание, и затем последовал своеобразный совет: “Ограничьтесь-ка только главной улицей Бозмена”. И это оказалось просто озарением.</p>
<p>Она покорно кивнула и вышла. Но перед следующим уроком она вернулась в совершенном отчаянии, со слезами, отчаяние это назревало у неё, очевидно, уже давно. Она ничего не смогла придумать и не понимала, почему, если она не может ничего сказать обо всём Бозмене, она должна суметь написать что-либо всего лишь об одной улице.</p>
<p>Он рассвирепел. “Вы просто не смотрите!” — заявил он. Ему вспомнилось, как его самого отчислили из университета за то, что он слишком много говорил. По каждому факту есть бесконечное множество гипотез. Чем больше смотришь, тем больше видишь. Она в действительности не смотрела и почему-то не осознавала этого.</p>
<p>Он сердито предложил ей: “Ограничьтесь тогда фасадом одного из зданий на главной улице Бозмена. На оперном театре. Начните с верхнего левого кирпича”.</p>
<p>Ее глаза за толстыми линзами очков, широко распахнулись.</p>
<p>На следующий урок она пришла с озабоченным взглядом и вручила ему эссе на пять тысяч слов о фасаде здания оперы на главной улице Бозмена, штат Монтана. “Я сидела в закусочной через дорогу, — писала она, — и начала описывать первый кирпич, затем второй, а на третьем кирпиче всё началось, и я не смогла остановиться. Они посчитали меня чокнутой и всё время подтрунивали надо мной, но вот так оно получилось. Ничего не понимаю.”</p>
<p>Он тоже не понимал, но во время долгих прогулок по улицам города размышлял об этом и пришёл к выводу, что ей мешала та самая преграда, которая парализовала его в первый день его преподавательской деятельности. Она зациклилась, потому что пыталась повторить на письме то, что уже когда-то слышала, так же как и он сам в тот первый день пытался повторить то, что уже решил рассказать. Она не могла придумать, что бы ей написать о Бозмене, потому что не могла вспомнить ничего стоящего, что можно было бы повторить. Ей как-то не приходило в голову, что можно смотреть своим собственным свежим взглядом, и писать, не обращая внимания на то, что уже было сказано раньше. Ограничение темы одним кирпичом разрушило эту преграду, ибо стало очевидно, что ей нужно непосредственно увидеть нечто самой.</p>
<p>(Из книги Роберт М. Пёрсиг, «Дзен и искусство ухода за мотоциклом».)</p>
<p><strong>Страннее истории</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Представьте, если бы я сказал вам, что следующие заявления абсолютно точно являются истинными:</p>
<p>Если вы покраситесь в строго определённый цвет между синим и зелёным, сила гравитации поменяет свое направление и вы будете падать вверх.</p>
<p>В будущем по всему небу будут плавать миллиарды черных сфер. Каждая из них будет больше всех когда-либо существовавших до этого дирижаблей вместе взятых. Если вы предложите ей деньги, для вас на тросе спустится мужчина по вызову.</p>
<p>Ваши внуки будут думать, что отправлять воров в тюрьму вместо того, чтобы их просто шлёпать, — не просто глупо, но и очень жестоко.</p>
<p>Вы бы решили, что я сошел с ума, верно?</p>
<p>А теперь представьте, что сейчас — 1901 год, и вам нужно выбрать, что более правдоподобно — утверждения, перечисленные выше, или следующие:</p>
<p>Существует абсолютный предел скорости, при которой объекты будут все еще казаться движущимися относительно друг друга, и точное значение этой скорости — 1 079 252 848,8 километров в час. Если вы прыгнете в поезд, идущий с такой скоростью, и выстрелите из окна, фундаментальные единицы измерения длины изменятся, и вам будет казаться, что пуля летит быстрее вас, однако другие люди будут видеть это иначе. О, и время изменится тоже.</p>
<p>В будущем будет существовать суперсвязанная глобальная сеть, состоящая из миллиардов постоянно подключающихся к ней машин, причем каждая из этих машин будет мощнее всех когда-либо существовавших до 1901 года машин вместе взятых. Одним из главных способов использования этой сети будет передача движущихся картинок, изображающих лесбийский секс, поскольку эти картинки якобы состоят из чисел.</p>
<p>Ваши внуки будут думать, что говорить, будто женщина не должна быть президентом Соединённых Штатов только потому, что она — чёрная, — не просто глупо, но и очень жестоко.</p>
<p>Это эссе появилось по мотивам <a l:href="http://lesswrong.com/lw/j0/making_history_available/ewg">комментария</a> Робина Хэнсона: «Интересно, можно ли написать со всеми сопутствующими подробностями рассказ об альтернативной реальности, которую наши предки не смогли бы отличить от правды, чтобы показать со всей ясностью, насколько неожиданной она действительно оказалась».</p>
<p><strong>Ошибка обобщения на основе вымышленного свидетельства</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Когда я пытаюсь познакомить человека с концепцией продвинутого ИИ, что я слышу в первую очередь в более чем половине случаев?</p>
<p>«А, это как в Терминаторе/Матрице/у Азимова!»</p>
<p>И я отвечаю, «Э, нет, не совсем. Я склонен избегать логического заблуждения обобщения на основе выдуманного свидетельства.»</p>
<p>Некоторые люди понимают сразу и смеются. Другие начинают защищать свое право на использование таких примеров, отрицая, что это заблуждение.</p>
<p>Что плохого в использовании кино или книг как исходной точки обсуждения? В конце концов, никто ведь и не говорит, что это истина. Где же ложь, в чем здесь грех рационалиста? Научная фантастика представляет собой попытку автора представить будущее; почему бы не воспользоваться плодами уже сделанных размышлений, вместо того, чтобы начинать заново?</p>
<p>Не каждый неверный шаг в точном танце рациональности заключается в явно видимом убеждении в чем-то ложном; есть менее заметные пути ошибаться.</p>
<p>Сначала давайте предположим, что научная фантастика представляет собой полноценную рациональную попытку предсказать будущее. Даже наиболее добросовестные писатели в первую очередь повествователи; требования к повествованию непохожи на требования к прогнозированию. Как отметил Ник Бостром:</p>
<p>«Когда в последний раз вы видели фильм о том, как человечество внезапно вымирает (без предупреждения и без того, чтобы его кто-то заменил)? А ведь такой сценарий может быть куда вероятнее, чем сценарий где люди-герои успешно отражают вторжение монстров или роботов, хотя он намного скучнее.»</p>
<p>Художественная литература имеет свои специфические искажения. Но попытки исправить их недостаточно. Повествование никогда не является рациональной попыткой анализа, даже у лучших фантастов, поскольку истории не используют распределения вероятностей. Я покажу это так:</p>
<p>«Боб Меркельфуд с опаской проскользнул в дверь инопланетного звездолета, поглядывая направо и налево (или наоборот) на предмет того, не остались ли где-то ужасные Космические Монстры. У него было только одно оружие, которые было эффективно против них, Космический Меч, который с 30% вероятностью состоял из чистого титана, 20% — обычного железа, 45% — таинственных черных дисков, найденных на развалинах Стоунхеджа и 5% других возможных результатов, слишком незначительных, чтобы их перечислять.</p>
<p>Меркельфуд (хотя был значительный шанс, что на самом деле там была Сьюзан Виффлифуфер) сделал два шага вперед и отпрыгнул назад, когда громкий рев разорвал тишину темного шлюза! Или тихий фоновый гул светлого шлюза! Хотя Амфер и Вуфи (1997) доказали, что Меркельфуд был съеден в тот момент, Споклабакл (2003) указывает на то, что…»</p>
<p>Персонажи могут быть невежественны, однако автор не может сказать три волшебных слова «я не знаю». Протагонист должен следовать единой линии событий в будущее, полной подробностей и окружения истории, от возможной будущей точки зрения Виффлифуфер по поводу феминизма, до цвета ее серег.</p>
<p>Потом все эти обременительные детали и сомнительные предположения упаковываются и получают короткий ярлык, создавая иллюзию, что они являются единым пакетом.</p>
<p>С проблемами, у которых большое пространство ответов, наибольшая трудность не проверка верного ответа, но просто поиск, где именно начать поиск в этом пространстве. Если кто-либо начинает с вопросов о том, будет ли ИИ помещать нас в капсулы как в «Матрице», они сразу начинают со 100-битового предположения, без подтверждения 98 бит свидетельства для определения этого в пространстве ответов как возможности стоящей точного обсуждения. Об этом стоит беспокоиться только после того как первые 98 бит будут подтверждены до почти определенности, что скажет вам, где следует проводить всю работу.</p>
<p>«Предварительный» шаг определения возможностей, стоящих точного обсуждения включает в себя шаги вида: взвешивание того, что вы знаете и не знаете, что вы можете предсказать и чего не можете, приложение сознательные усилий для избежания искажения абсурдности и широких интервалов подтверждения, обдумать, какие вопросы наиболее важны, пытаясь не упустить возможных «черных лебедей» и подумать (заблаговременно) о неизвестных неизвестных. Преждевременный переход к «Матрица: да или нет?» пропускает все это.</p>
<p>Любой профессиональный спорщик знает, что управление определениями в споре — это практически управление исходом спора. Если вы начали с размышлений о Матрице, то в вашей голове станут возникать образы марширующих армий роботов, с трудом побеждающих людей — а не образ суперинтеллекта, похрустывающего нанотехнологическими пальцами. Такая постановка вопроса заставляет фокусироваться на «Мы против них», переводя потом внимание на вопросы типа «Кто победит?», «Кто должен победить?», «ИИ на самом деле будет такой?» Это создает общую атмосферу зрелищности, типа «Каково твое удивительное видение будущего?»</p>
<p>Позабытыми в гулкой пустоте являются: рассмотрения, что возможно более одного варианта реализации ИИ; зависимость будущего от начальных условий; мощь интеллекта, превосходящего человеческий, и аргумент его непредсказуемости; есть люди, которые принимают риски всерьез и стараются предотвратить их.</p>
<p>Если определенные нечестные спорщики хотят, чтобы люди пришли к нужному им выводу, и начинают обсуждение с опровержения «Терминатора», то они искажают рамки данного обсуждения. В дебатах по контролю над оружием, ратующий за оружие не хочет начинать спор как «помешанный на стрельбе псих», а противник оружия не хочет начинать спор как «сторонник обезоруживания населения». Так почему вы следуете такому изменению рамок со стороны сценаристов Голливуда, пусть даже неумышленно?</p>
<p>Журналисты не говорят мне «будущее будет похоже на 2001 год.». Но они спрашивают «будет ли похоже будущее на 2001 год или вероятен приход ИИ?» Это столь же неправильная формулировка как и «Должны ли мы создать льготы для ветеранов или поднять налоги для богатых?»</p>
<p>В родовых сообществах не было движущихся картинок; то что ты видел своими глазами, было истиной. Краткий отблеск отдельного слова может вызвать у нас прайминг и сделать доступнее более подходящие мысли, что оказывает сильное влияние на оценки вероятностей. Насколько же тогда разрушителен может быть двухчасовой фильм для вашего суждения? Трудно исправить этот ущерб даже сознательными усилиями — так зачем приглашать вампира в свой дом? В шахматах или го, любой бесцельный ход это потеря; в рациональности, любое влияние, не подкрепленное свидетельствами, это (в среднем) энтропия.</p>
<p>Преуспевают ли те, кто смотрит кино, в неверии тому, что они видят? Насколько я могу сказать, весьма немногие из этих людей действуют так, словно видели точное будущее Земли. Люди, смотревшие Терминатора, не прятались в бомбоубежища 29 августа 1997. Однако те, кто попал под заблуждение, склонный действовать так, словно данные события истинны, но произошли на какой-то другой планете; не Земле, но очень похожей.</p>
<p>Вы говорите, «Предположим, что мы построим очень умный ИИ», а они говорят, «Но не приведет ли это к ядерной войне как в Терминаторе?» Насколько я могу сказать, точно так же, вплоть до тона, мыслил бы кто-либо, кто мог бы сказать «не приведет ли это к ядерной войне на Альфа Центавра?» или «не это ли привело к падению итальянского города-государства Пикколо в 14 веке?» Фильмам не верят, но информация из них доступна. Она рассматривается не как пророчество, но как исторический случай, подходящий для иллюстрации. Повторится ли история? Кто знает?</p>
<p>В недавнем обсуждении сингулярности, кто-то упомянул, что похоже, что Винж не думал, что компьютерно-мозговые интерфейсы сильно увеличат интеллект, и привел в пример Тунка Блументаля из «Marooned in Realtime», который был наиболее продвинутым персонажем, но не казался слишком уж сильным. Я возмущенно ответил: «Но Тунк потерял большую часть оборудования! Он был калекой!» Потом я обдумал все еще раз и подумал про себя: что за чушь я несу.</p>
<p>Насколько правилен ответ на данный вопрос ведь не зависит от того, как Винж изобразил своих героев, так? Тунк Блументаль не был «калекой», он не существовал в реальности. Я мог бы сказать «Винж решил изобразить Тунка калекой, потому что у него могли быть, а могли не быть свои причины, согласно его лучшему предсказанию будущего» и что это дает его авторскому выбору соответствующий вес свидетельства. Я не мог сказать «Тунк был калекой.» Тунка Блументаля не существовало.</p>
<p>Я осознанно оставил сделанную мной ошибку в первом наброске вверху данного поста: «Другие начинают защищать свое право на использование таких примеров, отрицая, что это заблуждение.» Но «Матрица» — это не пример!</p>
<p>Соседствующим будет логическое заблуждение оспаривания на основе вымышленного свидетельства: «Хорошо, если вы дойдете до конца радуги, вы найдете горшок с золотом — что только доказывает мою правоту!» (Обновление на основе предсказанного, а не наблюдаемого, свидетельства — это математическое отражение искажения знания задним числом.)</p>
<p>Мозг имеет множество механизмов для обобщения из наблюдения, не только эвристику доступности. Вы видите трех зебр, формируете категорию «зебра» и эта категория объединяет все автоматически воспринимаемое. Похожие на лошадей создания с черными и белыми полосками теперь классифицируются как «Зебры», то есть сразу распознаются как быстрые и хорошие на вкус; ожидается, что они будут похожи на ранее встреченных зебр.</p>
<p>Когда люди видят (двигающиеся картинки) трех боргов, их мозг автоматически создает категорию «борг», и они автоматически делают вывод, что люди с компьютерно-мозговыми интерфейсами принадлежат к категории «борг» и будут похожи на наблюдавшихся ранее боргов: холодных, не знающих жалости, одетых в черную кожу, ходящих словно роботы. Журналисты не верят, что в будущем будут борги — они не рассматривают «Звездный путь» как пророчество. Но когда кто-то говорит о компьютерно-мозговых интерфейсах, они думают «В будущем будут Борги?», а не «Как я могу знать, что обеспечиваемая при помощи компьютеров телепатия сделает людей менее приятными?», не «Я никогда не видел раньше боргов и никто не видел» и не «я формирую расистский стереотип на основе буквально нулевого свидетельства.»</p>
<p>Как Джордж Оруэлл говорил о шаблонах:</p>
<p>«Что нужно превыше всего — это позволить значению выбирать себе слово, и никак иначе… Когда вы думаете о чем-либо абстрактном, вы больше склонны использовать сначала слова, и пока вы не сделаете сознательное усилие, чтобы прекратить это, существующий язык будет врываться в ваши мысли и мыслить за вас, в обмен на запутывание или даже изменение вашего значения.»</p>
<p>Согласно моей оценке, наиболее разрушительный аспект использования представлений других авторов состоит в том, что оно не дает людям использовать свое собственное. Как сказал Роберт Пирсиг:</p>
<p>«Она зациклилась, потому что пыталась повторить на письме то, что уже когда-то слышала, так же как и он сам в тот первый день пытался повторить то, что уже решил рассказать. Она не могла придумать, что бы ей написать о Бозмене, потому что не могла вспомнить ничего стоящего, что можно было бы повторить. Ей как-то не приходило в голову, что можно смотреть своим собственным свежим взглядом, и писать, не обращая внимания на то, что уже было сказано раньше.»</p>
<p>Запомненные произведения врываются в ваше мышление и делают его за вас; они заменяют вам возможность видеть — самое ужасное удобство из всех возможных.</p>
<p>Точки зрения, рассмотренные здесь, более подробно рассмотрены в эссе: <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Якорение_и_калибровка">Якорение и калибровка</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прайминг_и_контаминация">Прайминг и контаминация</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Доступность">Доступность</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Запасённые_мысли">Запасённые мысли</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_верим_всему_что_нам_говорят">Мы верим всему, что нам говорят?</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Самоуверенность_Эйнштейна">Самоуверенность Эйнштейна</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обременительные_детали">Обременительные детали</a></p>
<p><strong>Добродетель узости</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Свойство этого яблока может не быть свойством того яблока. Поэтому про одно яблоко можно рассказать большее, чем про все яблоки в мире.</emphasis></p>
<p>—<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Двенадцать_добродетелей_рациональности">Двенадцать добродетелей рациональности</a></p>
<p>Внутри своих профессий люди понимают важность узости: автомеханик никогда не перепутает деталь автомобиля под названием «карбюратор» с деталью автомобиля под названием «радиатор» — он знает, в чём состоит разница между ними. Первобытный охотник знает, чем лев отличается от пантеры. Уборщик не отмывает полы средством для чистки окон, сколь похожими не казались бы бутылки непосвящённым.</p>
<p>Снаружи своих профессий люди часто совершают ошибку, пытаясь расширить слово настолько, насколько возможно, пытаясь покрыть им как можно большую территорию. Разве не восхитителен, внушителен и мудр разговор о <emphasis>всех</emphasis> яблоках в мире? До чего же возвышенна возможность <emphasis>объяснить человеческое мышление в общих чертах</emphasis>, не отвлекаясь на мелкие вопросы: например, о том, как люди придумывают техники собирания кубика Рубика. Несомненно, размышления о чём-то <emphasis>частном</emphasis> даже не кажутся необходимыми; разве общая теория не есть блистательное достижение сама по себе?</p>
<p>Ты любопытен, и ты замечаешь что-то необычное в одном камешке; что-то новое, что-то интересное, что-то, отличающее его от миллиона других камешков, лежащих рядом. Ты решаешь называть такие камешки «алмазами», и пытаешься понять, в чём состоит их особенность: какие внутренние качества они разделяют, не считая уже замеченного тобой яркого блеска. И затем появляется кто-то ещё, и говорит: «Почему бы не назвать алмазом и <emphasis>этот</emphasis> камешек тоже? И этот, и ещё тот?». Он говорит воодушевлённо и желает добра. Ибо кажется недемократичным, ограниченным, элитаристским и нехолистичным намерение называть какие-то камешки «алмазами», а какие-то — не называть. Ты выглядишь, если можно так сказать, человеком <emphasis>узких взглядов</emphasis>. Едва ли тебя можно назвать открытым к новым веяниям, не закостенелым, волнующимся о судьбе коллектива.</p>
<p>Возможно, вкладывание в одно слово множества значений кажется тебе поэтичным: вокруг расцветают оттенки и скрытые смыслы. Но даже поэтам — хорошим поэтам — необходимо научиться видеть мир ясно и точно. Просто сравнить любовь с цветком — недостаточно. Горячая ревнивая неофициальная любовь отличается от любви женатой пары, живущей друг другом несколько десятков лет. Если ты хочешь найти цветок, подобный ревнивой любви, то тебе придётся пойти в сад, и наблюдать, и обращать внимание на тонкие различия: тебе нужен цветок с сильным запахом, яркого цвета и острыми шипами. Даже если твоя цель состоит в том, чтобы обогатить текст оттенками и отсылками, тебе всё равно нужно следить за тем, какие именно смыслы, отсылки и оттенки ты привносишь.</p>
<p>Умение узко фокусироваться на необычных камешках, обладающих каким-то редким свойством — необходимая часть и искусства рационалиста, и искусства поэта. И умение замечать особенности, которыми обладают эти камешки (и лишь эти камешки, больше ничто!) тоже. В этом нет ничего зазорного.</p>
<p>Нет ничего плохого в том, что современная эволюционная биология может объяснить <emphasis>всего лишь</emphasis> закономерности развития живых существ, но не «эволюцию» звёзд или «эволюцию» технологии. Увы, некоторые несчастные души используют одно и то же слово «эволюция» для того, чтобы описать порождённые естественным отбором закономерности самореплицирующейся жизни, и совершенно случайную структуру звёзд, и созданную разумом структуру технологии. И, как всем известно, если две вещи называются одним и тем же словом, то они в сущности одно и то же. Следует автоматически переносить всё, известное тебе о биологической эволюции, на развитие технологии. Если кто-то возражает против этой стратегии, то он, должно быть, просто зануда и педант. Твоё бездонное невежество в отношении современной теории эволюции не может быть настолько всеобъемлющим, чтобы ты не смог увидеть различие между карбюратором и радиатором. Это немыслимо. Нет, просто твой <emphasis>собеседник</emphasis> — да, тот, который изучал математику — настолько глуп, что не может увидеть взаимосвязей между предметами.</p>
<p>А что может заслуживать большего уважения, чем способность видеть взаимосвязи? Несомненно, мудрейшие из людей — гуру Нью Эйджа, произносящие «всё связано со всем». Если тебе доведётся произнести эту фразу вслух, не забудь сделать паузу, чтобы окружающие могли полностью осознать всё величие этой Глубокой Мудрости.</p>
<p>Имея граф, можно совершенно тривиальным образом получить его дополнение. Полный граф, в котором каждую пару вершин соединяет ребро, несёт в себе точно такое же количество информации, что и граф вообще без рёбер. Важные интересные графы относятся к числу тех графов, в которых некоторые штуки <emphasis>не</emphasis> соединены с некоторыми другими штуками.</p>
<p>Когда невежа старается показаться мудрецом, он без конца говорит о том, что это похоже на то, а то подобно сему, а оно сравнимо с вот этим; и его граф становится полностью и связным, и бесполезным. Лечение этой беды — знание деталей и доскональное изучение темы. Когда ты знаешь два предмета до мельчайших подробностей, ты можешь увидеть, насколько они <emphasis>непохожи</emphasis>, и тогда самое время начать с воодушевлением <emphasis>удалять</emphasis> из графа рёбра.</p>
<p>Аналогично, важные интересные категории относятся к числу тех категорий, которые не содержат внутри себя все сущности вселенной. Хорошая гипотеза не может объяснить все возможные исходы, но только некоторые из них.</p>
<p>Нет ничего плохого в том, что Исаак Ньютон объяснил <emphasis>лишь</emphasis> гравитацию, <emphasis>лишь</emphasis> то, почему и каким образом вещи падают вниз (и то, как планеты вращаются вокруг Солнца, и то, как Луна создаёт приливы), но <emphasis>не объяснил</emphasis> роль денег в человеческом обществе, или то, как сердце разгоняет кровь по телу. Презрительное отношение к узости напоминает мне о древних греках, приравнявших подход «выйти на улицу и посмотреть на мир, прежде чем рассуждать о нём» к ручному труду (а ручной труд был уделом рабов).</p>
<p>Вот как излагает эту мысль Платон («Государство», книга седьмая):</p>
<p>«Если кто-нибудь, запрокинув голову, разглядывает узоры на потолке и при этом кое-что распознает, то он видит это при помощи мышления, а не глазами. Глядит ли кто, разинув рот, вверх или же, прищурившись, вниз, когда пытается с помощью ощущений что-либо распознать, все равно, утверждаю я, он никогда этого не постигнет, потому что для подобного рода вещей не существует познания и душа человека при этом смотрит не вверх, а вниз, хотя бы он даже лежал навзничь на земле или плыл по морю на спине.»</p>
<p>Многие сегодня делают похожую ошибку, думая, что узкие понятия — приземлены, не величавы и недостойны философии: также, как, скажем, и подход «выйти на улицу и посмотреть на мир, прежде чем рассуждать о нём»; пусть этим занимается чернь. Но рационалистам — и поэтам — требуются узкие слова для выражения точных мыслей, им нужны категории, содержащие лишь одни вещи и не содержащие другие. Нет ничего плохого в фокусировке разума, в сужении категорий, исключении возможностей и заострении утверждений. В этом действительно нет ничего постыдного, правда! Если ты сделаешь свои слова слишком широкими, то в итоге ты получишь что-то далёкое от истины и даже не радующее глаз ценителей поэзии.</p>
<p><emphasis>И не говорите при мне, что Википедия — «искусственный интеллект», что синтез ЛСД был «сингулярностью», или что корпорации обладают «сверхчеловеческим интеллектом»!</emphasis></p>
<p><strong>Как казаться (и быть) глубокомысленным</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Недавно я посетил дискуссионную группу, темой которой на этой сессии была смерть. Это взволновало всех. Думаю, что из всех ланчей, на которых я был в Силиконовой Долине, этот был наиболее честным; люди говорили о смерти близких и друзей, что они думают о своей собственной смерти. Они на самом деле слушали друг друга. Хотел бы я знать, как такие условия беседы воспроизводить.</p>
<p>Я был единственным присутствовавшим трансгуманистом и мне пришлось быть крайне осторожным, чтобы не показаться назойливым. («Фанатик это тот, кто не может изменить свое мнение и не способен сменить тему». Я стараюсь по крайней мере менять тему.) Что неудивительно, люди говорили о значении, которое смерть придает жизни, о том, что смерть на самом деле благо. Но я, очень аккуратно, объяснил, что трансгуманисты в общем позитивно относятся к жизни, но категорически не одобряют смерть.</p>
<p>После обсуждения несколько людей подошли ко мне и сказали, что я был весьма «глубокомысленен». Да, так и было, но это заставило меня задуматься над тем, что заставляет людей казаться глубокомысленными.</p>
<p>В один из моментов обсуждения, женщина сказала, что мысли о смерти дают ей возможность быть вежливой с людьми, ведь никто не знает, увидит ли она их снова. «Когда я могу сказать человеку что-то хорошее, — рассказывала она, — я говорю это ему прямо сейчас, а не жду чего-то еще».</p>
<p>«Прекрасная мысль, — сказал я, — и даже если когда-либо угроза смерти перестанет висеть над вами, надеюсь вы продолжите так делать…»</p>
<p>Эта женщина была одной из тех, кто подошел ко мне после обсуждения.</p>
<p>В другой момент дискуссии, один мужчина рассказывал о каком-то преимуществе смерти Х, не помню точно каком. И я сказал на это: «Знаете, учитывая человеческую природу, если людей бить по голове битой каждую неделю, довольно скоро они изобретут причины, по которым получать удары по голове — это хорошо. Но если вы подойдете к кому-либо, кого не бьют, и спросите, не хотели бы они к вам в этом присоединиться, они откажутся. Думаю, если вы подойдете к бессмертному и спросите, не хотел бы он умереть в обмен на преимущество Х, он откажется».</p>
<p>И этот человек тоже был среди тех, кто подошел после обсуждения.</p>
<p>Корреляция — это не причинность. Возможно я просто говорил таким тоном в этот день, что звучал крайне мудро.</p>
<p>Однако я подозревал, что произвел впечатление «глубокомысленного» потому, что связно опроверг запасенный шаблон «глубокой мудрости» так, что это имело смысл.</p>
<p>Есть стереотип Глубокой Мудрости. Смерть: завершите шаблон: «Смерть дает смысл жизни». Все знают этот стандартный ответ Глубокой Мудрости. И он включает в себя как одну из составляющих аплодисменты. Если вы скажете подобное, люди согласно кивнут, поскольку мозг завершит шаблон и они знают, что им предписано кивнуть. Они могут даже сказать «Как мудро!», возможно в надежде сами показаться глубокомысленными. Но они не будут удивлены; они не услышат ничего выходящего за пределы стандартного; они не услышат ничего, насчет чего у них не было бы мыслей. Можно назвать это убеждением в мудрости — мысль с меткой «очень мудрая», и это завершаемый стандартный шаблон для «глубокой мудрости», но сам по себе не приносящий опыта озарения.</p>
<p>Люди, пытающиеся выглядеть Глубоко Мудрыми, часто выглядят повторяющими за другими пустышками, поскольку они пытаются казаться глубокомысленными, вместо того, чтобы оптимизировать.</p>
<p>Сколько я думал, что мне нужно сделать, в рамках того, чтобы казаться глубокомысленным? Человеческие мозги работают только на 100 Гц, а я ответил сразу же, так что большая часть размышлений должна была быть проведена заранее. Наиболее трудоемкой для меня было подобрать ответ с минимальным понятийным расстоянием и выразить его так, чтобы он осуществил максимальный эффект.</p>
<p>Философски говоря, почти вся моя работа была сделана заранее. Завершите шаблон: существующее условие Х действительно оправдывается преимуществом Y: «Натуралистическая ошибка?»"Предубеждение статуса кво?»"Можем ли мы получить Y без Х?»"Если бы мы ранее не знали о Х, приняли бы мы его добровольно, чтобы получить Y?» Думаю, что могу честно сказать, что эти мысленные шаблоны у меня срабатывают автоматически, они столь же естественны для меня, как и дыхание. В конце концов большинство человеческих мыслей должны быть в кэше мозга, чтобы вообще работать.</p>
<p>И я уже придерживался развитой философии трансгуманизма. Он тоже имеет запасенные мысли о смерти. Смерть: завершаем шаблон: «Смерть это бессмысленная трагедия, рационализируемая людьми». Это нестандартный кэш, такой, с каким мои слушатели незнакомы. У меня было несколько возможностей использовать нестандартный кэш и, поскольку весь он был частью развитой философии трансгуманизма, все эти возможности явно принадлежали к одной теме. Это помогло мне выглядеть связно, а также оригинально.</p>
<p>Подозреваю, что это одна из причин, по которым восточная мудрость кажется глубокой для западных людей — она имеет нестандартный, но связный кэш Глубокой Мудрости. Аналогично это работает в японской художественной литературе — в ней Христиане иногда изображены как хранители глубокой мудрости и\или мистических секретов (хотя иногда нет).</p>
<p>Если я верно помню, один экономист однажды заметил, что аудитория чаще всего настолько незнакома с обычной экономикой, что когда он выступал на телевидении, ему достаточно было повторить некоторые места из учебника по экономике, чтобы получить славу оригинально мыслящего.</p>
<p>Значимым для моих слушателей было также то, что они могли сразу же видеть, что мои ответы имеют смысл. Они могли соглашаться с этим или нет, но для них это не было нелогичным заключением. Я знаю трансгуманистов, которые не могут казаться глубокомысленными, потому что не в силах подобрать слова, которые были бы уже известны их собеседникам. Если вы хотите казаться глубокомысленным, вы не должны никогда говорить того, что находится далее, чем в минимальном понятийной расстоянии от текущего состояния сознания слушателей. Только так.</p>
<p>Чтобы казаться глубокомысленным, изучайте необычные философии. Ищите обсуждения тех тем, что дадут вам шанс проявить ваши знания. Размышляйте над темой заранее, чтобы потом концентрироваться исключительно над тем, как ее донести до слушателей. И прежде всего — практикуйтесь оставаться на минимальном понятийном расстоянии от слушателей.</p>
<p>Чтобы быть глубокомысленным, размышляйте самостоятельно над «мудрыми», важными или эмоционально значимыми темами. Думать самостоятельно не значит просто получить необычный ответ. Это значит смотреть самому, а не позволять мозгу закончить шаблон. Если вы не останавливаетесь на первом ответе, и отбрасываете ответы, кажущиеся смутно неудовлетворительными, постепенно ваши мысли сформируются в связную форму, проистекающую из одного источника внутри вас, а не будут фрагментарными повторениями заключений других людей.</p>
<p><strong>Мы меняем мнение реже, чем нам кажется</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«В последние несколько лет, когда кто-то из наших коллег сталкивался с выбором из нескольких предложений о работе, мы просили его оценить вероятность, что он предпочтёт одну работу другой. Средняя уверенность в предсказанном выборе у опрошенных составила 66%, но только 1 человек из 24 сделал выбор, которому изначально присвоил низшую вероятность, что дает нам действительную точность в 96%»</p>
<p>— Dale Griffin and Amos Tversky, «The Weighing of Evidence and the Determinants of Confidence» (Cognitive Psychology, 24, pp. 411-435).</p>
<p>Когда я впервые прочитал вышеприведенные слова — первого августа 2003 года, около трех часов дня — они изменили мое мышление. Я понял, что как только я могу предположить каков был бы мой ответ — присвою ли я высокую вероятность тому или иному ответу — то я уже решил со всей вероятностью. Мы меняем наше мнение куда реже, чем думаем. И чаще всего мы становимся способны предположить свой ответ в течение полсекунды после вопроса.</p>
<p>Этот незаметный момент проходит очень быстро — момент, когда мы еще не можем предположить каков будет наш ответ; крошечное окно возможности действовать интеллекту. Как в вопросах выбора, так и и в вопросах фактов.</p>
<p>Принцип нижней строчки гласит, что только настоящие причины ваших убеждений определяют вашу эффективность как рационалиcта. Как только ваше убеждение зафиксировано, никакие аргументы не изменят степень его истинности; как только решение принято, никакие аргументы не изменят его последствий.</p>
<p>Вы можете думать, что вы приобрели убеждение или приняли решение по нерациональным причинам, и стараться оправдать его, и если вы обнаруживаете, что не можете найти оправдания — откиньте это убеждение или решение.</p>
<p>Но мы меняем мнение реже — значительно реже — чем считаем.</p>
<p>Я уверен, что вы можете вспомнить по крайней мере один случай в вашей жизни, когда вы изменили свое мнение. Мы все можем. Но как насчет всех тех случаев, когда вы не меняли свое мнение? Доступны ли они вашей эвристической оценке компетентности?</p>
<p>С искажением знания задним числом, положительным смещением, якорением и праймингом и прочим, а также стоящим над ними ужасной предвзятостью подтверждения, как только идея приходит в вашу голову, вероятнее всего, она там и останется.</p>
<p><strong>Не спешите предлагать решения</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Цитата из Robyn Dawes’s Rational Choice in an Uncertain World, стр 55-56.</p>
<p>Норман Майер заметил, что, когда группа встречается с проблемой, естественной склонностью для ее членов является предложить возможные решения сразу же после начала обсуждения. В результате, групповое взаимодействие концентрируется на преимуществах и недостатках предложенных решений, люди начинают эмоционально привязываться к предложенным ими решениям, и еще более лучшие решения не выдвигаются. Майер выдвинул предложение для улучшения группового решения проблем: «Не предлагайте решения до тех пор, пока проблема не будет обсуждена настолько тщательно, насколько это возможно без предложения решений». Легко видеть что данное предложение работает в контекстах, где есть объективно определенные хорошие решения для проблем.</p>
<p>Майер предложил следующий «игровой» эксперимент для демонстрации своей точки зрения. Нужно было решить задачу: «Три сотрудника компании выполняют три различных по сложности вида работ. Один из них, Новичок, хочет заниматься только самой лёгкой работой. Другой, Профи, хочет переключаться между работами, чтобы избежать скуки. Сторонний эксперт по продуктивности при этом рекомендует поручать Новичку самую лёгкую работу, а Профи — самую тяжёлую, что повысит общую эффективность на 20%». Половине групп, решавших эту задачу, дали инструкцию: «Не предлагайте решений, пока проблема не будет обсуждена как можно тщательнее». Вторая половина групп никаких указаний не получила. И люди в них делали естественную ошибку — увидев проблему, они сразу же предлагали решения, привязывались к ним, начинали активно спорить, дискутировать, что важнее — свобода или эффективность, и так далее. Те группы, которым дали указание сначала обсудить задачу, а затем уже решать её, с большей вероятностью приходили к решению: поручить Новичку самую лёгкую работу, в то время как двое оставшихся должны чередовать другие две работы. По данным эксперта это приводило к улучшению на 19%.</p>
<p>Я часто использую данное положение в тех группах, которые веду — особенно когда они сталкиваются с очень трудной проблемой, когда большинство членов группы склонны сразу же предлагать свои решения. Хотя у меня нет объективного критерия, при помощи которого можно оценить качество группового решения проблем, введение предложения Майера делает возможным принятие лучших решений.</p>
<p>Это настолько истинно, что даже не смешно. И данный эффект проявляется все хуже и хуже, по мере трудности задачи. Возьмем для примера искусственный интеллект. Удивительное число людей, которых я встречал, похоже точно знают как создать ИИ, при этом не зная, скажем, как создать систему распознавания символов или систему совместной фильтрации (что является менее сложными задачами). И если создание ИИ будет оказывать положительное влияние на человечество — дружественного ИИ, грубо говоря — почему эта задача столь невероятно сложна, если большинство людей решают все за 15 секунд. Может, хватит уже?</p>
<p>(Добавлено: все описанное относится не только к проблеме ИИ. Физики встречались с множеством не-физиков, у которых были свои теории физики, экономистам приходится выслушивать множество новых теорий экономики. Если вы эволюционный биолог, любой встреченный вами может решить любую задачу в вашей области, обычно постулируя групповой отбор. Ну и так далее)</p>
<p>Совет Майера перекликается с принципом нижней строки — что эффективность наших решений определяется только теми свидетельствами и той обработкой, которую мы проводим до принятия решения. После того, как вы напишете нижнюю строчку, уже слишком поздно придумывать причины к ней и писать их выше. Если вы предлагаете решение слишком рано, оно будет основано на крайне малом объеме размышлений, и не имеет значения, сколько отличных аргументов вы придумали к нему уже потом.</p>
<p>И более того, вспомним, что мы меняем наше мнение куда реже, чем считаем: в предыдущем посте в эксперименте 24 человека присвоили в среднем 66% вероятность будущему выбору, однако лишь 1 человек из 24 выбирал вариант с меньшей вероятностью. Как только вы предполагаете, каков был бы ваш ответ, вы скорее всего уже решили. Если вы можете предположить, каков он был бы, за полсекунды, значит у вас есть только полсекунды, в течение которых вы используете интеллект. Не слишком много.</p>
<p>Традиционная рациональность делает особое ударение на фальсификации — способности отказаться от начального выбора, если против него имеется явно видимое свидетельство. Но как только идея появляется в вашей голове, вероятнее всего потребуется слишком много свидетельств, чтобы выкинуть ее оттуда. Хуже того, у нас не всегда есть излишек сокрушительных свидетельств.</p>
<p>Я думаю, что более действенный (и более сложный) метод состоит в том, чтобы воздерживаться от размышлений об ответе. Заморозить, продлить тот краткий момент, когда мы еще не предположили, каков будет наш ответ, давая нашему интеллекту больше времени для действий.</p>
<p>Даже полминуты потенциально лучше, чем полсекунды.</p>
<p><strong>Генетическая логическая ошибка</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В списках логических заблуждений вы можете найти «генетическую логическую ошибку». Это ошибка, при которой убеждение критикуется на основе причин, по которым кто-либо в него верит.</p>
<p>Это, на первый взгляд, весьма странная идея — если причины убеждения не определяют его систематическую надежность, то что же определяет? Если Deep Blue советует нам ход в шахматах, мы верим, что это основано на нашем понимании кода, который обходит дерево игры, при этом мы сами не в состоянии оценить дерево игры. Что может дать возможность расценить любое вероятное предположение как «рациональное», как не то, что было произведено неким систематически надежным процессом?</p>
<p>Статьи, рассказывающие об этой ошибке, могут сказать вам, что не всегда данный тип мышления ошибочен — происхождение свидетельства может быть релевантно к его оценке, например в случае с экспертом, который заслуживает доверия. Но, как мы можем узнать из тех же статей, в других случаях это действительно может считаться заблуждением; химик Кекуле увидел структуру бензола во сне, но это не значит, что мы не можем доверять убеждению об этой структуре.</p>
<p>Выходит, что иногда это заблуждение, а иногда — нет?</p>
<p>Формально генетическая логическая ошибка является заблуждением, поскольку происхождение убеждения не то же самое, что его текущий подтвержденный статус, являющийся суммой всех известных «за» и «против» этого убеждения.</p>
<p>Однако мы меняем наше мнение куда реже, чем считаем. Обвинения в сторону происхождения убеждений имеют силу среди людей, которой у них не было бы среди идеальных байесианцев.</p>
<p>Очищение вашего разума является мощной эвристикой в том случае, если у вас возникло новое подозрение, что ряд ваших идей может иметь неправильный источник.</p>
<p>Как только идея появляется в наших головах, не всегда легко для свидетельства выкорчевать ее оттуда. Посмотрите на тех, кто вырос считая, что библия написана лично богом; позже, они приходят к тому, чтобы (на сознательном уровне) отвергнуть идею, что библию писал лично бог; но при этом продолжают думать, что библия содержит незаменимую этическую мудрость. Им не удалось очистить свое сознание; они могли бы значительно лучше справиться с тем, чтобы усомниться в истинности библейских текстов, основанной только на том, что сама библия говорит об их истинности.</p>
<p>В то же время, они должны твердо удерживать в сознании принцип, гласящий что обратное глупости не есть ум; цель — сделать мышление свободным и независимым, а не просто отрицать Библию, сделав это новым алгоритмом.</p>
<p>Как только некая идея попадёт вам в голову, вы будете искать ей поддержку всюду, куда только взглянете — и когда её первоисточник попадёт под сомнение, будет вполне разумно считать, что все яблоки упавшие с этого дерева не без подвоха тоже.</p>
<p>Но если бы! Не так просто прочистить свой мозг от лишних вещей. Требуется невообразимое усилие, чтобы пересмотреть позицию, не проворачивая раз за разом кэшированные доводы. «Это ещё не кризис веры, пока обстоятельства не начали работать иначе», — говорит Тор Шенкель.</p>
<p>Вы должны быть особенно внимательны, если у вас имеется множество идей, проистекающих из одного источника, о котором вы теперь узнали, что он не заслуживает доверия, и при этом все идеи все еще кажутся правильными — очевидным архетипичным примером является как раз-таки библия.</p>
<p>С другой стороны… Есть такая штука, как полностью очевидное свидетельство, при котором становится уже неважно, откуда впервые появилась идея. Получение таких свидетельств — именно то, чем занимается Наука. Больше уже не имеет значения, что Кекуле увидел кольцевую струкутуру бензола в своём сне — равно как не имело бы это значения, найди мы эту гипотезу при помощи случайно генерируемых изображений, из откровений спиритиста-шарлатана или вывели из библии. Кольцевая структура бензола подтверждена таким количеством экспериментальных свидетельств, что можно забыть об источнике этого знания и не вспоминать.</p>
<p>В отсутствие таких очевидных свидетельств действительно приходится обращать внимание на достоверность источника идей — больше верить экспертам (если конечно их сфера обрела значимость и признание) — меньше доверять идеям, полученным из подозрительных источников — не верить тем, чьи мотивы неизвестны, особенно если они не могут предоставить аргументы независимые от их авторитета.</p>
<p>Генетическая логическая ошибка это искажение, когда существуют суждения за пределами изначального факта для обоснования, но обвинение представлено так, словно оно относится к самому вопросу.</p>
<p>Некоторые хорошие правила для работы с этим:</p>
<p>С подозрением относитесь к критике источников тех убеждений, которые вам не нравятся, особенно если оппонент заявляет суждения за пределами простого авторитета говорящего. «Полет — идея из религии, так что братья Райт лгали» это один из классических примеров.</p>
<p>Точно так же не думайте, что вы можете получить хорошую информацию о техническом вопросе всего лишь рассмотрев личностей, которые были вовлечены в него и их мотивы. Если существуют технические аргументы, то они имеют более высокий приоритет.</p>
<p>Когда насчет одного из ваших фундаментальных источников возникает сомнение, вы на самом деле должны усомниться во всех ветвях, произрастающих из него. Вы не можете просто отбросить их, потому что обратное глупости не есть ум, но вы должны заново рассмотреть их на предмет их истинности.</p>
<p>Но крайне внимательно вы должны смотреть, не верите ли вы до сих пор в те убеждения, источник которых вы позднее отвергнули.</p>
<p>Дополнение: Хэл Финни <a l:href="http://lesswrong.com/lw/s3/the_genetic_fallacy/lls">предлагает</a> называть это «генетической эвристикой».</p>
<p><strong>Смертельные спирали и аттрактор культа</strong></p>
<p>Аффективные смертельные спирали возникают в результате положительной обратной связи за счёт эффекта ореола. Позитивные качества коррелируют в нашем сознании и чем больше хорошего говорится о некоем объекте или субъекте, тем больше мы склонные верить позитивным утверждениям относительно этого явления.</p>
<p>Культы являются эмпирическими аттракторами в группах людей, часто оказывающиеся аффективными смертельными спиралями, куда добавляется социальное давление и угроза изгнания, а также, зачастую, убеждения связанные со стремлением к совершенству в некоей области.</p>
<p><strong>Аффективная эвристика</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Аффективная эвристика — это когда субъективные впечатления о хорошем или плохом используются как эвристика — источник быстрых суждений. Ощущения комфорта и дискомфорта являются центральными для человеческого мышления и влияют на появление аффективной эвристики вместе с замечательными искажениями — одними из моих любимых.</p>
<p>Давайте начнем с относительно безобидного искажения. Представьте, что вы переезжаете в новый город и должны перевезти на корабле старинные дедушкины часы. В первом случае эти часы — подарок от ваших дедушки и бабушки на ваш день рождения. Во втором — тоже подарок, однако от дальнего родственника, которого вы почти не знаете. Сколько вы заплатите за страховку, по которой вам выплатят 100 $ в случае утери часов? Согласно исследованиям Ши и Канрейтера (2000), испытуемые готовы заплатить больше чем в два раза больше в первом случае. Это может звучать достаточно рационально — почему бы не заплатить больше за более ценный объект — пока вы не поймете, что сумма за страховку не защищает часы, а только гарантирует вам выплату, если часы будут утеряны, причем сумма выплаты в обоих случаях одинакова. (да, кстати, предполагается, что страхование проводится сторонней компанией, так что все работы по перевозке часов будут одинаковы по качеству в обоих вариантах).</p>
<p>Ну ладно, это не звучит особо безумно. Тут можно вывернуться, утверждая, что испытуемые страховали аффективные исходы, а не финансовые — возмещение убытков.</p>
<p>Тогда как насчет этого? Ямагаши (1997) показал, что испытуемые оценивают болезнь как более опасную, если описывать ее как убивающую 1286 людей из 10000, нежели если ее описание будет «она имеет вероятность смерти пациента в 24,14%». Скорее всего мысленное представление тысячи мертвых тел куда впечатляюще, нежели представление одного человека, который скорее выживет, нежели умрет.</p>
<p>Подождите, есть и похлеще.</p>
<p>Предположим, что аэропорт должен решить, потратить ли средства на покупку нового оборудования, в то время как критики утверждают, что деньги нужно потратить на увеличение безопасности. Словик (2002) предоставил двум группам испытуемых аргументы за и против покупки оборудования, с шкалой ответов от 0 (не поддержал бы вообще) до 20 (сильная поддержка). Одна из групп увидела меру, описанную как спасающую 150 жизней, а вторая — спасающую 98 % из 150 жизней. Гипотеза, которая вдохновила на проведение этого эксперимента, гласила, что спасение 150 жизней звучит хорошо, но неясно, много ли это? Мало? В то время как спасение 98 % это что-то явно хорошее, потому что 98 % близко к верхней границе процентной шкалы. И вот спасение 150 жизней получает среднюю поддержку в 10.4, в то время как спасение 98 % из 150 жизней имеет среднюю поддержку в 13.6 голосов.</p>
<p>Или рассмотрим отчет Деней-Ра и Эпштейна (1994): испытуемым предлагали возможность выиграть 1 доллар каждый раз, когда они случайно вытаскивали красный шарик из непрозначной емкости, часто предпочитали вытаскивать шарики из емкости, в которой было больше самих красных шариков, но меньшая их пропорция. То есть емкость со ста шариками из которых 7 красные предпочиталась аналогичной с десятью шариками, один из которых красный.</p>
<p>Согласно Деней-Ра и Эпштейну, испытуемые, когда их опрашивали после эксперимента, утверждали, что хотя они и знали, что вероятности не в их пользу, однако они ощущали, будто их шансы выше, когда у них больше красных шариков в емкости. Для тебя это может звучать безумно, о Подкованный в Статистике Читатель, однако если ты подумаешь тщательней, то ты осознаешь смысл этого. 7 % может быть и выглядит хуже, чем 10 %, но это более чем компенсируется бо́льшим числом красных шариков. Да, вероятность меньше, но у тебя всё же больше шансов выиграть. Ты должен медитировать на эту мысль, пока не достигнешь просветления и не поймешь, как остальная часть планеты представляет себе вероятность.</p>
<p>Файникейн (2000) тестировал теорию, что люди склонны обобщать свои суждения об определенных плохих или хороших чертах чего-либо в общее хорошее или плохое ощущение о этой вещи. Например информация о возможном риске или возможной выгоде ядерных станций. Логически, информация о риске никак не связана с информацией о выгоде. Если существует определенный факт, что конструкция реактора такова, что он пассивно безопасен (не достигает критической отметки даже при выходе из строя систем охлаждения), это не влияет на то, будет ли он производить меньше отходов, или давать электричество используя меньше топлива и т.д. Все это может быть хорошо, однако не стоит смешивать это в одну кучу. Тем не менее, Файникейн обнаружил, что для ядерных реакторов, газа, пищевых консервантов и т.д. предоставление людям информации о большой выгоде заставляло их воспринимать продукт как менее рискованный; а если акцентировать внимание на высоких рисках, то люди воспринимали продукт как менее выгодный, и так далее.</p>
<p>Он также обнаружил, что в условиях нехватки времени обратная зависимость между воспринимаемым риском и воспринимаемой выгодой растет, в соответствии с обнаруженным фактом, что нехватка времени, недостаток информации или отвлечение — все это увеличивает долю эвристики восприятия в сравнении с аналитическим обсуждением.</p>
<p>Ганза (2001) обнаружил сходный эффект в области финансов. Согласно стандартной экономической теории, доходность и риск должны коррелировать положительно — или говоря другими словами, люди платят более высокую цену за безопасные инвестиции, что снижает доходы; акции обеспечивают больший доход, чем облигации, однако имеют соответствующий более высокий уровень риска. При оценке знакомых акций, суждения аналитиков о рисках и доходности положительно коррелируют, как обычно и ожидается. Однако при оценке незнакомых акций аналитики склонны оценивать их как хорошие или плохие в общем — низкий риск и высокие доходы или высокий риск и низкие доходы.</p>
<p>Для дальнейшего чтения я рекомендую отличную главу в Slovic et. al. 2002: «Rational Actors or Rational Fools: Implications of the Affect Heuristic for Behavioral Economics».</p>
<p>Denes-Raj, V., &amp; Epstein, S. (1994). Conflict between intuitive and rational processing: When people behave against their better judgment. Journal of Personality and Social Psychology, 66, 819-829.</p>
<p>Finucane, M. L., Alhakami, A., Slovic, P., &amp; Johnson, S. M. (2000). <a l:href="http://www-abc.mpib-berlin.mpg.de/users/r20/finucane00_the_affect_heuristic.pdf">The affect heuristic in judgments of risks and benefits. Journal of Behavioral Decision Making</a>, 13, 1-17.</p>
<p>Ganzach, Y. (2001). Judging risk and return of financial assets. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 83, 353-370.</p>
<p>Hsee, C. K. &amp; Kunreuther, H. (2000). The affection effect in insurance decisions. Journal of Risk and Uncertainty, 20, 141-159.</p>
<p>Slovic, P., Finucane, M., Peters, E. and MacGregor, D. 2002. Rational Actors or Rational Fools: Implications of the Affect Heuristic for Behavioral Economics. Journal of Socio-Economics, 31: 329–342.</p>
<p>Yamagishi, K. (1997). When a 12.86% mortality is more dangerous than 24.14%: Implications for risk communication. Applied Cognitive Psychology, 11, 495-506.</p>
<p><strong>Способность к оценке (и недорогой шоппинг в выходные)</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В связи с надвигающимися праздниками многим читателям в голову приходит следующий вопрос:</p>
<p>«Дорогой Overcoming Bias, есть ли искажения, которые позволят мне выглядеть щедрым, при этом не тратя много денег?»</p>
<p>Я рад сказать, что да, таковые существуют! Согласно Ши (1998) — в статье, озаглавленной «Меньше — это лучше: когда выбор с низкой ценой ценится выше выбора с высокой ценой» — если вы покупаете кому-либо шарф за 45 долларов, то вы скорее будете выглядеть щедрым, нежели купите пальто за 55 долларов.</p>
<p>Это частный случай более общего явления. В ранее проведенном эксперименте Ши опрашивал испытуемых, как много они бы заплатили за подержанный музыкальный словарь:</p>
<p>Словарь А, 1993 года издания, содержащий 10000 записей, совсем как новый.</p>
<p>Словарь Б, 1993 года издания, содержащий 20000 записей, с порванной обложкой, но в остальном как новый.</p>
<p>Некоторым испытуемым давали сравнить оба словаря, а некоторым давали только один.</p>
<p>Те, кто видел только один из словарей, были готовы заплатить в среднем 24 доллара за словарь А и 20 долларов за словарь Б. Те же, кому давали оба словаря, были готовы заплатить за словарь Б в среднем 27 долларов, а за словарь А — 19 долларов.</p>
<p>Конечно же число записей в словаре куда важнее, нежели порванная обложка, по крайней мере если вы планируете использовать словарь по назначению. Однако если у вас в руках только один словарь с 20000 записями, это число вам особо ничего не говорит. Это много? Мало? Кто знает? Это не поддается анализу. В то же время порванную обложку видно сразу. И это имеет определенную аффективную валентность, а именно — плохо.</p>
<p>Если же у вас на руках оба словаря, то число записей становится величиной, которую можно оценить, поскольку есть уже две сущности, которые можно сравнить между собой. И как только число записей становится оцениваемой величиной, она нивелирует значимость порванной обложки.</p>
<p>Из Slovic et. al. (2002): что вы предпочтете:</p>
<p>29/36 шанс выиграть 2 доллара</p>
<p>7/36 шанс выиграть 9 долларов</p>
<p>В то время как средние цены (значения оценки) соответственно равны 1,25 доллара и 2,11 доллара, их средняя привлекательность составляла 13,2 и 7,5 соответственно. Цены и привлекательность устанавливались в контексте, в котором испытуемым говорили, что две игры будут выбираться из вышеприведенных и они должны играть в игру с более высокой ценой или более высокой привлекательностью. (У испытуемых был мотив отмечать игры как более привлекательные или платить за них больше, нежели они на самом деле предпочитали играть.)</p>
<p>Игра, стоящая больше денег, менее привлекательна, классический разворот предпочтений. Исследователи предположили что долларовые значения были более сравнимы с ценовой задачей, однако вероятность выигрыша была больше сравнима с привлекательностью. Так что (как думали исследователи) почему не попробовать сделать выигрыш в игру более заметным эмоционально — более аффективно оцениваемым — более привлекательным?</p>
<p>И как же они это сделали? Добавили в игру небольшой проигрыш. Старая игра имела 7/36 шанс выиграть 9 долларов, новая — 7/36 выиграть 9 долларов и 29/36 шанс проиграть 5 центов. В старой игре вы неявно оценивали привлекательность в 9 долларов. Новая игра заставляет вас оценивать привлекательность выигрыша 9 долларов против потери 5 центов.</p>
<p>Словик утверждает что результаты превзошли их ожидания. В новом эксперименте новая игра с 7/36 шансом выиграть 9 долларов имела привлекательность 9,4, в то же время сложная игра, в которой был добавлен 29/36 шанс потерять 5 центов имела средний рейтинг привлекательности в 14,9.</p>
<p>Дальнейшие проводимые эксперименты должны были показать, предпочитают ли испытуемые старую игру с определенным выигрышем в 2 доллара. Только 33 % студентов предпочли старую игру. Среди другой группы, которую просили выбрать между определенным выигрышем 2 долларов и новой игрой (в которую добавили возможность проигрыша), около 60,8 % предпочли ее. Обобщая все, можно сказать, что 9 долларов не особо привлекательная сумма денег, однако соотношение девяти долларов к пяти центам — удивительно привлекательное соотношение выигрыша к проигрышу.</p>
<p>Вы можете сделать игру привлекательней, если добавите в нее возможность явного проигрыша! Разве психология не интересна? Вот почему нет никого, кто на самом деле разбирается в чудесной сложности человеческого интеллекта и хочет при этом разработать ИИ похожий на человека.</p>
<p>Конечно же это все работает только если испытуемые не сравнивают две игры напрямую.</p>
<p>Примерно так же — какое из этих двух мороженых, по вашему мнению, выбрали бы испытуемые из вышеприведенного эксперимента?</p>
<p><image l:href="#img_1"/></p>
<p>Естественно, ответ зависит от того, видит ли испытуемый единичное мороженое или оба стоят рядом, чтобы их можно было сравнить. Испытуемые, которые видят перед собой только одно мороженое, готовы заплатить 1,66 доллара за стаканчик Н и 2,26 доллара за стаканчик L. Те же, кто видят сразу оба стаканчика, склонны заплатить 1,85 за стаканчик Н и 1,56 за стаканчик L.</p>
<p>Каким образом это относится к вашему праздничному шоппингу? Таким, что если вы тратите 400 долларов на 16 Гб айпод, тот, кому вы делаете подарок, увидит один из наиболее дорогих плееров. Если же вы тратите те же 400 долларов на Нинтендо Wii, тот, кому вы его дарите, увидит одну из наиболее дешевых приставок. Каково лучшее приложение для денег? Да, но этот вопрос имеет значение только когда вы видите оба товара вместе. Вы можете сравнить их во время шоппинга, а тот, кому делается подарок, увидит только то, что вы подарите.</p>
<p>Если вы ограничены определенной суммой — и ваша цель это показать вашу дружбу, а не помочь на самом деле, — то для вас будет лучше осознанно не гнаться за ценой. Решите, как много вы можете потратить, чтобы впечатлить реципиента, а потом найдите наиболее пустяковую вещь, которая стоит именно столько. Чем дешевле класс объектов, тем дороже может быть сам купленный объект, при том, что сумма тратится одна и та же. Что больше запомнится — футболка за 25 долларов или свеча за эту же сумму?</p>
<p>Теперь японский обычай с покупкой дыни за 50 долларов обрел смысл, не так ли? Вы смотрите на это и думаете «Да что это с японцами?». А они получают возможность казаться невероятно щедрыми, потратив только 50 долларов. Вы можете потратить 200 долларов на торжественный ужин, и при этом не произведете впечатления столь же богатого человека, как если бы купили дыню за 50 долларов. А если бы существовал обычай дарить зубочистки за 25 долларов или пылинки за 10 долларов, то можно было бы казаться щедрым, тратя еще меньше.</p>
<p>P.S.: Если вы на самом деле использовали этот трюк, то мне хотелось бы знать — что вы купили?</p>
<p><strong>Неограниченные шкалы, ошибки жюри и футуризм</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Психофизика», несмотря на название, является респектабельной областью, которая связывает физические эффекты с сенсорными. Если вы передадите в воздух энергию — то есть создадите шум — как громко это прозвучит для человека, если представить это как функцию от акустической энергии? Насколько больше необходимо акустической энергии, чтобы этот шум показался человеку в два раза громче? Примерно в восемь раз больше энергии, а не в два.</p>
<p>Акустическую энергию и фотоны можно измерить напрямую. Когда же вы хотите найти, как громко звучит акустический стимул, как ярко воспринимается свет, вы спрашиваете того кто слушает или смотрит. Это можно сделать, используя ограниченную шкалу от «очень тихо» до «очень громко», или от «очень темно» до «очень ярко». Вы также можете использовать неограниченную шкалу, где нулем будет «вообще не слышно» или «вообще не видно», но верхняя граница которой может расти без ограничений. Когда вы используете вторую шкалу, наблюдатель обычно использует какую-то единицу измерения для системы отсчета. Для примера, звук, которому присвоили громкость в 10. Тогда наблюдатель может обозначить вдвое громкий звук при помощи числа 20.</p>
<p>И доказано, что это достаточно надежная методика. Но что произойдет, если вы дадите испытуемым неограниченную шкалу, однако не дадите единицу измерения? От нуля до бесконечности, но без единицы измерения как фиксированной величины? Тогда они сделают свою, конечно же. Отношения между измеряемыми величинами останутся теми же. Испытуемый А говорит что звук Х имеет громкость 10, а звук Y — 15. Если испытуемый В говорит что звук Х имеет громкость в 100, то можно легко предположить, что для звука Y он установит величину 150. Но если вы не знаете, что испытуемый С использует для единицы измерения — какой масштаб он использует для шкалы — нельзя сказать, какую величину С присвоит звуку Х. Может быть 1. А может быть 1000.</p>
<p>Для испытуемого, оценивающего единичный звук, на неограниченной шкале, без фиксированного стандарта сравнения, почти все отклонения будут связаны с произволным выбором единицы измерения, а не с оценкой звука как такового.</p>
<p>«Хм,» — подумали вы про себя — «это звучит похоже на то, как присяжные в суде обсуждают размер штрафных санкций. Не удивительно, что там полно отклонений!» Интересная аналогия, однако что насчет продемонстрировать это экспериментально?</p>
<p>Канеман в 1998 и 1999 года предоставил 867 испытуемым с юридическим образованием описания правовых случаев (например ребенка, чья одежда сгорела) и попросил оценить их:</p>
<p>— возмутительности действий ответчика на ограниченной шкале;</p>
<empty-line/>
<p>— степень, в которой ответчик должен быть наказан на ограниченной шкале; или</p>
<empty-line/>
<p>— какое-то значение штрафного минимума в долларах.</p>
<p>И, о чудо, в то время как испытуемые отлично коррелировали друг с другом по уровням возмутительности действий и наказания, их штрафы были разбросаны кто куда. Однако если распределить их по рангу, то они вполне коррелировали по субъектам.</p>
<p>Если вы спросите, насколько велика разница в шкале «наказания», которую можно объяснить специфическим сценарием — частный законный случай, как представленный нескольким испытуемым — тогда ответ, даже для сырых результатов, был 0,49. Для ранжированных случаев долларовых ответов, число предсказанных различий было 0,51. Для сырых долларовых объемов, объясняемое различие было 0,06!</p>
<p>Должен сказать: если бы вы знали представленный сценарий — вышеупомянутого ребенка, чья одежда загорелась — вы бы сделали хорошее предположение по рейтингу наказания, и хорошее предположение по ранжированию долларовой награды относительно других случаев, однако долларовая награда сама по себе была бы совершенно непредсказуема.</p>
<p>Взятие среднего из двенадцати случайно выбранных ответов не особо помогает вообще.</p>
<p>Так что награда жюри за штрафной ущерб не столько экономическая оценка как выражение позиции — психологического измерения нарушения, выраженного на неограниченной шкале без единицы измерения.</p>
<p>Я вижу что множество футуристических предсказаний, в любом случае, лучше рассматривать как субъективные выражения. Возьмем вопрос, «сколько нам еще нужно, чтобы построить ИИ, сравнимый по разуму с человеком?» Я видел ответы на этот вопрос от людей по всему земному шару. Одним из наиболее запомнившихся был ответ одного из передовых разработчиков ИИ — «Пять сотен лет»!</p>
<p>Теперь причина по которой время реализации ИИ не очень предсказуемо, представляет собой большое обсуждение своей правоты. Но это не было бы так, если парень, который сказал «пятьсот лет» посмотрел в будущее, чтобы определить это. И он не мог получить эти цифры при помощи использования закона Мура. Так что же значит число 500?</p>
<p>Насколько я могу предполагать, это все равно что если бы я спросил «На шкале, где ноль это «совершенно несложно», насколько трудной вы ощущаете проблему создания ИИ для вас?» Если это была бы ограниченная шкала, каждый здравомыслящий респондент поставил бы отметку как «невероятно сложно» на другом конце шкалы. Все что угодно ощущается невероятно сложным когда вы не знаете как это сделать. Но у вас нет ограничения у шкалы и нет единицы измерения. Тогда люди попросту берут число, чтобы представить «невероятно сложно», которое может быть и 50, и 100, и даже 500. Тогда они добавляют к нему «лет» и получают свой футуристический прогноз.</p>
<p>«Насколько трудным ощущается задача ИИ?». Это не только существенный вопрос. Другие отвечают так, словно бы я спрашиваю «Насколько радужно вы думаете о задаче ИИ?», только низкие числа означают более положительные ощущения, и тогда они также добавляют «годы» в конце. Но если эти «временные оценки» представляют собой что-то, нежели субъективные выражения на неограниченной шкале без масштаба, я не могу понять этот ответ.</p>
<p><strong>Эффект ореола</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Аффективная эвристика — это когда общее ощущение хорошего или плохого влияет на многие другие суждения, вне зависимости от того, логично это или нет, и независимо от того, осознаете вы это или нет. Субъекты, которым рассказали о преимуществах ядерной энергии склонны недооценивать риски реакторов; биржевые аналитики, которые оценивают неизвестные им акции, склонны характеризовать их в общем, как хорошие или плохие — низкий риск и высокий доход или высокий риск и низкий доход — пренебрегая обычной экономической теорией, которая говорит что риск и доход должны коррелировать положительно.</p>
<p>Эффект ореола (также называемый гало-эффектом) это проявление аффективной эвристики в социальной психологии. Роберт Чалдини во «Влияние: наука и практика» обобщает:</p>
<p>Исследования показывают, что мы автоматически присваиваем симпатичным людям такие хорошие черты как талант, доброту, честность и ум (для обзора свидетельств см. Eagly, Ashmore, Makhijani, &amp; Longo, 1991). К тому же мы не замечаем, что в данных суждениях играет роль физическая привлекательность. Некоторые последствия таких неосознанных предположений что «что-то хорошо выглядящее есть хорошее» пугают меня. Например, исследование канадских федеральных выборов 1974 года обнаружило, что привлекательные кандидаты получили больше чем в два с половиной раза голосов, нежели непривлекательные (Efran &amp; Patterson, 1976). Несмотря на такие свидетельства фаворитизма по отношению к привлекательным внешне политикам, дальнейшие исследования показали, что избиратели не осознают данного своего искажения. На деле, 73 процента канадских избирателей категорически отказались признать, что в их суждениях внешность кандитата играла какую-то роль; и только 14 процентов сказали, что допускают такую возможность (Efran &amp; Patterson, 1976). Избиратели могут отрицать влияние привлекательности на возможность быть избранным, однако тревожные свидетельства наличия данного эффекта продолжают поступать (Budesheim &amp;DePaola, 1994).</p>
<p>Аналогичный эффект проявляется в ситуациях, связанных с наймом сотрудников на работу. Согласно одному из исследований, хороший вид претендента часто играл большую роль в процессе принятия решения интервьюером о найме, чем даже профессиональные навыки — хотя интервьюеры заявляли обратное, что внешний вид не оказывает значительного влияния на их выбор (Mack &amp; Rainey, 1990). Преимущество привлекательных внешне сотрудников легко отслеживалось в день зарплаты. Экономисты, исследовавшие данные по США и Канаде, обнаружили, что такие сотрудники получали зарплату в среднем на 12-14 процентов больше, нежели их не столь привлекательные коллеги (Hammermesh &amp; Biddle, 1994).</p>
<p>Не менее тревожные исследования показывают, что строение костей и пропорции тела могут влиять даже на судебные процессы. Даже в правовой системе хорошо выглядящие люди получают преимущество (смотри Castellow, Wuensch, &amp; Moore, 1991; and Downs &amp;Lyons, 1990). Например, в пенсильванском исследовании (Stewart, 1980) ученые ранжировали 74 обвиняемых согласно их физической привлекательности перед их судом. Потом, проверяя результаты данных случаев, они обнаружили, что привлекательные люди получили куда более легкие наказания. Фактически, привлекательные обвиняемые вдвое чаще непривлекательных избегали тюрьмы. В другом исследовании — когда оценивалась сумма выплаты за причиненный ущерб, если обвиняемый был привлекательней пострадавшего, то средняя сумма выплат составляла 5623 доллара, если же наоборот — жертва была привлекательней обвиняемого, то средняя сумма вырастала до 10051 доллара. Более того, присяжные демонстрировали данный эффект вне зависимости от своей половой принадлежности (Kulka &amp; Kessler, 1978).</p>
<p>Другие эксперименты продемонстрировали, что привлекательные люди чаще получают помощь, если она им нужна (Benson, Karabenic, &amp; Lerner, 1976), и с куда большим успехом могут убеждать людей менять мнение (Chaiken, 1979)…</p>
<p>Влияние привлекательности на оценку интеллекта, честности и доброты — это чистый пример искажения (особенно когда вы судите об этих сущностях на основе фиксированного текста) поскольку мы не ожидаем, что суждения о честности и привлекательности будут объединены на каких-то легитимных причинах. С другой стороны, сколько моего воспринимаемого со стороны интеллекта проистекает из моей честности? Как много моей воспринимаемой честности проистекает из моего интеллекта? Поиск истины и произнесение ее вслух не так широко разделены в природе как хороший вид и умный вид…</p>
<p>Но эти исследования эффекта ореола привлекательности должны заставлять нас подозревать, что существует подобный эффект и для доброты или интеллекта. Предположим, вы знаете человека, который кажется не только очень умным, но также честным, альтруистичным, добрым и спокойным. Вы должны быть скептичнее относительно того, не влияют ли какие-то из этих характеристик на ваше восприятие других. Возможно, этот человек на самом деле умен, честен и альтруистичен, но не всегда добр или спокоен. Вы должны насторожиться, если вам кажется, будто вы можете разделить всех своих знакомых на чистых ангелов и демонов.</p>
<p>И я знаю, что вы не думаете, будто вы должны это делать, но, возможно, вам стоило бы быть более скептичными в отношении более привлекательных политиков.</p>
<p><strong>Искажение супергероя</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Предположим, что хорошо вооруженный социопат, который взял людей в заложники, отказался от переговоров и объявил, что сейчас начнет убивать. В реальной жизни, хорошие парни обычно не выбивают дверь, когда у плохого парня есть заложники. Но иногда — крайне редко, но все же — жизнь подражает Голливуду в том, что хорошим парням необходимо проломиться через дверь.</p>
<p>Представим два совершенно разных мира, в которых герои вламываются в комнату, чтобы оказаться лицом к лицу со злодеем.</p>
<p>В одной из реальностей герой может поднимать и бросать машины, стреляет лазерами из ноздрей, имеет рентгеновский слух, и его кожа не просто отражает пули, а аннигилирует их. Злодей же засел в начальной школе, и в заложниках у него две сотни детей, родители которых плачут снаружи.</p>
<p>В другой реальности герой — это обычный нью-йоркский полицейский, а заложники — три проститутки, которых злодей снял на улице.</p>
<p>Тщательно рассмотрим вопрос: кто из них больше достоин называться героем? И кто вероятнее всего станет героем комиксов?</p>
<p>Эффект ореола — это когда восприятия всех положительных черт коррелируют. Те, кого оценили выше по шкале привлекательности, также скорее всего получат более высокие оценки на шкалах таланта, доброты, честности и ума.</p>
<p>Таким образом, герои из комиксов, которые кажутся сильными и неуязвимыми (что является двумя положительными чертами), также кажутся обладающими еще и такими героическими чертами, как мужество и героизм. Но:</p>
<p>«Как может быть тяжело действовать храбро и героически, когда ты практически неуязвим?»</p>
<p>—Empowered, т. 1</p>
<p>Я не помню, вычитал ли я эту точку зрения где-то или придумал как гипотезу: известность, в частности, складывается с остальными личностными характеристиками. Рассмотрим Ганди. Был ли Ганди самым альтруистичным человеком 20 века или только наиболее знаменитым альтруистом? Ганди выходил навстречу и полицейским с дубинками, и солдатам с оружием. Но Ганди был знаменитостью, и его известность его защищала. А что насчет других, тех, кто шел с ним на марш, тех людей, которые попадали под удары дубинок и выстрелы из оружия, хотя о них никто бы не написал в СМИ, если бы они попали в госпиталь или были убиты?</p>
<p>Что думал Ганди о заголовках в газетах, известности, славе, месте в истории, о том, чтобы стать архетипом ненасильственного сопротивления, когда он рисковал меньше, нежели те, кто шел с ним? Что он чувствовал, когда кто-либо из этих анонимных героев приходил к нему с сияющими глазами и говорил, насколько Ганди велик? Представлял ли Ганди мир в таком свете? Не знаю; я не Ганди.</p>
<p>Это ни в коем случае не критика Ганди. Смысл ненасильственного сопротивления — не в показывании вашего мужества; это можно сделать куда проще, спустившись по Ниагаре в бочке. Ганди не мог не быть частично защищенным своей известностью. И его действия требовали мужества — пусть не так много, как от анонимного человека, но все еще очень и очень много.</p>
<p>Искажение, на которое я хочу указать — это то, что люди склонны добавлять славу Ганди к его «честно заработанному» альтруизму. Когда вы думаете о ненасилии, вы думаете о Ганди — не о анонимном протестующем, который шел на одном из маршей, который попадал под огонь ружей и дубинки полицейских, который получал травмы и попадал в больницы, который остался после этого инвалидом и имя которого никто не вспомнит.</p>
<p>Точно так же, что значительней — рисковать жизнью, чтобы спасти две сотни детей, или рисковать жизнью, чтобы спасти трех взрослых?</p>
<p>Ответ зависит от того, что вы понимаете под «значительней». Если вам приходится выбирать между спасением трех взрослых и спасением двух сотен детей, то тогда выбирайте последнее. Фраза «любой, кто спасает одну жизнь, спасает целый мир» может звучать очень здорово, однако её нельзя назвать хорошим советом, если вам нужно выбрать, кого спасать. Так что, если вы говорите «значительней», понимая под этим «кто важней?», или «какой исход предпочтительней?», или «какой из двух путей я должен выбрать?», то тогда значительней будет спасти две сотни, нежели трех человек.</p>
<p>Но если вы спрашиваете о значительности в смысле явной добродетели, тогда любой, кто рискнул бы своей жизнью, чтобы спасти только три жизни, обнаруживает больше мужества, нежели тот, кто спас бы две сотни, но не трех.</p>
<p>Это не значит, что вы можете намеренно решить рискнуть вашей жизнью, чтобы спасти трех взрослых, и позволить умереть двум сотням школьников, потому что вы хотите явить больше добродетели. Любой, кто рискует жизнью, желая быть добродетельным, на самом деле являет много, много меньше добродетели, нежели тот, кто рискует жизнью, желая спасти других. Любой, кто выбирает спасение трех жизней, а не двух сотен, только потому, что так он выглядит более добродетельным, настолько зачарован своим «величием», что это больше похоже на моральный эквивалент убийства.</p>
<p>Это похоже на коан дзен: нельзя продемонстрировать добродетель, пытаясь её продемонстрировать. Имея выбор между спасением мира без всяких жертв и усилий и путем, на котором вам придется рисковать своей жизнью и терпеть лишения, вы не можете стать героем, осознанно выбрав второй путь. В желании быть героем нет ничего героического, это лишь бессмысленная цель.</p>
<p>По-настоящему добродетельные люди, действительно пытающиеся спасать жизни, а не демонстрировать добродетель, будут постоянно искать возможность спасти больше жизней меньшими усилиями, что означает, что они продемонстрируют меньшую добродетель. Это может звучать путано, однако это вовсе не противоречиво.</p>
<p>Но мы не всегда можем выбрать неуязвимость к пулям. После того, как мы сделали все возможное, чтобы уменьшить риски и увеличить шансы, любой оставшийся героизм является настоящим и нужным.</p>
<p>Полицейский, который рискует своей жизнью, не обладая сверхспособностями, не имея рентгеновского зрения, суперсилы, возможности летать, и уж, конечно, неуязвимости к пулям, демонстрирует куда большую добродетель, нежели Супермен, который является <emphasis>всего лишь</emphasis> героем.</p>
<p><strong>Просто мессии</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Вчера я рассматривал, как гало-эффект, который заставляет людей видеть все позитивные характеристики, как связанные (например, более привлекательные индивиды также воспринимаются как более добрые, честные и умные), принуждает нас больше восхищаться героями, если они обладают сверхсилой и пуленепробиваемы. Даже если, согласно логике, потребуется больше смелости, чтобы быть героем, если ты обычный человек. Кроме того, можно обнаружить, что большее достоинство действовать отважно для спасения одной жизни, чем для спасения мира. (Хотя если вам нужно сделать что-то одно из двух, конечно вы должны спасти мир).</p>
<p>Я хочу сказать, что полицейский, который рискует своей жизнью, не имея сверхспособностей, проявляет куда большую добродетель, чем Супермен, который просто-напросто супергерой.</p>
<p>Давайте рассмотрим конкретный пример.</p>
<p>Нью-йоркский полицейский <a l:href="http://www.nleomf.org/officers/search/search-results/john-william-perry.html">Джон Перри</a>(English) был последователем экстропианства и трансгуманизма, насколько мне известно. Он должен был скоро выйти на пенсию и собирался начать собственную юридическую практику, когда пришла новость, что самолет врезался во Всемирный Торговый Центр. Он погиб, когда была разрушена северная башня. Я не знал Джона Перри лично, поэтому я не могу претендовать на точное знание; но лишь малая часть последователей экстропианства верит в Бога, и я предполагаю что Перри также был атеистом.</p>
<p>Это говорит нам о том, что Перри знал о риске прекратить свое существование, выходя на работу. И что, в отличие от большинства людей в истории, он знал о имеющемся у него выборе как умереть и выбрал то, что имело значение — потому что был трансгуманистом; его надежда была подлинной. И он все равно вошел в здание и отдал свою жизнь. Не потому что он ожидал божественной награды. Не потому что думал, что после смерти его ждет что-то еще. Но потому что в опасности были другие люди, у которых тоже не было бессмертной души и их надежды на жизнь стоили не меньше, чем его.</p>
<p>Я не знал Джона Перри. Я не знаю, смотрел ли он на мир именно так. Но факт, что атеист и трансгуманист все еще был полицейским, который бросился в горящее здание, говорит больше о человеческом духе, чем все мученики, которые надеялись попасть в рай.</p>
<p>Это мы рассказали о конкретном офицере полиции…</p>
<p>…а теперь посмотрим на супергероя.</p>
<p>Как рассказывают христиане, Иисус Христос мог ходить по воде, мог остановить бурю и усмирить демонов одним словом. Это должно быть весьма удобно в повседневной жизни: проблема голода? Наксерокопируем хлеба. Не нравится дерево? Проклянем его. Проблемы с римлянами? Пожалуемся Папе на них. Когда наконец его волшебная жизнь закончилась, Иисус был добровольно распят на кресте. Быть распятым на кресте не особо легкий способ умереть. Однако судя по рассказам христиан, Иисус сделал это, зная что он воскреснет через три дня, а после этого попадет в рай. Что заставило его принять временные муки перед попаданием в рай? Жизнь единичного человека? Коррупция иудейской церкви, или угнетения римлян? Нет, согласно христианам, Иисус принял муки за все грехи человеческие.</p>
<p>Но я не хочу осуждать человека, который на самом деле не был настолько виноват. Что если Иисус — нет, давайте произносить его имя правильно: Иешуа — что если Иешуа никогда не ходил по воде и тем не менее бросил вызов церкви иудеев, которая поддерживалась римлянами?</p>
<p>Разве это не заслуживает большего уважения, чем то, которое уделяется Иисусу Христу, который был просто Мессией?</p>
<p>Увы, величественнее кажется для героя иметь стальную кожу и божественные силы. Почему-то кажется более добродетельным временно умереть, чтобы спасти целый мир, чем умереть навсегда в борьбе с коррумпированной церковью. Это кажется таким обычным, словно в истории было полно людей, которые так делали.</p>
<p>Взирая с расстояния в две тысячи лет из будущего мы можем с разных сторон критически смотреть на Иешуа, однако он сделал то, во что верил, то, что по его мнению было правильно, вступив в сражение с церковью, которую он считал коррумпированной, и умер за это. Без преимущества просветления, едва ли он мог предсказать истинное влияние его жизни на мир. По отношению к другим пророкам его дней, он возможно был более честным, относительно менее жестоким и более храбрым. Если не рассматривать все непредвиденные последствия, худшее, что можно сказать о Иешуа, это что у других пророков получалось лучше (Эпикур, Будда, Марк Аврелий — те, кто первые приходят на ум). Иешуа умер навсегда, и с одной точки зрения он сделал это во имя честности. Пятнадцать веков до науки — в те времена религиозная честность не была оксюмороном.</p>
<p>Как сказал Сэм Харрис:</p>
<p>«Недостаточно того, что Иисус был человеком, который изменил себя настолько, что Нагорная Проповедь была отражением его сердца. Он также должен был быть Сыном Бога, непорочно зачатым, которому было суждено вернуться на землю в ореоле славы. Эффектом этой догмы стало то, что пример Иисуса навсегда стал недосягаем. Его учение прекратило быть набором эмпирических тезисов о соединении между этиками и духовным просветлением, вместо этого став ненужной и достаточно неприятной сказкой. Согласно догмам христианства, стать подобным Иисусу невозможно. Человек может лишь перечислить свои грехи, верить в невероятное и ждать конца света».</p>
<p>Я сильно сомневаюсь, что Иешуа когда-либо произносил Нагорную Проповедь. Несмотря на это, Иешуа заслуживает славы. Он заслуживает больше славы, чем любой из христиан, почитающих его.</p>
<p>Но поскольку Иешуа скорее всего ожидал, что его душа выживет, он не заслуживает больше славы, чем Джон Перри.</p>
<p><strong>Аффективные смертельные спирали</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Огромное множество потоков человеческого мышления ведут нас к переоценке того, как хорошо наша любимая теория объясняет факты. Теория флогистона в химии могла объяснить все что угодно, пока не требовалось предсказать что-либо заранее. И чем больше феноменов вы объясняете своей теорией, тем истиннее она кажется — разве все эти наблюдения не подтверждают ее? И по мере того, как теория набирает в глазах у вас вес, вы будете склонны ставить под сомнение те свидетельства, которые конфликтуют с ней. И поскольку любимая теория кажется все более общей, вы будете искать возможности объяснить ею как можно больше вещей.</p>
<p>Если вы знаете кого-то, кто верит в то, что Бельгия тайно контролирует банковскую систему США или что они могут использовать силу невидимого синего духа для поиска доступных мест для парковки — скорее всего они уже дошли до этой стадии.</p>
<p>(Просто следите, и вы будете наблюдать много того, что, кажется, подтверждает эту теорию…)</p>
<p>Этот цикл доверия и подтверждения с положительной обратной связью на самом деле страшная вещь, ответственная за множество ошибок как в науке, так и в повседневной жизни.</p>
<p>Но это ничто, по сравнению со смертельной спиралью, которая начинается с заряда положительного аффекта — мысли, которая ощущается очень хорошей.</p>
<p>Новая политическая система, которая может спасти мир. Великий лидер, сильный, благородный и мудрый. Удивительный тоник, который может лечить расстройство желудка и рак.</p>
<p>Эй, почему бы не все три сразу? Великое дело нуждается в великом лидере. Великий лидер должен быть способен приготовить один-два волшебных тоника.</p>
<p>Эффект ореола — это когда любая воспринимаемая положительная характеристика (такая как привлекательность или сила) увеличивает восприятие любых других положительных характеристик (таких как интеллект или мужество). Даже когда это не так или почти не так.</p>
<p>Позитивные характеристики усиливают восприятие других позитивных характеристик? Звучит сильно похоже на то, как делящийся атом урана испускает нейтроны, которые расщепляют другие атомы урана.</p>
<p>Слабый положительный аффект не дотягивает до критической массы; он не выходит из-под контроля. Привлекательный человек кажется более честным, что, похоже, делает его еще более привлекательным; однако эффективное размножение нейтронов меньше единицы. Метафорически говоря. Резонанс немного сбивает с толку в отношении некоторых вещей, однако быстро сходит на нет.</p>
<p>С сильным положительным аффектом, имеющим отношение к Великой Вещи, резонанс проявляется везде. Верящий коммунист видит мудрость Маркса в каждом гамбургере, купленном в Макдональдс; в любом движении они запрещают все, что не подпадает под определение рая для истинных трудящихся; любые выборы, в которых они проигрывают, во всех статьях они объявляют подтасованными. Каждый раз, когда они используют Великую Идею для интерпретации другого события, Великая Идея подтверждается все больше и больше. Это ощущается как что-то хорошее — положительное подтверждение — и конечно, когда что-то позволяет нам чувствовать себя хорошо, то, увы, это заставляет нас хотеть верить в это еще больше.</p>
<p>Когда Великая Идея ощущается достаточно хорошей для того, чтобы заставить вас искать новые возможности ощутить, что Великая Идея еще лучше, применяя ее для интерпретации всех новых событий каждый день, резонанс положительного аффекта похож на комнату, забитую сверхчувствительными мышеловками, в которую забросили несколько мячей от пинг-понга.</p>
<p>Вы можете назвать это «аттрактором счастья», «перекрывающейся положительной обратной связью», «замкнутой петлей похвалы» или «бумагой веселья». Лично я предпочитаю термин «аффективная смертельная спираль».</p>
<p>В следующем посте: как сопротивляться аффективной смертельной спирали. (Подсказка: не отказываться вообще восхищаться чем-либо и когда-либо снова, но не позволяя вещам, которыми вы восхищаетесь, выходить за пределы небольшой ограниченной безопасной зоны.)</p>
<empty-line/>
<p><strong>Сопротивление аффективным смертельным спиралям</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Когда-то давно был человек, считавший, что он обладает Великой Идеей. Действительно, по мере того, как он думал об Идее всё больше, он понимал, что это была не просто Великая Идея, а Самая Замечательная Когда-Либо Существовавшая Идея. Великая Идея могла бы разгадать тайны Вселенной, вытеснить авторитет подверженных коррупции и ошибкам ведомств, предоставить почти магическую силу её обладателям, накормить голодных, вылечить больных, улучшить мир в целом и т.д., и т.п.</p>
<p>Этим человеком был Френсис Бекон, его великой идеей был научный метод, и он был единственным фриком в истории, утверждавшем о таких преимуществах для человечества, и оказавшимся совершенно правым.</p>
<p>(Разумеется, Бэкон не изобрел единолично всю науку, однако он сделал в нее немалый вклад и, возможно, был первым, кто осознал ее полный потенциал.)</p>
<p>В этом и заключается слабое место решения, когда человек решает вообще не увлекаться идеями: некоторые из них на самом деле хорошие. Хотя на данный момент неизвестны идеи, которые были бы более революционны, чем идея Бэкона, и при этом выполняли бы свои заявления.</p>
<p>Но как мы можем сопротивляться аффективным смертельным спиралям, продолжая при этом уважать Науку? Подобная спираль проявляется, когда вы верите, что некоторая вещь настолько великолепна, что эффект ореола заставляет вас искать все больше и больше хороших слов, которые можно сказать об этой вещи, заставляя вас верить, что эта вещь еще более замечательна и таким образом увлекая вас в бездну. Что, если Наука в действительности настолько полезна, что мы не можем даже признать ее истинное величие и остаться при этом в здравом умен? Ой, похоже это началось…</p>
<p>Если вы пытаетесь защититься от данного эффекта, возможно, вам на ум придут стандартные кэшированные мысли вида «Наука дала нам кондиционеры, но ведь также дала и атомные бомбы» или «Ученые могут рассказывать о звездах и биологии, однако никогда не смогут доказать или опровергнуть существование дракона у меня в гараже». Однако люди, которые так думают, не пытаются сопротивляться аффективной смертельной спирали. Их заботит не то, что восхищение наукой выходит из-под их контроля. Скорее, им не нравится то, что наука говорит об их убеждениях, и они ищут пути, чтобы подорвать ее авторитет.</p>
<p>Для тех, кто искренне восхищается наукой, не подойдут те негативные вещи, которые о ней обычно говорят — не та аудитория. Так что мы должны искать другие негативные вещи на замену этим.</p>
<p>Но если вы пытаетесь избирательно очернить науку — пусть даже в попытке сопротивляться аффективной смертельной спирали — разве при этом вы не впадаете в рационализацию? Почему вы должны уделять внимание своим мыслям, если вы знаете, что пытаетесь манипулировать самим собой?</p>
<p>В общем, я достаточно скептично отношусь к тем людям, которые утверждают, что одно искажение можно использовать для нейтрализации другого. Для меня это звучит так, словно механик говорит вам, что у вашей машины сломался двигатель правого стеклоочистителя и чтобы было симметрично, механик сломал вам двигатель левого. Это такой вид «умных рассуждений», который больно ударит по вам самим. Любое решение, каким бы оно не было, должно включать в себя правильные убеждения, а не веру в убеждение, что вы верите, что определенная вещь не особо хороша.</p>
<p>Можете ли вы предотвратить аффективную смертельную спираль путем ограничения вашего восхищения наукой узким диапазоном? Частью спирали является стремление видеть Великую Идею везде — думать, что Коммунизм бы даже рак вылечил, если бы ему дали шанс. Возможно, что единственным наиболее надежным признаком гуру культа является тот факт, что гуру заявляет о своем знании не касательно одной области или ряда областей — а сразу во всем. Гуру знает, что членам культа нужно есть, носить, чем заниматься, как выбирать себе партнера, какие картины смотреть, какую музыку слушать…</p>
<p>К сожалению, в данном случае такой план имеет изъян — большинству людей не удается описать границы, в которых должна оставаться наука. Обычный аргумент «наука не вылечит рак» не работает. «Наука ничего не может сказать о любви родителей к своему ребенку» — простите, это уже явная ложь. Если вы пытаетесь отделить науку от так называемой родительской любви, вы не просто отрицаете когнитивную науку и эволюционную психологию. Вы также отрицаете факт основания Мартином Ротблаттом Объединения Терапевтов для поиска лекарства для его дочери, больной легочной гипертензией. (К слову сказать, успешного поиска.) Наука так или иначе связана со всеми важными аспектами человеческого существования.</p>
<p>Хорошо, но можно ли придумать подходящее утверждение о «великолепности» науки, которое было бы ложным?</p>
<p>По моему скромному мнению, ложным утверждением будет то, что наука столь великолепна, что учёным не нужно беспокоится об этической ответственности за свою работу, потому что так или иначе результат будет хорошим. Учёные тоже люди, они (как и другие люди) так или иначе думают о благе для обществе, и это, по крайней мере, одна из причин, почему наука создаёт хорошего всё же больше, чем плохого.</p>
<p>Однако эта точка зрения, очевидно, не бесспорна. Можно придумать и более простое ложное утверждение: «Пациент с раком может быть вылечен, путем публикации достаточного количества журнальных статей». Или «Социопаты могли бы стать полностью нормальными, если бы они заставили себя не верить ничему, без воспроизводимого экспериментально свидетельства с p менее 0,05».</p>
<p>Для того, чтобы не поверить в эти ложные утверждения, следуя аффективной спирали, не надо искать причин верить в то, что публикация журнальных статей вызывает рак. Не надо пытаться поверить в то, что наука всё равно ничего не может сказать о раке. Надо принять для себя как данность, что наука хороша лишь слегка.</p>
<p>Точнее, если вы <a l:href="http://lesswrong.ru/34">достаточно конкретно</a> знаете как работает наука, то вы знаете, что хоть наука и может со временем «вылечить рак», но больной пациент, пишущий журнальные статьи, не получит чудодейственной ремиссии. Эта конкретная цепь причин и следствий не будет работать.</p>
<p>Аффективная смертельная спираль представляет собой эмоциональную проблему, возникающую вследствие проблемы в восприятии, эффекта ореола, который заставляет нас приписывать бо́льшую вероятность истинности будущим положительным заявлениям, если мы приняли начальное положительное заявление. Мы не можем избавиться от этого эффекта по своему желанию, скорее всего, он всегда в той или иной мере будет влиять на нас. Но мы можем уменьшить размер этого влияния, остановившись и рассматривая каждое дополнительное положительное заявление как лишнее усложнение, и концентрируясь на самих заявления отдельно от положительных эмоций, ими вызываемых.</p>
<p>Что делать, если определенное хорошее заявление «не может быть опровергнуто», хотя есть аргументы «за» и «против»? На самом деле таких слов вообще стоит опасаться, поскольку часто их произносят те люди, которые <a l:href="http://lesswrong.ru/166">повторяют свидетельство</a> или пытаются избежать слабых мест. Учитывая опасность аффективной смертельной спирали радости, имеет смысл постараться избегать радоваться неподтвержденным заявлениям — избегать делать их источником еще больших положительных эмоций касательно того, что вам уже нравится.</p>
<p>Аффективная смертельная спираль является столь большой проблемой вследствие перекрывающейся положительной обратной связи, которая дает возможность процессу перейти в критическую стадию. Возможно, вы не можете совсем убрать эффект ореола, однако вы можете мыслить достаточно критически, чтобы не давать ему довести вас до критической отметки — при этом резонанс прекратится до того, как все взорвется.</p>
<p>Можно даже сказать, что вся проблема начинается с людей, которые которые не утруждают себя критическим анализом любой детали, вносящей дополнительную сложность — рассматривая подходящие свидетельства для компенсации сложности, ища недостатки так же как и поддержку, вовлекая любопытство — как только были приняты некоторые основные положения. Без ложной конъюнкции эффект ореола все еще действовал бы, однако не приводил бы к аффективной смертельной спирали.</p>
<p>Даже в отношении Самых Крутых Штук в известной вселенной идеальный рационалист, требующий безусловно необходимые свидетельства для каждого дополнительного (положительного) заявления, никогда бы не впадал в аффективный резонанс. Вы не можете так делать, но вы можете постараться приблизиться к этому идеалу достаточно близко, чтобы сохранять свое счастье от выхода из-под контроля в смертельную спираль.</p>
<p>По-настоящему опасные случаи это те, где любая критика любого положительного заявления про Великую Идею ощущается плохой или социально неприемлемой. Аргументы — это солдаты, любое положительное заявление — солдат вашей стороны, причинять им вред — предательство. Тогда реакция достигает критической точки. Больше об этом в следующем посте.</p>
<p>Добавление: Стюарт Армстронг предложил весьма дельный совет:</p>
<p>Разделите вашу Великую Идею на мелкие отдельные идеи и обращайтесь с ними как с независимыми.</p>
<p>Для примера: марксист должен делить Великую Идею Маркса на теорию стоимости, теорию политических отношений между классами, теорию заработной платы, теорию крайнего политического состояния человечества. Каждая из них должна оцениваться отдельно от других, и истинность или ложность одной не должна распространяться ореолом на другую. Если мы можем сделать это, спираль будет нам не страшна, поскольку каждая теория слишком мала, чтобы стать началом спирали.</p>
<p>Метафорически говоря, это похоже на дробление плутония, чтобы не дать ему достигнуть критической массы. Три Великих Идеи намного менее вероятно сведут вас с ума, чем одна Великая Идея. К тому же совет Армстронга помогает сохранить концентрацию на деталях: как только кто-то говорит «Публикация достаточного количества статей может вылечить ваш рак», вы спрашиваете: «Это было получено экспериментальным методом? Если да, то на каком этапе эксперимента вылечивается рак? Или это преимущество от науки как от социального процесса? В таком случае нужно полагаться на отдельных ученых, желающих вылечить рак или они могут быть эгоистами?». Возможно, что это поможет вам избавиться от эффекта ореола и даст возможность более эффективно замечать замешательство и отсутствие поддержки.</p>
<p>Добавление 2: как итог, вы можете избежать аффективной смертельной спирали путем (1) разделения Великой Идеи на части, (2) рассмотрения каждой дополнительной детали как усложнения задачи, (3) размышления о специфике причинно-следственной цепочки, вместо общего ощущения блага или вреда, (4) прекращения повторения одних и тех же свидетельств, (5) прекращения вызова эмоции счастья от заявлений, что «вы не можете доказать это — значит вы не правы»; но не (6) отказываться восхищаться чем-то слишком много, (7) обеспечивая искаженный поиск негативных точек зрения, пока вы не ощутите себя снова несчастным, (8) принудительно помещая идею в безопасные рамки.</p>
<p><strong>Некритичная сверхкритичность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Снова и снова можно встретить людей спорящих о том, является ли атеизм религией. Как я упоминал в «<a l:href="http://lesswrong.com/lw/lf/purpose_and_pragmatism/">Purpose and Pragmatism</a>» (English), спор о смысле отдельного слова практически всегда означает, что вы потеряли нить от изначальной проблемы. Какие предпосылки могут существовать для этого спора?</p>
<p>Атеист толкает речь, попрекая «религию» инквизицией, крестовыми походами и многочисленными конфликтами как с исламом, так и без его участия. На это религиозный человек может ответить: «Но атеизм также является религией, вы тоже имеете верования о Боге; вы верите в то, что Бога не существует». Тогда атеист парирует: «Если атеизм – религия, то не-коллекционирование марок можно назвать хобби», и спор начнётся.</p>
<p>Или он может ответить: «Но такие же ужасы были принесены и атеистом Сталиным, подавлявшим церкви во имя атеизма, так что вы не можете объявлять религию источником насилия». Теперь атеист может соблазниться ответом «<a l:href="https://lesswrong.ru/node/add/page?edit%5btitle%5d%3dНикто%20не%20истинный%20шотландец%26parent%3d816">Никто не истинный шотландец</a>», сказав: «Религия Сталина называется Коммунизм». Религиозный человек возразит: «Если Коммунизм – религия, то фанаты Звёздных Войн – правительство», и спор начнётся.</p>
<p>Нужно ли определять «религиозного» человека как кого-то, кто имеет <emphasis>определенное мнение</emphasis> о существовании по крайней мере одного бога, то есть присваивает вероятность ниже 10% или выше 90% существованию Зевса? Или его нужно определять как человека, который обладает <emphasis>положительным мнением,</emphasis> говоря, что вероятность существования по меньшей мере одного бога выше 90%? В первом случае Сталина можно назвать «религиозным»; во втором его назвать так нельзя.</p>
<p>Но это определённо неверный подход к проблеме. Что вы действительно хотите знать, о чём действительно был спор – это то, почему на определённых этапах человеческой истории большие группы людей подвергались пыткам и были убиты якобы во имя идеи. Переопределение слова никак не изменит исторических фактов.</p>
<p>Коммунизм был сложной катастрофой, и в ней может и не быть единичной причины, отдельной ссылки, лежащей в основе причинно-следственной цепочки. Но если бы я должен был предложить эй-ошибку, это была бы… ну, я позволю Господу сказать это за меня:</p>
<p>«Если будет уговаривать тебя тайно брат твой, сын отца твоего или матери твоей, или сын твой, или дочь твоя, или жена на лоне твоем, или друг твой, который для тебя, как душа твоя, говоря: „пойдем и будем служить богам иным, которых не знал ты и отцы твои”, богам тех народов, которые вокруг тебя, близких к тебе или отдаленных от тебя, от одного края земли до другого, то не соглашайся с ним и не слушай его; и да не пощадит его глаз твой, не жалей его и не прикрывай его, но убей его; твоя рука прежде всех должна быть на нем, чтоб убить его, а потом руки всего народа; побей его камнями до смерти, ибо он покушался отвратить тебя от Господа, Бога твоего, Который вывел тебя из земли Египетской, из дома рабства» (Второзаконие 13:7—11).</p>
<p>Это аналогично правилу, установленному Сталиным для коммунизма и Гитлером для нацизма: если твой брат пытается рассказать тебе, почему Маркс ошибался, если твой сын пытается рассказать тебе, что евреи не планируют захват мира, то не спорь с ним и не приводи доказательств, не проводи воспроизводимых опытов и не изучай историю, но скорее сдай его секретным службам.</p>
<p>В прошлом посте я предположил, что ключевым моментом в сопротивлении аффективным смертельным спиралям является принцип «дополнительной сложности» – просто помнить, что любое дополнительное положительное заявление добавляет сложности Великой Идее. (Это не тривиальный совет. Люди часто забывают делать это, даже когда слушают прогнозы футуристов, удивительно полные восторженных подробностей о чудесах будущего, что уж тут говорить о тех моментах, когда они в одиночестве рассуждают о своей любимой идее). Это не уберет эффект ореола, однако может снизить резонанс ниже критической отметки, чтобы одно хорошо звучащее заявление не провоцировало больше 1,0 дополнительного хорошо звучащего заявления, в среднем.</p>
<p>Диаметральной противоположностью этому совету, который подвергает эффект ореола сверхкритичности, является момент, когда любой спор против положительных заявлений о Великой Идее ощущается чем-то кощунственным. Политика – убийца разума. Аргументы – солдаты. Как только вы выбираете сторону, вы должны поддерживать все аргументы, свидетельствующие в пользу вашей стороны и опровергать все те, что говорят против нее. Если же вы предоставляете помощь стороне врага, то вы – предатель.</p>
<p>Если…</p>
<p>…вы думаете, что любой, кто указывает на недостатки теории эволюции, будет сторонником креационизма;</p>
<p>…вы ощущаете, что получаете духовные очки за любую хорошую вещь сказанную вами о Боге, и спорить об этом – вмешиваться в ваши отношения с Богом;</p>
<p>…у вас есть четкое ощущение, что другие люди в комнате осудят вас за «поддержку вражеской стороны», если вы будете приводить аргументы против последней войны;</p>
<p>…сказать что-либо против коммунизма для вас смерти подобно;</p>
<p>…тогда аффективная смертельная спираль становится сверхкритичной. Теперь это Аффективная Смертельная Супер-Спираль.</p>
<p>Это не религия как таковая, это ключевая систематизация, относящаяся к нашему исходному вопросу: «Что приводит к жестокости?». Лучшее определение различий, которое я слышал, между «сверхъестественным» и «натуралистическим» мировоззрением, это то, что сверхъестественное заявляет существование онтологически базовых ментальных сущностей, наподобие духов, в то время как натуралистическое сводит ментальные явления к нементальной природе. Концентрация на этом как на источнике проблемы поддерживается в религиозной исключительности. Заявления сторонников сверхъественного мировоззрения стоит выделить, поскольку они всегда ошибочны по фундаментальным причинам. Но это всё ещё только один вид ошибок.</p>
<p>Аффективная смертельная спираль может зарождаться вокруг сверхъестественных убеждений; особенно вокруг монотеистических религий, центральное место в которых занимает сверхсчастливый агент, в основном определеяемый как соглашающийся с любым хорошим заявлением про его религию; особенно вокруг тех, в которых комплексы мемов развились достаточно для того, чтобы заявлять о сверхъестественной каре за неверие. Однако смертельная спираль может возникнуть и вокруг политической инновации, харизматичного лидера, веры в национальную идею или экономическую гипотезу. История учит, что аффективные смертельные спирали опасны, вне зависимости от того, включают ли они в себя сверхъестественное или нет. Религия как класс ошибок недостаточно выделяется, чтобы рассматриваться как ключевая проблема.</p>
<p>Сэм Харрис подобрался ближе к истине, когда обвиняюще указал на само явление веры. Если вы не налагаете бремя доказательства на всякое и каждое дополнительное хорошее заявление, то впасть в аффективный резонанс необычайно просто. Посмотрите на бедных последователей Нью Эйдж. В христианстве развилось множество видов защиты от критики, выступая в защиту чудес веры; последователи Нью Эйдж в культурном отношении унаследовали кэшированную мысль, что вера – это хорошо, однако не имеют ограничивающего их Писания, которое могло бы оградить их от конкурирующих мемов. В конечном итоге течение Нью Эйдж погрязло в смертельных спиралях вокруг звезд, деревьев, магнитов, диет, заклинаний, единорогов…</p>
<p>Но аффективная смертельная спираль становится много опаснее, когда критика становится грехом, бестактностью или преступлением. В мире существуют вещи, которые заслуживают огромной похвалы, и вы не можете точно сказать, где для них проходит граница между заслуженной и незаслуженной похвалой. Однако не существует Идеи, настолько истинной, что будет неправильно критиковать любой аргумент, поддерживающий ее. Таких идей нет и не будет. Никогда. Во веки веков. Это точно. Большая часть возможных убеждений в нетривиальном пространстве ответов ложна, и подобным образом большая часть возможных аргументов в их поддержку тоже ложна, и даже самая лучшая идея не сможет это изменить.</p>
<p>И втройне неправильно отвечать на критику насилием. В человеческом искусстве рациональности крайне мало запретов без всяких «если», «и», «но» или каких-либо исключений. Но вот это – один из них. На плохой аргумент находится контраргумент. Но не пуля. Никогда. Во веки веков.</p>
<p><strong>Охлаждение групповых убеждений при помощи испарения</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Ранние исследователи культов были удивлены, когда обнаружили, что когда культы получают сильный удар — пророчество ли не сбывается, или на свет выплывают грешки основателя культа — они часто возвращаются даже сильнее чем прежде, с усиленным убеждением и фанатизмом. Свидетели Иеговы предсказывали Армагеддон в 1975, основываясь на своих вычислениях из Библии; 1975 пришел и ушел. Культ Анафемы, все еще действующий и в наши дни, выжил после того как предсказанный им интергалактический флот не появился 27 сентября 1975. (Статья в Википедии про данный культ упоминает несбывшееся пророчество касательно 2001 года, однако обходит стороной ранний провал в 1975, что уже достаточно интересно.)</p>
<p>Почему же групповое убеждение становится сильнее после встречи со столь разрушительным контр-свидетельством?</p>
<p>Стандартное объяснение данного явления основано на теории когнитивного диссонанса. Когда люди производят «невозвратные» действия в поддержку убеждения — отдают все свое имущество в ожидании прилета НЛО — они просто не могут признать, что они ошиблись. Вызов их убеждению представляется громадным когнитивным диссонансом; им приходится усилить свои мысли, чтобы противостоять шоку, таким образом укрепляясь в своем фанатизме. В данной интерпретации увеличение группового фанатизма есть результат увеличения фанатизма индивидуального.</p>
<p>Я смотрел на джава-апплет, который показывал использование охлаждения испарением для получения конденсата Бозе-Эйнштейна, когда до меня дошло, что совершенно другая сила может отвечать за увеличение фанатизма. Охлаждение испарением устанавливает барьер потенциальной энергии вокруг собрания горячих атомов. Тепловая энергия по существу статистична по природе — не все атомы движутся с совершенно одинаковой скоростью. Кинетическая энергия каждого атома варьируется, поскольку атомы сталкиваются друг с другом. Если вы устанавливаете барьер потенциальной энергии немного выше, чем средняя тепловая энергия, то при случайном стечении обстоятельств какой-то атом может получить достаточно кинетической энергии, чтобы вылететь из ловушки. Группа при этом становится существенно холоднее, чем барьер потенциальной энергии вокруг нее. Различные действия с апплетом помогли мне понять это яснее.</p>
<p>В классическом «Когда пророчество не сбывается» Фестингера один из членов культа уходит сразу же, как только НЛО не появляется. Кто встанет и уйдет первым? Средний член культа? Или относительно более скептичный участник, который ранее мог действовать как сдерживающий голос, успокаивавший более фанатичных последователей?</p>
<p>После того, как члены с наибольшей кинетической энергией уходят, все поздние дискуссии будут проходить между ярыми фанатиками с одной стороны и чуть менее ярыми фанатиками с другой стороны, при этом мнение всей группы получится где-то «посередине» между ними.</p>
<p>Аналогично ли это преобразованию в форму конденсата Бозе-Эйнштейна? Конечно же реальной необходимости настолько подгонять аналогию нет. Но вы можете вспомнить, что я использовал аналогию с цепной реакцией для аффективной смертельной спирали; когда группа отторгает все свои голоса, которые ее сдерживали, тогда все люди, подбадривая друг друга и подавляя инакомыслящих, могут внутри группы увеличивать средний уровень фанатизма. (Здесь нет аналогий с термодинамикой, пока кто-либо не откроет ядерное оружие, которое взрывается будучи холодным.)</p>
<p>Когда долгое партнерство Айн Рэнд и Натаниэля Брандена прекратилось, существенная часть общества объективистов последовала за Бранденом в его «новую систему» объективизма, которая была уже не так тесно связана с Айн Рэнд. Кто же остался с ней после этого скандального разрыва? Те, кто на самом деле верил в нее — и возможно несколько молчунов, которые после ухода большей части сообщества, могли слышать только аргументы одной стороны. Это может объяснить то, что последователи Института Айн Рэнд (по некоторым источникам) стали еще более фанатичны после раскола, чем исходная группа объективистов под руководством Рэнд и Брандена.</p>
<p>Несколько лет назад я состоял в списке рассылки для трансгуманистов, где была маленькая группа поддерживающая «социальный демократический трансгуманизм», едко оскорбляя каждого либертарианца (сторонника полной свободы мысли и деятельности), включенного в этот список. Большинство либертарианцев покинуло список, многие из оставшихся сдались и перестали писать. В результате оставшаяся группа сдвинулась существенно в сторону левых взглядов. Произошло ли это преднамеренно? Скорее всего нет, поскольку я не думаю, что виновники настолько знали психологию. (Если уж на то пошло, не могу вспомнить другой столь похожей на аналогию с охлаждением испарением ситуации, хотя это не значит, что их не было). В крайнем случае они могли стремиться стать «наибольшей рыбой в маленьком пруду».</p>
<p>Это одна причина того, почему столь важно быть терпимым к допустимому нонконформизму. Не стоит выкидывать члена группы, даже если вам показалось, что это оправдано — хотя бы подождите, чтобы убедиться, что это и в самом деле необходимо. Если вы выкидываете старых нонконформистов, то позиция группы сдвигается и их место занимает кто-то еще. Если вы удаляете и их, то вы явно встали на путь становления конденсатом Бозе-Эйнштейна, ну и, последующего взрыва.</p>
<p>Обратная сторона: Томас Кун верил, что наука должна стать «парадигмой», использующей свой технический язык, который исключает посторонних, прежде чем она реально начнет работать. В стадиях формирования науки, согласно Куну, приверженцы науки прилагают множество усилий, чтобы она была доступна не только им. Но (опять же по Куну) наука может прогрессировать как техническая дисциплина только если откажется от требования внешней доступности, и только ученые, работающие в рамках парадигмы, будут тесно знакомы с ней, используя основной технический материал для коммуникации между собой. Это звучит цинично по отношению к тому, что обычно утверждается об общественном понимании науки, однако я определенно вижу в этом рациональное зерно.</p>
<p>Моя собственная теория модерирования в Интернете гласит, что вы должны исключить троллей и спам, чтобы получить нормальный разговор. Вы должны даже исключить вежливых, но технически неосведомленных людей из специализированных технических списков рассылки, если вы хотите, чтобы работа продвигалась. Полностью открытое обсуждение в Интернете крайне быстро деградирует. При этом следует быть осторожным при исключении из обсуждения адекватных троллей — они служат для реализации скрытой функции легитимации возражений. Однако у вас не должно быть настолько много троллей, чтобы они начинали спорить уже друг с другом или доминировать в обсуждениях. Если у вас есть один человек, который известен как Парень-Не-Согласный-Со-Всем-На-Свете, любой, у кого будет более разумное и резонное возражение, не будет выглядеть кем-то выделяющимся. Правда на практике у меня эта теория работала не слишком хорошо, так что не слишком увлекайтесь ею.</p>
<p><strong>Когда никто не смеет призывать сдерживаться</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Однажды утром я встал с постели, включил компьютер и мой почтовый клиент Netscape автоматически скачал для меня новости дня. В этот день все новости говорили о том, как два угнанных террористами самолета врезались в башни Центра международной торговли.</p>
<p>И первой мыслью было:</p>
<p>«Полагаю, что я действительно живу в Будущем.</p>
<p>Спасибо небесам, что это не была ядерная бомба».</p>
<p>А затем:</p>
<p>«Чрезмерная реакция на это событие будет в десять раз хуже, чем само событие».</p>
<p>И просто «в десять раз хуже» оказалось огромным преуменьшением. Даже я не мог догадаться насколько плохо всё будет. Это является вызовом пессимизму. Действительно тяжело нацеливаться достаточно низко, чтобы быть приятно удивленным, в то время как часто и как много вы будете удивлены неприятно.</p>
<p>Тем не менее, я немедленно понял, что все и везде будут говорить как ужасно, как плохо было это событие; и что никто не будет озабочен тем, чтобы быть голосом сдерживания, соответствующего ответа. Изначально, 11 сентября, это была мысль, что шесть тысяч людей умерли. Любой политик, который сказал бы «6000 смертей это всего лишь восьмая часть от жертв автомобильных аварий», сразу бы был бы снят со своей должности.</p>
<p>Нет, 11 сентября не было хорошим днем. Но если все заработали баллы на подчеркивании того, как это ужасно, и никто не озаботился призвать к сдержанности, указав насколько трудно нанести ответный удар, то реакция будет выше требуемого адекватного уровня, каким бы ни был этот уровень.</p>
<p>Это темнейшее отражение смертельной спирали счастья — спираль ненависти. Любой, атакующий Врага — патриот; и любой, кто пытается критически проанализировать даже единственное негативное утверждение о Враге — предатель. Но, как и большинство всех сложных утверждений далеки от истины, большая часть негативных вещей, которые вы можете сказать о ком-либо, даже о самом плохом человеке в мире, будут ложны.</p>
<p>Думаю, что лучшей иллюстрацией будет «террористы-смертники были трусами». Можно хотя бы немного здравого смысла, пожалуйста? Чтобы добровольно направить самолет на здание нужно немного храбрости. При всех их грехах, трусость явно не входила в этот список. Но я предполагаю, что все плохое, что вы скажете о террористах, неважно насколько глупы ваши слова, должно быть правдой. Наберу ли я еще больше баллов, если обвиню Аль-Каиду в том, что это они подстроили убийство Кеннеди? А если обвиню их в том, что они сталинисты? Что, неужели правда трусость?</p>
<p>Да, это значит, что террористы не были трусами. Это нужно не только для понимания реальной психологии врага. Просто слишком много урона наносит спираль ненависти. Просто слишком опасно, чтобы для нее в мире была цель, будут ли это евреи или Адольф Гитлер, о котором говорят куда больше негативных слов, нежели приводят точных фактов.</p>
<p>Когда обороняющаяся сторона имеет тысячи самолетов и сотни тысяч хорошо вооруженных солдат, она должна понимать, что ее собственная иммунная система может нанести больше ущерба, нежели 19 мужчин на четырех гражданских самолетах. США потратили миллиарды долларов и тысячи солдатских жизней, стреляя себе в ногу более эффективно, нежели любая террористическая группировка может мечтать.</p>
<p>Если бы США полностью проигнорировали атаку 11 сентября — пожали бы плечами и отстроили здания — то это был бы лучший метод действий, нежели тот, что был предпринят. Однако это не выбор политиков. Даже если бы кто-то из них в частном порядке предположил бы, что иммунный ответ будет более разрушителен, нежели сама болезнь, это осталось бы предположением в частном порядке, потому что американские политики вынуждены идти прямо в ловушку Аль-Каиды, иначе их карьера будет уничтожена. Кто угодно, кто голосует за ответный удар всеми силами — патриот. Любой, кто призывает к сдержанности и критикует патриотические заявления — предатель.</p>
<p>В самом начале были и более умные реакции на это событие, чем я предположил. Я видел конгрессмена, правда, забыл какого, который перед камерами сказал: «Мы забыли, что в первую очередь целью государства является не экономика, не здравоохранение, а защита страны от атак». Меня это удивило — что политик мог сказать что-то, что не выглядит как табличка с надписью «аплодисменты». Должно быть он испытывал сильный эмоциональный шок, раз сказал что-то похожее на реальность.</p>
<p>Однако за два дня шок прошел и работа на публику снова стала доминирующим видом деятельности в политическом дискурсе. Спираль эскалации полностью завладела им. Когда никто не смеет призывать к сдержанности, не имеет значения откуда началась дискуссия, уровень ярости и безрассудства со временем только растет.</p>
<p>Дополнение: Привет, реддиторы! Вы также можете насладиться «Сказом о науке и политике» и «Политические дебаты не должны быть односторонними».</p>
<p><strong>Эксперимент в Робберс Кейв</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Думали ли вы, когда были ребенком, что бессмысленная поездка в летний лагерь на самом деле могла иметь скрытую от вас цель — например, что это был научный эксперимент, а воспитатели в лагере на самом деле были исследователями, которые наблюдали за вашим поведением?</p>
<p>Я — никогда.</p>
<p>Но такие мысли начинают приходить в голову чаще, когда мы читаем «Исследование межгруппового конфликта: эксперимент в национальном парке Робберс Кейв» Шерифа, Харви, Уайта и Худа (1954/1961). В этом исследовании подопытными, простите, «отдыхающими» — были 22 мальчика 5-го — 6-го года обучения, выбранные из 22 разных школ Оклахома-сити, из стабильных протестантских семей среднего класса, которые хорошо учились в школе. Средний IQ их составлял 112. Они все были социально адаптированы и похожи друг на друга в той степени, насколько это было возможно.</p>
<p>Эксперимент, проведенный после недавно отгремевшей Второй Мировой, был задуман для исследования причин — и возможных путей решения — межгруппового конфликта. Как они создали межгрупповой конфликт для изучения? Они разделили 22 мальчиков на две группы по 11 человек и — и этого было вполне достаточно.</p>
<p>Исходный план исследователей состоял из трех этапов. На первом обе группы свели вместе (группы не знали друг о друге). К концу первого этапа каждой группе сообщили о существовании другой. На втором этапе различные соревнования были призваны окончательно разделить мальчиков на группы.</p>
<p>Однако второй этап не понадобился. Группы начали относится друг к другу враждебно, как только узнали о существовании разделения на группы: «они используют <emphasis>нашу</emphasis>территорию лагеря, <emphasis>нашу</emphasis> бейсбольную площадку». На первой же встрече группы начали обмениваться оскорблениями. Они называли себя Гремучниками и Орлами (пока они были одной группой, им не требовались подобные прозвища).</p>
<p>Когда, в соответствии с процедурой эксперимента, было объявлено о начале соревнований, соперничество среди групп возросло до максимума. Здоровый спортивный дух в соревнованиях держался не более двух дней, после чего быстро пошел на спад.</p>
<p>Орлы украли флаг Гремучников и сожгли его. Гремучники совершили набег на лагерь Орлов и украли джинсы их лидера, покрасили их в оранжевый цвет и вывесили как свой флаг, с надписью «Последний из Орлов». Орлы совершили ответный набег и перевернули кровати Гремучников, бросаясь грязью. После этого они вернулись в свой лагерь и начали готовиться к отражению набега со стороны Гремучников. После того как Орлы выиграли в последнем из соревнований этапа 2, Гремучники украли их призы. Это перетекло в драку, которую персоналу лагеря пришлось прекратить, чтобы избежать увечий среди детей. Орлы при этом, пересказывая эту историю, превратили все это в свою победу, утверждая что они преследовали убегающих Гремучников, хотя на самом деле это было не так.</p>
<p>У каждой группы развился отрицательный стереотип «Их» и положительный стереотип «Нас». Гремучники много ругались. Орлы, после выигрыша в одной из игр, сделали вывод что они выиграли, потому что молились, а Гремучники проиграли, потому что сквернословили всё время, и поэтому Орлы решили прекратить ругаться вообще, а также прекратить общение с Гремучниками. Орлы позиционировали себя как правильных и высокоморальных; Гремучники избрали себе образ грубых хулиганов.</p>
<p>Члены одной группы немедленно задирали носы, как только видели другую.</p>
<p>На третьем этапе исследователи пытались уменьшить разногласия между двумя группами.</p>
<p>Больше общения (без попыток примирения) не помогло уменьшить враждебность между группами. Посещение различных увлекательных мероприятий вместе — например, совместный запуск фейерверков — также не помогло; мальчики чуть снова не передрались.</p>
<p>Можете ли вы предположить, что сработало?</p>
<p>Подумайте.</p>
<p>Мальчикам сказали, что в лагере ожидаются перебои с водой из-за поломки в системе водоснабжения — возможно из-за каких-то вандалов.</p>
<empty-line/>
<p>(Внешний Враг, один из старейших трюков в книге.)</p>
<p>На площади между лагерем и резервуаром были расположены четыре проблемных места. (Изначально данные об этих местах рассказали членам каждой группы равномерно). Если в них ничего не было найдено, то следовало искать в резервуаре с водой. Поскольку найдено ничего не было, группы встретились у резервуара и увидели, что вода не идет из крана. Группы обсудили возможные проблемы, осмотрели резервуар, нашли лестницу наверх, проверили, что вода в резервуаре присутствует и наконец обнаружили, что кран был забит мешком с соломой. Все мальчики собрались вокруг крана, чтобы прочистить его. Предложения от членов обоих групп по проблеме рассматривались совместно и обе группы старались реализовать их.</p>
<p>Когда кран был наконец-то прочищен, Гремучники, у которых были фляжки, не возражали против того, чтобы Орлы первыми набирали воды (у Орлов фляжек не было). Никаких оскорблений между группами не наблюдалось, даже уже привычного «Сначала дамы!».</p>
<p>Это не стало концом вражды. Были еще столкновения и оскорбления, уже на следующий день. Однако после нескольких подобных общих заданий, в которых требовались совместные усилия обоих групп — наподобие вытаскивания застрявшего грузовика — соперничество прекратилось. В конце путешествия ребята из Гремучников даже использовали 5 долларов, выигранных в соревновании, чтобы угостить молочными коктейлями ребят из Орлов.</p>
<p>Эксперимент в Робберс Кейв иллюстрирует психологию племен охотников и собирателей, которая тянется с давних времен, настолько хорошо, насколько возможно для эксперимента, проведенного в социальных науках.</p>
<p>Любое сходство с современной политикой — всего лишь ваше воображение.</p>
<p>(Иногда я думаю, что вторая по важности вещь, которая требуется человечеству — это суперзлодей. Может я этим займусь, когда закончу с текущей работой.)</p>
<p><strong>Любая деятельность хочет быть культом</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Cade Metz в The Register недавно заявил, что секретный почтовый список топ-администраторов Википедии помешался на бане всех критиков и возможных критиков Википедии. Включая баны продуктивных юзеров, когда один администратор — исключительно из-за продуктивности — начинает уверять, что юзер был шпионом, подосланным Обзором Википедии. И что большинство людей в Википедии закрыли свои ранги для своей защиты. (Я сам не исследовал эти заявления пока еще. Информация была предоставлена Eugen Leitl.)</p>
<p>Существует какой-то неявный моральный изъян в систематизации мировых знаний, который приводит последователей этой причины в безумие? Возможно только люди с врожденной тягой к тоталитаризму попытались бы стать мировыми авторитетами во всем…</p>
<p>Осторожно: фундаментальная ошибка атрибуции! (<a l:href="http://lesswrong.ru/71">Фундаментальная ошибка атрибуции</a>: делать выводы о чьем-либо характере на основе поведения, которое может быть полностью объяснено ситуацией, в которой находится этот человек. Когда мы видим, как кто-либо пинает торговый автомат, мы думаем, что это «злой человек», но когда мы сами пинаем автомат, мы объясняем это тем, что опоздали на автобус, не успели на поезд и к тому же автомат работает не так как надо.) Если высказывания о Википедии истинны, то они объясняются обычной человеческой природой, а не необычными сторонами данной природы.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/89">Деление на «своих» и «чужих»</a> — это часть обыденной человеческой натуры. Как и <a l:href="http://lesswrong.ru/121">смертельные спирали счастья</a> и <a l:href="http://lesswrong.ru/116">спирали ненависти</a>. Благородное Дело не обязано содержать дефект, чтобы его последователи сформировали культ. Достаточно, чтобы они были людьми. Все остальное произойдет само собой, так же закономерно, как то, что еда портится в холодильнике, если отключили свет.</p>
<p>В таком же смысле, что любая температурная разница хочет свестись к нулю и любая программа хочет стать набором патчей, любая деятельность хочет быть культом. Это состояние с высокой энтропией, в которое развивается система, аттрактор в человеческой психологии. И не имеет значения, даже если Дело по-настоящему Благородно. Вы можете думать, что Хорошее Дело растянуло бы свою хорошесть на все аспекты людей, которые с ним связаны — что последователи Дела также меньше заинтересованы в статусных играх, искажении «своих» и «чужих», аффективных спиралях, обожествлении лидеров. Но вера в истинную идею не отменяет гало-эффекта. Благородное дело не делает его последователей чем-то превосходящим обычных людей. Есть множество плохих видов деятельности, из-за которых может произойти множество плохого — но вред не всегда происходит только из-за того, что исходная идея была плоха.</p>
<p>Каждая группа людей с необычной целью — хорошей, плохой, глупой — будет склонна становится аттрактором культа, если члены группы не предпринимают постоянных усилий, чтобы сопротивляться этому. Вы можете сделать так, чтобы у вас дома было прохладнее, чем на улице, однако вам для этого придется держать кондиционер включенным, и как только вы выключите его — сдадитесь в поединке с энтропией — вещи вернутся к «нормальному состоянию».</p>
<p>Как-то был случай, когда существовала группа с лозунгом «Рациональность! Причина! Объективная реальность!» (Больше об этом в следующих постах.) Навешивание на Великую Идею ярлыка «рациональность» защитит вас не более, чем вывешивание на доме таблички «Холодно!» Вам все еще нужно включить кондиционер — тратить требуемую энергию, чтобы компенсировать естественное сползание в культ. Поклонение рациональности не сделает ваш разум яснее, как поклонение гравитации не позволит вам летать. Вы не можете говорить с термодинамикой и молиться теории вероятности. Вы можете использовать это, но не можете присоединиться к этому как к группе.</p>
<p>Культовость количественна, а не качественна. Вопрос «Есть ли здесь признаки культа, да или нет?» — неправильный. Правильный вопрос — «В какой мере это является культом и где именно это проявляется?» Даже в Науке, которая является архетипической По-Настоящему Благородной Деятельностью, мы можем без труда указать на рубежи борьбы против энтропии культа, где текущая линия боя колеблется то туда, то обратно. Журналы склонны в большей степени принимать статьи с хорошо известной авторской подписью или от неизвестного источника из хорошо известного института по сравнению со статьями от неизвестного автора из неизвестного института? Какая доля убеждения диктуется авторитетом, а какая — экспериментом? Какие журналы используют «слепой метод» обзора и насколько это эффективно?</p>
<p>Я привожу этот пример, а не <a l:href="http://lesswrong.ru/153">обычные расплывчатые обвинения</a> «Ученые недостаточно открыты новым идеям», потому что он показывает линию фронта — место, где отбрасывается человеческая психология, где откидывается накопленная энтропия культа (конечно, это требует потерять немного тепла на излучение).</p>
<p>Данный пост – это не сборник методов противостояния культовости. О некоторых <a l:href="http://lesswrong.ru/118">таких</a><a l:href="http://lesswrong.ru/375">методах</a> я говорил ранее, о некоторых расскажу позднее. Но сегодня я просто хочу указать, что служение Делу не значит, что вы можете тратить меньше усилий на противостояние аттрактору культа. И что если вы можете указать где сейчас пролегает рубеж, это не значит, что вы можете признать вашу Благородную Деятельность низкой. Вы можете думать, что если бы вопрос был поставлен как «Культ это или нет?», то вам бы пришлось ответить нет, или иначе предать вашу Идею. Но это похоже на то, как если бы вы делили двигатели на «идеально эффективные» и «неэффективные», вместо того, чтобы измерить их расход.</p>
<p>И наоборот, если вы верите, что это Изначальная Испорченность этих Глупых Прочих Дел заставила людей ошибаться, если вы смеетесь над глупостью «жертв культа», если вы думаете, что культы возглавляются и популяризируются мутантами — тогда вы не потратили нужных усилий на противостояние энтропии — на сопротивлению бытию человеком.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Хранители истины</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Иногда рационалистов критикуют следующим образом: «Инквизиция тоже думала, что у нее есть истина! Ясное дело, что вся эта затея с „истиной“ опасна».</p>
<p>Есть множество очевидных ответов, таких как «Если вы думаете, что одержимость истиной дает вам право пытать и убивать, то вы совершаете ошибку, не имеющую ничего общего с эпистемологией». Или «Так данное историческое утверждение, которое вы только что сделали насчет инквизиции – истинно ли оно?»</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/91">Обратное глупости не есть ум</a>: «Если ваш компьютер перестал работать, то вы не говорите, что вообще все в нем сломано и что вам нужен совершенно новый, с совершенно другими комплектующими… Хотя возможно, вам нужен всего лишь новый шнур питания». Чтобы сделать неверное заключение, достаточно ошибиться всего в одном шаге, не обязательно нужно ошибиться во всех шагах. Инквизиторы верили, что 2+2=4, однако не это было источником их безумия. Так может быть проблема вовсе не в эпистемологическом реализме?</p>
<p>Кажется правдоподобным, что если бы инквизиторы были релятивистами, которые утверждали бы, что нет ничего истинного и ничего не имеет значения, то они были бы менее склонны проявлять жестокость. Также они были бы менее жестоки, если бы подверглись лоботомии. Думаю, это справедливая аналогия.</p>
<p>И еще… я считаю, что играет роль отношение инквизиции к истине. Она верила, что существует такая вещь как истина, и что истина важна; ну, в этом взгляды инквиции были схожи со взглядами Ричарда Фейнмана. Но инквизиторы не были искателями истины. Они были ее хранителями.</p>
<p>Я однажды читал утверждение (не могу найти источник), что ключевым компонентом духа времени является то, где расположены идеалы этого времени, в прошлом или будущем. Почти все культуры до Просвещения верили в грехопадение - что когда-то все было совершенным в далеком прошлом, однако случилась катастрофа и с тех пор все медленно становится хуже:</p>
<p>«В эпоху, когда жизнь на Земле была полна… Они любили друг друга и не знали, что это была „любовь к ближнему“. Они никого не обманывали, хотя не знали, что значит „человек, которому можно верить“. Они были надежны, пусть и не знали, что значит „добросовестность“. Они свободно жили вместе, делясь всем, не зная, что они щедры. По этой причине про них не рассказывают. У них не было истории».</p>
<p>Путь Чжуан Цзы, перевод Томаса Мертона.</p>
<p>Совершенная эра прошлого, в соответствии с нашими лучшими антропологическими свидетельствами, никогда не существовала. Но культура, которая рассматривает жизнь как неумолимо катящуюся под откос, сильно отличается от той, в которой вы можете достичь невиданных высот.</p>
<p>(Я говорю «культура», а не «общество», поскольку внутри общества может существовать больше одной субкультуры.)</p>
<p>Вы можете возразить, что есть разница между упомянутым Ричардом Фейнманом и инквизицей – вторые верили, что истина уже у них, а первый искал ее. Это не особо хороший довод, поскольку несомненно были истины, которыми обладал и Ричард Фейнман. «Небо синее», например, или «2+2=4».</p>
<p>Да, в науке есть определенные истины. Теория общей относительности возможно будет переписана в будущей физике – однако не такой теорией, что будет предсказывать вращение Солнца вокруг Юпитера; новая теория должна утаскивать успешные предсказания из старой, а не противоречить им. Но эволюционная теория верна на более высоком уровне, чем атомный, и то, что мы откроем насчет кварков, не заставит нас отбросить дарвинизм, клеточную теорию в биологии, атомную теорию в химии, или сотню других блестящих теорий, истинность которых на данный момент не оставляет сомнений.</p>
<p>Это «абсолютные истины»? Нет, если вопрос стоит о присвоении им вероятности равной буквально единице. Но они представляют собой случаи, где наука по существу считает их истиной.</p>
<p>И еще ученые не пытают людей, которые ставят под сомнение атомную теорию химии. Почему нет? Потому что они не верят, что она дает им право на жестокость? Ну, да, этот ответ лежит на поверхности; но почему они в это не верят?</p>
<p>Потому что химия не заявляет о сверхъестественном возмездии в виде вечных пыток за неверие в атомную теорию химии? Но тогда мы опять рекурсивно возвращаемся к вопросу «Почему?». Почему химики не верят, что вы отправитесь в ад, если не верите в атомную теорию?</p>
<p>Потому что журналы не опубликуют вашу статью, пока у вас не будет прочного экспериментального наблюдения Ада? Но слишком многие ученые могут подавить свои рефлексы скептика сознательно. Почему же у химиков нет закрытого культа, который говорил бы, что все не-химики отправятся в Ад, учитывая, что многие из них – христиане?</p>
<p>Вопросы такого рода не имеют ответов, которые бы говорили только об одном факторе. Но я бы поспорил, что один из факторов должен касаться отношения к истине – которое может быть направлено на защиту или на прогресс.</p>
<p>Когда вы – хранитель истины, вы не делаете ничего полезного, чтобы дополнить истину, только охраняете ее. Когда вы пытаетесь выиграть Нобелевскую премию по химии, открыв новый бензол или фуллерен, кто-то, кто бросает вызов атомной теории, является для вас не противником вашей точки зрения, а скорее пустой тратой времени.</p>
<p>Когда вы – хранитель истины, все что вы может делать, это пытаться избежать неуклонного сползания в энтропию путем отбрасывания всего, что отклоняется от истины. Если есть какой-то путь противостоять энтропии, генерировать новые истинные убеждения с малым расходом тепла, то этот же метод может сохранять истину без применения тайной полиции. В химии вы можете воспроизвести эксперимент и своими глазами увидеть его результаты – и это хранит истину без необходимости применять жестокость.</p>
<p>И не так страшно, если мы сделаем где-то ошибку – всего лишь недолго наши убеждения будут немного не истинны – поскольку завтра мы сможем вернуть утраченные позиции в истине.</p>
<p>Но работает только вся схема, поскольку экспериментальный метод представляет собой «критерий доброкачественности», который превосходит «критерий сравнения». Поскольку эксперименты могут восстановить истину без необходимости в авторитете, они также могут «отменять» авторитет и создавать новые истинные убеждения, которых прежде не существовало.</p>
<p>Там, где есть критерий доброкачественности вместо критерия сравнения, там дело меняется так, что присутствуют улучшения вместо угроз. Там, где властвует критерий сравнения, нет возможности вернуть прошлый авторитет, нет и пути разрешить несогласие между авторитетами. За исключением уничтожения. Выигрывает тот, у кого пушка больше.</p>
<p>Я не собираюсь представлять грандиозную всеохватывающую точку зрения на историю с позиции единого фактора. Я просто хочу указать на глубокое психологическое различие между тем, чтобы видеть смысл жизни в защите, охране и сохранении, и видеть его же в исследовании, создании, улучшении. Развитие будет происходить если вы направлены в прошлое или в будущее? Это нюанс в различии, который проявляет себя всюду.</p>
<p>Вот почему я всегда настаивал, например, что если вы собираетесь начать говорить об «этике ИИ», вам лучше бы говорить о том, как вы собираетесь улучшить текущую ситуацию с ИИ, а не пытаться предохранить от того, чтобы сделать что-то неправильно. Как только вы начинаете использовать критерий сравнения, вы начинаете терять курс ваших идеалов – терять свет правильного и неправильного, и начинаете просто выискивать «различное» и «одинаковое».</p>
<p>Я также могу поспорить, что эта простейшая психологическая разница – одна из причин, почему академическая область, которая прекращает активный прогресс, стремится к среднему.(По крайней мере по чистым стандартам науки. Репутационное убийство – обычное дело по стандартам истории; большинство систем убеждений на основе защитного подхода произошли от взаимодействия с реальными вещами). Если большие встряски не происходят достаточно часто, чтобы постоянно поощрять молодых ученых ориентироваться на признание заслуг, а не на конформизм, область перестает сопротивляться <a l:href="http://lesswrong.ru/124">стандартной дегенерации в авторитарность</a>. Когда делается мало открытий, то остается слишком много времени на то, чтобы заняться «охотой на ведьм и еретиков».</p>
<p>Чтобы получить лучшие результаты от использования отношения вида исследовать/создавать/улучшать, вы должны на самом деле прогрессировать, а не только надеяться на это.</p>
<p><strong>Хранители генофонда</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Как любой образованный житель 21 столетия, вы могли слышать о Второй Мировой войне. Вы можете помнить, что Гитлер и нацисты планировали ускорить процесс эволюции, вывести новую расу господ, сверхлюдей, сильнее и умнее всех людей, когда-либо живших ранее.</p>
<p>На самом деле это распространенное заблуждение. Гитлер верил, что сверхлюди-арийцы уже существовали ранее — стереотип нордического человека, голубоглазого блондина-хищника, который был загрязнен смешиванием с нечистыми расами. Своего рода расовое «грехопадение».</p>
<p>Это говорит о степени, в которой идея прогресса пронизывает западную цивилизацию — что когда человеку говорят о нацистской евгенике, он слышит «Они пытались вывести сверхчеловека». Ты, дорогой читатель — если ты будешь ошибаться настолько, чтобы одобрить принудительную евгенику, ты бы попытался создать сверхчеловека. Потому что твои идеалы расположены в будущем, не в прошлом. Потому что ты мыслишь творчески. Мысль о том, чтобы вернуться обратно к нордическому архетипу, обратно через эти тысячи лет, не будет даже рассмотрена тобой как возможность — что, всего лишь вернуться к викингам? И все? Собраться убивать людей в процессе исследований и не достигать при этом новых высот — это же более чем бесполезная трата времени и ресурсов, разве нет? И это одна из причин, по которой тебя, дорогой читатель, нельзя назвать нацистом.</p>
<p>Это говорит о том, как трудно относительно здоровому человеку влезть в шкуру относительного больного, как говорят о нацистах, и исказить историю так, чтобы сделать из них несовершенных трансгуманистов.</p>
<p>Коммунисты были теми, кого можно назвать несовершенными трансгуманистами. «Новый советский человек» и все такое. А нацистов можно с большой долей вероятности назвать лишь биоконсерваторами.</p>
<p><strong>Хранители Айн Рэнд</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Для скептиков идея того, что разум может вести к культу, — абсурд. Характеристики культа противоположны разуму. Но, как я продемонстрирую, это не только может случиться — это уже случилось, причем с такой группой людей, что произошедшее следовало бы назвать самым невероятным культом в истории. Это урок того, что происходит, когда правда становится важнее, чем ее поиск…</p>
<p>— Майкл Шермер, «Самый невероятный культ в истории».</p>
<p>Я думаю, Майкл Шермер чрезмерно детально объясняет, что такое объективизм. Я попробую предельно расширить и развить эту идею.</p>
<p>Романы Айн Рэнд возвеличивают технологии, капитализм, индивидуальный вызов Системе, ограниченное в полномочиях правительство, частную собственность, себялюбие. Основной герой Рэнд, Джон Галт, был ученым, который изобрел новую форму дешевой возобновляемой энергии, но затем отказался отдать ее миру, потому что выгода была бы украдена и пошла бы на поддержку порочного правительства.</p>
<p>И потом — каким-то образом — это все превратилось в этико-философскую «закрытую систему» с Айн Рэнд в центре. Термин «закрытая система» — это не мое собственное обвинение, это термин, который использует Институт Айн Рэнд для описания объективизма. Объективизм определяется работами Айн Рэнд. Теперь, когда Айн Рэнд умерла, объективизм как система закрыт. Если вы несогласны с работами Рэнд в каком-нибудь отношении, вы не можете быть объективистом.</p>
<p>Макс Глакман однажды сказал: «Наука есть любая дисциплина, в которой дурак этого поколения может превысить порог, достигнутый гением предыдущего поколения». Наука движется вперед, уничтожая своих героев: так Ньютон пал перед Эйнштейном. Каждый молодой физик мечтает о том, чтобы стать новым чемпионом, о свержении которого будут мечтать будущие физики.</p>
<p>Философским кумиром Айн Рэнд был Аристотель. Ну, может быть, Аристотель был молодым и горячим математическим талантом 2350 лет назад, но математика заметно прогрессировала с его времен. Байесовская теория вероятности — это количественная логика, частным случаем которой является качественная логика Аристотеля, но ничто не указывает на то, что Айн Рэнд была знакома с байесовской теорией, когда писала свой magnus opus, «Атлант расправил плечи». Рэнд писала о «рациональности», однако даже не ознакомилась на должном уровне с современными исследованиями в области эвристики и предвзятости. Как вообще кто-то может называть себя искусным рационалистом, не зная таких элементарных вещей?</p>
<p>«Подождите минутку, — возражает читатель, — но это же нечестно! «Атлант расправил плечи» был опубликован в 1957! Практически никто не знал о Байесе тогда». Пфф. Вы мне еще скажите, что Айн Рэнд умерла в 1982 и никак не могла прочитать «Суждение в условиях неопределенности: эвристика и искажения», поскольку книга была опубликована в том же году.</p>
<p>Наука вообще нечестна. В этом как бы вся соль. Честолюбивый рационалист в 2007 году имеет огромное преимущество перед честолюбивым рационалистом в 1957. Это признак того, что прогресс происходит.</p>
<p>По-моему, мысль о том, чтобы добровольно принять систему, эксплицитно привязанную к убеждениям одного человека, который <emphasis>уже умер</emphasis>, где-то между дурью и самоубийством. Компьютеру нужно меньше пяти лет, чтобы стать устаревшим.</p>
<p>Колебание, движение, которым Рэнд восхищалась в науке, коммерции, каждой железной дороге, заменявшей путь эпохи извозчиков, каждом небоскребе, построенном по принципу <emphasis>новой</emphasis> архитектуры, рождается из принципа необходимости <emphasis>превзойти старых мастеров</emphasis>. Как можно говорить о науке, если самый умный ученый на свете уже жил? Кто бы поднял линию небоскребов в Нью-Йорке, которая так восхищала Айн Рэнд, если бы самое высокое здание в мире уже было построено?</p>
<p>И тем не менее Айн Рэнд не признавала никого, кто бы превосходил ее, в прошлом и не допускала появления такого человека в будущем. Рэнд, которая начала с восхищения разумом и индивидуальностью, закончила тем, что предавала остракизму всякого, кто смел ей противоречить. Шермер: «[Барбара] Брэнден вспоминала вечер, когда знакомый Рэнд сказал, что любит музыку Рихарда Штрауса. “Когда он ушел в конце вечера, Айн сказала (и такая реакция становилась все более типичной для нее): «Теперь я понимаю, почему мы с ним никогда не сможем быть действительно единомышленниками. У нас непреодолимо разное ощущение жизни». Нередко она даже не ждала, пока ее знакомый уйдет, чтобы сделать подобное замечание”».</p>
<p>Айн Рэнд изменилась со временем, полагаю.</p>
<p>Рэнд выросла в России и видела Октябрьскую революцию своими глазами. Ей дали визу для визита родственникам в Америке, когда ей был 21 год, и она никогда не возвращалась на родину. Просто ненавидеть авторитаризм, когда ты его жертва. Просто отстаивать свободу личности, когда ты угнетен.</p>
<p>Нужны гораздо более сильные склад ума и характер, чтобы бояться власти, когда <emphasis>у тебя</emphasis>есть сила. Когда люди обращаются <emphasis>к тебе</emphasis> за ответами, тяжелее сказать: «Что, черт побери, я могу знать о музыке? Я ж писатель, а не композитор», — или: «Черт знает, как любовь к музыкальному произведению может быть ошибочной».</p>
<p>Когда это <emphasis>ты</emphasis> сокрушаешь тех, кто смеет тебя оскорбить, применение силы выглядит гораздо более <emphasis>извинительным</emphasis>, чем когда сокрушают тебя. Всевозможные прекрасные оправдания любого рода каким-то образом приходят на ум.</p>
<p>Майкл Шермер детально описывает то, как, по его мнению, философия Рэнд пришла в итоге к тому, что опустилась до культовости. В частности, Шермер говорит (по крайней мере так кажется), что объективизм провалился, потому что Рэнд думала, что точность, уверенность возможна, тогда как наука никогда не бывает абсолютно точна. Не могу согласиться с Шермером. Атомная теория строения вещества в химии просто-таки чертовски точна, она неоспорима. Но химики не образовали вокруг нее культ.</p>
<p>Вообще говоря, я думаю, что Шермер становится жертвой фундаментальной ошибки атрибуции, предполагая, что есть однозначная корреляция между философией Рэнд и тем, как ее последователи образовали культ. <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Любая_деятельность_хочет_быть_культом">Всякое дело хочет стать культом</a>.</p>
<p>Айн Рэнд бежала из Советского Союза, написала понравившуюся многим книгу об индивидуализме, получила множество комплиментов и сформировала кружок обожателей. Ее поклонники говорили о ней все более и более приятные вещи, и она слишком наслаждалась этим, чтобы сказать им заткнуться (<a l:href="http://lesswrong.ru/w/Аффективные_смертельные_спирали">аффективная смертельная спираль</a>). Она поняла, что у нее есть сила, достаточная, чтобы сокрушить всех, кого она не одобряла, и она не стала противиться искушению силы.</p>
<p>Айн Рэнд и Натаниэль Брэнден имели внебрачную связь. (С разрешения обоих их супругов, что дорого стоит, на мой взгляд. Если хотите представить это как «проблему», нужно уточнить, что их супруги были <emphasis>несчастны</emphasis> — и все равно это не касается посторонних.) Когда открылось, что Брэнден «изменял» Рэнд с еще одной женщиной, Рэнд впала в ярость и предала его анафеме. Многие объективисты откололись от объединения, когда об этой связи стало известно.</p>
<p>Кто остался с Рэнд вместо того, чтобы последовать за Брэнденом или совсем бросить объективизм? Ее <emphasis>самые уверенные</emphasis> сторонники. Кто ушел? Те, кто был голосом умеренности. (Это <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Охлаждение_групповых_убеждений_при_помощи_испарения">охлаждение групповых убеждений</a>.) С этих самых пор власть Рэнд над оставшимися была абсолютна, и сомнения и вопросы не дозволялись.</p>
<p>Единственная необыкновенная вещь во всем этом — то, насколько обыкновенно все сложилось.</p>
<p>Вы могли бы подумать, что система убеждений, восхваляющая «разум», и «рациональность», и «индивидуализм», могла бы как-нибудь приобрести что-то вроде особого иммунитета…</p>
<p>Ну, не приобрела.</p>
<p>Это сработало так же успешно, как если бы кто-нибудь повесил табличку «Холодно» на холодильник, не включенный в розетку.</p>
<p>Активное усилие, необходимое для того, чтобы противостоять энтропии, не было предпринято, и тогда последовало неминуемое разложение.</p>
<p>И если вы называете это «самым невероятным культом в истории», вы просто называете реальность противными словами.</p>
<p>Пусть это будет уроком всем нам: <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Наука_как_одеяние">восхваление</a> «рациональности» ничего не стоит. Даже сказать: «Вы должны доказывать все ваши убеждения с помощью Разума, а не просто соглашаться с Великим Лидером», — значит просто запустить автоматическую программку, которая берет любое высказывание Великого Лидера и генерирует доказательство, которое вашим товарищам-последователям покажется Разум-ным.</p>
<p>Так где же найти истинное искусство рациональности? В изучении математических основ теории вероятности и теории принятия решений. В постижении когнитивных наук вроде эволюционной психологии или эвристики и искажений. В чтении исторических книг…</p>
<p>«Изучайте науку, а не только меня!» — это, наверное, самый важный совет, который Айн Рэнд должна бы была дать своим последователям, но не дала. Не было на земле человека, чьи плечи были бы достаточно широки, чтобы выдержать <emphasis>весь</emphasis> груз истинной науки, в которую вносят лепту столь многие.</p>
<p>Стоит отметить, я думаю, что герои Айн Рэнд были инженерами и архитекторами, Джон Галт, ее самый важный герой, был физиком, и тем не менее сама Айн Рэнд не была великим ученым. Насколько мне известно, она не была особенно хороша в математике. Она не могла возвыситься до соперничества с собственными героями. Может быть, поэтому она начала сбиваться с пути <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Цуёку_наритаи">Tsuyoku Naritai.</a></p>
<p>Ну вот я, знаете, я восхищаюсь дерзостью Фрэнсиса Бэкона, но я уверен, что вправе застенчиво признаться: «Если б я мог перенестись назад во времени и как-нибудь объяснить Фрэнсису Бэкону проблему, над которой сейчас работаю, у него б глаза выскочили из глазниц, как пробки из бутылок шампанского, и взорвались».</p>
<p>Я восхищаюсь достижениями Ньютона. Но мое отношение к избирательному праву женщины начисто исключает возможность воспринимать Ньютона как образец морали. Точно так же, как мое знание байесовской теории вероятности не дает мне воспринимать Ньютона как абсолютный, непоколебимый, неоспоримый источник математического знания. И мое знание о специальной теории относительности, пусть она и не слишком известна и малоупотребима, препятствует тому, чтобы воспринимать Ньютона как абсолютный авторитет в физике.</p>
<p>Ньютон по объективным причинам не мог выяснить то, что я ставлю выше его идей, — <emphasis>но прогресс нечестен! В этом вся суть!</emphasis></p>
<p>У науки есть герои, но нет богов. Великие Имена — это не те, кто превзошел нас, и даже не наши соперники — это уже пройденные вехи нашего пути, и самой важной вехой будет герой, которому еще предстоит появиться.</p>
<p>Быть еще одной вехой на пути человечества — это самая лучшая судьба для кого угодно, но она, по-видимому, оказалось слишком непритязательной, чтобы угодить Айн Рэнд. Так Айн Рэнд стала всего лишь Великим Пророком.</p>
<p><strong>Два коана о культах</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>1.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Два_коана_о_культах">Первый коан</a></p>
<p>2.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Два_коана_о_культах">Второй коан</a></p>
<p><strong>Первый коан</strong></p>
<p>Некий начинающий рационалист учился у мастера Оги. Однажды друг упрекнул его: «Ты постоянно слушаешь своего мастера и рассуждаешь про рациональное то и рациональное сё, — ты попал в лапы секты!».</p>
<p>Новичок был глубоко встревожен. Слова «Ты попал в лапы секты!» гремели в ушах, когда он ложился спать в ту ночь, и преследовали даже во сне.</p>
<p>На следующий день новичок подошел к мастеру Оги и рассказал о случившемся. «Мастер, меня постоянно терзают мысли о том, что я попал в самую настоящую секту, а ваше учение — не что иное как догма».</p>
<p>Оги ответил: «Если ты найдешь на дороге молоток и продашь его, то можешь запросить за него мало или много. Но если ты оставишь молоток себе и будешь заколачивать им гвозди, то кто станет сомневаться в его ценности?».</p>
<p>Новичок заявил: «Вот, именно это меня и беспокоит — ваши таинственные ответы в духе дзен».</p>
<p>Оги сказал: «Ладно, буду выражаться проще и приведу совершенно разумные аргументы, которые продемонстрируют, что ты попал не в секту. Но сначала ты должен надеть эту дурацкую шляпу».</p>
<p>Оги протянул новичку огромную коричневую ковбойскую шляпу.</p>
<p>«Э-э, мастер…», — начал было новичок.</p>
<p>«Когда я всё объясню», — прервал его Оги, — «ты поймешь, почему это было необходимо. Ну, или можешь и дальше не спать ночами, мучаясь вопросом о том, секта это или нет».</p>
<p>Новичок надел ковбойскую шляпу.</p>
<p>Оги заговорил: «Как долго ты будешь повторять мои слова и игнорировать их смысл? Беспорядок в мыслях начинается с привязанности к предпочитаемым выводам. Тебя слишком тревожит, насколько ты выглядишь рационалистом в своих глазах. Ты пришел ко мне, чтобы снова обрести уверенность. Если бы ты был <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Размышление_о_любопытстве">по-настоящему любопытным</a>, то, не зная в какую сторону двигаться, ты искал бы способ <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_правильно_сомневаться">разрешить свои сомнения</a>. Поскольку ты хотел избавиться от когнитивного диссонанса, ты охотно надел дурацкую шляпу. Будь я плохим человеком, я бы заставил тебя заплатить сотню серебряных монет. Когда задумываешься над вопросом, связанном с реальностью, полезность или бесполезность твоего знания скоро становится очевидной. Ты же уподобился мечнику, что беспрестанно кидает взоры по сторонам, — уж не засмеялся ли кто-нибудь над ним?..».</p>
<p>«Ладно-ладно, я понял!» — воскликнул новичок.</p>
<p>«Ты просил длинную версию», — заметил Оги.</p>
<p>Позднее этот новичок стал преемником Оги и обрел известность под именем Ни но Тачи. С той поры он не позволял ученикам цитировать свои слова в их дебатах, говоря: «Используйте техники, а не ссылайтесь на них».</p>
<p><strong>Второй коан</strong></p>
<p>Начинающий рационалист подошел к мастеру Оги и сказал: «Учитель, меня беспокоит, что наши рациональные додзё… ну… слегка сектантские».</p>
<p>«Это серьезный повод для беспокойства», — заметил Оги.</p>
<p>Новичок подождал немного, но Оги молчал.</p>
<p>Поэтому новичок заговорил снова: «Я имею в виду, что нам приходится носить эти мантии с капюшонами, — в них мы выглядим, прошу прощения, типа как хреновы масоны».</p>
<p>«А, — проронил Оги, — мантии и внешние атрибуты».</p>
<p>«Ну, да, мантии и атрибуты, — подхватил новичок. — Выглядят просто ужасно нерациональными».</p>
<p>«Я рассею все твои опасения, — ответил мастер, — но сначала ты должен надеть эту дурацкую шляпу». И Оги вытащил шляпу волшебника, украшенную полумесяцами и звездами.</p>
<p>Новичок взял шляпу, оглядел и возопил в отчаянии: «Да как она вообще может помочь!»</p>
<p>«Ты очень беспокоишься о взаимодействии одежды с теорией вероятности, — изрек Оги, — поэтому неудивительно, что для достижения понимания ты должен носить специальную шляпу».</p>
<p>Когда новичок завершил обучение, он взял себе имя Боузо<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Два_коана_о_культах">1</a> и обсуждал рациональность не иначе как в клоунском наряде.</p>
<p><strong>Эксперимент Аша о конформизме</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Соломон Аш, с помощью экспериментов, поставленных в 1950-е, а впоследствии хорошо воспроизводившихся, привлек внимание к явлению, которое сейчас известно как конформизм. В классическом эксперименте испытуемый видел загадку вроде той, что приведена на рисунке: «Какая из полос A, B, C той же длины, что и полоса X? Подумайте минутку, чтобы определиться с ответом».</p>
<p><image l:href="#img_2"/></p>
<p><a l:href="http://scienceaid.co.uk/psychology/social/images/asch.png">Источник</a></p>
<p>Подвох был в том, что испытуемый проходил тест вместе с другими людьми, которые тоже смотрели на рисунок. Они играли роль других испытуемых, однако на деле были сообщниками экспериментатора. Эти «испытуемые» в эксперименте, один за одним, утверждали, что линия С той же длины, что и Х. Как много людей в такой ситуации согласились бы с этим очевидно неверным ответом, соглашаясь с мнением большинства? Каков по вашему мнению был их процент?</p>
<p>Три четверти испытуемых в эксперименте Аша дали «конформистский» ответ хотя бы раз. Треть испытуемых «подстраивалась» более чем в половине случаев.</p>
<p>Интервью после эксперимента показали, что хотя большинство участников заявили о своем неверии в данные ими конформистские ответы, несколько утверждали, что они на самом деле считали, что ответ большинства был верен.</p>
<p>Аша встревожили данные результаты:</p>
<p>«То, что обнаруженная нами склонность к конформизму в нашем обществе столь сильна … представляет собой определенную проблему. Перед нами встают вопросы о том, как мы получаем знания и какими ценностями руководствуемся при выборе действий.»</p>
<p>Вели ли себя испытуемые экспериментов Аша иррационально - нетривиальный вопрос. Теория Ауманна о согласии показывает, что честнейшие байесианцы не могут согласиться не соглашаться - если у них общие данные о их оценках вероятностей, их оценка будет одинаковой. Теорема Ауманна была доказана спустя больше чем двадцать лет после экспериментов Аша, однако она только формализует и укрепляет интуитивно понятную точку зрения - убеждения других людей часто являются легитимным свидетельством.</p>
<p>Если вы смотрите на рисунок, подобный приведенному выше, при этом зная тот факт, что другие люди в эксперименте были честны и смотрели на тот же рисунок, говоря, что С такого же размера, что и Х, каковы шансы, что только вы дали правильный ответ? Я не претендую на хорошее визуальное мышление - и не думаю таким образом, что я лучше среднего человека смогу определить, одинакового ли размера эти две линии. С точки зрения индивидуальной рациональности, я надеюсь, что заметил бы свое сильное замешательство и потом присвоил бы вероятность &gt;50% мнению большинства.</p>
<p>С точки зрения групповой рациональности, мне кажется, что правильней всего для честного рационалиста было бы сказать, «Странно, но для меня одинаковыми выглядят В и Х. Но если мы все смотрим на один рисунок и отвечаем честно, у меня нет причины верить, что моя оценка лучше ваших.» Последняя часть важна - это намного менее выраженное заявление о несогласии, чем: «А, так перед нами оптическая иллюзия - я понимаю, почему вы считаете, что ответ С, но на самом деле ответ В.»</p>
<p>Так что нельзя автоматически признать испытуемых-конформистов в данных экспериментах иррациональными, основываясь только на тех данных, что я привел выше. Но, как можно ожидать, дьявол скрывается в подробностях экспериментальных результатов. Согласно мета-анализу сотен подобных опытов, который был сделан Смитом и Бондом (1996):</p>
<p>Конформность существенно возрастала, когда рядом с испытуемым добавляли трех сообщников экспериментатора, однако при дальнейшем увеличении их числа, до 10-15, не росла. Если бы люди использовали конформизм рационально, то мнение 15 испытуемых должно было бы быть существенно более сильным свидетельством, чем мнение трех.</p>
<p>Добавление человека, который не соглашается с мнением группы - который дает верный ответ или даже неверный, но отличающийся от выбора группы - резко снижает уровень конформизма, примерно на 5-10%. Если вы используете интуитивную версию согласия Ауманна, чтобы подумать о том, что когда один человек не соглашается с тремя, то правы скорее всего те трое, тогда в большинстве случаев вы должны бы приходить к тем же выводам, если 2 человека спорят с 6. (Это не автоматически верно, однако при прочих равных условиях - вполне.) С другой стороны, если вы относитесь к эмоционально неустойчивым людям, которым неприятно выделяться, то легко видеть, как даже единичный человек, который согласен с вами, или несогласен с группой, позволяет вам перестать так нервничать.</p>
<p>При этом, что неудивительно, испытуемые в случае, когда в группе помимо них был еще один несогласный с общим мнением, никак не связывали свой нонконформизм с присутствием этого человека. Подобно 90% водителей, которые считают, что водят выше среднего уровня - для некоторых из них это может быть истиной, но вряд ли верно для всех. Люди не знают о причинах своего конформизма или нонконформизма, что опровергает попытку защитить их, говоря, что это было проявлением рациональности. Например, в гипотезе, что люди социально-рационально выбирают лгать, чтобы не выделяться, было, что по крайней мере несколько человек в случае, когда в группе был один несогласный с общим мнением, сознательно не предвидели, что будет «осознанной стратегией», которой они будут следовать, когда встретятся с неанонимной оппозицией.</p>
<p>Когда нонконформист-одиночка вдруг начинает подстраиваться под группу, уровень конформизма испытуемых откатывается к столь же большой величине, как и в случае, когда не было никакого нонконформиста. Первым выступать против мнения группы весьма значимая (и трудная!) социальная деятельность, но ее нужно целенаправленно поддерживать.</p>
<p>Стабильным образом группы, состоящие полностью из женщин (женщина-испытуемая среди женщин — «подсадных уток»), в большей степени подвержены конформизму, чем целиком мужские группы. Подстраивалась более, чем в 50% случаев, примерно половина женщин, в то время как среди мужчин — треть. Если объявить, что средний человек делает выбор рационально, в то время как женщины, очевидно, более «конформисты», а мужчины более «бунтари», — то ни та, ни другая группа не рациональна по-настоящему.</p>
<p>Манипуляции с положением внутри-снаружи группы (то есть искусственное противопоставление подставных несогласных остальной группе) схожим образом показывает, что конформизм существенно выше среди людей, которые входят в группу.</p>
<p>Степень конформизма меньше в случае, когда используются более явные рисунки (например, тот, который приведен на этой странице), по сравнению с теми, где ошибка не столь заметна. Это трудно объяснить, если (все) испытуемые принимают социально рациональные решения с целью избегать того, чтобы выделяться.</p>
<p>Дополнение. Пол Кроули напомнил, что следует учесть падение уровня конформизма в случае, когда испытуемый может дать ответ так, чтобы группа его не слышала. Это также говорит против толкования в духе теоремы Ауманна.</p>
<p><strong>Выражая беспокойство</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Ужасает в экспериментах Аша то, что людей легко заставить назвать черное белым, если поместить их в общество из людей, которые так говорят. Воодушевляет то, что даже при наличии одного-единственного несогласного с мнением толпы уровень конформизма существенно падает, причем для этого даже необязательно, чтобы этот несогласный говорил истину. И тоску наводит тот факт, что данный эффект является обратимым - если несогласный меняет свое мнение и начинает соглашаться с остальными, то уровень конформизма снова начинает расти.</p>
<p>Если вы являетесь нонконформистом для своей группы, то для нее это может быть реально полезно. Но это имеет свою цену. Вам надо будет продолжать этим заниматься, учитывая одновременно то, что вы можете и ошибаться.</p>
<p>Не так давно я получил занимательный опыт в виде обсуждения одного проекта с двумя людьми, у которых уже имелись заранее разработанные планы. По моему мнению, они были чересчур оптимистичны, и поэтому я внес ряд предложений, которые должны были увеличить запас прочности проекта. Вскоре к дискуссии присоединился четвертый участник, который принял сторону одного из тех двоих, и тоже начал вносить предложения. И где-то на этом этапе я осознал механизм работы сверхуверенности в группе - каждый раз, когда я начинал указывать на возможную проблему, четвертый участник тут же говорил что-нибудь ободряющее вроде «Не волнуйся, мы справимся с этим!»</p>
<p>Человек, работающий сам по себе, будет сомневаться просто по своей природе. В его голове постояно будут прокручиваться мысли вида «Точно ли я могу справиться с Х?», поскольку нет ничего предосудительного в том, чтобы сомневаться в собственных силах. Однако когда человек начинает работать в коллективе, поднимать такой вопрос касательно компетентности других людей становится невежливым. Вместе люди более оптимистичны, нежели поодиночке, они подавляют сомнения друг друга при помощи заверений, которые кажутся надежными, ведь человек редко осознает, что другие люди тоже подвержены внутренним сомнениям.</p>
<p>Это самая ужасная черта, которая была показана в экспериментах Аша - что любое беспокойство человека, согласного с группой, подавляется уверенными заявлениями прочих членов группы, которые обеспокоены тем, чтобы скрыть их собственное беспокойство и не понимают, что подобные опасения могут быть и у остальных. Данный феномен известен как «плюралистическое невежество».</p>
<p>Мы с Робином Хансоном долго спорили по поводу того, когда тот, кто претендует на звание рационалиста, должен осмеливаться не соглашаться с остальными. Моя позиция состояла в том, что у вас в любом случае нет никакого иного выбора, кроме как формировать свое мнение. Робин отстаивал более осторожную точку зрения, что вы - не просто другие люди - должны рассматривать возможность, что другие люди могут быть мудрее. В любом случае мы оба сходимся в том, что расширения теоремы Ауманна о согласии подразумевают чью-либо иррациональность в том случае, если наличествует общее знание о фактическом несогласии. В любом случае, каких бы позиций мы не придерживались, мы сходимся насчет скромности: что бы вам не говорили об индивидуализме, забудьте это и уделите внимание тому, что думают другие.</p>
<p>Итак. Смысл здесь в том, что рационалист должен рассматривать несогласие с группой как нечто весьма серьезное. Нельзя просто отмахнуться, сказав: «Каждый имеет право на свое мнение».</p>
<p>Я считаю, что наиболее важный урок, который можно извлечь из экспериментов Аша, заключается в необходимости отделять «выражение беспокойства» от «несогласия». Поднять тему, которую избегают все остальные, это не то же самое, что пообещать вообще не согласиться с группой в конце обсуждения.</p>
<p>Идеальный байесовский процесс, ведущий к принятию общего мнения, включает в себя обмен свидетельствами, которые непредсказуемы для слушателя. Результат соглашения Ауманна действителен только для общего знания, где вы знаете, я знаю, вы знаете, что я знаю и т.д. Статья Хансона «Мы не можем предвидеть несогласие» показывает картину того, как странно может выглядеть процесс конвергенции между идеальными рационалистами в оценке вероятности; это не похоже на то, словно два покупателя в магазине спорят по поводу цены.</p>
<p>К сожалению, в социуме не принято видеть разницу между «выражением недовольства» и «несогласием». Группа, состоящая из рационалистов, может понимать разницу, но по большей части люди не замечают нюансы этих выражений. Как только вы высказались, вы совершили необратимое социальное действие; вы становитесь гвоздем преткновения, возмутителем спокойствия группы, и вам не удаться отмотать все обратно. Все, кто расценил ваше беспокойство как обвинение в их некомпетентности касательно какой-либо задачи Х, вероятнее всего затаит на вас обиду, если в конце вы объявите о своем согласии с группой.</p>
<p>В эксперименте Аша мы видели как сила нонконформиста реально способна вдохновлять других. И этот же эксперимент показал, что сила конформизма не менее реальна. Если все в группе воздерживаются от высказывания личного мнения, то в конце концов воцаряется хаос. И в то же время не стоит забывать об уроках истории, которые показывают нам, какова цена за право быть одним из первых закричавших «А король-то голый!». Люди по своей природе не привыкли различать «выражение недовольства» и «несогласие даже с общеизвестным»; подобное разграничение является чертой рационалистов. Читая самые циничные книги о помощи себе (такие как «Государь» Макиавелли) вы могли встретить советы скрывать свой нонконформизм и соглашаться с группой, оставляя опасения при себе. И если вы все же решились первым указать на очевидный промах, не ждите, что группа будет благодарна вам за это.</p>
<p>В нонконформизме есть свои плюсы и минусы - как для «выражения беспокойства», так и для «несогласия» - и решение в любом случае только за вами.</p>
<p><strong>Одинокий инакомыслящий</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Эксперимент Аша показал, что наличие одиночного инакомыслящего резко снижает частоту появления «конформистских» неправильных ответов. Проявлять индивидуализм легко, как показал эксперимент, если вас кто-то поддерживает. Все другие испытуемые в комнате, за исключением одного, говорят, что черное — это белое. Вы становитесь вторым, который говорит, что черное — это черное. И это кажется блистательным: двое, одинокие и непокорные повстанцы, против всего мира! (Дальнейшие интервью показали, что испытуемые, при наличии в группе инакомыслящего, испытывают по отношению к нему сильные товарищеские чувства — хотя, конечно, они не считают, что наличие инакомыслящего влияет на их собственный нонконформизм.)</p>
<p>Но вы в состоянии только присоединиться к протесту уже после того, как кто-нибудь окажется первым бунтарем, кто-нибудь, кто услышав, как все один за другим говорят, что черное — это белое, всё же скажет, что черное — это черное. И это, как показывает эксперимент, намного сложнее.</p>
<p>Бунтарь-одиночка не чувствует себя так, как будто идет в школу в черном рокерском балахоне и в берцах; скорее, он ощущает себя наряженным словно клоун.</p>
<p>В этом разница между тем, чтобы присоединиться к восстанию, и тем, чтобы покинуть стаю.</p>
<p>Если и есть что-то, чего я не могу выносить, так это притворство — вы могли заметить это, если читали какое-то время Overcoming bias. Ну, одинокий инакомыслящий является одной из наиболее распространенных, явно притворных характеристик. Каждый хочет быть ниспровергателем устоев.</p>
<p>Я не говорю, что акт присоединения к восстанию имеет меньшее значение. Есть восстания, стоящие того, чтобы к ним присоединиться. Требуется мужество, чтобы выдержать неодобрение группы, в которой вы состоите, или, что еще хуже, ее равнодушие. Нет нужды говорить, что поход на рок-концерт нельзя назвать восстанием. А вот, например, вегетарианство можно. Сам я не вегетарианец, но уважаю тех людей, которые это практикуют, поскольку я ожидаю, что требуется заметное количество тихого мужества, чтобы сказать людям, что гамбургеры не стоит есть. (Но только не в Bay Area, там это в порядке вещей.)</p>
<p>Однако, если вы скажете, что вы вегетарианец, люди будут думать, что понимают, почему, даже если это не так. Они могут не соглашаться. Они могут обидеться, если вы решите объявить это достаточно гордо, и даже, если на то пошло, они могут обидеться только потому, что их легко обидеть. Тем не менее, они будут знать, как к вам относиться.</p>
<p>Когда кто-нибудь ходит в школу в рокерском балахоне, учителя и прочие школьники понимают, какую роль в этом обществе он тем самым берет на себя. Эта роль именуется «Против Системы!» и является самым типичным способом протеста, который очевиден и понятен всем. Нет, правда, знаешь, я против Системы. Я не такой, как все, я бросаю вызов обывательскому мышлению, и люди возмущенно говорят «не знаю, зачем тебе…», но… на самом деле я не думаю каких-то вещей, до которых еще не додумался никто другой. Как кто-то сказал, «Хоть что-то из антиправительственной литературы, которую вы читали, заставило вас изменить свои политические взгляды?»</p>
<p>Что требует настоящего мужества — так это выдерживать открытое непонимание людей вокруг вас, когда вы делаете что-либо, что не вписывается в сценарий Обычного Восстания №37, что-либо, на что у них нет шаблона реагирования. Они не ненавидят вас за восстание, они просто думают, мол, странный чувак, и отворачиваются. Эта перспектива пугает куда сильнее. В этом различие между объяснением вегетарианства и объяснением крионики. В мире есть и другие сторонники крионики, но рядом с вами их нет. Вы должны объяснить суть этого в одиночку тем людям, которые считают, что это просто странно. Это не является запрещенным, но находится за границами стандартного мышления. Вы хотите чтобы после смерти вашу голову заморозили? Вы думаете, что это поможет вам избежать смерти? Что вы имеет в виду под информацией в мозгу? Э, что? Вы, что, псих?</p>
<p>Я испытываю желание найти объяснение постфактум в эволюционной психологии: вы можете собраться вместе с маленькой группой друзей и уйти из вашего племени, однако остаться в лесу одному — смерти подобно, по меньшей мере потомства вы точно не оставите. Мы не осознаем этого явно, но это не природа эволюционной психологии. Присоединяться к революции, о которой всем известно, страшно, однако куда страшнее делать что-то абсолютно иное. Что-то, что в древние времена могло не просто привести к расхождению во мнениях с группой, но к тому, что вы останетесь одиночкой.</p>
<p>Как в случае со свидетельствами о крионике, страх мыслить по-настоящему другим образом сильнее страха смерти. Охотники и собиратели были готовы встретиться лицом к лицу со смертью — это было частью их повседневной жизни, при охоте на больших млекопитающих или просто перемещении в мире, полном хищников. Им нужно было мужество, чтобы жить. Мужество отрицать стандартные способы мышления племени, вводить мысли, которые кажутся по-настоящему странными — ну, что возможно не особо хорошо служило их носителям. Мы не осмысливаем это явно; эволюционная психология работает не так. Мы, люди, устроены таким образом, что большинство из нас скорее пойдет прыгать с парашютом, нежели подписываться на крионику.</p>
<p>И это не высшая степень мужества. В мире не один крионист. Но только Роберт Эттингер сказал это первым.</p>
<p>Чтобы сделать революцию в науке, вы должны быть первым человеком, который возразит тому, что думают все. Это не единственный путь к величию в науке; это редкость даже среди великих. Никто не может совершить революцию в науке только попытками имитировать революционность. Вы можете попасть туда, только гоняясь за верным ответом в любой области, и не имеет значения, будет ли он революционен или нет. Но если, в свое время, если поглотив всю мощь и мудрость уже накопленных знаний, если, после всего этого и толики удачи, вы обнаруживаете, что погоня за точным ответом ведет на новую территорию… вот тут и появляется возможность проверить ваше мужество.</p>
<p>Настоящее мужество одинокого инакомыслящего, которое пытается изобразить каждая рок-группа.</p>
<p>Конечно не все, для чего требуется мужество, является хорошей идеей. Мужество нужно и для того, чтобы прыгнуть со скалы, но скорее всего при этом вы просто расшибетесь в лепешку.</p>
<p>Страх одинокого инакомыслящего препятствует хорошим идеям, однако не каждая идея, которая противопоставляет человека остальным, является хорошей. Смотрите также «Robin Hanson’s Against Free Thinkers». Наибольшая трудность в том, чтобы обладать новой истинной научной мыслью в «истинной» части.</p>
<p>На самом деле не обязательно отличаться от остальных только чтобы сделать вид отличающегося. Если вы делаете вещи по-другому только когда вы видите необыкновенно хорошую причину, у вас все равно будет более чем достаточно проблем, чтобы заполнить весь остаток вашей жизни.</p>
<p>Вокруг есть несколько настоящих сборников бунтарей. Церковь НедоМудреца, например, похоже, действительно направлена на приведение людей в замешательство, а не просто на то, чтобы обидеть их. И есть островки подлинной терпимости в мире, такие как конвенты научной фантастики. Есть некоторые люди, которые не боятся выходить из группы. Таких людей существует куда меньше, чем представляется, но они есть. Но все же научные революционеры встречаются редко. Вдумайтесь в это.</p>
<p>Теперь я, знаете ли, на самом деле бунтарь. Все думают, что они бунтари, но для меня это истина, видите ли. Я бы всегда носил клоунский костюм в школе. Мои разговоры были серьезными только с книгами, но не с другими людьми.</p>
<p>Но если вы думаете, что вы бы всегда носили этот клоунский костюм, тогда не гордитесь этим слишком сильно! Это всего лишь значит, что вам нужно прилагать усилия в противоположном направлении, чтобы избегать проявлять инакомыслие исключительно по привычке. Это то, что я должен делать, чтобы исправлять свою собственную природу. Другие люди имеют причины мыслить так, как они это делают, и игнорировать это — столь же плохо, как и бояться возражать им. Вы не хотели бы закончить как свободный мыслитель. Это не добродетель, как можно видеть — это лишь другое когнитивное искажение.</p>
<p><strong>Культовая контркультовость</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В современном мире присоединиться к культу — возможно одна из наиболее плохих вещей, которые могут с вами произойти. В лучшем случае вы окажетесь в группе хороших, но запутавшихся людей, которые просто ошибаются, но не имеют против вас ничего плохого в принципе. Тогда вы всего лишь потратите много времени и денег, ничего не получив взамен. На самом деле, это описание подходит любому провалившемуся стартапу в Силиконовой долине. Что подразумевает под собой чертовски тяжелый опыт, если подумать. Так что да, это все же достаточно страшно.</p>
<p>Но настоящие культы намного хуже. Демонстративное проявление внимания и заботы к человеку, находящемуся в личном кризисе, как техника вербовки. Депривация сна. Стимулируемая апатия от тяжелой работы. Удаленные коммуны для изоляции новообращенного от друзей и семьи. Ежедневные собрания для исповеди в нечистых мыслях. Не является необычным для культов и забирать все деньги новообращенного — все сбережения плюс зарплата — заставляя его зависеть от культа даже в отношении еды и одежды. Голодание как наказание за неподчинение. Серьезный ущерб здоровью и промывка мозгов.</p>
<p>Принимая все это во внимание, наверное, я должен больше симпатизировать тем людям, которые ужасно нервничают, начиная делать что-то, что странно выглядит, по поводу того, не попали ли они в культ. Это не должно действовать мне на нервы. Хотя действует.</p>
<p>Момент первый: «культы» и «не-культы» это не отдельные естественные виды как собаки и кошки. Если вы посмотрите на любой список характеристик культа, вы увидите черты, которые легко обнаруживаются в политических партиях и корпорациях — «члены группы призывают не доверять внешней критике как имеющей скрытые мотивы», «иерархическая структура власти». Я постил групповые режимы неудач, типа раскола группы, смертельных спиралей счастья, некритичности и охлаждения испарением, каждый из которых усиливает другие. Когда все эти недостатки растут и встречаются друг с другом, они все вместе комбинируются в супер-Недостаток, глупее, чем каждая из составляющих его частей, типа Вольтрона. Но это не сущность культа; это его аттрактор.</p>
<p>Собаки рождаются со своей ДНК, а кошки со своей. В нашем мире нет существ, которые имели бы среднюю между ними ДНК. (Даже с учетом генетических манипуляций, далеко не просто создать существо с половиной собачьих генов и половиной кошачьих.) И невероятно, что кошачьи гены внезапно мутируют наполовину и дадут кошке половину собачьих характеристик, превратив ее в гибрида.</p>
<p>Человеческое сознание, когда думает о категориях, похоже, предпочитает сущности аттракторам. Оно хочет сказать «это культ» или «это не культ», и тем самым завершить задачу классификации. Если вы наблюдаете, что у Сократа десять пальцев, он носит одежду и говорит по-гречески, тогда вы можете сказать «Сократ — человек» и из этого вывести «Сократ уязвим к болиголову» без проведения тестов крови, чтобы подтвердить его смертность. Вы выводите человечность Сократа раз и навсегда.</p>
<p>Но если вы наблюдаете определенную группу людей, которая похоже проявляет внутригрупповое-внешнегрупповое разделение и видите эффект положительного ореола вокруг их Лучшей Штуки В Мире — которой может быть объективизм, вегетарианство или нейронные сети — вы не можете из свидетельств на данный момент вывести, достигли ли они уже некритичности. Вы не можете вывести, истинна ли их идея или ложна, или действительно полезна, но совсем не в той степени, как они думают. Из информации, собранной к текущему моменту, вы не можете вывести всегда ли они так вежливы, или они заманивают вас, чтобы изолировать от остальных и лишить вас сна и еды. Характеристики культа присутствуют не все и отсутствуют не все.</p>
<p>Если посмотреть поверх аргументов типа «Х это культ», «Х это не культ», то можно видеть, что одна сторона смотрит на список характеристик культа, находит те, что совпадают и говорит «Поэтому это культ!», а противная сторона находит список не совпадающих характеристик и возражает «Поэтому это не культ!».</p>
<p>Вы не можете сформировать точную картину динамики группового мышления используя данный вид эссенциализма. Вам нужно уделить внимание каждой характеристике отдельно.</p>
<p>При этом обратное глупости не есть ум. Если вы заинтересованы в центральной идее, а не в группе, которая ее реализует, то умные идеи могут иметь глупых последователей. Множество последователей Нью Эйдж болтали о «квантовой физике», однако это никак не свидетельствует против самой квантовой физики. Разумеется, глупые идеи тоже могут иметь глупых последователей. Из бинарного эссенциализма следует мысль, что если вы определяете, что группа является «культом», то их убеждения должны быть ложными, поскольку ложные убеждения являются характеристикой культа, равно как мех является одной из характеристик кошки. Если же вы интересуетесь идеей, то смотрите на нее, а не на людей. Культовость — это в большей степени характеристика групп, а не гипотез.</p>
<p>Вторая ошибка — это когда люди нервно спрашивают «Это же не культ, да?». Для меня это звучит так, словно они ищут уверений от рациональности. Понятие рационалиста не привязано к их виденью самого себя настолько, насколько этого заслуживает. Но даже не вдаваясь в детали, конечно любой может видеть, что нервный поиск уверений не лучший шаблон, в котором сознание может оценивать вопросы рациональности. При этом ваше любопытство не является искренним и вы не ищете способы проверить свои сомнения. Вместо этого вы приметесь искать некий внешний источник, который скажет вам, что культы используют депривацию сна для управления людьми, отметите, что Ваша-Любимая-Группа так не делает и сделаете вывод «Это не культ! Ура!». Если нет шерсти, то это не должна быть кошка. Весьма ободряюще.</p>
<p>Но любая деятельность стремится стать культом, и не имеет значения, осмысленна ли она сама по себе или глупа. Дихотомия «свои-чужие»</p>
<empty-line/>
<p>— часть человеческой природы, а не бич отдельных мутантов. Рациональность это исключение, а не правило. Вы должны прилагать постоянные усилия, чтобы поддерживать рациональность и не давать себе естественно съехать в энтропию. Если вы решили «Это не культ» и вздохнули с облегчением, тогда вы больше не будете прилагать усилий для противостояния обычным тенденциям съезжания в культ. Вы решите, что сущности культа тут нет и прекратите сопротивляться энтропии аттрактора культа.</p>
<p>Если вы ужасно тревожитесь о принадлежности к культу, тогда вы захотите убрать любое упоминание о любой характеристике, которая сигнализирует о культе. Но любая группа, которая видит цель в позитивном свете, рискует поддаться эффекту ореола и должна прилагать усилия, чтобы избежать смертельной спирали. Это истинно даже для обычных институтов, таких как политические партии — люди, которые думают, что либеральные или консервативные ценности могут вылечить рак и т.д. Это истинно для стартапов Силиконовой долины, как провальных, так и успешных. Истинно для пользователей Маков и пользователей Линукс. Эффект ореола не становится хорошим только потому, что все вокруг делают так же; если все пойду прыгать в пропасть, вы не пойдете. С ошибками в мышлении нужно сражаться, а не примиряться. Но если вы слишком тревожитесь о «Вы уверены, что это не культ?», тогда вы будете отказываться видеть любой знак культовости, поскольку это будет подразумевать, что вы в культе, и — это не культ!!! Так что вы не увидите настоящее поле боя, где обычные тенденции к культу либо наступают, либо отбрасываются.</p>
<p>Третья ошибка того, чтобы тревожно спрашивать «Это же не культ, да?» это то, что, я подозреваю, тревожность при этом присутствует там по неправильным причинам.</p>
<p>Почему группы, которые возносят свои Счастливые Штуки до небес, вдохновляют своих членов пожертвовать им деньги и добровольно работать на них без оплаты, формируют частные общины, в которых члены группы тесно связаны друг с другом, зовутся «религиями», а не «культами», если единственное отличие их в том, что они существуют больше нескольких сотен лет?</p>
<p>Почему большинство людей, которые нервно спрашивают о крионике «Это же не культ, да?» не настолько тревожатся, когда уделяют внимание предвыборной гонке, принимая сторону демократов или республиканцев? Дихотомии «свой-чужой» и спирали счастья могут образовываться в политических дебатах, в основных религиях, в спортивных сообществах. Если бы тревожность происходила из страха сделать ошибку в рациональности, люди бы спрашивали «Это не дихотомия «свой-чужой»?» о политической гонке точно с тем же уровнем страха.</p>
<p>Есть легитимная причина бояться либертарианства меньше, чем культа летающего макаронного монстра, поскольку у либертарианства нет репутации использования депривации сна для обращения людей в свою веру. Однако у крионики тоже. Так почему же люди больше волнуются о том, что голова человека будет заморожена после остановки дыхания?</p>
<p>Подозреваю, что данная тревожность — это не страх веры в ложь и не страх физических увечий. Это страх оказаться одиноким инакомыслящим. Тревожность, в которую впадал испытуемые в экспериментах Аша, когда другие подопытные (на самом деле — сообщники экспериментатора) один за одним говорили, что линия С одинакова с Х, хотя испытуемый видел, что одинаковы В и Х. Страх отстать от группы.</p>
<p>Вот почему группы, убеждения которых существуют так долго, что стали казаться «нормальными», не провоцируют такой тревоги, как «культы», хотя при этом те же основные религии вполне могут забрать все ваши деньги и отослать вас в монастырь. Вот почему группы наподобие политических партий, которые очевидно ложны в рациональности, не провоцируют такой тревожности как «культы». Слово «культ» не используется для обозначения ошибок в рациональности; оно используется как ярлык для всего, что кажется странным.</p>
<p>Не каждое изменение является улучшением, но каждое улучшение является изменением. Если вы хотите сделать что-то лучше, то у вас нет другого выбора, кроме как делать это по-другому. Да, общепринятая мудрость включает в себя немалый объем настоящей мудрости; да, имеет смысл сначала получить побольше доказательств действенности того, что кажется странным. Но тревожность не является разновидностью взвешенного рационального соображения. Это страх поверить во что-то, что заставит ваших друзей смотреть на вас как на натурального психа. И поэтому люди спрашивают «Это не культ, да?» таким тоном, каким никогда не говорят о политических выборах или покупке большого телевизора.</p>
<p>И это меня сильно достает.</p>
<p>Это словно бы как только вы поверите во что-то, во что не верят ваши предки, Фея Культа спускается с небес и заражает вас Сущностью Культа, и следующее, что вы помните — вы все носите робы и поете гимны. Словно «странные» убеждения являются прямой причиной проблем, а не лишение сна и побои. Что вред, наносимый культами — вроде суицида с целью попасть на небеса и так далее — просто показывает, что все со странными убеждениями сумасшедшие; что первой и основной характеристикой «членов культа» является то, что они — необычные аутсайдеры.</p>
<p>Да, социально необычное убеждение содержит для группы риск сформировать дихотомию «свой-чужой», попасть под влияния охлаждения испарением и т.д. Но необычность — это фактор риска, а не само расстройство. Точно то же происходит, если есть цель, про которую вы думаете, что она стоит достижения. Не имеет значения, истинно это убеждение или нет — обладание хорошей целью всегда подставляет вас под риск смертельной спирали счастья. Но это делает возвышенные цели фактором риска, а не пороком. Некоторые цели на самом деле стоят того, чтобы стремиться к их осуществлению.</p>
<p>С другой стороны, я не вижу легитимных причин для лишения сна или угроз побоями оппозиционерам, и точка. Когда группа это делает, то независимо от того, зовете вы ее «культом» или нет, у вас есть прямой ответ на прагматичный вопрос, стоит ли к ней присоединяться.</p>
<p>Проблема четвертая: страх одинокого инакомыслящего это что-то, что сами культы используют. Страх того, что твои друзья будут смотреть на вас с осуждением — это тот эффект, который настоящие культы используют чтобы привлекать людей и удерживать их у себя — помещая новообращенных в окружение, состоящее только из последователей культа.</p>
<p>Страх странных идей и склонность к конформизму, без сомнения, помогли многим потенциальным жертвам избежать культов. Когда вы вне культа, они помогают вам сохранить это положение. Но когда вы находитесь внутри культа — они не дают вам выйти. Конформизм просто удерживает вас там, где вы находитесь, не разбирая, хорошее это место или нет.</p>
<p>Человек хочет, чтобы существовал способ, при помощи которого он мог бы убедиться, что он не в «культе». Некий определенный неопровержимый аргумент, который можно предъявлять людям, которые смеются над ним. Способ, который раз и навсегда бы убедил его, что он занимается правильным делом и избавил бы его от постоянных сомнений. Я верю, что это и называется «потребность в завершении». И — конечно же — культы тоже это используют.</p>
<p>И вот фраза «культовая контркультовость».</p>
<p>Жизнь с сомнением не является добродетелью — назначение любого сомнения — это уничтожить само себя, либо подтвердившись, либо опровергнувшись, и сомнение — это то, что просто удерживает на месте, ничего не давая достичь. Но иногда сомнение действительно требует времени, чтобы самоуничтожиться. Жизнь с набором сомнений, которые в текущий момент еще не разрешены — неизбежный факт в жизни рационалиста. Сомнение не должно быть страшным. Иначе вам придется выбирать между тем, чтобы жить загнанным и тем, чтобы жить глупым.</p>
<p>Если вы на самом деле искренне не понимаете, является ли группа культом, тогда вы просто должны выбирать в условиях неопределенности. А для этого существует теория принятия решений.</p>
<p>Проблема пять: недостаток стратегического мышления.</p>
<p>Я знаю людей, которые принимают решения насчет Сингулярности только взвесив все, и аналогичным образом они действуют при оценке политических партий и основных религий. Взвешенно, а не тревожно или защищаясь. Эти люди могут видеть с первого взгляда, что Сингулярность, очевидно, не является полномасштабным культом с лишением сна и прочим. Но они считают, что он станет культом, вследствие факторов риска, таких как превращение концепции сильного ИИ в Сверх-Счастливого Агента (агента, в основном определяемого как соглашающийся с любым хорошим утверждением о нем). Только потому, что что-то не является культом сейчас, не значит, что оно не станет культом в последующем. Культовость является аттрактором, а не сущностью.</p>
<p>Раздражает ли меня такой вид благоразумия? Конечно же нет. Я и сам провожу немало времени, размышляя о таком сценарии развития событий. Я стараюсь так выставить мои фишки Го, чтобы блокировать это направление. Например, одним из проявлений этого является серия постов об ошибках культов в мышлении.</p>
<p>Люди, говорящие о «рациональности» также имеют повышенный фактор риска. Давать людям советы как думать — это по определению опасное занятие. Но это фактор риска, а не порок.</p>
<p>Оба моих любимых занятия имеют риск стать культом. Но почему-то я слышу вопросы вида «А вы уверены, что это не культ?» куда чаще, когда говорю о сильном ИИ, нежели когда говорю о теории вероятности и когнитивных науках. Я не знаю, выше ли один фактор риска другого, но знаю, что из этих двух занятий звучит страннее…</p>
<p>Проблема шесть с вопросом «Это же не культ, да?»…</p>
<p>Просто сам вопрос по себе ставит меня в весьма раздражающую безвыходную ситуацию. Настоящий Злой Гуру, конечно, использовал бы тревожность человека против него самого и придумал бы удобный и подробный аргумент, который объяснил бы Почему Это Не Культ, который человек хотел бы принять. Иногда у меня складывается такое впечатление, что это то, чего люди от меня хотят! Что бы я ни пытался писать о культовости и как ее избежать, я не могу избавиться от ощущения, словно я поддаюсь этому порочному желанию — что в конце концов я все же даю людям уверение. Даже когда говорю людям, что нужно постоянно бороться с энтропией.</p>
<p>Такое ощущение, что я — первый инакомыслящий в эксперименте Аша, который говорит остальным: «Да, линия Х на самом деле такая же как линия В, и нормально говорить, что это так». У них не должно быть необходимости спрашивать! Или, что даже хуже, ощущение такое, что я привожу подробный аргумент Почему Это Не Культ. Это неправильный вопрос.</p>
<p>Просто посмотрите на процессы мышления той группы сами и решите для себя, то ли это, частью чего вы хотите быть, как только отставите в сторону страх странного. Только вы ответственны за остановку себя от мышления в стиле культа, и не имеет значения, с какой группой вы на самом деле работаете.</p>
<p>Когда кто-либо спрашивает «Это же не культ, да?», то, вне зависимости от моего ответа, я всегда ощущаю себя так, словно защищаю что-то. Мне не нравится это чувство. Это не работа мастера-байесианца — уверять и успокаивать, и не работа рационалиста — защищаться.</p>
<p>Культы паразитируют на групповой тревожной потребности в уверениях. Вы не можете заставить тревожность уйти только пожелав этого, а ложная самоуверенность при этом будет только хуже. Если кто-либо ищет уверений — пусть даже уверений в том, чтобы быть рационалистом — это значит, что в его броне есть брешь. Умелый мечник концентрируется на цели, а не на том, чтобы оглядываться вокруг — не смеется ли кто над ним. Когда вы знаете, что вы пытаетесь сделать и зачем, вы будете знать, получается ли это у вас или нет, и помогает ли вам в этом ваша группа, или только мешает.</p>
<p>(Постскриптум: если кто-то придет к вам и спросит «Вы уверены, что это не культ?», не пытайтесь объяснить все вышеприведенное за один заход. Вы при этом недооцените понятийные расстояния. Человек скажет «Ага, так вы признаете, что это культ?» или «Стоп, ты говоришь, что я не должен обращать внимания на то, культ ли это?» или «Так… страх культа является признаком культа? Это звучит так, словно ты в культе». Так что последний раздражающий фактор — седьмой, если вы продолжаете считать — это то, что все это приходится очень долго объяснять.)</p>
<empty-line/>
<p><strong>Умение отпускать</strong></p>
<p><strong>Важно уметь сказать «Упс»</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я только что дочитал книгу о крахе компании Enron — «Самые умные парни в этой комнате». (Также я объявляю её победителем в номинации «Самое неподходящее название для книги».)</p>
<p>В медленном разложении и внезапном коллапсе компании Enron присутствовала достаточно типичная деталь — главные игроки никогда не признавались себе в том, что совершили большую ошибку. Когда катастрофа #247 разрасталась настолько, что для ее исправления требовалось изменение политики всей компании, они говорили: «Жаль, что это не сработало. Идея была такой хорошей. Как замаскировать эту проблему при составлении финансового отчета?» Вместо того, чтобы сказать: «Теперь кажется очевидным, что с самого начала эта затея была ошибкой». Или: «Я действовал очень глупо». Переломный момент — момент смиренного осознания, что существует действительно фундаментальная проблема — так и не наступил. После банкротства компании Джефф Скиллинг, ее бывший исполнительный директор и на короткое время генеральный директор, отказался следовать совету своих адвокатов и сослаться на Пятую Поправку — давая показания Конгрессу, он заявил, что Enron была великой компанией.</p>
<p>Не каждое изменение — это улучшение, но каждое улучшение — это обязательно изменение. Если мы признаём лишь небольшие локальные ошибки, мы сможем лишь немного изменить своё поведение. На крупные изменения мотивирует признание крупных ошибок.</p>
<p>В детстве я рос на научной фантастике и на чисто научной литературе, и от Хайнлайна до Фейнмана я учился путям Традиционной Рациональности. «Теории должны быть смелыми и фальсифицируемыми». «Получив контр-свидетельство, ты должен быть готовым принести героическую жертву и отказаться от собственных идей». «Приводи точные аргументы». «Старайся никогда себя не обманывать». И тому подобные размытые утверждения.</p>
<p>Воспитание в духе Традиционной Рациональности приводит к появлению спорщиков, которые рано или поздно сдаются, получив контр-свидетельства — какой-то горы свидетельств становится достаточно, чтобы изменить своё мнение на противоположное. Это важный шаг, и именно он отличает науку от религии. Но Традиционная Рациональность придаёт гораздо меньше значения скорости — умению сдаться как можно быстрее, умению встраивать свидетельства в свою картину мира настолько эффективно, что потребуется лишь минимум контр-свидетельств, чтобы разрушить особо ценное убеждение.</p>
<p>Я был воспитан в духе Традиционной Рациональности и полагал, что вполне могу считать себя рационалистом. Я перешел на Искусство Байеса (Лапласа/Джейнса/Тверски/Канемана) после того, как… впрочем, это долгая история. В общем, я принял такое решение, когда понял, что размытых советов, даваемых Традиционной Рациональностью, было недостаточно для того, чтобы уберечь меня от крупной ошибки.</p>
<p>Когда я наконец полностью признал свою ошибку, я оглянулся, чтобы посмотреть на тот путь, который привел меня к этому Ужасному Пониманию. И я увидел, что делал множество маленьких, еле заметных уступок, каждый раз неохотно отдавая очередную крошечную часть территории, пытаясь сделать как можно меньше выводов из каждой небольшой ошибки, признавая свою неправоту ровно настолько, чтобы она оставалась в пределах допустимого. И я осознал, что мог бы двигаться вперед гораздо быстрее, если бы просто воскликнул: «УПС!»</p>
<p>В этот миг я понял: «Мне нужно повысить уровень моей игры».</p>
<p>Признание крупной ошибки даёт огромное преимущество. Это больно. Однако это может изменить всю твою жизнь.</p>
<p>Важно находить свой переломный момент. Момент смиренного осознания, что существует действительно фундаментальная проблема, а не какое-то количество мелких ошибок, с которыми вы легко расправитесь.</p>
<p>Не стоит принимать красивую позу и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Цуёку_наритаи_«Хочу_стать_сильней»">гордиться тем, что ты умеешь признавать свои ошибки</a>. Гораздо лучше делать всё правильно с первого раза. Но если ты допустил ошибку, лучше увидеть ее сразу. Даже с точки зрения физических ощущений боль от одной потери лучше, чем небольшие, но многочисленные мучения. Альтернатива — это вести войну с самим собой на протяжении многих лет. Альтернатива — это Enron.</p>
<p>С тех пор я неоднократно видел, как другие люди совершали серии своих маленьких уступок, каждый раз неохотно отдавая очередную крошечную часть территории. Замечая небольшие локальные ошибки, они никогда не признавались себе в крупных и каждый раз делали из них как можно меньше выводов. Вместо того, чтобы починить всё одним волевым усилием, они накладывали множество мелких заплаток, без которых обойтись было уже нельзя. Признаваясь в совершённой ошибке они никогда не говорили: «Я был дураком». Они прикладывали все усилия, чтобы уменьшить своё смущение. Они говорили: «В целом, я был прав», или «Это вполне могло сработать», или «Я по-прежнему уверен в том, что то-к-чему-я-так-привязан может принести нам пользу». Защищая свое чувство гордости, они делали все, чтобы эта ошибка повторилась еще раз, и гордость приходилось защищать снова.</p>
<p>Лучше проглотить горькую пилюлю одним кошмарным глотком.</p>
<p><strong>Предложение спятить</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Когда я был очень молод — думаю, мне было тогда лет тринадцать, возможно, четырнадцать, — я думал, что нашел опровержение диагонального аргумента Кантора — известной теоремы, утверждающей, что действительных чисел больше, чем рациональных. О, какие мечты о славе и почёте роились в моей голове!</p>
<p>Моя идея заключалась в том, что, раз каждое целое число можно разложить на степени двойки, то можно отобразить целые числа на множество подмножеств целых чисел просто записывая числа в двоичной системе. Например, 13, оно же 1101, будет соответствовать подмножеству {0, 2, 3}. Прошла целая неделя, прежде чем мне пришло в голову, что, наверное, мне стоит применить диагональный аргумент Кантора к моей умной конструкции, и, конечно, нашелся контрпример — двоичное число… 1111, не соответствующее никакому конечному целому числу.</p>
<p>Я нашел этот контрпример и понял, что моя попытка опровержения была неверной, и мои мечты о почёте и славе рухнули.</p>
<p>Сначала я был несколько разочарован.</p>
<p>Я подумал: «Рано или поздно я доберусь до этой теоремы! Пусть моя первая попытка не удалась, но когда-нибудь я опровергну диагональный аргумент Кантора!» Я возмущался этой теоремой, ведь она упрямо оставалась верной, лишая меня славы и почёта. Поэтому я принялся искать другие опровержения.</p>
<p>А потом я кое-что осознал. Я осознал, что я ошибся, и понял, что теперь, когда я понимаю свою ошибку, оснований подозревать ложность диагонального аргумента Кантора у меня не больше, чем оснований подозревать ложность любой другой из основных теорем математики.</p>
<p>И ещё я очень хорошо понял, что передо мной была возможность стать фриком от математики и всю оставшуюся жизнь писать профессорам-математикам сердитые письма зелеными чернилами (когда-то я прочитал книгу о математических фриках).</p>
<p>Я не хотел для себя такого будущего, так что я немного посмеялся и оставил эти поиски. Я попрощался с диагональным аргументом Кантора, и перестал сомневаться в нём.</p>
<p>И сейчас я не помню, подумал ли я об этом тогда, или мне пришло это в голову позже… что ведь это ужасно несправедливое испытание для ребенка тринадцати лет. Получается, я должен был оказаться достаточно рациональным уже в этом возрасте или потерпеть неудачу навсегда.</p>
<p>Чем вы умнее, тем в более раннем возрасте вас впервые посетит идея, которая покажется вам действительно революционной. Мне повезло, что я понял свою ошибку сам, что мне не понадобился другой математик, который бы указал на неё, возможно, привив мне вместе с тем чувство вины. Мне повезло, что опровержение оказалось достаточно простым для меня. Наверное, я бы оправился и в противном случае. Потом, уже во взрослом возрасте, я оправлялся и от гораздо худшего. Но если бы я пошёл по неправильной дороге так рано, смог ли бы я потом выработать этот навык?</p>
<p>Интересно, скольким из тех людей, которые пишут сердитые письма зелеными чернилами, было тринадцать, когда они совершили эту первую и фатальную ошибку. Интересно, сколько из них во время этой первой ошибки подавали большие надежды.</p>
<p>Я допустил ошибку. Это всё. Я не был на самом деле прав в глубине души. Я не одержал моральную победу. Я не проявил амбициозности, скептицизма или какой-то ещё чудесной добродетели. Это не было разумной ошибкой. Я не был наполовину прав, не был хоть сколько-нибудь прав. Мне пришла в голову мысль, которая бы не появилась у меня, если бы я был мудрее – вот и всё, что можно об этом сказать.</p>
<p>Если бы я оказался неспособен признаться в этом сам себе, если бы я интерпретировал свою ошибку как проявление добродетели, если бы ради гордости я продолжал настаивать на том, что остаюсь хоть немного правым, тогда я бы не освободился. Я бы продолжил искать ошибку в диагональном аргументе. И, рано или поздно, я мог бы её найти.</p>
<p>Пока вы не <a l:href="http://lesswrong.com/lw/i9/the_importance_of_saying_oops/">признаёте, что были неправы</a>, вы не можете жить своей жизнью. На вашу самооценку будет влиять старая ошибка.</p>
<p>Всякий раз, когда у вас возникает желание держаться мысли, которая бы никогда не пришла вам в голову, если бы были мудрее, перед вами открывается возможность стать фриком — даже если вы никогда не начнёте писать сердитые письма зелеными чернилами. Если никто не озаботится спором с вами или если вы никогда не станете никому излагать свою идею, вы все равно можете оказаться фриком. Фрика определяет неумение отказаться от идеи.</p>
<p>Это не правда. И не содержит правды глубоко внутри. Это не полуправда и даже не подобие правды. Это всего лишь мысль, которую вам не стоило думать. Не у каждой реки есть золотое дно. Люди совершают ошибки, и не все их ошибки являются скрытыми достижениями. Люди совершают ошибки. Так случается. Скажите «<a l:href="http://lesswrong.com/lw/i9/the_importance_of_saying_oops/">упс</a>» и живите дальше.</p>
<p><strong>Хватит уже надеяться</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Кейси Серин, 24-летний веб-программист, не имеющий опыта в сфере недвижимости, <a l:href="https://web.archive.org/web/20070217180304/http%3a//iamfacingforeclosure.com/">должен банкам 2,2 миллионов долларов</a>. Он подал заявления на ипотеку, чтобы купить одновременно 8 различных домов в разных штатах. Часть денег он потратил на проживание и на семинары по обучению вложения денег в недвижимость (он брал ипотеку на большую сумму, чем стоили его дома). Похоже, он ожидал роста рынка.</p>
<p>Но это ещё не самая грустная часть истории. Самая грустная часть заключается в том, что он до сих пор не сдался. Кейси Серин не принимает поражения. Он отказывается объявить о банкротстве или устроиться на работу, он всё ещё думает, что может преуспеть в сфере недвижимости. Он продолжал тратить деньги на семинары. Он попытался получить ипотеку на 9-й дом. Он не ошибался, он просто набирался опыта.</p>
<p>Вот что происходит, когда мы отказываемся терять надежду.</p>
<p>Это поведение может показаться очень глупым, но эта ситуация заставляет меня вспомнить двух экономистов, получивших Нобелевскую премию…</p>
<p>… а именно Роберта Мертона и Майрона Шоулза из инвестиционного фонда <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Long-Term_Capital_Management">Long-Term Capital Management</a>.</p>
<p>Первые три года фонд LTCM загребал огромные прибыли. А в 1998 ошибки, которые использовал фонд, начали исчезать. Другие люди научились делать то же самое, и стратегия фонда перестала работать.</p>
<p>Фонд LTCM отказался терять надежду. Привыкнув к 40% дивидендам каждый год, они брали больше и больше кредитов для совершения сделок, а прибыль получали всё меньше и меньше. Когда у фонда всё пошло наперекосяк, акционерный капитал был 4,72 млрд долларов, кредиты — 124,5 миллиарда, деривативы — 1,25 триллиона.</p>
<p>В каждой профессии есть свои пути быть умным. В каждой профессии есть свои навыки, которые нужно освоить, и правила, которым нужно следовать. Поэтому кто-нибудь может подумать, что изучение «рациональности» в целом не принесёт большого успеха в реальной жизни. И всё же мне кажется, что способность не быть глупым — это очень полезный навык во многих профессиях. Искусство не превращать маленькие ошибки в большие не слишком зависит от того, применяете вы его в области хедж-фондов или в любви. И один из ключевых принципов этого искусства: будьте готовы признать, что вы проиграли.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Как правильно сомневаться</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Однажды, когда я рассказывал о <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Двенадцать_добродетелей_рационалиста">Пути</a>, я упомянул, что практически все организованные системы верований существуют для того, чтобы убегать от сомнений. Один из слушателей заметил, что иезуитов в этом обвинить никак нельзя, поскольку они умышленно практиковали сомнение: вступающим в орден, по его утверждению, говорили сомневаться в христианстве, сомневаться в существовании Бога, сомневаться в своём призвании, сомневаться в том, что они смогут выдержать пожизненные обеты целомудрия и нищеты. Я спросил у него: «О, но ведь предполагалось, что они справятся с этими сомнениями, верно?» Слушатель ответил: «Нет, они сомневались во всём этом скорее всего потому, что эти сомнения могли усилиться».</p>
<p>Поиск в интернете не дал мне возможности подтвердить или опровергнуть эти утверждения. (Если кто-нибудь из читателей готов помочь мне в этом вопросе, я буду очень признателен.) Но описанный сценарий кажется мне очень интересным и стоящим обсуждения, независимо от того, действительно ли он имел место в отношении иезуитов. Если иезуиты практиковали умышленное сомнение, делало ли это их, хоть и отчасти, рационалистами?</p>
<p>Думаю, я должен признать, что в (гипотетическом) сценарии выше иезуитов действительно нельзя обвинять в «бегстве от сомнений». Однако, такое (гипотетическое) поведение всё равно кажется мне очень подозрительным. Сомнения не должны пугать настоящего рационалиста. Описанное выше поведение для меня выглядит как программа десенсибилизации по отношению к страху — так арахнофобам в тщательно подготовленных условиях показывают пауков.</p>
<p>Но тем не менее, они ведь поощряли сомнения вступающих в орден, верно? Важно ли, что они это делали не по самым лучшим причинам? Разве для рационалиста это не остаётся достойным деянием?</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Двенадцать_добродетелей_рационалиста">Любое любопытство ищет способы уничтожить себя</a>. Не бывает любопытства, которое не хочет получить ответы. Но если человек получает ответ, если человек удовлетворяет своё любопытство, восхитительная тайна перестаёт быть тайной.</p>
<p>И точно также любое сомнение существует для того, чтобы уничтожить какое-то конкретное убеждение. Если сомнение не в состоянии разрушить свою цель, оно умирает — но это всё равно развязка. Конец, пусть и печальный. Сомнение, которое не разрушает ни себя, ни свою цель, с таким же успехом может не существовать вовсе. Сам процесс сомнений не может раскрутить маховик рациональности, для этого нужно их разрешение.</p>
<p>Каждое улучшение — это изменение, но не каждое изменение — улучшение. Каждый рационалист сомневается, но не все сомнения рациональны. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждение_как_одеяние">Сомнения делают</a> человека рационалистом не больше, чем белый медицинский халат делает человека врачом.</p>
<p>Рациональное сомнение появляется по какой-то конкретной причине — имеется какой-то конкретный повод, чтобы подозревать, что некоторое убеждение ложно. Такая причина в свою очередь подразумевает цепочку расследований, которая или уничтожит это убеждение, или уничтожит сомнение. Это верно даже для очень абстрактных сомнений, вроде: «Интересно, можно ли объяснить эти даты какой-то более простой гипотезой?» В этом случае расследование — это попытки придумать более простую гипотезу. Чем дольше поиски не приводят к успеху, тем кажется всё менее вероятным, что следующий шаг выкладок приведёт к успеху. В какой-то миг цена на поиск превышает ожидаемую прибыль, и поиск прекращается. И здесь уже нельзя утверждать о полезности сомнений. Сомнение, которое не приводит к расследованию, с таким же успехом может вовсе не существовать. Неразрешаемое сомнение не делает ничего. Оно не приводит ни к движению вперёд, ни к движению назад.</p>
<p>Если у вас действительно <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">есть религиозная вера</a> (а не просто <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">убеждение, что вы верите</a>), зачем вам говорить вступающим в ваш орден, чтобы они размышляли о сомнениях, которые умрут неразрешёнными? Представьте студентов-физиков, которым говорят, чтобы они изо всех сил сомневались, не была ли ошибкой революция двадцатого века. Мол, вдруг на самом деле верна ньютоновская механика. Если вы на самом деле не сомневаетесь, зачем вам это изображать?</p>
<p>Однако, мы все хотим, чтобы нас считали рациональными. И многие убеждены, что сомнение — это добродетель рационалиста. Но гораздо меньше людей понимают, что для сомнения нужны конкретные причины и неразрешённые сомнения ничего не стоят. Вместо этого люди думают, что сомнение — это скромное поведение, демонстрация подчинения, направленная на поддержание иерархии в племени (ранее я <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Правильная_скромность">писал</a>, что практически та же проблема существует со скромностью). Грандиозная публичная сцена сомнений поможет <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">убедить себя</a> в том, что ты рационалист, примерно также, как надевание медицинского халата.</p>
<p>Для избежания <a l:href="https://lesswrong.ru/node/add/page?edit%5btitle%5d%3dПровозглашения%20и%20крики%20ободрения%26parent%3d2347">притворных</a> сомнений помните:</p>
<p>Рациональное сомнение существует, чтобы уничтожить конкретное убеждение. Если оно не в состоянии уничтожить свою цель, оно умирает.</p>
<p>Рациональное сомнение появляется по каким-то конкретным причинам сомневаться в соответствующем убеждении.</p>
<p>Неразрешённое сомнение ни к чему не ведёт.</p>
<p>Сомнение, которое не ведёт к исследованиям, с тем же успехом может не существовать вовсе.</p>
<p>Не стоит гордиться самим актом сомнения. Однако, когда ты закончил разрывать в клочки очень ценное для тебя убеждение, это вполне повод для гордости.</p>
<p>Хотя для того, чтобы взглянуть в лицо своим сомнениям, нужна смелость, помните, что идеальный разум сомнениями вообще не испугать.</p>
<p><strong>Вы способны справиться с реальностью</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/><empty-line/>
<p>Правда не перестаёт быть правдой.</p>
<empty-line/>
<p>Признание не сделает её хуже.</p>
<empty-line/>
<p>Отказ узнавать правду не заставит её исчезнуть.</p>
<empty-line/>
<p>И именно с правдой вам придётся взаимодействовать.</p>
<empty-line/>
<p>Невозможно жить в неправде, ибо её не существует.</p>
<empty-line/>
<p>Люди способны вынести правду,</p>
<empty-line/>
<p>Ведь она и так их окружает повсюду.</p>
<p>-</p>
<p><emphasis>Юджин Джендлин</emphasis></p>
<p><strong>Размышление о любопытстве</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Первая добродетель — это любопытство.</p>
<empty-line/>
<p>— Двенадцать добродетелей рациональности</p>
<p>Будучи рационалистами, мы обязаны подвергать критике себя и свои убеждения… не так ли?</p>
<p>Подумайте, какой эффект окажет на вас мысленная установка «Я обязан критиковать свои убеждения». Роджер Желязны однажды отметил разницу между «желанием быть автором» и «желанием писать». Как сказал Марк Твен: «Классика — это то, что каждый хотел бы уже прочесть и никто не хочет читать». Критика из чувства долга ведет к желанию иметь убеждения, уже прошедшие проверку, чтобы не считать свою веру слепой. Это не тоже самое, что хотеть проверить свои убеждения по-настоящему.</p>
<p>В ходе такой проверки вы рискуете стать жертвой <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Третья_альтернатива">мотивированной остановки</a>. Вы анализируете возражение, приводите контраргумент, останавливаетесь. Повторяете с парой других возражений, ощущаете чувство выполненного долга, останавливаетесь. Так вы достигнете своей подсознательной цели: избавиться от когнитивного диссонанса «я — рационалист, не подвергнувший критике свои убеждения». Считайте это <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">стремлением получить статус рационалиста</a> — попыткой ощутить «теплое чувство» удовлетворения.</p>
<p>Теперь ваши оценки вероятностей будут достаточными для оправдания своих изначальных планов и убеждений, но недостаточными для возникновения сомнений со стороны других рационалистов или самого себя.</p>
<p>Истинное же любопытство будет тянуть вас к информации, кажущейся наиболее перспективной с точки зрения сдвига в оценке убеждений, либо к той, что наименее похожа на все известное вам до этого. Последующее распределение оценок вероятности, скорее всего, будет отличаться от изначального — должен будет произойти сдвиг в одну из сторон, и любое направление будет одинаково приемлемым, если ваше любопытство является искренним.</p>
<p>Сравните это с неосознанным желанием оставаться на знакомой территории, чтобы закончить свою проверку как можно быстрее, отметить свои убеждения и планы как «проверенные» и вернуться к своему привычному состоянию.</p>
<p>Что до моего взгляда на истинное любопытство и его силу — смотрите <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сказ_о_науке_и_политике">Сказ о науке и политике</a>. Каждый персонаж служит иллюстрацией разных уроков. Последний из них, Феррис, является воплощением чистого и невинного любопытства, которое сопровождается легкостью и стремлением к поиску новых свидетельств.</p>
<p>Как писала Урсула К. Ле Гуин: «У невинности нет сил бороться со злом. Но у нее есть силы творить добро».<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Размышление_о_любопытстве">1</a> Простое и невинное любопытство может обернуться простым тупиком на пути; поэтому обучение рациональности с сопутствующей этому <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Знание_искажений_может_вредить">изощренностью</a> должно быть очень аккуратным, если мы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Цуёку_наритаи_«Хочу_стать_сильней»">хотим стать сильнее</a>. Тем не менее, легкость и стремление к искренности в своих поисках можно сохранить.</p>
<p>Как сказано в «Двенадцати добродетелях»:</p>
<p>Если в глубине души вы верите, что уже обладаете знанием, или же не хотите знать вовсе — сомнения будут бесцельными, а навыки не найдут своего применения. Любое любопытство стремится себя уничтожить — нет любопытства, которое не жаждет найти ответ.</p>
<p>Подобной альтернативы искреннему любопытству просто не существует. «Жгучее желание знать — гораздо сильнее, чем торжественная клятва искать только правду». Но нельзя обрести любопытство простым усилием воли — как нельзя усилием воли заставить свою ногу чувствовать тепло, когда она чувствует холод. Иногда все, что у нас есть — это торжественные клятвы.</p>
<p>Так что же делать с «долгом»? Для начала можно попытаться разжечь свой интерес во время «обязательных» проверок — следить за проявлениями искреннего интереса или даже искреннего невежества и желания его устранить. Попутно можно уделять особое внимание <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Избегая_по-настоящему_слабых_мест_убеждения">неприятным и болезненным</a> размышлениям, которых вы стараетесь избежать — это вовсе не какое-нибудь «негативное мышление».</p>
<p>Также можно вспомнить о <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Закон_сохранения_ожидаемых_свидетельств">Законе сохранения ожидаемого свидетельства</a>. Для каждого нового вопроса, для каждой новой крупицы свидетельства математическое ожидание апостериорной вероятности должно быть равна априорной вероятности. Когда вы задаёте вопрос, вы должны в равной степени ожидать, что ваше убеждение изменится как в одном направлении, так и в другом. Не каждое новое свидетельство должно разворачивать ваше убеждение на 180 градусов — сдвигать вероятность его истинности с 70% до 30% — но если изначальная вероятность равна 70%, вы должны быть готовы поменять ее как на 71%, так и на 69%. Вы не сможете заранее предугадать направление этого сдвига (в среднем), потому что по законам теории вероятности, если вы знаете, куда вы направляетесь — вы уже находитесь там. Если вы готовы к честной проверке, готовы к тому, что каждое новое свидетельство действительно может сдвинуть ваше убеждение как вверх, так и вниз — вы сможете сохранять свой интерес и оставаться по-настоящему любопытными.</p>
<p>Если рассматриваемый вами аргумент новым не является, почему на нем сосредоточено ваше внимание? К нему бы вас привело искреннее любопытство? Не атакуете ли вы неосознанно сильные стороны своего убеждения вместо слабых? Не повторяете ли вы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Один_довод_против_армии">одно и то же свидетельство</a>?</p>
<p>Если вы сможете не повторять одни и те же аргументы в свою поддержку и понемногу снижать оценку своего убеждения с каждым новым поступающим свидетельством, возможно, со временем вы сможете от этого убеждения даже отказаться — понять, что ветер свидетельств дует против вас.</p>
<p>Есть еще одно средство для поддержания любопытства — я его называю Литанией Тарского, которая в действительности является мета-литанией, имеющей для каждого отдельного случая свою формулировку (подходящую именно для этого случая). Например, если я очень сильно хочу узнать, содержит ли закрытый ящик бриллиант, тогда вместо мечтаний обо всех последствиях такого развития событий я могу повторять такую Литанию Тарского:</p>
<p><emphasis>Если в ящике есть бриллиант,</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Я хочу верить, что в ящике есть бриллиант.</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Если в ящике бриллианта нет,</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Я хочу верить, что в ящике бриллианта нет.</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Я не буду цепляться за веру, которой не хочу.</emphasis></p>
<p>И лишь после этого можно размышлять о возможности отсутствия бриллианта в ящике, и о вытекающих из этого преимуществах того, что вы будете верить в его отсутствие, и о соответствующих недостатках ситуации, при которой вы будете верить в его наличие. См. также <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вы_способны_справиться_с_реальностью">Литанию Гендлина</a>.</p>
<p>Обнаружив у себя хоть крохотную долю истинной неопределенности, берегите ее, как путник бережет свой костер. Если вы сможете разжечь эту неопределенность в пламя любопытства, оно подарит вам легкость и стремление к поиску истины, даст вашим сомнениям цель, а навыкам — их применение.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Размышление_о_любопытстве">1.</a>Урсула К. Ле Гуин. На последнем берегу (1972).</p>
<p><strong>Законы рациональности беспристрастны</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Традиционная Рациональность пользуется языком социальных норм. Нарушение норм трактуется как жульничество — то есть, отказ от кооперации. Если ты хочешь меня в чём-то убедить, ты обязан предоставить определённое количество свидетельств. Если ты пытаешься от этого увильнуть, то всем ясно: ты жульничаешь. Теория должна делать смелые предсказания сама, а не просто воровать предсказания, сформулированные другими теориями. Теория должна давать возможность себя опровергнуть, а не избегать трусливо огня критики — это членский взнос клуба качественных теорий.</p>
<p>Правила Традиционной Рациональности выглядят очень похожими на обычаи, управляющие жизнью человеческих обществ, и поэтому их легко передавать из уст в уста. Люди замечают общественное мошенничество лучше, чем изоморфные ему нарушения абстрактных логических правил. Однако, если рассматривать рациональность как общественные обязательства, можно прийти к некоторым странным выводам.</p>
<p>Например, существуют верующие, защищающие свои убеждения фразой: «Ты сам не можешь обосновать свою веру в науку!». Иными словами: «Как ты смеешь критиковать меня за необоснованные убеждения, лицемер! У тебя есть точно такие же!»</p>
<p>В глазах байесианцев, мозг — аналитическое устройство. Оно <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">собирает перепутанные свидетельства и превращает их</a> в <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Простая_истина">карту, которая изображает местность</a>. Принципы рациональности — это <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Универсальный_закон">законы</a> в том же смысле, что и второй закон термодинамики: чтобы получить надёжные убеждения необходимо <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сколько_свидетельств_понадобится">вычислимое количество свидетельств</a>, также как и надёжное охлаждение содержимого холодильника требует вычислимого минимума свободной энергии.</p>
<p>Теоретически, законы физики инвариантны относительно обращения времени, поэтому, в принципе, существует ничтожно малая — настолько малая, что отличить её от нуля могут только математики — вероятность того, что холодильник спонтанно охладит сам себя, сгенерировав при этом электричество.</p>
<p>Представь, что ты ни разу не был в Нью-Йорке. Сможешь ли ты нарисовать его точную <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Burdensome_details">подробную</a>(English) карту, сидя в комнате с закрытыми жалюзи и не имея доступа в интернет? Теоретически да, но вероятность этого немногим больше ничтожно малой вероятности самозаморозки холодильника.</p>
<p>Прежде чем начать рисовать карту незнакомой местности, плесни немного воды в чашку при комнатной температуре. Подожди, пока она самостоятельно замёрзнет, и лишь после этого приступай к самому занятию. Таким образом можно убедиться, что приём «игнорируй бесконечно малые вероятности успеха» работает. Часто бывает сложно осознать, что твоя карта неверна (особенно, если ты никогда не бывал в Нью-Йорке), но всегда можно убедиться в том, что вода сама по себе не замерзает.</p>
<p>Если правила рациональности — это законы общества, то, кажется, что можно оправдать поведение Х, если указать, что остальные ведут себя также. Было бы несправедливо требовать свидетельства от тебя, если мы все не можем их предоставить. И справедливое общество обязательно осознает, что <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Цуёку_против_уравнительского_инстинкта">все мы одинаково грешны</a> и смягчившись, милосердно освободит всех от обязательства предоставлять свидетельства в пользу своих убеждений. Затем наступит свобода, равенство и братство, и будем мы жить долго и счастливо.</p>
<p>Если же правила рациональности — это математические законы, то все попытки что-то оправдать бессмысленны. Бесполезно зачитывать вслух 30 причин, согласно которым ты не можешь упасть с обрыва. Даже если все проголосуют за то, что нечестно требовать электричества для заморозки продуктов, это никак не повлияет на идущие внутри холодильника процессы. Даже если все согласятся с тем, что тебе не обязательно посещать Нью-Йорк, карта всё равно окажется неверной. Госпожа Природа не прислушивается к людским просьбам, и Госпожа Математика тоже.</p>
<p>Так что — вернёмся к Традиционной Рациональности, сформулированной как социальные нормы — не думай, что заявление «нет ничего страшного в моих необоснованных убеждениях о X, ведь у всех есть какие-то необоснованные убеждения» сойдет тебе с рук. Если обе заключившие контракт стороны нарушили свои обязательства, человек-судья может решить не применять санкции ни к кому. Но если два инженера соберут два механизма одинаково плохо, ни один механизм не заработает. Одна ошибка не может оправдать другую. Если я что-то делаю неправильно, тебе это никак не поможет и не освободит тебя от исполнения правил. Страдать мы будем оба.</p>
<p>Когда речь идёт о законах либеральной демократии, каждый имеет право на свои убеждения. Когда речь идёт о законах природы, никто не имеет права на абсолютную точность. Мы не арестовываем людей за то, что они верят в странные вещи (по крайней мере, в адекватных странах). Но никто не может аннулировать <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Универсальный_закон">закон</a> о том, что для получения <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Простая_истина">точных убеждений</a> необходимы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">свидетельства</a>. Даже единогласное решение всей человеческой расы не имеет веса в суде Природы.</p>
<p>Физики не решают, какими должны быть законы природы, физики просто угадывают, каковы они на самом деле. Рационалисты не решают, какими должны быть законы рациональности, рационалисты просто угадывают, каковы они на самом деле. Нельзя <a l:href="http://umneem.org/рационализация">рационализировать</a> то, что не было рациональным с самого начала. Даже если кто-то ухитрится убедить всех физиков мира в том, что законы гравитации на него не распространяются, то всё равно, шагнув со скалы, он упадёт.</p>
<p>Даже фраза «это решаем не мы» слишком антропоморфна. Нет никакой вышестоящей инстанции, способной делать исключения в законах. Существуют лишь причина и следствие.</p>
<p>Помни об этом, когда будешь просить разрешения нарушить закон всего лишь этот раз. Мы не можем выдать разрешения. Это просто не в нашей власти.</p>
<p><strong>Оставь путь к отступлению</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Когда вы окружили врага,</p>
<empty-line/>
<p>Всегда оставляйте ему путь к отступлению.</p>
<empty-line/>
<p>Пусть он видит,</p>
<empty-line/>
<p>Что есть альтернатива смерти.</p>
<empty-line/>
<p>— Сунь-цзы, «Искусство войны»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Оставь_путь_к_отступлению">1</a></p>
<p>Всё, хватит на них давить. Наоборот, сбавим прессинг.</p>
<empty-line/>
<p>— Лоис Макмастер Буджолд, «Комарра»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Оставь_путь_к_отступлению">2</a></p>
<p>Вчера вечером я разговаривал с нерационалисткой, которая случайно зашла на встречу местных рационалистов. Она только что объявила, что (а) верит в существование души и (б) не верит в крионику, потому что считает, что душа не останется в замороженном теле. Я спросил: «Но откуда вы это знаете?». По растерянности, промелькнувшей на её лице, было понятно, что этот вопрос никогда не приходил ей в голову. Я не хочу сказать, что в этом есть что-то плохое — она показалась мне хорошим человеком, у которого нет ни малейшей подготовки в области рациональности — как и у большинства других представителей человечества. Мне действительно надо написать эту книгу.</p>
<p>Большая часть последующего разговора посвящалась вопросам, уже раскрытым на сайте Overcoming Bias <emphasis>[Эта книга представляет из себя переработанные статьи, и изначально эти статьи публиковались на сайте overcomingbias.com — Прим.перев.]</emphasis>: если вам что-то очень любопытно, то скорее всего, вы сможете придумать хороший способ это проверить, старайтесь сперва приобретать точные убеждения, а затем позвольте эмоциям опираться на них, ну и так далее. Однако, этот разговор напомнил мне об одном соображении, которое я пока ещё тут не раскрыл:</p>
<p>— Постарайтесь как можно лучше себе представить, – предложил я ей, – как выглядел бы мир, где нет душ, и как бы вы поступали в таком мире. Не думайте обо всех причинах, почему это невозможно. Просто примите это как допущение и представьте последствия. Чтобы вы могли подумать: „Ладно, если душ нет, то я могу просто заключить контракт на крионирование“ или „Если Бога нет, я всё равно могу просто быть добродетельной“, а не просто ужасаться самой идее. Как я уже сказал раньше, вам стоит верить в правду, какой бы она ни была — это вопрос самоуважения. Однако, человеческая природа такова, что полезно сперва свыкнуться с убеждением и только потом оценивать свидетельства в его пользу.</p>
<p>Принцип в основе этой методики прост. Поступайте с собой так, как Сунь-цзы советует поступать с врагами – оставьте себе путь к отступлению. Если для вас непереносима сама мысль о потере работы, то эта перспектива может вас пугать гораздо сильнее, чем если вы точно подсчитали, на сколько хватит ваших сбережений, проверили вакансии на рынке труда в своей сфере занятости и тщательно распланировали, что будете делать в таком случае. Только в этом случае вы будете готовы честно оценить вероятность сохранения работы с учётом грядущих в следующем месяце сокращений. Будьте настоящим трусом и в деталях составьте план отступления. Мысленно представьте себе каждый шаг. Желательно, ещё до выхода на поле боя.</p>
<p>Для того, чтобы представить себе неприятное состояние дел всего лишь в качестве мысленного эксперимента, требуется меньше мужества, чем для того, чтобы оценить, какова на самом деле вероятность, что дела действительно состоят именно так. Но после первого сделать второе становится проще.</p>
<p>Помните, что байесианство любит точность: даже если пугающая вас перспектива действительно выглядит маловероятной, всё равно, чтобы получить количественную оценку вероятности, важно честно подсчитать все свидетельства за и против. Визуализация устрашающей идеи совершенно не означает признания, что глубоко внутри Вы считаете её возможной истиной. Вы можете представлять различные пугающие идеи просто из общих соображений о поддержании себя в хорошей ментальной форме. «Идея, о которой Вы не можете даже подумать, управляет вами больше, чем идеи, о которых вы громко говорите вслух». Такое случается, даже если эта невообразимая идея является ложной!</p>
<p>Методика оставления пути к отступлению для её правильного использования требует некоторый минимум честности по отношению к себе.</p>
<p>В первую очередь, вы должны быть способны хотя бы признаться себе, какие именно идеи вас пугают и к каким идеям Вы привязаны. Но это гораздо проще, чем честная оценка свидетельств по поводу идеи, которая вас пугает. Вам станет легче, если я скажу, что мне самому приходится пользоваться такой методикой? В конце концов, рационалист не отказывается от всех эмоций. Есть идеи, которые меня пугают, хотя я по-прежнему считаю их ложными. Есть идеи, к которым я привязан и знаю об этом, и всё равно считаю их истинными. Но тем не менее у меня есть план отступления: не потому, что я планирую отступать, а потому что изначальное наличие плана отступления помогает мне думать о проблеме, не привязываясь к ней.</p>
<p>Однако ещё большее испытание честности перед собой заключается в том, чтобы по-настоящему принять неприятное предположение в качестве предпосылки и продумать, как вы бы с ним справились. Когда мы сталкиваемся с неприятной идеей, наш первый импульс, естественно, подумать обо всех причинах, почему это может быть не так. Поэтому вы столкнётесь с некоторым количеством своего психологического сопротивления, если попытаетесь в точности представить, каким был бы мир и что бы вы в связи с этим делали, если бы самое-самое ценное убеждение было ложным или самое-самое пугающее убеждение было верным.</p>
<p>Подумайте обо всех людях, которые говорят, что без Бога была бы невозможной мораль. (И да, об этом зашла речь в том разговоре, так что я не выдумываю.) Если бы теисты могли представить свою настоящую реакцию на веру в то, что Бог не существует, они бы осознали, что, нет, они не отправились бы убивать младенцев. Они могли бы осознать, что атеисты реагируют на несуществование Бога примерно так же, как и они сами бы отреагировали, если бы в это поверили. Я говорю об этом, чтобы показать, что это весьма трудно: представить себе, как бы вы отреагировали, если бы поверили в противоположность какого-то из своих очень важных убеждений.</p>
<p>Кроме того, хоть это и довольно сложно осознать, но люди привыкают ко всему. Недавно парализованные люди через шесть месяцев не настолько этим опечалены, как они сами предполагали в начале, и тому подобное. Идея, что если бы ваше устрашающее убеждение оказалось истинным, то вы каким-то образом с ним бы свыклись, ничуть не более контринтуитивно. Паралитики привыкают, и вы бы привыкли.</p>
<p>Не забывайте также про <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Избегая_по-настоящему_слабых_мест_убеждения">литанию Гендлина</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Размышление_о_любопытстве">литанию Тарского</a>. Правда не перестаёт быть правдой. Признание не сделает её хуже. Не бойтесь просто представить себе мир, которого боитесь. Если этот мир существует, то представив его мысленно, вы себе не навредите. А если он не существует, то от того, что вы его представите, тоже хуже не станет. И помните, когда визуализируете, что если ужасные явления в вашем воображении на самом деле истинны – чего может и не быть! – тогда вы наверняка хотели бы в них верить, и вам следует визуализировать и это тоже. Неверие вам не поможет.</p>
<p>Как много религиозных людей сохранили бы свою веру в Бога, если бы могли в точности представить себе гипотетический мир, в котором Бога нет, а они сами стали атеистами?</p>
<p>Оставлять путь к отступлению – мощная методика, но не простая. Честная визуализация требует меньше усилий, чем нужно, чтобы полностью признать, что Бог не существует, но всё равно требует усилий.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Оставь_путь_к_отступлению">1.</a>Автор цитирует текст по изданию Sun Tzu, The Art of War (Cloud Hands, Inc., 2004). Однако, приведённые им строки не вполне соответствуют соответствующим строкам известного в России перевода Николая Конрада: «… если окружаешь войско противника, оставь открытой одну сторону; если он находится в безвыходном положении, не нажимай на него». <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Оставь_путь_к_отступлению">2.</a>В переводе О.Г.Косовой. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
<p><strong>Кризис веры</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Если вы не готовы с одинаковой лёгкостью допустить оба варианта, это ещё не настоящий кризис веры.</p>
<p><a l:href="http://forums.keenspot.com/viewtopic.php?p%3d1099960">Тор Шенкель</a></p>
<p>Многие в этом мире придерживаются убеждений, несостоятельность которых заметил бы даже десятилетний ребёнок, услышавший такое убеждение в первый раз. И речь идёт не о каких-то незначительных заблуждениях. Человек <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аффективные_смертельные_спирали">незашоренного</a> ума играючи отказался бы от таких убеждений, если бы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Избегая_по-настоящему_слабых_мест_убеждения">без колебаний</a> применил к ним скептицизм десятилетнего ребёнка. Как выразился Premise Checker <emphasis>[Один из читателей overcomingbias во времена написания этого эссе. — Прим.перев.]</emphasis>: «Если бы идея бога не появилась до эпохи науки, только очень странный человек смог бы её придумать и всерьёз утверждать, что она <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Бритва_Оккама">всё объясняет</a>».</p>
<p>Тем не менее, даже профессиональные учёные и выдающиеся специалисты в своих областях в наш день и век всё ещё недостаточно скептичны. Нобелевский лауреат Роберт Ауманн, автор теоремы Ауманна о согласии, является ортодоксальным иудеем. Я достаточно сильно уверен, что в тот или иной миг своей жизни Ауманн сомневался в своей вере. Однако, его сомнения не стали <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_правильно_сомневаться">успешными</a>. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_меняем_мнение_реже_чем_нам_кажется">Мы меняем мнение реже, чем нам кажется</a>.</p>
<p>Это должно пробрать вас до мозга костей. Ведь получается, что можно быть учёным с мировым именем, хорошо владеть теоремой Байеса и тем не менее не смочь отвергнуть убеждения, абсурдность которых бросается в глаза даже десятилетнему ребёнку с его незамутнённым взглядом. Получается, что давно закрепившееся в разуме убеждение способно создать себе неуязвимую защиту.</p>
<p>Что же делать с ошибкой, которая окопалась у вас в мозгу?</p>
<p>Ну, если вы поняли, что на самом деле имеете дело с ошибкой, значит вы с ней уже справились. Вопрос не в том, как отказаться от давно привычного ложного убеждения Х, а в том, как понять, что давно привычное убеждение Х ложно. Сложно быть честным с собой, когда сам не знаешь, что правильно. Поэтому вопрос на самом деле звучит так:</p>
<p>Как вызвать у самого себя настоящий кризис веры в некое убеждение и допустить возможность альтернативных вариантов?</p>
<p>Как пример серьёзного испытания, которое мы все можем представить, возьмём религию. (У читателей, чьи родители были атеистами, не было этого важного жизненного испытания, поэтому в качестве довольно слабой замены я предлагаю им подумать об их религиозных друзьях). Однако, если вы не можете поставить себя на место верующего и считаете их всех <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Злые_ли_ваши_враги_от_природы">злобными мутантами</a>, значит вы не в состоянии вообразить, с какими внутренними испытаниями они на самом деле сталкиваются. Вы не в состоянии задаться вопросом:</p>
<p>Какая стратегия может помочь религиозному человеку отказаться от своей религии?</p>
<p>Уверен, что некоторые, едва взглянув на этот вопрос, уже начали потрясать стандартным списком атеистических аргументов. «Они должны признать, что байесовских свидетельств в пользу существования Бога не существует». «Они должны понять, что для оправдания поведения Бога в Библии они прибегают к многочисленным моральным уловкам». «Им надо научиться использовать бритву Оккама». Ну и так далее.</p>
<p>Нет! Нет, нет, нет! Именно такое <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Один_довод_против_армии">оттарабанивание</a> давно привычных аргументов в точности соответствует тому стилю мышления, из-за которого люди не спешат отказываться от своих религий. Если вы остаётесь в рамках собственных <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Запасённые_мысли">заранее заготовленных мыслей</a>, если ваш мозг выдаёт ответ столь быстро, что вы даже не успеваете посмотреть на вопрос так, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Непосредственный_взгляд">как будто видите его впервые</a>, вы никак не сможете придти к кризису веры.</p>
<p>Возможно, дело в том, что слишком мало людей прочли книгу «Гёдель, Эшер, Бах» в достаточно раннем возрасте, но я часто замечал, что очень многие люди — даже с техническим образованием — <a l:href="https://www.greaterwrong.com/posts/7khK4DShZBR8gfyHv/chronophone-motivations">не в состоянии мыслить</a> на таком высоком уровне абстракции. Во время приступов особо сильного пессимизма я даже начинаю думать, что у <a l:href="http://www.eis.mdx.ac.uk/research/PhDArea/saeed/paper1.pdf">верблюда действительно два горба</a>.</p>
<p>Судя по всему, некоторые люди не могут перейти с объектного уровня «Воспользуйся бритвой Оккама! Ты должен понять, что твой Бог — это ненужное убеждение!» на мета-уровень «Попробуй не дать своему мозгу привычно действовать по шаблону!» Ведь для верующего человека ответ «Пути Господни неисповедимы, и наивно считать, что мы сможем их понять» настолько же привычен и так же быстро приходит на ум, как вам и вашим друзьям рационалистам приходит на ум бритва Оккама. Поэтому если вы считаете, что правильная стратегия заключается в «Воспользуйся бритвой Оккама!», вы похожи на верующего, который говорит, что правильная стратегия — это уверовать.</p>
<p>«Но… но бритва Оккама же на самом деле лучше, чем вера! Мы же не о любимом вкусе мороженого спорим! Если обратиться к истории, сразу понятно, что рассуждения, согласованные с законом Оккама, гораздо продуктивнее тех, что основаны на вере…»</p>
<p>Всё это так. Однако не имеет отношения к делу. А дело в том, что, когда вы всё это произносите, вы повторяете стандартные доводы в пользу своих убеждений. Доводы, которые уже укоренились у вас в мозгу. Устроить себе кризис веры — значит допустить, что наши стандартные умозаключения неверны и наши стандартные доводы тоже. Допустим, стандартным доводом в пользу Х является «Бритва Оккама!», и вы хотите испытать кризис веры относительно X. Тогда задайтесь вопросом, действительно ли бритва Оккама говорит в пользу X, действительно ли вы правильно понимаете бритву Оккама, и — если хотите по-настоящему глубоких сомнений — действительно ли простота является исторически либо логически обоснованным рабочим критерием в подобных случаях, и т. д. Если вы советуете религиозному человеку усомниться, что «вера» — это хорошее объяснение для X, то вам стоит посоветовать то же самое себе, то есть, приложить такие же серьёзные усилия и усомниться, что «бритва Оккама» — это хорошее объяснение для X.</p>
<p>(Подумайте обо всех людях, которые не понимают таких формулировок бритвы Оккама, как минимальная длина описания или индукция Соломонова. Подумайте о тех, кто считает, что бритва Оккама исключает <a l:href="https://www.readthesequences.com/DecoherenceIsSimple">многомировую интерпретацию</a> или <a l:href="http://www.proza.ru/2009/03/09/639">гипотезу симуляции</a>. Этим людям стоит поставить под сомнение свою формулировку бритвы Оккама и своё представление о том, что простота — это что-то хорошее. Готов поспорить, что какое бы Х вы ни защищали в споре восклицанием «Бритва Оккама!», это X не дотягивает по простоте формулировки до закона гравитации).</p>
<p>Если «Бритва Оккама!» — это ваш привычный ответ, ваш стандартный ответ, если это ответ, который дают все ваши друзья, то вам стоит помешать своему мозгу моментально достраивать этот шаблон. Иначе устроить себе настоящий кризис веры не получится.</p>
<p>Лучше задать себе такие правила для размышлений: «Представить, что сказал бы скептик. Потом представить, что ему сказали бы в ответ. А теперь представить, что он ещё мог бы сказать и на что уже было бы сложнее ответить».</p>
<p>Или: «Сосредоточиться на самой неприятной мысли».</p>
<p>И самое главное правило:</p>
<p>«<a l:href="https://www.readthesequences.com/MakeAnExtraordinaryEffort">Стараться изо всех сил</a>. Вкладывать столько же отчаянных усилий, сколько требуется верующему человеку, чтобы отринуть свою религию».</p>
<p>Ведь если вы не слишком стараетесь, то — как знать — может быть, ваша голова забита какой-нибудь чепухой, ничуть не менее абсурдной, чем религия.</p>
<p>Если вы не предпринимаете судорожных отчаянных усилий, чтобы стать рациональным (а именно такие усилия нужны, чтобы избавиться от религии), как вы осмеливаетесь верить во что бы то ни было? Ведь даже сам Роберт Ауманн верит в Бога.</p>
<p>Кто-то (уже не помню кто) однажды заметил, что люди в принципе способны отказаться от своей веры лишь до определённого возраста. Потом у них уже есть готовые ответы на все возражения, и становится слишком поздно. Это способ существования, который необходимо преодолеть. Это испытание вашей силы как рационалиста, и оно очень суровое. Но если вы не сможете его пройти, вы останетесь слабее, чем десятилетний ребёнок.</p>
<p>Но повторюсь: если вы понимаете, что убеждение ошибочно, то вы его уже побороли. Если вы уже пришли к заключению, что ваша религия не верна, то речь больше не идёт об отчаянных, судорожных попытках <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Генетическая_логическая_ошибка">преодолеть последствия</a> религиозного воспитания. Отчаянные усилия, о которых мы здесь говорим, нужны, чтобы понять, стоит ли избавиться от оков некоего убеждения или же сохранить его. Трудно быть честным с самим собой, когда не знаешь, какая дорога верна. Когда рационализация не кажется грехом.</p>
<p>Ради каждого сомнения устраивать себе полноценный кризис веры не стоит. Однако, вам стоит задуматься о нём, если:</p>
<p>убеждение давно укоренилось в вашей голове;</p>
<p>вам известно множество аргументов и контраргументов, связанных с этим убеждением;</p>
<p>вы уже как-то <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Невозвратные_затраты">невозвратно вложились</a> (в виде времени, денег, публичных заявлений) в это убеждение;</p>
<p>убеждение имеет какие-то важные <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мне_сегодня_рационально">эмоциональные последствия</a> (заметим, что само по себе это не значит, что убеждение неверно);</p>
<p>на убеждение завязана ваша идентичность.</p>
<p>Эти тревожные признаки не означают, что убеждение совершенно точно ложно. Они лишь сигнализируют о том, насколько <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Культовая_контркультовость">рисковано</a> ваше убеждение и насколько трудно вам будет с ним расстаться, если оно неверно. Такие признаки можно найти как для католичества Папы Римского, так и для убеждённости Ричарда Докинза в эволюционной биологии. Однако, это не означает, что подобные убеждения — лишь дело вкуса. Уравнивать между собой любые глубоко укоренившиеся убеждения только в силу того, что они глубоко укоренившиеся, при этом напрочь игнорируя подкрепляющие их свидетельства, — это удел непросвещённых. Цель не в том, чтобы сохранять лишь поверхностные убеждения, а в том, чтобы построить карту, которая наиболее точно соответствует территории.</p>
<p>Разумеется, я подчёркиваю всё это для того, чтобы вы могли признаться себе: «Да, у моего убеждения есть эти тревожные признаки» без необходимости сказать: «Моё убеждение ложно».</p>
<p>Однако, упомянутые признаки указывают на то, что вам потребуются экстраординарные усилия, чтобы эффективно поставить под сомнение своё убеждение. Эффективно — значит так, чтобы действительно отказаться от этого убеждения, если оно ложно. Если вы не в состоянии сомневаться эффективно, то вы слепы, ибо ваш мозг будет <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">безоговорочно</a>цепляться за убеждение. Если сетчатка глаза посылает один и тот же сигнал, независимо от попадающих на неё фотонов, мы называем этот глаз <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">слепым</a>.</p>
<p>Когда же стоит устраивать себе кризис веры?</p>
<p>Ещё раз подумайте о совете, который вы дали бы верующему: если вы чувствуете в себе какую-то лёгкую неуверенность, но продолжаете изыскивать веские доводы в пользу своего убеждения, то вам, скорее всего, стоит испытать себя кризисом веры. Если ваше убеждение подкреплено свидетельствами надёжными, как гравитация, вам не о чем беспокоиться. Однако задумайтесь обо всех верующих, которые отчаянно продолжают считать, что Бог надёжен, как гравитация. Так что попробуйте представить, что сказали бы скептически настроенные люди о ваших «надёжных, как гравитация» аргументах. Одна из причин, почему кризис веры может провалиться, состоит в том, что вы вообще никогда не пытались оспорить своё убеждение. Вы никогда не говорили себе: «Вот здесь мне стоит как следует посомневаться».</p>
<p>Если вы понимаете, что ситуация действительно сложная, вам нужно сделать следующий шаг и устроить себе кризис веры. Однако, не стоит это делать в спешке, в первую попавшуюся свободную минуту. Не рвитесь побыстрее расправится с этим делом, ради оправдания: «Я сомневался, как и должен был поступить рационалист». Это не сработало бы для верующего, это не сработает и для вас. В день накануне отдохните, чтобы ваш ум был в хорошей форме. Заранее выделите себе несколько часов, в которые вас никто не побеспокоит. Найдите какое-нибудь тихое место. И предпримите отчаянную попытку призвать настоящее сомнение, которое разрушит ложные — и только ложные — из ваших глубочайших убеждений.</p>
<p>Элементы методики кризиса веры разбросаны по целому ряду эссе:</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Избегая_по-настоящему_слабых_мест_убеждения">Избегая по-настоящему слабых мест убеждения</a>. Один из первых соблазнов кризиса веры — начать с самых веских доводов в пользу своего убеждения, чтобы ещё раз <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Один_довод_против_армии">отрепетировать</a> хорошие ответы. Путь сомнений нужно начинать с поиска уязвимостей, а не с рассмотрения наиболее обнадёживающих аргументов.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Размышление_о_любопытстве">Размышление о любопытстве</a>. Роджер Желязны однажды противопоставил «желание быть писателем» и «желание писать». Точно так же различаются «желание разобраться» и «желание разбираться». Недостаточно заявить: «Подвергать критике собственные убеждения — это мой долг». Необходимо настоящее любопытство. А любопытство рождается только из неуверенности. Не упускайте из виду <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Закон_сохранения_ожидаемых_свидетельств">закон сохранения ожидаемых свидетельств</a>, это поможет вам <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обновляй_себя_шаг_за_шагом">совершенствоваться шаг за шагом</a>. Переходя к каждому новому пункту, аргументу или свидетельству, вы не должны предвидеть, в какую сторону сдвинется ваше убеждение. Таким образом вы сможете сохранять подлинное любопытство о том, к чему вы в итоге придёте.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Непосредственный_взгляд">Непосредственный взгляд</a>. Используйте методы Пирсига, чтобы избежать привычных <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Запасённые_мысли">шаблонных мыслей</a>, которые приходят на ум в первую очередь.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вы_способны_справиться_с_реальностью">Литания Джендлина</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Размышление_о_любопытстве">литания Тарского</a>. Люди способны вынести правду, ибо они уже живут в ней. Если убеждение верно, то лучше верить, что оно верно. Если убеждение неверно, то лучше отказаться от него. Вы могли бы посоветовать религиозному человеку как можно тщательнее представить мир, где нет Бога, и честно признать, что если Бога нет, то лучше верить, что Бога нет. Если человек в глубине души не способен это принять, значит он не сможет пройти путём кризиса веры. Так что сделайте честную попытку представить альтернативу вашему убеждению. Представить так, чтобы даже самый придирчивый скептик не смог придраться. Думайте о тех усилиях, которые потребовались бы верующему, чтобы представить себе атеистическую картину мира, не искажая эту картину ради собственного комфорта.</p>
<p><a l:href="http://www.readthesequences.com/MakeAnExtraordinaryEffort">Старайтесь изо всех сил</a>. Вспомните о понятии «иссёкэнмэй» <emphasis>[Японское слово, означающее совершить отчаянную попытку, подробнее раскрывается в эссе по ссылке. — Прим.перев.]</emphasis>. Приложите все силы, чтобы быть рациональным. Такие силы, которые потребовались бы Роберту Ауманну и всем великим учёным прошлого, которые так и не преодолели свою религиозность.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Генетическая_логическая_ошибка">Генетическая логическая ошибка</a>. Иногда люди соглашаются, что некоторый источник недостоверен, однако продолжают считать: «Но ведь идеи там всё равно правильные!» Если многие из ваших идей почерпнуты из таких источников, вам стоит быть крайне осторожным. (Например, кто-нибудь может прийти к мнению, что Библия всё-таки написана людьми, однако продолжать цепляться за идею, что она служит источником <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Претензия_религии_на_неопровергаемость">незаменимой этической мудрости</a>).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Важно_уметь_сказать_«Упс»">Важно уметь сказать «Упс»</a>. Ужасную горькую пилюлю и в самом деле лучше проглотить одним глотком.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Единомыслие">Единомыслие</a> — противоположность двоемыслия. Замечайте мысли, которые вы гоните прочь. Мысли, которые успевают лишь на мгновение появиться в уголке вашего сознания, прежде чем вы откажетесь об этом думать. Если вы осознаете, о чём вы не думаете, вы сможете об этом подумать.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аффективные_смертельные_спирали">Аффективные смертельные спирали</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сопротивление_аффективным_смертельным_спиралям">Сопротивление аффективным смертельным спиралям</a>. Аффективные смертельные спирали — это главные генераторы ложных убеждений, и без встряски кризисом веры от них не избавишься. Поскольку аффективные смертельные спирали могут начинаться и вокруг поистине прекрасных вещей, вам не нужно признавать, что ваше убеждение — ложь, чтобы пытаться противостоять их гало-эффекту в каждый отдельно взятый миг. Даже что-то по-настоящему хорошее стоит хвалить только искренне. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Политика_убийца_разума">Не делайте политические споры однобокими</a>.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Не_спешите_предлагать_решения">Не спешите предлагать решения</a>. Не предлагайте никаких решений до тех пор, пока не обсудили проблему настолько подробно, насколько это возможно. Пусть ваш разум позже поймёт, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_меняем_мнение_реже_чем_нам_кажется">каким должен быть ответ</a>. Потратьте хотя бы пять минут, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Используй_вторую_попытку_Люк">прежде чем сдаться</a>. Это правило подходит всегда, и особенно, когда вы становитесь адвокатом дьявола.</p>
<p>Следующие методики тоже довольно важны в вопросах кризиса веры:</p>
<p>Цепочка про <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">нижнюю строчку</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Рационализация">рационализацию</a>, где объясняется, почему всегда неправильно защищать в дискуссии только одну сторону.</p>
<p>Помните о <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Подтверждающее_искажение_взгляд_во_тьму">подтверждающем искажении</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Знание_искажений_может_вредить">мотивированном скептицизме</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мотивированная_остановка_и_мотивированное_продолжение">мотивированной остановке</a>, чтобы не подходить избирательно к поиску доказательств, к поиску контраргументов и не останавливать дискуссию, если она становится опасной. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Третья_альтернатива">Отсутствие альтернатив</a> — это частный случай остановки дискуссии. частный случай для обоснованного скептицизма — это <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Правильная_скромность">ложная скромность</a>, когда вы смиренно признаёте, что никто не может знать чего-то. Причём речь идёт о том, чего вы сами и не хотели бы знать. Не надо выборочно придираться к контраргументам под предлогом <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Абсолютный_авторитет">их недостаточной авторитетности</a>.</p>
<p>Остерегайтесь <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Семантические_стоп-сигналы">семантических стоп-сигналов</a>, замечайте <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Требование_аплодисментов">требование аплодисментов</a> и сами выбирайте <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Объяснить_поклониться_пренебречь">объяснить, поклоняться или пренебречь</a>.</p>
<p>Прочувствуйте, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обременительные_детали">дьявол в деталях</a>. Каждая деталь — отдельная ноша, поворотная точка.</p>
<p>В общем, и здесь, и на Overcoming Bias довольно много материала по этой теме. Кризис веры - это лишь поворотная точка и внезапная схватка на длинном пути иссёкэнмэй. На вечном пути бескомпромиссных попыток достигнуть уровня настолько великой рациональности, что все эти дурацкие глупые ошибки окажутся где-то далеко внизу. И в этой схватке вы сможете использовать на всю катушку все навыки, в которых вы так долго практиковались. Использовать против себя самого.</p>
<p>Успехов вам в вашей битве. Чудесного кризиса!</p>
<p><strong>Ритуал</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Комната, где Джеффриссай принимал своих гостей, не владевших искусством бейзутсукай, была оформлена в самом строгом классическом стиле и выглядела весьма официально. Сквозь серебряную решётку, острые края которой чётко давали понять, что эта ограда не должна открываться, струились свежий воздух и солнечные лучи. Стены и пол из очень толстого стекла искажали находящееся за ними до полной неразличимости. Поверхность стекла украшали едва заметные непонятные узоры, которые словно вышли из-под руки творчески одарённого ребёнка (впрочем, так и было).</p>
<p>В доме Джеффриссая были комнаты и в другом стиле. Но когда-то он обнаружил, что эта лучше всего соответствует представлениям чужаков о вкусах Байесианского Мастера, и решил их в этом не разубеждать. В конце концов, такие бесхитростные развлечения тоже часть маленьких радостей жизни.</p>
<p>Гостья села напротив него: колени на подушке, ступни сзади. Её привели сюда исключительно дела Заговора. Наряд выдавал это: облегающий комбинезон из розовой кожи, закрывающий всё, включая кисти рук — вплоть до головы и волос, скрытых капюшоном. Впрочем, лицо оставалось открытым.</p>
<p>Итак, Джеффриссай решил принять её в этой комнате.</p>
<p>Он сделал глубокий вдох, затем выдохнул.</p>
<p>— Уверена ли ты?</p>
<p>— О-о-о, — протянула она. — Неужели мои советы поменяют твою точку зрения лишь в том случае, когда я абсолютно уверена? Разве не достаточно того, что я специализируюсь в этой области, а ты нет?</p>
<p>Губы Джеффриссая скривила лёгкая улыбка.</p>
<p>— Кстати, откуда тебе известно столь многое о правилах? У тебя никогда не было подготовки даже планковских масштабов.</p>
<p>— Разве это не очевидно? — сухо ответила она. — Вы, бейзутсукай, просто обожаете объяснять причины своих поступков.</p>
<p>Джеффриссай внутренне поморщился от мысли, что кто-то может нахвататься рациональности, лишь наблюдая, как другие люди говорят о ней…</p>
<p>— И не надо так внутренне морщиться на меня, — продолжила гостья. — Я не стремлюсь сама стать рационалисткой. Я хочу лишь победить рационалиста в споре. Уверена, что ты даже ученикам говоришь, что это огромная разница.</p>
<p>Неужели она читает меня как открытую книгу? Джеффриссай посмотрел наружу сквозь серебряную решётку. Солнечный свет отражался от склона горы. Всегда, всегда, каждый день золотые лучи солнца пронзают облака и падают на это место. Неизменная вещь этот свет. Далёкое Солнце, представленное этим светом, через пять миллиардов лет сгорит, но сейчас, в эту секунду, оно ещё светит. И это не изменить. Зачем желать, чтобы что-то сохранялось неизменным вечно? Ведь это желание уже исполнено настолько надёжно, насколько только можно. Парадокс постоянства и непостоянства: прогресс или потери существуют только в позднейшей перспективе.</p>
<p>— Ты всегда давала мне хорошие советы, — произнёс Джеффриссай. — Так было всегда. Всё время, которое мы знаем друг друга.</p>
<p>Она склонила голову, признавая его слова. Это истина, и нет нужды объяснять подразумеваемое.</p>
<p>— Итак, — сказал Джеффриссай. — Не спора ради, но лишь потому что я хочу узнать ответ. Ты действительно уверена?</p>
<p>Он не понимал, как она могла догадаться.</p>
<p>— Я вполне уверена, — ответила она. — Мы достаточно долго собирали статистику, и из тысячи случаев, подобных твоему, в девятьсот восьмидесяти пяти…</p>
<p>От вида его лица она расхохоталась.</p>
<p>— Я шучу. Конечно же, я не уверена. Решение исключительно за тобой. В чём я точно уверена, так это в том, что ты должен пойти и сделать все, что вы там делаете, когда совершенно всерьёз раздумываете, стоит ли отказаться от какого-то фундаментального основания собственного существования. Не сомневаюсь, что для таких случаев у вас есть какой-нибудь ритуал, пусть вы и не рассказываете о нём посторонним.</p>
<p>Джеффриссай задумался. С этим было трудно спорить. Особенно когда эксперт в обсуждаемой области утверждает, что ты, возможно, не прав.</p>
<p>— Я сдаюсь, — сказал Джеффриссай. В его исполнении эти слова прозвучали словно приказ об окончании дискуссии: «Нет нужды спорить дальше. Ты победила».</p>
<p>— О, избавь меня! — ответила она. Она поднялась с подушки быстро, но плавно — ни единого лишнего движения. Она не выпячивала свой возраст, но и не скрывала его. Подхватив его протянутую кисть, она поднесла её к своим губам в формальном поцелуе. — Прощайте, учитель!</p>
<p>— «Прощайте»? — переспросил Джеффриссай. Это слово означало расставание более серьёзное, чем если бы она ограничилась простым «до свидания». — Вообще-то я планировал нанести вам визит, миледи. И я всегда рад видеть вас здесь.</p>
<p>Не ответив, она направилась к дверям. В дверном проёме она замерла и, не оборачиваясь, сказала:</p>
<p>— Ничто уже не будет прежним.</p>
<p>Её движения ничуть не казались стремительными, но удалилась она так быстро, что могло показаться, что она просто исчезла.</p>
<p>Джеффриссай вздохнул. Но, по крайней мере, с этого момента и до самого испытания он знал, что делать. Все его действия определялись предписаниями.</p>
<p>Покинув свою официальную приёмную, Джеффриссай направился к своей арене. Оттуда он разослал сообщения своим ученикам, что во время завтрашних занятий они должны импровизировать без него, а позже он устроит им проверку.</p>
<p>И после этого Джеффриссай не делал ничего существенного. Он прочёл ещё сотню страниц учебника, который взял взаймы. Учебник оказался не слишком хорошим, впрочем, книга, что он отдал взамен, тоже была посредственной. Он бродил из одной комнаты своего дома в другую. Заглянул в несколько кладовых проверить, не было ли что-нибудь оттуда украдено (пропала колода карт, но и только). Время от времени его мысли возвращались к завтрашнему испытанию, и он позволял им течь свободно. Он старался совсем не управлять своими мыслями, лишь гнал те, которые уже приходили ранее. Также он не допускал любых заключений и выводов, даже мысль о том, куда должны течь его мысли.</p>
<p>Солнце садилось. Очистив свой разум, Джеффриссай какое-то время любовался закатом. Не думать ни о чём без необходимости постоянной концентрации и без огромных усилий было примером превосходного мастерства. Годы назад при таком упражнении с него пот лился ручьём. Но тренировки уже давно принесли свои плоды.</p>
<p>Когда он проснулся на следующее утро, хаотические ночные видения были свежи в его памяти. Стараясь сохранить это ощущение хаоса и память о снах, он спустился по лестнице на один пролёт, потом ещё на один, и ещё на один, и наконец оказался в самой неприглядной комнате из всех.</p>
<p>Она была белой. Это слово лучше всего описывало её цветовое оформление.</p>
<p>На одной из стен висели дощечки с надписями. Следуя традиционным практикам, их когда-то кропотливо нанёс юный Джеффриссай. С каждым движением кисти, что выводила слова, идеи врезались в его сознание. «Что может быть разрушено правдой, должно быть разрушено». «Люди способны вынести правду, ведь она и так их окружает повсюду». «Любое любопытство стремится себя уничтожить». На одной маленькой дощечке была лишь красная горизонтальная черта. Что угодно можно заменить символом, хотя даже Барды-Заговорщики не осмелятся признать такую гибкость и могущество визуальных образов.</p>
<p>На стене под дощечками виднелись два колонки значков. В столбце со знаком плюс было две записи. Со знаком минус — пять. Семь раз он входил в эту комнату. Пять раз он решил не менять своё мнение. Дважды он покинул комнату в какой-то степени другим человеком. Никакие правила не предписывали какое-либо соотношение между первым и вторым — подобные правила сделали бы абсурдной всю идею. Однако если за долгое время под знаком плюс не появилось бы ни одной записи, пришлось бы признать, что нет никакого смысла держать эту комнату, раз ты не умеешь её использовать. Ну или знание истины даровано тебе от рождения и ты прав во всём.</p>
<p>Джеффриссай сел на пол, но не лицом к дощечкам, а спиной к ним. Он смотрел на пустую белую стену, дабы ничто не могло отвлечь его. Мысленно он повторил вступительную мета-мнемонику, а затем множество под-мнемоник, на которые та ссылалась: семь главных принципов и шестьдесят две специальные техники, что вероятнее всего понадобятся во время Ритуала Изменения Убеждений. К этому Джеффриссай добавил ещё одну мнемонику, напоминающую ему четырнадцать его собственных самых стыдных оплошностей.</p>
<p>Он не сделал глубокого вдоха. Лучше сохранять спокойное дыхание.</p>
<p>И тогда он задал себе вопрос.</p>
<p><strong>Машина в призраке</strong></p>
<p><strong>Сила интеллекта</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В своих черепах мы носим около полутора килограммов склизкой, серой, морщинистой субстанции, напоминающей скомканную туалетную бумагу.</p>
<p>Взглянув на этот неаппетитный комок жира, едва ли можно подумать, что это самая могущественная штука в изученной вселенной. Если бы вы никогда не читали книг по анатомии и увидели бы мозг, лежащий на улице, вы бы сказали «Фууу» и постарались, чтобы он не запачкал вашу обувь. Аристотель считал, что мозг — это орган, охлаждающий кровь. Он совсем не кажется опасным.</p>
<p>Пять миллионов лет назад, предки львов правили днём, а предки волков правили ночью. Правящие хищники были вооружены острыми, как лезвия бритвы, зубами и когтями, обладали мощными мышцами. Их добыча, в качестве обороны, эволюционировала бронированные панцири, острые рога, токсичные яды, камуфляж. Война велась на протяжении сотен эпох, и гонкам вооружений не было конца. Многие проигравшие покидали игру, но победителя так и не было видно. У одних видов были панцири, но другой вид эволюционировал вскрывать их. Одни виды становились ядовиты, но другие вырабатывали иммунитет к яду. У каждого вида была своя ниша - но кто мог бы жить и в морях, и в океанах, и на земле одновременно? Не существовало ни абсолютного оружия, ни универсальной защиты и не было причин считать, что нечто подобное возможно.</p>
<p>А затем наступил День Хлипких Существ.</p>
<p>У них не было ни брони, ни когтей, ни яда.</p>
<p>Если бы вы увидели фильм, в котором происходит ядерный взрыв и вам бы сказали, что это сделала земная форма жизни, вы бы ни за что не подумали, что ответственность лежит на Хлипких Существах. Ведь Хлипкие Существа не радиоактивны.</p>
<p>В начале, у Хлипких Существ не было ни реактивных истребителей, ни пулемётов, ни ружей, ни мечей. Ни бронзы, ни железа. Ни молотков, ни наковален, клещей, кузниц или же шахт. Всё, что было у Хлипких Существ - их хлипкие пальцы - слишком слабые, чтобы сломать дерево, не говоря уже о горе. Очевидно, не опасны. Чтобы разрубить камень потребуется сталь. Хлипкие Существа не могли выделить сталь. В окружающей среде не было готовых стальных клинков, которые можно было бы поднять хлипкими пальцами. Их тела и близко не могли генерировать температуры достаточные для того, чтобы плавить металл. Сама эта идея совершенно абсурдна.</p>
<p>Хлипкие Существа манипулируют ДНК? Это уже за пределами абсурдности. Хлипкие пальцы не настолько маленькие. Нет возможности получить доступ к ДНК с уровня Хлипких Существ, это всё равно, что взять атом водорода. Ну, технически они находятся в рамках одной вселенной, <emphasis>технически</emphasis> Хлипкие Существа и ДНК являются частью одного мира, единых законов физики, единой великой паутины причинности, но будем реалистичны: вы не смогли бы заглянуть так далеко.</p>
<p>Даже если бы Хлипкие Существа смогли бы когда-нибудь эволюционировать так, чтобы овладеть всеми этим умениями, на это потребовались бы миллиарды лет. Мы наблюдали за взлётами и падениями Жизни на протяжении эпох, и позвольте заметить, год – это даже не мгновение по меркам эволюции. Ну, конечно, <emphasis>технически</emphasis> год – это шестьсот триллионов триллионов триллионов триллионов Планковских интервалов. Но менее чем за шестьсот миллионов триллионов триллионов триллионов триллионов Планковских интервалов все равно ничего не происходит, так что спорить бесполезно. Хлипкие Существа, бегущие сейчас по саванне, ни за что не смогут облетать континенты, по крайней мере, ещё десять миллионов лет. Никто не способен заниматься сексом настолько часто.</p>
<p>Ну а теперь расскажите мне, как Искусственный Интеллект не сможет сделать ничего интересного через Интернет, если только человеческие программисты не построят ему роботизированное тело.</p>
<p>Я много раз наблюдал за реакцией, которую вызывает у людей слово «интеллект». Нередко первая мысль, что приходит им в голову определяет их отношение к технологической сингулярности. Часто первой ассоциацией к слову «интеллект» становится образ «книжного червя» — что-то вроде шахматного гроссмейстера, неспособного пригласить девушку на свидание, или профессора колледжа, неспособного выжить вне научного сообщества.</p>
<p>«Одного интеллекта недостаточно, чтобы преуспеть», — говорят люди, как будто харизма заключена в почках, а не в мозгу. «Интеллект не сравнится с пистолетом», — говорят они, как будто пистолеты выросли на деревьях. «Откуда Искусственный Интеллект возьмёт деньги?», — спрашивают они, словно первый <emphasis>Homo Sapiens</emphasis> нашёл долларовые купюры, упавшие с неба, а затем потратил их на покупки в магазинах, уже расположенных в том же лесу. Человечество появилось не в условиях рыночной экономики. Пчелы не продадут вам мёд в обмен на электронный перевод средств. Человек придумал деньги, и вот они существуют — для нас, не для пчёл, — потому что мы продолжаем в них верить.</p>
<p>Я всё пытаюсь объяснить, что воплощением интеллекта является вовсе не Дастин Хофман в «Человеке Дождя». Воплощение интеллекта — это человек. Точка. Это хлипкое существо, разрывающее вакуум, чтобы оставить отпечаток ноги на Луне. Внутри серого влажного комка жира заключена сила искать пути среди великой паутины причинности и находить, казалось бы, невозможное — сила, что иногда называется творческим подходом.</p>
<p>Люди — в частности венчурные капиталисты — иногда спрашивают: если MIRI удастся успешно создать полноценный ИИ, каким образом из этого можно будет извлечь прибыль? Это мы называем проблемой постановки задачи.</p>
<p>Хотя, вероятно, дело тут далеко не только в конфликте допущений. Немного творческого подхода позволяет людям представить, как отправиться на Луну, или исцелить оспу, или построить компьютеры. Но придумать способ, как сделать всё это разом, кажется совершенно невозможным. Пусть даже необходимая для этого сила расположена всего в нескольких сантиметрах от их глаз. Серые влажные штуки кажутся таинственными для серых влажных штук.</p>
<p>И таким образом, раз люди не вполне понимают, как это всё могло сработать, сила интеллекта кажется менее реальной. Это куда сложнее, чем представить, как столб пламени отправляет корабль на Марс. Перспектива полёта на Марс захватывает воображение. Но стоит кому-то пообещать и полет на Марс, и единую теорию поля, и доказательство гипотезы Римана, и лекарства от ожирения, рака, старения и глупости — ну это просто звучит неправдоподобно, вот и всё.</p>
<p>И это правильно. Это серьёзная ошибка нашего воображения: считать, что интеллект способен лишь на столь малое. Кто мог бы представить на заре времён, чего удастся добиться при помощи разума? Не исключено, что мы до сих пор не догадываемся, в чем состоят наши настоящие проблемы.</p>
<p>Но в то же время, поскольку сложно понять, каким образом один процесс владеет такими разнообразными силами, сложно представить, что одним махом он сможет решить даже столь простые проблемы, как ожирение, рак и старение.</p>
<p>Тем не менее один и тот же процесс смог исцелить оспу, и построить самолёты, и вывести пшеницу, и приручить огонь. Наша текущая наука может до конца не соглашаться касательно того, как именно он работает, но это не мешает ему работать. Если вы временно невежественны относительно явления, - это факт о вашем состоянии ума, а не о самом явлении. Пустая карта не соответствует пустой территории. Если кто-то не вполне понимает ту силу, что оставила следы на Луне, это никак не меняет того факта, что следы все ещё там - реальные следы на реальной Луне, оставленные реальной силой. И если бы кто-то понял эту силу достаточно глубоко, то смог бы создавать и направлять эту силу. Интеллект так же реален, как и электричество. Он всего лишь сильнее, опаснее, имеет куда более глубокое влияние на грядущую историю жизни во вселенной. И разобраться, как построить его генератор, немного сложнее.</p>
<p><strong>Простая математика эволюции</strong></p>
<p>Цель первой цепочки тома «Машина в призраке» — описать противоречия между историей нашего происхождения, нашим современным биологическим устройством и нашими стремлениями. Это потребует углубиться в описание эволюции сильнее, чем привычно для не биологов, которые часто обращают внимание лишь на поверхностные особенности естественного отбора.</p>
<p><strong>Чуждый Бог</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Удивительное свойство теории эволюции: любому она кажется понятной»</p>
<empty-line/>
<p><a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Моно%2c_Жак">Жак Моно</a></p>
<p>Глядя на природу, человек всюду видит предназначение. Заячьи лапы сконструированы для бега. Лисьи челюсти идеально подходят для разрывания добычи. Увы, наше зрение нас здесь подводит: мы видим не то, что есть на самом деле.</p>
<p>В додарвиновские времена причины этой повсеместно наблюдаемой предназначенности были одной из величайших <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">научных загадок</a>. Богопоклонники твердили: «это сделал <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Семантические_стоп-сигналы">Бог</a>» — ведь ты получаешь <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Требование_аплодисментов">50 бонусных баллов</a> каждый раз, когда используешь слово «Бог» в предложении. Хотя, пожалуй, я здесь несправедлив. В те времена гипотеза божественного происхождения выглядела гораздо разумнее, чем её альтернативы. «Обнаружив в пустыне часы, — говорил <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Пейли%2c_Уильям">Уильям Пейли</a> — можно сделать вывод о существовании часового мастера».</p>
<p>Но стоит лишь внимательно рассмотреть всю кажущуюся предназначенность в Природе, вместо того, чтобы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/О_чём_свидетельствуют_отсеянные_свидетельства">выбирать только удобные примеры</a> — начинаешь замечать вещи, несовместимые с иудеохристианской концепцией всеблагого Творца. Лисы выглядят так, будто они спроектированы для охоты на зайцев. Зайцы выглядят так, будто спроектированы, чтобы убегать от лис. Творец что, не смог определиться?</p>
<p>Проектируя тостер, я не включаю в него один блок для нагревания теплового элемента, а другой — для его охлаждения. Это было бы глупо и расточительно. Кому могло прийти в голову запроектировать экосистему со всеми её хищниками и жертвами, вирусами и бактериями? Даже кактусы, будто специально придуманные, чтобы снабжать водой и пищей пустынных животных, покрыты неприятными колючками.</p>
<p>Картина становится гораздо более осмысленной, если предположить, что природу создавал не единственный Творец, а целый сонм мелких богов — как в индуизме или синтоизме. Такое предположение удобно объясняет и повсеместную предназначенность, и повсеместные конфликты. Множество богов действовало независимо, часто с противоположными целями. И лиса, и заяц были спроектированы — но различными, конкурирующими божествами. Интересно, кто‑нибудь уже предлагал это наблюдение как доказательство в пользу индуизма против христианства?</p>
<p>Иудеохристианская традиция постулирует, что Бог благосклонен. Ну, в общих чертах. В то же время, значительная часть наблюдаемой в природе предназначенности демонстрирует невероятную жестокость. Дарвин заподозрил, что Творец не соответствует общепринятой концепции, изучая наездников-ихневмонид. Их ядовитое жало лишь парализует, а не убивает жертву, что предохраняет её от порчи, позволяя личинкам ихневмонид в течение длительного времени пожирать её заживо. «Я не могу убедить себя в том, — писал Дарвин — что всеблагой и всемогущий Бог сотворил ихневмонид, намеренно предусмотрев пожирание ими живых тел гусениц, или сотворил кошку, заложив в неё желание играть с мышью»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">1</a>. Интересно, озвучивал ли какой‑нибудь более ранний мыслитель эти факты как доказательство в пользу манихейства<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">2</a> против монотеизма?</p>
<p>Сегодня мы все знаем <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">разгадку</a>: надо просто <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Наука_как_одеяние">сказать</a> «эволюция».</p>
<p>К сожалению, некоторых это «научное» объяснение вполне устраивает. Как будто «эволюция» — это такой волшебный источник предназначенности в Природе. Я уже приводил в качестве примера <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Наука_как_одеяние">Шторм из Людей Икс</a>, которая в результате одной мутации получила способность метать молнии. Как? Ну, есть такая штука — «эволюция», которая закачивает в Природу предназначенность. Изменения происходят посредством «мутаций»; если получить действительно большую мутацию, результатом станут реально большие полезные изменения. Например, Шторм получит способность метать молнии. Популярный источник суперспособностей — радиоактивность: радиация приводит к мутациям, так что чем мощнее радиация, тем мощнее будут мутации. Такая вот логика.</p>
<p>Но эволюция не позволяет любой предназначенности проникать в Природу. Именно это делает эволюцию столь успешной в качестве эмпирической гипотезы. Если бы эволюционная биология объясняла не только деревья, но и тостеры, она была бы бесполезна. Эволюционная теория — это не просто ткнуть пальцем в Природу и сказать «теперь предназначенность разрешена», или «так сделала эволюция». Сила любой теории не в том, что она объясняет, а в том, что она объявляет невозможным. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">Если ты придумал гипотезу, одинаково убедительно объясняющую любое событие, твои знания равны нулю</a>.</p>
<p>«Многие люди, далёкие от биологии, — <a l:href="https://books.google.com/books?id%3db924ifrqfosC%26printsec%3dfrontcover%26redir_esc%3dy">заметил</a>(e) <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Уильямс%2c_Джордж_Кристофер">Джордж Уильямс</a> — думают, что именно для их блага гремучие змеи отращивают на хвостах “погремушки”»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">3</a>. Бзз‑з‑з! Неправильный ответ! Такая предназначенность не разрешена. Эволюция не позволяет произвольным всплескам предназначенности пробираться тут и там, перекраивая один вид для блага другого вида.</p>
<p>Движущая сила эволюции — систематическая корреляция между способами, которыми разные гены влияют на конструкцию организмов и количеством копий этих генов, которые добираются до следующего поколения. Чтобы «погремушки» росли на хвостах гремучих змей, «погремушечные» гены должны с каждым поколением встречаться всё чаще и чаще (на самом деле, не просто «погремушечные» гены, а гены, кодирующие всё более сложные звуки, издаваемые «погремушками»; но погружаться в подробное описание всех тонкостей эволюционной биологии мы не будем, иначе эта статья никогда не закончится).</p>
<p>Нет никакой Эволюционной Феи, которая изучает текущее состояние природы и решает: «хм, хорошая идея!», увеличивая частоту «погремушечных» генов в популяции.</p>
<p>Подозреваю, что именно на этом месте спотыкается значительное число людей, изучающих эволюционную биологию. Они понимают, что «полезные» гены становятся более распространёнными, но слово «полезные» позволяет любой предназначенности прокрасться в рассуждение. Они вроде бы не верят в Эволюционную Фею, в то же время спрашивая, какие гены могли бы быть «полезны», имея в виду, в том числе, «пользу» не только для гремучих змей, но и для других видов.</p>
<p>Ключевой факт, который необходимо осознать — нет никакой Эволюционной Феи. Нет никакой внешней силы, решающей, какие гены должны «получить повышение». Всё происходящее происходит исключительно в результате работы самих генов.</p>
<p>Гены, кодирующие (всё более сложные) звуки «погремушки», должны становиться всё более распространёнными в генофонде гремучих змей исключительно благодаря самим звукам. В этом случае, вероятно, всё дело в том, что змеи с лучшими «погремушками» лучше выживают (а не в том, что они успешнее размножаются или способствуют более успешному размножению своих родственников).</p>
<p>Возможно, хищники опасаются звуков «погремушек» и стараются не наступать на гремучих змей. Возможно, «погремушка» на хвосте отвлекает внимание от змеиной головы. (Джордж Уильямс <a l:href="https://books.google.com/books?id%3db924ifrqfosC%26printsec%3dfrontcover%26redir_esc%3dy">утверждал</a>(e), что «результат схватки между собакой и змеёй почти полностью определяется тем, за какую часть собака схватит змею изначально — за голову или за хвост»).</p>
<p>Но это всего лишь змеиные «погремушки». Существуют гораздо более сложные способы, которыми гены могут приводить к увеличению частоты своего появления в следующем поколении. Ваши братья и сёстры разделяют с вами половину ваших генов. Ген, жертвующий одной единицей ресурса, чтобы предоставить три единицы ресурса брату, может передать будущему поколению несколько своих копий, пожертвовав одним из сконструированных им организмов (несущим лишь одну копию).</p>
<p>Если вы действительно хотите разобраться в деталях и тонкостях, купите книжку по эволюционной биологии; не существует царского пути. Но ключевая идея такова: эффект от наличия определённого гена должен напрямую увеличивать частоту появления этого гена в следующем поколении. Нет Эволюционной Феи, которая бы воздействовала извне. Нет ничего, что бы решало, какие гены «полезны» и, следовательно, должны появляться чаще. Должна быть прямая причинно-следственная связь, начало которой — в самих генах.</p>
<p>Это объясняет странные конфликты предназначенности в Природе и распространённую в ней жестокость. Объясняет даже лучше, чем орда синтоистских божеств.</p>
<p>Почему столь многое в Природе находится в постоянной войне с другими её частями? Потому что нет никакой единой Эволюции, которая управляла бы процессом. Есть лишь множество малых «эволюций», представленных отдельными размножающимися популяциями. Заячьи гены становятся более или менее распространёнными в популяциях зайцев. Лисьи гены становятся более или менее распространёнными в популяциях лис. Лисьи гены, которые конструируют лис, хорошо ловящих зайцев, создают больше собственных копий в следующем поколении. Заячьи гены, конструирующие зайцев, хорошо убегающих от лис, естественным образом встречаются чаще в следующем поколении зайцев. Отсюда словосочетание «естественный отбор».</p>
<p>Почему Природа так жестока? Мы, будучи людьми, смотрим на наездников-ихневмонид и решаем, что пожирать жертву заживо — жестоко. Если уж никак нельзя избежать пожирания жертвы заживо, мы постараемся хотя бы не причинять ей страданий. Ихневмонидам не стоило бы больших усилий добавить в состав парализующего яда обезболивающее. А что насчёт старых слонов, медленно умирающих от истощения после выпадения последнего комплекта зубов? Эти слоны всё равно уже не могут размножаться. Чего стоило эволюции — точнее, эволюции слонов — сделать так, чтобы старые слоны умирали сразу, не мучаясь так долго? Чего стоило эволюции сделать их смерть безболезненной, или усыплять их, чтобы безмятежное угасание сопровождалось приятными снами? Ничего. Всё вышеперечисленное никак не повлияло бы на шансы этого слона продолжить свой род.</p>
<p>Если бы речь шла о том, чтобы убедить другого человека, мы были бы в отличной позиции для переговоров и легко настояли бы на своём. Ведь от нашего оппонента потребовались бы лишь незначительные уступки: обезболить жертву, позволить слону умереть без мучений. Почему бы не пойти навстречу столь скромной просьбе? Ну пожалуйста, э‑э…</p>
<p>Нет никого, к кому мы могли бы обратиться со своими аргументами.</p>
<p>Люди <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Фальшивое_оправдание">подделывают свои оправдания</a>, определяя желаемое одним способом, а потом оправдывая принятое решение чем‑нибудь другим. Нет никакой Феи Эволюции Слонов, которая пыталась бы (а) определить, что для слонов лучше всего и (б) определить, как оправдать это перед Эволюционным Надзирателем, который (в) не хочет, чтобы эволюционная приспособленность снижалась, но (г) не будет мешать в реализации идеи безболезненной смерти до тех пор, пока она не мешает никаким другим полезным генам.</p>
<p>В системе нигде нет места для защитника слонов.</p>
<p>Люди, нередко глубоко переживающие за благополучие животных, могут быть очень убедительны в своей аргументации в пользу того, как различные проявления милосердия не повредили бы репродуктивной приспособленности. Увы, эволюция слонов не использует ничего, что напоминало бы этот алгоритм; она не выбирает классные гены, про которые можно придумать реалистично звучащие аргументы в пользу их ценности для репродуктивной приспособленности. Алгоритм эволюции донельзя прост: гены, которые реплицируются чаще, становятся более распространёнными в следующим поколении. Как вода, текущая под гору — и с тем же уровнем великодушия.</p>
<p>Окидывая взором Природу, мы думаем обо всех усовершенствованиях, которые мы внесли бы в конструкцию организмов. После чего <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Рационализация">рационализируем</a>, выдумывая причины, по которым желаемые нами улучшения увеличили бы репродуктивную приспособленность — таков наш политический инстинкт, желание «продать» вариант, предпочтительный для нас, под видом того, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Фальшивое_оправдание">хочет видеть</a> наше начальство.</p>
<p>По этой схеме эволюционные биологи-любители делают тысячи удивительных и фантастически ошибочных предсказаний. Потому что биологи-любители делают свои <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">заключения</a>, более того — <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Самоуверенность_Эйнштейна">находят свои гипотезы в общем пространстве всех возможных идей</a> — используя не тот алгоритм, который использует эволюция, делая свои «заключения».</p>
<p>Разумный инженер спроектировал бы человеческие вкусовые рецепторы так, чтобы они измеряли, сколько в еде содержится различных питательных веществ и сколько их нам необходимо. При нехватке жиров миндаль и чизбургеры казались бы невероятно вкусными, а при первых признаках приближающегося ожирения, или в случае нехватки витаминов, самым вкусным казался бы салат-латук. Но не существует Феи Человеческой Эволюции, которая бы заранее разумно спланировала и запроектировала универсальную систему для любых обстоятельств. Нехватка калорийной пищи была надёжным инвариантом окружающей среды древних людей. Поэтому гены организмов, любивших калории, стали встречаться чаще. Как вода, текущая под гору.</p>
<p>Мы — воплощённая история того, какие организмы фактически выжили и размножились, а не того, какие организмы должны были бы «по уму» выжить и размножиться.</p>
<p>Сетчатка человеческого глаза устроена очень криво: светочувствительные клетки находятся сзади, а нервы к ним прикреплены спереди, где собираются в пучок и сквозь сетчатку уходят вглубь черепа. Отсюда слепое пятно. Для инженера это выглядит просто тупо. У некоторых других организмов сетчатка развивалась независимо от нас и получилась гораздо лучше. Почему бы не переделать человеческую сетчатку?</p>
<p>Проблема в том, что никакая отдельная мутация не сможет переделать всю сетчатку сразу. Это инженер может переделать разом несколько частей или заранее предусмотреть пространство для будущих изменений. Но если отдельная мутация поломает какие‑то важные части организма, не имеет значения, сколь удивительные вещи Фея могла бы впоследствии выстроить на этой основе: организм погибнет, и частота появления соответствующего гена в популяции снизится.</p>
<p>Если развернуть клетки сетчатки глаза, не изменив соответственно нервные окончания и зрительный нерв, система в целом не будет работать. Не имеет никакого значения тот факт, что для Феи, или разумного инженера, это лишь первый шаг к более совершенной, модернизированной системе. Такой организм будет слеп. Эволюция неспособна предвидеть последствия, ведь это лишь зафиксированная история того, какие организмы фактически размножились. Эволюция столь же слепа, как человек с наполовину переделанной сетчаткой.</p>
<p>Обнаружив в пустыне часы, можно сделать вывод о часовом мастере. Когда-то некоторые люди это отрицали. Они утверждали, что жизнь «просто появилась», без необходимости в оптимизирующем процессе. Как мыши, спонтанно зарождающиеся в грязных тряпках<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">4</a>.</p>
<p>Если спросить, кто был ближе к истине — теологи, защищавшие концепцию Бога‑Творца, или интеллектуально неудовлетворённые атеисты, защищавшие идею спонтанного зарождения мышей, мы должны признать победу за теологами: эволюция — не Бог, но она ближе к Богу, чем к хаосу чистой энтропии.</p>
<p>Мутации случайны, но отбор — не случаен. Это не значит, что разумная Фея вмешивается и отбирает, но существует ненулевая корреляция между геном и частотой воспроизводства организма. За несколько миллионов лет отклонения аккумулируются, превращаясь в непреодолимую силу. Это не божество, но гораздо больше похоже на божество, чем на «снег» случайных помех на телеэкране.</p>
<p>«Творцы онтологически отличны от сотворённых существ, — <a l:href="http://extropians.weidai.com/extropians.1Q99/0380.html">сказал Дэмиен Бродерик</a>(e)— или они не стоят бумаги, на которой описаны». Действительно, могущественный Скульптор Жизни сам не является существом. Он бестелесен, подобно иудеохристианскому богу. Он пронизывает всю Природу, воплощаясь в падении каждого листа. Он безбрежен, как поверхность целой планеты. Он существует миллиарды лет. Он не был сотворён, но неизбежно произрастает из самой структуры физических законов. Разве нельзя назвать Богом того, кто подходит под такое описание?</p>
<p>В то же время, Создатель не имеет и разума. Жизнь — его творение — по человеческим меркам спроектирована просто паршиво. В ней нет внутреннего единства, одни части конфликтуют с другими. А главное — она совсем не добра и не приветлива.</p>
<p>В каком‑то смысле, Дарвин открыл Бога — Бога, который не совпал с представлениями теологов, а потому прошёл незамеченным. Если бы Дарвин открыл, что жизнь создана разумным существом — бестелесным сознанием, которое любит нас и шарахнет молнией любого, кто в этом усомнится — люди бы воскликнули: «О боже мой! Это же Бог!»</p>
<p>Вместо этого Дарвин открыл странного, чуждого Бога — не успокаивающе «непознаваемого», но действительно непохожего на нас. Эволюция — не Бог, но если бы она была им, это был бы не Иегова. Это был бы Азатот Говарда Лавкрафта — слепой безумный Бог, хаотически бурлящий в самом центре бесконечности под монотонные всхлипы чудовищных флейт.</p>
<p>Что вы и могли бы ожидать, если бы внимательно посмотрели на Природу.</p>
<p>Вот цена заявлениям некоторых религиозных людей, утверждающих, что они действительно верят в непознаваемое божество без конкретных, заранее известных им признаков с <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обременительные_детали">соответствующе высокой вероятностью</a>. Кто‑то действительно верящий в столь неопределённое божество, немедленно опознал бы своего странного нечеловеческого создателя, когда Дарвин сказал своё «Ага!».</p>
<p>Вот цена заявлениям некоторых религиозных людей, утверждающих, что они <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Размышление_о_любопытстве">с искренней непредвзятостью</a> ожидают, когда наука обнаружит Бога. Наука уже обнаружила вполне богоподобного создателя людей, но не такого, о котором религиозные люди хотели бы узнать. Они ожидали обнаружения их Бога — божества <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обременительные_детали">очень конкретного типа</a>, которого им хотелось бы узреть. Их ожидание будет бесплодным, ибо великое открытие уже сделано и победителем оказался Азатот.</p>
<p>Что ж, тем лучше для нас, людей. Мне нравится Создатель, которого я могу перехитрить. Лучше, чем быть домашним животным. Я рад, что наш Бог — Азатот, а не Один.</p>
<p><strong>Примечание редактора</strong>: Перевод этого эссе взят с <a l:href="https://dsent.me/blog/2015/09/24/an-alien-god/">сайта Данилы Сентябова</a> с его разрешения.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">1.</a>Francis Darwin, ed., <emphasis>The Life and Letters of Charles Darwin</emphasis>, vol. 2 (John Murray, 1887).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">2.</a>Манихейство — древняя религия, согласно которой материальный мир не сотворён единственным Создателем, а рождён в результате конфликта двух равноправных сил — всеблагого Света и бездуховного Мрака. Подробнее можно <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Манихейство">прочитать в Википедии</a>. — Прим.перев.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">3.</a>Речь идёт о популярной идее, будто «погремушки» появились у змей «из гуманистических целей», чтобы оповещать окружающих об опасности. Источник цитаты — George C. Williams, <emphasis>Adaptation and Natural Selection: A Critique of Some Current Evolutionary Thought</emphasis>, Princeton Science Library (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1966).— Прим.перев.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">4.</a>В Средние века было распространено представление о самозарождении мышей и других вредителей из «нечистот».— Прим.перев.</p>
<p><strong>Чудо эволюции</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Чудо эволюции в том, что она вообще работает.</p>
<p>Я говорю буквально. Если уж вы хотите восторгаться эволюцией, именно это достойно восхищения.</p>
<p>Каким образом во вселенной впервые возникла оптимизация? Если некий разумный агент сотворил природу, кто сотворил разумного агента? Где первый создатель, у которого нет создателя? Загадка не в том, как уже первый этап этой последовательности может быть супер-разумным и супер-эффективным. Загадка в том, как он вообще мог появиться.</p>
<p>Эволюция разрешает бесконечную регрессию не потому, что она сверхумная и сверхэффективная, а потому, что она тупая, неэффективная, но всё равно работает. В этом и заключается чудо.</p>
<p>По профессиональным причинам мне часто приходится обсуждать медлительность, случайность и слепоту эволюции. После чего кто-нибудь говорит: «Вы только что сказали, что эволюция не способна планировать одновременные изменения и что эволюция крайне неэффективна, так как мутации случайны. Но разве не это же утверждают креационисты? Что вы не можете собрать часы, случайно перемешивая детали в коробке?»</p>
<p>Но нельзя возражать креационистам словами, что вы на самом деле можете собрать часы, тряся коробку с деталями. Просто эволюция работает не так. Если вы считаете, что эволюция действительно представляет из себя воздушные вихри, собирающие Боинги 747, то креационисты успешно исказили ваше представление о биологии — продали вам чучело.</p>
<p>В действительности сложные механизмы эволюционируют либо последовательно улучшаясь, либо приспосабливая уже существующие сложные механизмы под новую цель. Белки прыгают с дерева на дерево, используя лишь свои мышцы, но длина их прыжка в определенной степени зависит от аэродинамики их тел. И сейчас существуют белки-летяги, настолько аэродинамичные, что они могут парить на небольшие расстояния. Если бы птицы оказались уничтожены, потомки белок-летяг могли бы занять эту экологическую нишу в течении десяти миллионов лет, их летательные мембраны превратились бы в крылья. А креационисты говорили бы: «Что толку от половины крыла? Вы бы просто упали и разбились. Как бы птицебелки могли эволюционировать последовательно?»</p>
<p>Вот так одна сложная адаптация может породить новую сложную адаптацию. Сложность также может нарастать постепенно, начиная с одной случайной мутации.</p>
<p>Сначала появляется какой-нибудь ген А — простой, но хотя бы чуть-чуть полезный сам по себе, благодаря чему он распространяется в генофонде. Потом появляется ген B, от которого есть польза только в присутствии A, но так как A уже широко распространён в генофонде, в пользу B действует серьёзное давление отбора. Далее возникает модифицированная версия А*, которая зависит от B, но не разрушает зависимость B от А/А*. Потом появляется С, связанный с А*, и B*, который зависит от А* и С. И вскоре мы имеем «нечленимо сложный» механизм, который ломается, стоит вытащить одну деталь.</p>
<p>И тем не менее, вы всё ещё можете отследить путь обратно к единственному элементу: вы можете, не ломая механизм, сделать один элемент менее зависимым от другого, и, повторив это несколько раз, вы сможете вытащить деталь, не сломав механизм, и так пока не превратите механические часы в грубые солнечные.</p>
<p>Например: ДНК хранит информацию очень точно. В устойчивом формате, который позволяет осуществлять точную дупликацию. Рибосома переводит эту сохраненную информацию в последовательность аминокислот, в белок, который может принимать множество химически активных форм. Объединенная система, ДНК и рибосома, может создать любой белковый механизм. Но в чём польза от ДНК без рибосомы, которая переводит информацию в белки? В чём польза от рибосомы без ДНК, которая бы объяснила, какой белок производить?</p>
<p>От организмов не всегда остаются окаменелости, поэтому эволюционная биология не всегда может выяснить, как именно происходило последовательное улучшение. Но в данном случае мы действительно знаем, как это произошло. РНК способна переносить информацию и самореплицироваться, как и ДНК, хотя РНК и не так устойчива, а её копии не столь точны. И РНК, как и белки, способна принимать химически активные формы, хотя и не столь универсальные, как аминокислотные цепочки белков. Почти наверняка РНК — это одиночная А, которая предшествовала взаимозависимым А* и B.</p>
<p>Отметить, что РНК выполняет объединенную работу ДНК и белков плохо, столь же важно, как и отметить то, что она вообще её выполняет. Восхитительно, что одна единственная молекула может одновременно хранить информацию и управлять химическими процессами. Делать эту работу ещё и хорошо было бы совершенно лишним чудом.</p>
<p>Что же было первым репликатором на свете? Это вполне могла бы быть нить РНК, ведь, «по какому-то странному стечению обстоятельств», химические элементы, составляющие РНК — это те химикаты, что могли естественным образом появиться на добиологической Земле 4 миллиарда лет назад. Пожалуйста, обратите внимание: эволюция не объясняет возникновение жизни. Эволюционная биология не предназначена для объяснения первого репликатора, потому что первый репликатор не произошёл от другого репликатора. Эволюция описывает статистические тенденции репликации. Первый репликатор не был статистической тенденцией, он был просто случаем. Идея, что эволюция должна объяснять возникновение жизни — это настоящее соломенное чучело, ещё одно креационистское непонимание эволюции.</p>
<p>Если бы вы наблюдали за первичным бульоном в день возникновения первой самовоспроизводящейся молекулы, день, который изменил Землю, вас бы не впечатлило то, насколько хорошо этот первый репликатор воспроизвел себя. Первый репликатор наверняка копировал себя, как пьяная мартышка под ЛСД. Вы не увидели бы никаких признаков той тщательной тонкой настройки, которая воплощена в современных репликаторах, потому что первый репликатор был случайностью. Эта одинокая ниточка РНК, или химический гиперцикл, или узор в грязи, не обязана была воспроизводиться изящно. Достаточно было сделать это хоть как-то. И даже тогда — это всё ещё было невероятно, если воспринимать это как единичный случай. Но это должно было случиться только один раз, а приливных луж было очень много. И вот несколько миллиардов лет спустя репликаторы ходят по Луне.</p>
<p>Первая случайно самореплицирующаяся молекула была самой важной молекулой в истории. Но если бы вы восхваляли ее слишком сильно, приписывая ей всяческие способствующие воспроизводству возможности, вы бы упустили всю суть.</p>
<p>Не думайте, что в политических дебатах между эволюционистами и креационистами тот, кто восхваляет эволюцию больше всех, должен быть на стороне науки. Наука имеет очень конкретное представление о возможностях эволюции. И если вы превозносите эволюцию хоть на миллиметр выше, вы не <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Политика_убийца_разума">«сражаетесь на стороне эволюции»</a> против креационизма. Вы научно некорректны, вот и все. Вы попадаете в креационистскую ловушку, настаивая, что да, торнадо может собрать Боинг 747! Разве это не здорово! Как чудесно разумна эволюция, насколько она заслуживает восхищения! Посмотрите на меня, я расписываюсь в своей верности науке! Чем больше я скажу хороших вещей о эволюции, тем больше я на стороне эволюции, против креационистов!</p>
<p>Но превознесение эволюции уничтожает истинное чудо: оно не в том, как хорошо эволюция создаёт вещи, а в том, что происходящий естественным образом процесс вообще способен что-то создавать.</p>
<p>Так что давайте избавимся от идеи, что эволюция прекрасно создаёт новые виды или чудесно управляет их судьбой, а мы, люди, должны подражать ей. Для человеческого интеллекта подражать эволюции как творцу было бы как для современной сложно организованной бактерии брать пример с первого репликатора как с биохимика. Как выразился Томас Гексли, «бульдог Дарвина»:</p>
<p>Давайте поймем раз и навсегда, что этический прогресс общества строится не на подражании космическому процессу и тем более не на бегстве от него, а на противостоянии ему.</p>
<p>Гексли сказал это не потому, что он не верил в эволюцию, а потому что он понимал её слишком хорошо.</p>
<p><strong>Эволюции неразумны (но всё равно работают)</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В предыдущем эссе я <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чудо_эволюции">писал</a>:</p>
<p>Наука имеет очень конкретное представление о возможностях эволюции. И если вы превозносите эволюцию хоть на миллиметр выше, вы не «сражаетесь на стороне эволюции» против креационизма. Вы научно некорректны, вот и все.</p>
<p>В этом эссе я опишу некоторые широко известные неэффективности и ограничения эволюций. Я говорю «эволюции» во множественном числе, потому что цель эволюции лис прямо противоположна цели эволюции кроликов, и ни одна из них не может расспросить эволюцию змей, чтобы научиться выращивать ядовитые клыки.</p>
<p>Итак, я говорю здесь об ограничениях эволюции, но это не значит, что я пытаюсь пропагандировать креационизм. Это стандарный курс эволюционной биологии для продолжающих (если добавить выведение уравнений, будет <a l:href="http://www.tiem.utk.edu/~gavrila/583/583.html">продвинутый</a>). Эволюции, ограниченные таким образом, всё ещё могут объяснить наблюдаемые биологические изменения; фактически эти ограничения как раз и придают им смысл. Помните, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чудо_эволюции">прелесть эволюций не в том, насколько хорошо они работают, а в том, что они работают вообще</a>.</p>
<p>Человеческий интеллект настолько сложен, что нет достаточно рабочего способа рассчитать, насколько он эффективен. Естественный отбор, хотя и не прост, - проще, чем человеческий мозг; как следствие, он медленнее и менее эффективен, как и подобает <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чудо_эволюции">первому процессу оптимизации</a>, который когда-либо существовал. На самом деле эволюции просты настолько, что мы можем точно рассчитать, насколько они глупы.</p>
<p>Эволюционные изменения медленны. Насколько? Предположим, есть полезная мутация, которая обеспечивает преимущество в приспособленности на 3%. В среднем, носители этого гена имеют в 1,03 раза больше детей, чем не-носители. При условии, что мутация распространяется свободно, сколько займёт её внедрение во всей популяции? Это зависит от численности населения. Ген, передающий 3% -ное преимущество приспособленности, распространяющееся среди 100 000 человек, потребует в среднем 768 поколения для достижения повсеместности в генофонде. Для населения в 500 000 потребуется 875 поколений. Общая формула такова:</p>
<p>требуемое количество поколений для фиксации гена в генофонде = 2*ln(<strong>N</strong>)/<strong>s</strong></p>
<p>где <strong>N</strong> — размер популяции, а (1 + <strong>s</strong>) — приспособленность. (Если у каждого носителя этого гена в 1,03 раза больше детей, чем у не-носителя, <strong>s</strong> равняется 0,03). Таким образом, если размер популяции составляет 1 000 000 особей — примерная численность населения во времена охоты и собирательства — то потребуется 2763 поколения, чтобы ген, дающий преимущество на один процент, распространился в генофонде.</p>
<p>В этом нет ничего удивительного. Генам приходится самим выполнять всю работу, потому что нет никакой Феи Эволюции, которая бы наблюдала за генофондом и решала: «Хм, этот ген, кажется, быстро распространяется, надо раздать его всем!»</p>
<empty-line/>
<p>В условиях человеческой рыночной экономики любой, кто, оставаясь в рамках закона, получает 20% прибыли от инвестиций — особенно если за этим стоит очевидный, прозрачный механизм — стремительно получает ещё больше капитала от инвесторов, а другие начинают копировать его предприятие. Генам же приходится распространяться без помощи фондовых рынков, банков и подражателей. Как если бы Генри Форду пришлось сделать одну машину, продать её, купить деталей на ещё 1,01 машину (в среднем), продать эти машины, и так до тех пор, пока не дойдёт до миллиона.</p>
<p>Это если предполагать, что ген вообще распространится. Следующее уравнение проще и вовсе не связано с размером популяции:</p>
<p>вероятность закрепления гена = 2<strong>s</strong></p>
<p>У мутации, которая несёт 3%-ное преимущество (что чертовски много для мутаций), 6% вероятность распространения в популяции, по крайней мере на этот раз. Мутации могут повторяться, но при популяции из миллиона особей и точности копирования 10^-8 ошибок на поколение вам придётся подождать сотню поколений, чтобы получить ещё один шанс, а потом у неё всё равно будет 6% шанс закрепиться.</p>
<p>И всё-таки в конечном итоге эволюции неплохо удаётся добираться до финальной точки. (Это лейтмотив.)</p>
<p>На развитие сложных адаптаций требуется очень много времени. Сначала появляется аллель А, который выгоден сам по себе, и уходит тысяча поколений, прежде чем он закрепится в генофонде. Только после этого аллель B, зависимый от А, может начать развиваться. Меховая шуба не станет серьёзным преимуществом, если у окружающей среды нет статистически достоверной склонности устраивать вам морозильник. А гены составляют часть окружающей среды для других генов, и если B зависит от A, то B не получит серьёзного преимущества, пока A не будет достоверно присутствовать в окружающей среде.</p>
<p>Предположим, что B дает преимущество 5% при наличии A, а без него не даёт никакого. Тогда до тех пор, пока A всё ещё имеет 1% -ную частоту в популяции, B даст преимущество только 1 из 100 раз, поэтому суммарное преимущество наличия B составляет 0,05%, а вероятность закрепления В составляет 0,1%. В случае развития сложной адаптации сначала гену А придётся развиваться на протяжении более чем тысячи поколений, потом гену B придётся развиваться ещё тысячу поколений, и тогда A∗ разовьётся ещё через тысячу поколений… и несколько миллионов лет спустя вы получите новую сложную адаптацию.</p>
<p>И при этом другие эволюции не перенимают её. Если эволюция змей разработает потрясающий новый яд, это не поможет эволюции лис или эволюции львов.</p>
<p>Сравните всё это с человеком-программистом, который может разработать новый сложный механизм с сотней взаимозависимых частей всего за один день. Как это вообще возможно? Я не знаю ответа, и предполагаю, что <a l:href="https://www.lesswrong.com/posts/vNBxmcHpnozjrJnJP/no-one-knows-what-science-doesn-t-know">наука тоже не знает</a>(en); человеческий мозг намного сложнее, чем эволюции. Я мог бы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">махнуть рукой</a> и сказать что-то вроде «целенаправленная обратная цепочка с использованием комбинаторных модульных представлений», но это не помогло бы вам спроектировать своего собственного человека. Тем не менее: люди предусмотрительны и способны разрабатывать новые элементы системы c расчётом на то, что в будущем будут разработаны другие новые элементы; производить согласованные одновременные изменения в взаимозависимом механизме; учиться, наблюдая отдельные тестовые примеры; фокусироваться на проблемных точках и разбираться с ними, используя абстрактное мышление; придумывать, как ещё можно поиграть с настройками вместо того, чтобы ждать, что луч из космоса создаст удачное изменение. По меркам естественного отбора это просто волшебство.</p>
<p>Люди способны делать вещи, которые эволюции сделать не смогут (здесь можно поставить точку) за всё то время, сколько ещё проживёт Вселенная. Как однажды сказала выдающийся биолог Синтия Кеньон за обедом, на котором я имел честь присутствовать: «Один аспирант за час может сделать то, что эволюция не смогла за миллиард лет». Согласно текущим знаниям биологов, эволюции изобрели полностью вращающееся колесо в общей сложности трижды.</p>
<p>И не забывайте о том, что программист может запостить фрагмент кода в интернете.</p>
<p>Да, некоторые изделия эволюции впечатляют даже в сравнении с лучшими технологиями Homo sapiens. Но наш кембрийский взрыв только начался, мы едва только начали накапливать знание, примерно… четыре сотни лет назад? В чём-то биология всё ещё превосходит лучшие человеческие технологии: мы не можем создать самовоспроизводящуюся систему размером с бабочку. В других случаях человеческая технология делает биологию только так. У нас есть колёса, у нас есть сталь, у нас есть ружья, у нас есть ножи, у нас есть заострённые палки; есть ракеты, транзисторы, атомные электростанции. С каждым десятилетием наша чаша весов склоняется всё ниже.</p>
<p>Повторю: для человеческого разума искать вдохновение в конструкторском мастерстве естественного отбора — то же самое, как если бы сложная современная бактерия подражала бы неуклюжей биохимии первого репликатора. Первый репликатор, появись он в сегодняшней конкурентной среде, был бы мгновенно съеден. Та же участь ждёт и человека-проектировщика, который станет вносить в свои стратегии случайные точечные мутации и ждать 768 итераций тестов, прежде чем внести 3%-ное улучшение.</p>
<p>Не превозносите эволюции ни на миллиметр больше, чем они того заслуживают.</p>
<p>Далее в программе: ещё больше захватывающих математических ограничений эволюции!</p>
<p><strong>Эволюция к вымиранию</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Существует очень сильно распространённое заблуждение, согласно которому эволюция работает на благо видов. Вы, наверное, слышали чьи-нибудь рассуждения о том, что два кролика производят на свет восемь крольчат потомства и тем самым «способствуют выживанию своего вида»? Современный эволюционный биолог никогда бы такого не сказал. Скорее бы он породнился с кроликом.</p>
<p>При обсуждении этого вопроса тоже необходимо одновременно держать в уме несколько абстрактных концепций и при этом не смешивать их. Эволюция не работает на уровне конкретных особей. Особи сохраняют те гены, с которыми были рождены. Эволюция оперирует на уровне популяций — видов — во времени. Возникает естественная тенденция думать, что раз Фея Эволюции работает на уровне видов, она, должно быть, оптимизирует ради этих видов. Но на самом деле меняются лишь частоты встречаемости генов в популяции, а они не увеличиваются и не уменьшаются в зависимости от того, насколько этот ген поможет виду в целом. Как мы увидим в дальнейшем, для вида вполне возможно эволюционировать к вымиранию.</p>
<p>Почему мальчиков и девочек рождается примерно одинаковое количество? (Не учитывая безумные страны, использующие технологии искусственного полового отбора.) Чтобы понять, почему это удивительно, учтите, что от одного мужчины могут забеременеть сразу 2, 10, 100 женщин. Не похоже, чтобы одинаковое количество самцов и самок было необходимо для обеспечения выживания вида. Это ещё более удивительно для большинства видов животных, у которых самец практически не участвует в выращивании потомства - в вопросе родительских инвестиций люди экстраординарны, даже среди приматов. Сбалансированное половое распределение обнаруживается даже у видов, где самец оплодотворяет самку, а затем исчезает в тумане.</p>
<empty-line/>
<p>Рассмотрим две группы на разных сторонах горы: в группе А каждая мать рожает 2 дочерей и 2 сыновей, в группе В каждая мать рожает 3 дочерей и 1 сына. Группа А и группа В будут иметь одинаковое количество детей, но в группе В будет на 50% больше внуков и на 125% больше правнуков. Можно подумать, что это серьёзное эволюционное преимущество.</p>
<p>Но стоит учесть: чем реже начинают встречаться самцы, тем более репродуктивно ценными они становятся - не для группы, а для отдельного родителя. У каждого ребёнка есть отец и мать. Поэтому в каждом поколении общее генетическое влияние всех самцов должно быть равно общему генетическому влиянию всех самок. Чем меньше самцов, тем больше индивидуальное генетическое влияние каждого из них. Если все самки вокруг действуют во благо группы и вида, рожая по самцу на десять самок, вы можете одержать полную генетическую победу, родив исключительно сыновей, каждый из которых (в среднем) будет иметь в десять раз больше внуков, чем у их кузин.</p>
<p>В результате, в то время как групповой отбор должен поощрять рождение большего количества дочерей, индивидуальный отбор поощряет равный вклад в рождение потомства обоих полов. Взглянув на статистику по рождаемости, нетрудно заметить, что в борьбе между этими двумя силами у Homo sapiens, сокрушительную победу одержал индивидуальный отбор.</p>
<p>(Технически, всё немного сложнее. Индивидуальный отбор поощряет равный родительский вклад в потомство обоих полов. Если рождение и/или воспитание самцов в два раза проще, то эволюционно стабильным состоянием будет популяция, в которой самцов в два раза больше чем самок. Если в популяции в целом рождается одинаковое количество самцов и самок, но рождение самцов в два раза проще, то вы опять же можете одержать генетическую победу, рожая больше самцов. Таким образом, пациенты родильного отделения должны отражать баланс родительских издержек в семье охотников-собирателей при выращивании мальчиков и девочек. Но знаете, не похоже, чтобы для семьи охотников-собирателей вырастить девочку было настолько более репродуктивно затратным, что рождение примерно одинакового количество мальчиков и девочек выглядело подозрительным.)</p>
<p>Естественный отбор — не о группах, не о видах и даже не об отдельных особях. У видов, практикующих половое размножение, отдельный организм не эволюционирует, он сохраняет те гены, с которыми был рождён. Особь — это одноразовый набор генов, который никогда не возникнет вновь. Как можно вести отбор на таком основании? Стоит заметить, что почти все ваши предки мертвы, как становится ясным, что «выживает сильнейший» — это огромное заблуждение. «Воспроизводство более приспособленных» — вот подходящая формулировка, хотя технически приспособленность и определяется исключительно в терминах воспроизводства.</p>
<p>В действительности, естественный отбор — о частотах генов. Чтобы получить сложную адаптацию, механизм с множеством взаимозависящих деталей, каждый новый ген в процессе эволюции зависит от остальных генов, в достаточной степени распространённых в генетической среде. Они должны часто встречаться. И чем сложнее механизм, тем больше должны быть эти частоты. Особенность естественного отбора проявляется в распространённости гена, увеличивающейся от 0.00001% до 99% генофонда. Увеличение распространённости — это информация в смысле теории информации, и оно необходимо, чтобы большие сложные адаптации эволюционировали.</p>
<p>Настоящая борьба естественного отбора не в конкуренции между организмами за ресурсы, это лишь морок и все его участники исчезнут в следующем поколении. Настоящая борьба в соревновании между аллелями за частоты в генофонде. Именно результат этой борьбы создаёт информацию, сохраняющуюся надолго. Два ревущих барана, столкнувшиеся рогами всего лишь тени на стене пещеры.</p>
<p>Абсолютно возможно для аллеля распространиться вплоть до повсеместности, победив в конкурентной борьбе альтернативный аллель, который был бы «лучше для всего вида». Если бы Летающий Макаронный Монстр магически создал вид, в котором половое разнообразие было бы идеально оптимизировано ради выживания всего вида – такое, что могло бы эффективно восстанавливать популяцию после событий приводящих к почти полному вымиранию, адаптироваться к новым экологическим нишам и так далее, – то эволюция быстро бы испортила это разнообразие с оптимального значения для вида к индивидуальному оптимальному значению одинакового вклада в потомство обоих полов.</p>
<p>Представьте «ген Фродо», который жертвует своим носителем, ради спасения всего вида от вымирания. Что же случится с распространённостью этого аллеля в результате? Она уменьшится. Спасибо и до свидания.</p>
<p>И если события, способные привести к вымиранию вида, возникают регулярно (назовём это «средой Баффи»), распространённость гена Фродо будет систематически понижаться, пока он не исчезнет. Вскоре после этого исчезнет и весь вид. Гипотетический пример? Возможно. Если человечество планирует остаться биологическим ещё один век, было бы хорошей идеей начать клонировать Ганди.</p>
<p>У вирусов существует противостояние между стремлением каждого вируса воспроизвестись как можно быстрее и выгодой от того, что носитель останется в живых достаточно долго, чтобы распространить болезнь. Это хороший пример группового отбора, существующий в реальном мире. Если вирус эволюционирует до такого состояния, когда давление группового отбора не справляется с давлением индивидуального, вирус может вскоре исчезнуть. Не знаю, зафиксированы ли случаи, когда какая-нибудь болезнь эволюционировала к вымиранию, но наверняка это происходило многократно.</p>
<p><a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Intragenomic_conflict">Нарушители сегрегации</a> нарушают работу механизмов, которые обычно гарантируют справедливость полового размножения. Например, существует нарушитель сегрегации в мужской половой хромосоме некоторого вида мышей, который приводит к рождению исключительно самцов, которые также несут в себе этот нарушитель сегрегации. Затем эти самцы оплодотворят самок, те родят исключительно самцов и так далее. Вы могли бы возмутиться: «Это же жульничество!» Но это человеческий взгляд: репродуктивная приспособленность аллеля невероятно высока, ведь он оставляет в два раза больше копий себя в последующем поколении, чем альтернативный, немутировавший аллель. Даже когда самки начинают встречаться все реже и реже, самцы, несущие в себе этот ген имеют не меньшие шансы на спаривание, чем любые другие самцы, и таким образом нарушитель сегрегации остаётся в два раза более приспособленным, чем альтернативный аллель. Предполагается, что настоящий групповой отбор мог сыграть свою роль в удержании распространённости этого гена на том небольшом уровне, на котором она и находится. В таком случае, если бы в результате эволюции мыши научились летать и мигрировать на зиму, они бы наверняка сформировали единую репродуктивную популяцию и эволюционировали к вымиранию, как только нарушитель сегрегации распространился бы по все популяции.</p>
<p>Около 50% генома кукурузы состоит из <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Транспозоны">транспозонов</a> - ДНК элементов, чья основная функция копировать себя в другие участки ДНК. Класс транспозонов, называемый «P элементами», похоже, впервые возник в геноме дрозофилы только в середине двадцатого века и за 50 лет распространился по всей популяции. У людей есть «Alu-элемент», транспозон примерно из 300 оснований. Он встречается в человеческом геноме где-то от 300 тысяч до миллиона раз. Возможно, от транспозонов виды и не вымирают, но пользы это не приносит точно: транспозоны вызывают больше мутаций, которые почти всегда опасны, поскольку уменьшают эффективную точность копирования ДНК. И, тем не менее, подобные жулики крайне приспособлены.</p>
<p>Представим, что в некотором виде с половым размножением возник идеальный механизм копирования ДНК. Так как большинство мутаций вредны, подобный набор генов будет преимуществом для своих носителей. Но как же полезные мутации? Раз они иногда возникают, не будет ли неспособность мутировать недостатком? Однако у видов с половым размножением полезные мутации, возникшие в способных мутировать особях, могут распространиться к потомкам неспособных. Таким образом, мутируемость оказывается чистым недостатком. Идеальный механизм копирования ДНК увеличивает свою распространённость вплоть до повсеместности. Десять тысяч лет спустя наступает ледниковый период, и весь вид исчезает. Он эволюционировал к вымиранию.</p>
<p><a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Эффект_свидетеля_%28психология%29">«Эффект свидетеля»</a> заключается в том, что когда кто-то попадает в неприятность, одинокий человек с большей вероятностью вмешается, чем группа. Студенту колледжа при эпилептическом приступе в 85% случаев помогали одинокие прохожие и в 31% группы из пяти человек. Предположу, что родство в племени охотников-собирателей было достаточно сильно, чтобы создать давление отбора для помощи особям, напрямую не родственным. Однако, я допускаю, что даже в этом случае генетическая гонка вооружений могла способствовать тому, что при наличии нескольких потенциальных помощников лучше остаться сзади. Каждый откладывает свою помощь, рассчитывая, что поможет кто-то другой. В настоящее время перед лицом человечества стоит множество угроз, способных привести к вымиранию всего вида, и, должен сказать, не так уж много людей готовы выступить вперёд. Если мы проиграем этот бой, потому что на поле боя не выйдет практически никто, значит, мы эволюционируем к вымиранию — как, по всей видимости, большое количество видов, которых мы не можем наблюдать сейчас.</p>
<p>Раковые клетки достаточно успешны в теле, они благоденствуют и накапливают больше ресурсов, значительно опережая своих более послушных конкурентов. Некоторое время.</p>
<p>Многоклеточные организмы могут существовать лишь потому, что они развили мощные внутренние механизмы, подавляющие эволюцию. Если клетки начнут эволюционировать, то очень быстро эволюционируют к вымиранию: организм погибнет.</p>
<p>Не стоит восхвалять эволюцию за заботу об отдельной особи, ведь почти все ваши предки мертвы. Не стоит восхвалять эволюцию и за заботу обо всем виде: никому ещё не удалось обнаружить сложную адаптацию, которую можно объяснить лишь направленностью на сохранение вида в целом. Судя по всему, математика показывает, что это практически невозможно. И наоборот, вид вполне может эволюционировать к вымиранию. Не исключено, что человечество завершает этот процесс прямо сейчас. Нельзя даже похвалить эволюцию за заботу о генах: битва между двумя альтернативными аллелями за распространённость — это игра с нулевой суммой.</p>
<p>Приспособленность не всегда ваш друг.</p>
<p><strong>Трагедия группового отбора</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>До 1966 года было довольно естественным, что серьезные биологи отстаивают эволюционные гипотезы, которые сейчас мы бы отнесли к магическому мышлению. Эти сумбурные идеи сыграли в развитии эволюционной теории важную историческую роль. Ошибки приводят к их исправлению — недальновидность английских королей привела к появлению великой хартии вольностей и конституционной демократии.</p>
<p>Например, Веро Вайн-Эдвардс, Вардер Алли и Дж. Л. Бреретон (а также многие другие) считали, что хищники будут добровольно воздерживаться от размножения, дабы избежать перенаселения их зоны обитания и истощения популяции их добычи.</p>
<p>Но <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">эволюция не открывает шлюзы по собственному произволу</a>. Нельзя объяснить погремушку гремучей змеи, утверждая, что она полезна для других животных, которых без этой погремушки укусила бы эта змея. Нет никакой внешней Феи Эволюции, которая решала бы, какой ген следует продвинуть: эффект гена должен как-то напрямую способствовать тому, чтобы он стал более распространенным в следующем поколении. Понятно, почему наше человеческое представление о прекрасном, видя популяцию лис, съевших всех зайцев, кричит: «Что-то нужно с этим сделать!» Но каким образом совокупность генов, обеспечивающих воздержание от размножения — представьте эту картину! — сделает себя более часто встречающейся в следующем поколении?</p>
<p>Человеку, создающему маленькую ухоженную игрушечную экосистему — в качестве развлечения, как модель железной дороги — скорее всего не понравится, если его тщательно сконструированные популяции лис и зайцев самоуничтожатся, когда лисы съедят всех зайцев, а затем сами умрут от голода. Так что человек будет возиться с игрушечной экосистемой до тех пор, пока экосистема не станет выглядеть мило и ухоженно, а ограничитель размножения лис — очевидное решение, которое тут же возникает в нашем человеческом мозгу. Природа — не человек, разумеется, но это не обязано останавливать нас. Особенно, когда мы знаем, что бы мы сделали по эстетическим причинам. Нам всего лишь нужно придумать правдоподобные аргументы, которые убедят природу хотеть того же по эволюционным причинам.</p>
<p>Очевидно, что индивидуальный отбор не создаст особь, ограничивающую свое размножение. Особи, которые размножаются неограниченно, естественным образом оставят больше потомства, чем те, кто ограничивают себя.</p>
<p>(<strong>Дополнение</strong>: Индивидуальный отбор не способствует жертвованию возможностями размножения. Он определенно может способствовать возникновению особей, которые, после получения всех доступных ресурсов, используют их, чтобы произвести 4 больших яйца вместо 8 маленьких — не для того, чтобы сохранить ресурсы, а потому что это индивидуальное оптимальное значение для произведения количества яиц на вероятность выживания яйца. Это не спасает от трагедии общин.)</p>
<p>Но предположим, что популяция некоторого вида была разбита на две подпопуляции, которые были в основном изолированны и лишь иногда спаривались друг с другом. Затем, внезапно, подпопуляция, которая ограничивала свое размножение окажется в условиях, которые с меньшей вероятностью приводят к ее вымиранию и сможет отправить больше особей на чужие территории, и создать новые колонии, чтобы заселить места обитания исчезнувших популяций.</p>
<p>Недостаток этого сценария не в том, что он математически невозможен. Недостаток в том, что он возможен, но крайне маловероятен.</p>
<p>Главная проблема в том, что от ограничения размножения в некоторой группе выиграют не только члены этой группы. Если некоторые лисы будут рожать меньше щенков, которые едят зайцев, то несъеденные зайцы достанутся не только тем щенкам, что несут в себе гены ограниченного воспроизводства. Прочие лисы и их куда большее количество щенков, с радостью съедят всех оставшихся зайцев. Ген воздержания может выжить под давлением отбора только в том случае, если выгода от воздержания достаётся лишь воздерживающимся.</p>
<p>Если быть точным, необходимо выполнение условия <strong>C/B &lt; FST</strong>, где <strong>C</strong> — это стоимость альтруизма для донора, <strong>B</strong> — выгода от альтруизма для получателя, а <strong>FST</strong> — пространственная структура популяции: среднее «родство» между случайно выбранным организмом и его случайно выбранным соседом, где «сосед» - это любая другая лиса, которая получает выгоду от альтруизма воздерживающейся лисы. (Насколько я понимаю, в <a l:href="http://www.pnas.org/content/pnas/72/1/143.full.pdf">этой статье</a> выводится это неравенство, но с использованием других символов. Это лучшее, что мне удалось найти в сети.)</p>
<p>То есть, если цена воздержания от размножения достаточно мала, а наблюдаемая польза от меньшего голода достаточно велика по сравнению с наблюдаемой пространственной структурой популяций лис и зайцев, то аргумент группового отбора может работать?</p>
<p>Математически это крайне маловероятно. Например, в <a l:href="http://www.gnxp.com/MT2/archives/003540.html">данной симуляции</a> при условиях, что цена альтруизма составляет 3% от приспособленности, чисто альтруистические группы имеют приспособленность дважды превосходящую чисто эгоистические, размер подпопуляций 25 особей и 20% от всех смертей компенсируются пришельцами из другой группы получается неустойчивое равновесие между альтруизмом и эгоизмом. Если удвоить размер подпопуляций до 50, эгоизм закрепляется. Если увеличить цена альтруизма до 6%, эгоизм закрепляется. Если уменьшить вдвое выгоду от альтруизма, эгоизм закрепляется или значительно преобладает. Когда цена альтруизма превосходит 10%, группы должны быть очень маленькими — всего лишь около 5 членов — чтобы групповой отбор работал. Для лис, воздерживающихся от размножения, такие условия выглядят неправдоподобно.</p>
<p>Я думаю, сейчас многие уже догадались, что в научном споре сторонники группового отбора потерпели окончательное поражение. И решающим оказался не математический аргумент, а эмпирическое наблюдение: лисы не ограничивают свое размножение (я не помню, о каких конкретно видах шел спор, это были не лисы и зайцы), и действительно, системы хищник-жертва постоянно рушатся. В дальнейшем теория группового отбора в некотором смысле возродится, в совершенно иной форме. С математической точки зрения возможна структура «соседей», которая создаёт ненулевое давление группового отбора — пусть и не обязательно способное преодолеть противостоящее ему давление индивидуального отбора. Если вы не будете его учитывать, то ваши вычисления будут неверны. И эволюционные механизмы принуждения (не те, о которых говорилось изначально) кардинально изменили игру. Так почему же этот уже ставший историей научный спор стоит полноценного материала для Overcoming Bias?</p>
<p>Десять лет спустя после упомянутого разногласия, у одного биолога возникла отличная идея. Математические условия, при которых групповой отбор может победить индивидуальный, практически невозможно обнаружить в природе. Почему бы не создать их искусственно, в лаборатории? Майкл Дж. Вейд поставил <a l:href="http://www.pnas.org/content/pnas/73/12/4604.full.pdf">такой эксперимент</a>, последовательно отбирая популяции насекомых по меньшему количеству взрослых особей в подпопуляции. И каков же был результат? Насекомые в самом деле ограничили своё размножение и стали жить мире и покое с достаточным количеством еды для всех?</p>
<p>Нет. Взрослые особи приспособились поедать яйца и личинок, особенно личинок-самок.</p>
<p>Ну конечно же, отбор по малым размерам подпопуляций не будет отбирать индивидов, которые воздерживаются от их собственного размножения. Он будет отбирать тех, кто съедает чужих детей. Особенно девочек.</p>
<p>И как только у вас появляется результат эксперимента — который теперь кажется совершенно естественным — становится ясно, что сторонники группового отбора позволяли романтизму и человеческому чувству прекрасного затуманить их предсказания о природе.</p>
<p>Это показательный пример упущенной <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Третья_альтернатива">Третьей Альтернативы</a>, в результате <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Рационализация">рационализации</a> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">заранее определенной нижней строчки</a>, порождающей <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Фальшивое_оправдание">фальшивое оправдание</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мотивированная_остановка_и_мотивированное_продолжение">мотивированную остановку</a>. Сторонники группового отбора не пришли к своей идее с чистым, открытым умом, не стали непредвзято выводить следствия. Они начали с прекрасной идеи популяции лис, добровольно ограничивающих свое размножение, в соответствии с нуждами популяции зайцев, с идеи о природе в абсолютной гармонии. Затем они стали искать причину, по которой такое могло бы произойти и пришли к идее группового отбора. Затем, раз они уже знали, какой результат группового отбора они хотели бы получить, они не стали искать каких-либо менее прекрасных и эстетичных адаптаций, к которым бы привел групповой отбор с большей вероятностью. Если бы они действительно попытались спокойно и непредвзято представить результат отбора по маленькому размеру подпопуляции, устойчивой к голоду, они бы подумали о поедании детей других особей или каком-либо столь же «уродливом» исходе, причём задолго до того как представить столь же эволюционно невероятное, как индивидуальное воздержание от размножения!</p>
<p>Это также иллюстрирует позицию, которую я пытался объяснить в <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Самоуверенность_Эйнштейна">Самоуверенности Эйнштейна</a>. При больших пространствах возможных ответов почти вся реальная работа уходит на то, чтобы выдвинуть один возможный ответ как заслуживающий рассмотрения. Если гипотеза привлекла внимание неоправданно — ваше чувство прекрасного предлагает красивый способ, каким Природа может работать, и в то же время естественный отбор не включает в себя Фею Эволюции, которая разделяет ваши ценности — одно это может <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Подтверждающее_искажение_взгляд_во_тьму">обеспечить</a> ваше поражение, разве что вы сможете полностью очистить свой разум и начать все заново.</p>
<p>В теории, глупейший человек на земле может сказать, что Солнце светит, и это не означает, что вокруг темнота. Даже если ответ предложен сумасшедшим под ЛСД, вы должны быть способны непредвзято вычислить свидетельства за и против и, если необходимо, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_верим_всему_что_нам_говорят">разуверить себя</a>.</p>
<p>На практике же сторонники группового отбора были обречены, так как их нижняя строчка <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Мы_меняем_мнение_реже_чем_нам_кажется">появилась</a> под действием их чувства прекрасного, а нижняя строчка природы была результатом естественного отбора. И не было никакой причины, почему эти два процесса могли оказаться взаимосвязанными, и они не оказались. И никакая сколь угодно яростная аргументация этого не изменила.</p>
<p>Если вы начнете со своих собственных желаний о том, что делать природе, подумаете о наблюдаемых причинах, по которым природа поступает так или иначе, а затем рационализируете крайне убедительный аргумент, почему природа должна следовать предпочитаемому вами исходу по природным же причинам, то природа, увы, всё равно вас не послушает. У вселенной нет ума и на неё не действует хитроумная политическая аргументация. Можно весь день спорить, почему гравитация на самом деле должна заставлять воду течь вверх, а вода всё равно останется там, где и была. Как будто бы вселенная попросту не слушает. Дж. Р. Моллой сказал: «Природа - абсолютный ханжа, она упрямо и нетерпимо предана своим предрассудкам и совершенно отказывается уступить самой убедительной рационализации людей».</p>
<p>Я часто рекомендую эволюционную биологию друзьям, потому что в своём нынешнем состоянии она отучает от рационализации. Ошибки призывают к их исправлению. У физиков и инженеров-электронщиков нет проблемы с антропоморфизацией электронов, электроны не демонстрируют поведения, которое кажется разумным. Естественный отбор создает целеориентрированность, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">чуждую</a> для людей, и изучающих теории эволюции об этом предупреждают. Это хорошая тренировка для любого мыслителя, но она особенно важна, если вы хотите ясно мыслить о чужих и странных процессах, которые выглядят как разум и при этом работают не так, как вы.</p>
<p><strong>Фальшивый критерий оптимизации</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я прежде уделил немало внимания формам рационализации, посредством которой наши убеждения, похоже, воспринимают свидетельство куда сильнее, чем должны на самом деле. И я не преувеличиваю значимость этого. Если бы мы могли преодолеть это фундаментальное метаискажение и увидеть что на самом деле предсказывает каждая гипотеза, мы были бы в состоянии исправить почти любую фактическую ошибку.</p>
<p>Зеркальный вызов для теории принятия решений — увидеть, какой из вариантов на самом деле рекомендуется критерием выбора. Если ваши заявленные моральные принципы говорят вам, что нужно обеспечить лэптопами всех, на самом ли деле они скажут вам купить украшенный драгоценностями лэптоп за миллион долларов или же потратить те же деньги на приобретение пяти тысяч дешевых лэптопов?</p>
<p>Создается такое впечатление, что мы, эволюционируя, развили в себе ловкость оправдывать практически любое действие для любой цели. В средние века при помощи теории флогистона оправдывали почему магний горит, хотя это металл, а инквизиторы объясняли каким образом бесконечная любовь Бога к своим детям требует сжечь некоторых из них на костре.</p>
<p>В этом нет ничего загадочного. Политика развилась как черта родоплеменного окружения. Мы произошли от тех, кто мог убедительно доказать что во благо племени нужно убить ненавидимого ими соперника Углака (мы определенно не произошли от Углака).</p>
<p>И еще…возможно ли доказать, что если бы Роберт Мугабе заботился только о благе Зимбабве, он бы отказался от поста президента? Вы можете сказать, что цель оправдывает средства, но разве мы только что не видели, что люди способны подогнать любую цель к любым действиям? Как вы можете знать, что вы правы, а Мугабе — нет? (Есть ряд причин, которые являются хорошими предположениями, но пока просто потерпите меня.)</p>
<p>Человеческие мотивы многочисленны и туманны, процессы наших решений весьма сложны, равно как и наш мозг. Да и мир сам по себе является очень сложным местом, в каждом из выборов средств реального мира. Можем ли мы вообще доказать, что люди рационализируют — что мы систематически искажаем связь между принципами и средствами — когда мы теряем даже ту единственную опору, на которой стоим? Когда нет способа точно найти даже подразумеваемый единичный оптимизационный критерий? (На самом деле вы можете просто наблюдать что люди не соглашаются насчет офисной политики такими способами, которые странно коррелируют с их собственными интересами, в то же время одновременно отрицая, что эти интересы играют какую-либо роль. Но опять же, потерпите еще.)</p>
<p>Где же стандартиризованный, открытый, в общем разумный, консеквенциалистский оптимизационный процесс, в который мы могли бы поместить завершенную моральность как XML файл, чтобы найти? что же мораль на самом деле рекомендует, будучи примененной к миру? Есть ли пусть даже единичный реальный случай, где мы могли бы точно знать, какой критерий выбора рекомендован? Где чистый моральный мыслитель — известная функция полезности, очищенная от всех остальных заблудившихся желаний которые могут исказить ее оптимизация — чей надежный вывод мы можем сравнить с человеческими рационализациями той же самой функции полезности?</p>
<p>И это, конечно же, наш старый друг, чуждый бог! Естественный отбор гарантированно свободен ото всей милости, любви, сострадания, эстетических взглядов, политической фракционности, идеологических пристрастий, академических амбиций, либертарианства, социализма, Синих и Зеленых. Естественный отбор не максимизирует всестороннюю генетическую пригодность — он не умен. Но когда вы смотрите на результат естественного отбора, вы гарантированно смотрите на результат того, что было оптимизировано только по всесторонней генетической пригодности, а не в интересах агрокультурной индустрии США.</p>
<p>В примерах из эволюционных наук — в, например, Трагедии Группового Отбора — мы можем напрямую сравнить человеческие рационализации с результатом чистой оптимизации по известному критерию. Что Уэйн-Эдвардс думал по поводу того, что должно быть результатом группового отбора для малых размеров субпопуляций? Добровольное ограничение в размножении и достаточность еды для всех. Что было настоящим лабораторным результатом? Каннибализм.</p>
<p>Теперь вы можете спросить: может быть все эти случаи эволюционных наук нерелевантны человеческой морали, которая, когда речь заходит о любви, сострадания, эстетики, исцеления, свободы, честности и прочего, никоим образом не помогает всеохватной генетической приспособленности.</p>
<p>Но я спрошу в ответ: если мы не можем напрямую увидеть результат единого монотонного оптимизационного критерия — если мы даже не можем натренировать себя слышать отдельную чистую ноту — тогда как мы услышим оркестр? Как мы увидим, что «всегда будь эгоистичен» или «всегда слушайся правительства» являются плохими принципами, которыми могут руководствоваться люди — если мы думаем, что даже оптимизация генов для всеохватной генетической пригодности должна производить организмы, жертвующие репродуктивными возможностями во имя социального соглашения о ресурсах?</p>
<p>Чтобы научить себя видеть ясно, нам нужны простые практические примеры.</p>
<p><strong>Исполнители адаптаций, а не максимизаторы приспособленности</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Отдельные организмы стоит рассматривать как исполнителей адаптаций, а не как максимизаторов приспособленности»</p>
<p>—Джон Туби и Леда Космидес, «The Psychological Foundations of Culture»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Исполнители_адаптаций_а_не_максимизаторы_приспособленности">1</a></p>
<p>Пятьдесят тысяч лет назад, вкусовые рецепторы Homo sapiens направляли своих хозяев на поиски самых дефицитных и наиболее востребованных пищевых ресурсов — сахара и жира. Одним словом — калорий. С тех пор обстановка, в которой существуют вкусовые рецепторы, значительно изменилась — в отличие от самих рецепторов. Калории теперь в избытке (в странах Первого Мира) и причиняют ощутимый вред. Микронутриенты, которых было предостаточно в листьях и орехах, отсутствуют в хлебе, но нашим вкусовым рецепторам всё равно. Шарик мороженного — это <a l:href="https://www.readthesequences.com/SuperstimuliAndTheCollapseOfWesternCivilization">суперстимул</a>, содержащий больше жира, сахара и соли, чем что угодно в древнем мире.</p>
<p>Ни один человек, умышленно стремящийся к максимизации генетической приспособленности своих аллелей, никогда не съел бы печенье, разве что под страхом голодной смерти. Но отдельные организмы стоит рассматривать как исполнителей адаптаций, а не как максимизаторов приспособленности.</p>
<p>Крестовую отвёртку создали, чтобы закручивать шурупы, но она не перестроит свою головку на плоскую, чтобы выполнять свою функцию. Мы создаём инструменты, но они существуют независимо от нас и будут существовать независимо от нас.</p>
<p>Атомы отвёртки не содержат внутри себя крошечных XML-тэгов, описывающих их «объективное» предназначение. У её создателя был какой-то замысел. Но реальный мир не обязан ему соответствовать. Если забыть о том, что творец является отдельной сущностью, отличной от творения, можно подумать: «Цель отвёртки — закручивать шурупы», как будто бы это неотъемлемое свойство самой отвёртки, а не свойство состояния ума её создателя. И можно удивиться, что отвёртка не становится плоской, когда нужно закрутить шуруп с плоской головкой, ведь, в конце концов, цель отвёртки — закручивать шурупы.</p>
<p>Причина существования отвёртки — разум её создателя, который представил воображаемый винт и воображаемый поворот рукоятки. Фактическая работа отвёртки, её реальное соответствие головке реального винта, не может быть причиной существования отвёртки: будущее не может быть причиной прошлого. Но мозг создателя, объект, существовавший в прошлом, может быть причиной существования отвёртки.</p>
<p>Последствия существования отвёртки могут не соответствовать воображаемым последствиям в мозгу создателя. Наконечник отвёртки может соскочить и порезать руку пользователя.</p>
<p>А смысл отвёртки — это что-то, что существует в уме пользователя, а не в крошечных этикетках на атомах отвёртки. Её создатель мог ожидать, что отвёртка будут закручивать шурупы. Убийца мог купить её, чтобы использовать как оружие. А затем случайно уронить её, в результате чего её подберёт ребёнок и использует как стамеску.</p>
<p>Причина, форма, последствия и всевозможные смыслы отвёртки — разные вещи. И лишь одна из них заключена в самой отвёртке.</p>
<p>Как возникли вкусовые рецепторы? Они не были созданы разумным творцом, предвидящим последствия, они результат истории древнего человечества. Адаму нравится сахар, он ест яблоко и оставляет потомство, Барбара любит сахар, ест яблоко и оставляет потомство, Чарли любит сахар, ест яблоко и оставляет потомство, и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Эволюции_неразумны_но_всё_равно_работают">2763 поколения спустя</a>аллель становится повсеместно распространённым в популяции. Ради удобства мы иногда сжимаем весь этот огромный промежуток истории и просто говорим: «Это сделала Эволюция». Однако, именно он — объективная причина существования вкусовых рецепторов. Пусть это и не быстрое локальное событие, вроде человека, представляющего создаваемую им отвёртку.</p>
<p>Каково объективное устройство вкусовых рецепторов? Технически, это молекулярный сенсор, присоединённый к контуру подкрепления. Это добавляет дополнительный уровень косвенности, потому что вкусовой рецептор не занимается напрямую добычей пищи. Он влияет на разум организма, приводя к тому, чтобы организм хотел есть ту еду, которая похожа на только что съеденную.</p>
<p>Каковы объективные последствия существования вкусовых рецепторов? Для современного жителя Первого Мира вкусовые рецепторы вовлечены в многочисленные цепочки причинно-следственной связи: желание съесть больше шоколада влечёт составление плана, как съесть больше шоколада, и далее поедание шоколада, набор веса, меньшую популярность у противоположного пола, что приводит к меньшим шансам на размножение. Эти последствия прямо противоположны главной причине в длинной цепочке причин и следствий, породившей вкусовые рецепторы. Но так как переедание лишь недавно стало проблемой, никакая дальнейшая эволюция (совокупная последовательность предков) не повлияла на устройство вкусовых рецепторов.</p>
<p>В чем смысл употребления шоколада? Это уже зависит от вас и вашей моральной философии. Лично я думаю, что у него хороший вкус, но я бы хотел, чтобы он был менее вредным. Приемлемые решения могут включать в себя как изменение шоколада, так и моей биохимии.</p>
<p>Смешав некоторые из этих понятий вместе, можно вроде бы сказать: «Современные люди поступают таким образом, который способствовал бы распространению генов в обществе охотников-собирателей, независимо от того, помогает ли это нашим генам в современном мире». Однако, такое утверждение не вполне верно, ведь на самом деле мы не спрашиваем себя, какое поведение максимизировало бы приспособленность наших предков. К тому же, множество современных занятий не имеет древних аналогов. В обществе охотников-собирателей вообще не было такой вещи как шоколад.</p>
<p>Так что лучше рассматривать наши вкусовые рецепторы как адаптацию, приспособленную к древним условиям, включающих в себя голод, яблоки и жареных кроликов, которую современные люди применяют в новом контексте, включающим в себя дешёвый шоколад и постоянно попадающиеся на глаза рекламные объявления.</p>
<p>Отсюда и высказывание: Отдельные организмы стоит рассматривать как исполнителей адаптаций, а не как максимизаторов приспособленности.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Исполнители_адаптаций_а_не_максимизаторы_приспособленности">1.</a>John Tooby and Leda Cosmides, “The Psychological Foundations of Culture,” in The Adapted Mind: Evolutionary Psychology and the Generation of Culture, ed. Jerome H. Barkow, Leda Cosmides, and John Tooby (New York: Oxford University Press, 1992), 19–136.</p>
<p><strong>Эволюционная психология</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>[От переводчика: существующему в англоязычном интернете явлению любительской эволюционной психологии соответствует существующее на русском языке явление любительской этологии. Несмотря на разные названия, комплекс идей, в значительной мере ошибочных, они выражают одинаковый.]</emphasis></p>
<p>Выражение «орган размножения» — это тавтология, точно такая же как и «чат IRC» или «протокол TCP/IP». <emphasis>Все</emphasis> органы — это органы размножения. Откуда у птиц крылья? <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">Фея эволюции птиц</a> подумала, что полёт — это очень изящно? Крылья есть только потому что они помогли предкам птиц размножаться. Равно как и лёгкие, и сердце, и гениталии. Максимум может быть целесообразно разделять органы, <emphasis>непосредственно</emphasis> или <emphasis>косвенно</emphasis>участвующие в размножении.</p>
<p>Это наблюдение также верно и для мозга, наиболее сложной из известных биологии систем органов. Некоторые органы мозга непосредственно участвуют в размножении — например, сексуальное желание — а некоторые косвенно, такие как злость.</p>
<p>Почему у людей есть такая эмоция как злость? Фея эволюции человека подумала, что злость — это полезная функция? Отвечающая за злость нейронная сеть является таким же органом размножения, как и печень. <emphasis>Homo sapiens</emphasis> может испытывать злость, потому что у испытывавших её предков было больше детей. <emphasis>Нет никакого иного пути, который бы привёл к возникновению злости</emphasis>.</p>
<p><emphasis>Исторический</emphasis> факт о происхождении злости сбивает многих с толку. Они говорят: «Минуточку, вы говорите, что когда я злюсь, я подсознательно стремлюсь завести детей? Это не то, о чём я думаю, если меня кто-то ударил в нос».</p>
<p>Нет. <emphasis>Нет.</emphasis> <strong>Нет.</strong> <strong>НЕТ!</strong></p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Исполнители_адаптаций_а_не_максимизаторы_приспособленности">Об отдельных организмах стоит думать как об исполняющих адаптации, а не максимизирующих приспособленность</a>. <emphasis>Причина</emphasis> адаптации, <emphasis>форма</emphasis> адаптации и <emphasis>результат</emphasis> адаптации — это разные вещи. Если вы сконструируете тостер, то он не будет менять свою форму при попытке затолкать в него целый батон хлеба; да, вы сконструировали тостер, предназначенный для того, чтобы жарить хлеб, но это факт о вас, а не о тостере. У тостера нет никакого чувства собственного предназначения.</p>
<p>Но тостер не является объектом вообще имеющим намерения. У него нет разума, поэтому мы не испытываем соблазн приписывать ему цели. То, что <emphasis>мы</emphasis> знаем предназначение тостера, не значит, что его знает тостер — он вообще <emphasis>ничего</emphasis> не знает.</p>
<p>Это похоже на старый тест, в котором просят назвать цвет букв в слове «синий», когда сами буквы окрашены в красный. Это занимает много времени, поскольку мозгу нужно расцепить значение букв и цвет букв. У вас не будет такой проблемы с задачей назвать цвет букв в слове «ветер».</p>
<p>Однако человеческий мозг, помимо того, что он был создан эволюцией, способен иметь собственные стремления, намерения, желания, цели и планы. И человек, и пчела являются проектами, но только человек — проектировщиком. Пчела — это «ветер», а человек — «синий».</p>
<p>Сознательные цели <emphasis>онтологически отличаются</emphasis> от эволюционных целей. Они сделаны из другого материала. Сознательные цели состоят из нейронов, а эволюционные — из предков.</p>
<p>Самые очевидные сознательные цели — это волевые решения, такие как план пойти в магазин или поджарить хлеб. Но эмоции тоже физически существуют в мозге, в виде последовательности нервных импульсов или облака распространяющихся гормонов. Также и инстинкты, зрительные образы, спешно подавленные мысли — имея возможность сканировать мозг и понимать код, мы бы могли <emphasis>видеть</emphasis> их.</p>
<p>Даже подсознательная деятельность физически существует в мозге. Как сказал лорд Актон: «Власть развращает». Сталин вполне мог считать себя альтруистом, работающим ради великого блага для большего количества людей. Однако кажется весьма вероятным, что где-то в его мозге были сети, которые подкрепляли использование власти удовольствием, и сети, которые предсказывали укрепление и ослабление власти. Если бы в мозге Сталина не было ничего, что бы коррелировало со властью — никакой лампочки, которая загоралась при командовании и тухла при политической слабости — тогда как бы власть его развратила?</p>
<p>Давление эволюционного отбора <emphasis>онтологически отличается</emphasis> от биологических артефактов, которые оно создаёт. Эволюционная причина существования крыльев у птиц — это миллионы предков-птиц, которые по статистике размножались чаще, чем остальные предки-птицы, благодаря тому, что они обладали всё сильнее улучшающимися крыльями, по сравнению со своими конкурентами. Мы сжимаем этот колоссальный историко-статистический факт в короткую фразу: «Это сделала эволюция».</p>
<p>Естественный отбор онтологически отличается от существ; эволюция — это не мохнатое чудовище, блуждающее в неизведанном лесу. Эволюция — это причинная и статистическая закономерность в репродуктивной истории предков.</p>
<p>И эта логика также применима к мозгу. Эволюция сделала крылья, которыми можно махать, но она не понимает концепции махательности. Она сделала ноги, на которых можно ходить, но она не знает про ходительность. Эволюция сделала кости из ионов кальция, но сами кости ничего не знают про прочность, не говоря уж об эволюционной приспособленности. Эволюция спроектировала мозг, который сам по себе способен к проектированию, но этот мозг понимает эволюцию не лучше, чем птицы — аэродинамику. До XX века ни один человеческий мозг не представлял себе комплексную абстрактную концепцию <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Inclusive_fitness">инклюзивной приспособленности</a>(English).</p>
<p>Когда нам говорят «Эволюционная цель злости — увеличивать генетическую приспособленность», мы часто сползаем через «<emphasis>Цель злости</emphasis> — это размножение» на «Сознательная цель злости — это размножение». Нет! <emphasis>В мозге</emphasis> нет статистической закономерности размножения предков, даже подсознательно — её там нет так же, как и тостер не содержит цель жарить хлеб, поставленную перед собой инженером.</p>
<p>Думать, что ваши встроенные нейронные сети злости воплощают желание размножаться — это как думать, что рука воплощает желание подбирать предметы.</p>
<p>Рука не полностью отрезана от сознательных желаний. В конкретных обстоятельствах вы можете контролировать сгибание пальцев волевым актом. Если вы наклонитесь и подберёте монету, тогда это будет волевым актом, но не воля заставила руку вырасти.</p>
<p>Нужно также различать единовременные явления злости (злость-1, злость-2, злость-3) и соответствующую им нейронную сеть, отвечающую за злость вообще. Злость-событие — это сознательная мотивация, и у неё могут быть сознательные причины, но у вас не было сознательного желания создать нейронную сеть злости.</p>
<p>Итак, нужно различать злость-событие, нейронную сеть злости, описывающий её комплекс генов и статистику размножения предков, которая привела к возникновению этого комплекса.</p>
<p>Если и есть наука, которая по своей сути требует <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Добродетель_узости">экстремальной аккуратности</a>, то это эволюционная психология.</p>
<p>Узрите же, о мои читатели, это низкую и радостную историю: мужчина и женщина встречаются в баре. Мужчину привлекают её светлый тон лица и упругая грудь, которые в доисторические времена были бы признаками фертильности, но в данном случае являются результатом наличия макияжа и бюстгальтера. Мужчину это не беспокоит; ему просто нравится, как женщина выглядит. Его нейронные сети, отвечающие за распознавание светлого тона лица понятия не имеют о том, что их предназначение — оценивать фертильность, точно так же, как на атомах его руки нет XML-тега «≺цель≻поднимать предметы ≺/цель≻». Женщину привлекают его уверенная улыбка и твёрдые манеры, которые в доисторические времена были бы признаками способности обеспечить пропитание детям. Она собирается воспользоваться контрацепцией, но её нейронные сети, регистрирующие уверенные улыбки, об этом знают ничуть не лучше чем тостер знает о том, что его создатель спроектировал его для жарки хлеба. Её не беспокоит философское значение этого бунта, поскольку её мозг — креационист, неистово отрицающий существование эволюции. Он надевает презерватив, поскольку не хочет детей, а только лишь дофаминово-норадреналиновую бурю секса, которая надёжно производила потомство 50 тысяч лет назад, когда отсутствие презервативов было неотъемлемым свойством окружающей среды. Они занимаются сексом, принимают душ и расходятся. Основной объективный результат всего этого — прибыль бара, отеля и производителя презервативов, что никак не было ни сознательной целью в умах мужчины и женщины, ни имело что-либо общее с закономерностью размножения их предков 50 тысяч лет назад, которая объясняет, откуда у них взялись гены, создавшие такие мозги, осуществившие такое поведение.</p>
<p>Чтобы правильно рассуждать об эволюционной психологии, нужно одновременно держать в голове много сложных абстрактных фактов, которые тесно связаны, но при этом критически различны, и ни разу при этом не подменить понятия.</p>
<p><strong>Суперстимулы и крах западной цивилизации</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Известно как <a l:href="http://www.xinhuanet.com//english/2005-11/01/content_3714003.htm">минимум</a> <a l:href="https://www.bit-tech.net/news/gaming/chinese_man_days_after_3-day_gaming_session/1/">три</a> <a l:href="http://news.bbc.co.uk/2/hi/technology/4137782.stm">случая</a>, когда люди умерли, потому что играли в видеоигры несколько дней без перерыва. Из-за «World of Warcraft» люди теряли супругов, детей и работу. Если люди имеют право играть в видеоигры — а сложно представить более фундаментальное право, — <a l:href="https://www.greaterwrong.com/lw/h0/burchs_law/">рынок в ответ</a> предоставит им самые захватывающие игры, какие только можно продать. Вплоть до того, что особо увлечённые игроки окажутся исключены из генофонда.</p>
<p>Как потребительский продукт может быть настолько увлекательным, что даже спустя 57 часов использования потребитель предпочтёт воспользоваться им ещё один час, а не поесть или поспать? (Полагаю, кто-нибудь может заявить, что потребитель делает рациональный выбор, предпочитая поиграть в «Старкрафт» ещё один час вместо того, чтобы жить весь остаток своей жизни, но, пожалуйста, не здесь.)</p>
<p>Шоколадный батончик — это суперстимул: в нём больше концентрированного сахара, соли и жира, чем в любой еде из среды, в которой эволюционировал человек. Шоколадный батончик возбуждает вкусовые рецепторы, эволюционировавшие во времена охотников-собирателей, но возбуждает их намного сильнее, чем всё, что существовало в те времена. Сигнал, который когда-то достоверно соответствовал здоровой еде, был взломан. В пространстве вкусов появилась точка, отсутствовавшая в тренировочном наборе данных, для древних параметров появился невероятно редкий выброс. Вкус, ранее бывший эволюционным маркером полезности, подвергли реверс инжинирингу, и к нему идеально подобрали искусственную субстанцию. К сожалению, не существует столь же сильного рыночного стимула делать получившуюся еду столь же полезной, как и вкусной. Мы же не можем напрямую ощутить полезность.</p>
<p>Ставшее знаменитым видео <a l:href="https://www.youtube.com/watch?v%3diYhCn0jf46U">Dove Evolution</a> подробно показывает, как создаётся другой суперстимул. При помощи косметики, профессиональной фотографии и активного использования Фотошопа обычная женщина превращается в модель с обложки, приобретая красоту, невозможную и недостижимую для женщин в неотретушированном, реальном мире. Настоящие женщины убивают себя (например, супермодели употребляют кокаин, чтобы не набирать вес) ради конкуренции с тем, чего в буквальном смысле не существует.</p>
<p>И, аналогично, видеоигра, даже просто транслируемая сквозь компьютерный монитор, может быть настолько увлекательной, чем какая-то реальность, что некоторые будут играть в неё, не отрываясь даже на еду и сон, до тех пор, пока в буквальном смысле не умрут. Я не знаю всех хитростей, используемых в видеоиграх, но некоторые, наверное, примерно представляю: сложность задач тщательно подбирается, чтобы они не казались слишком простыми или наоборот невозможными, вознаграждение выдаётся случайным образом, обратная связь демонстрирует постоянный рост очков, в крупных многопользовательских играх присутствует социальная вовлечённость.</p>
<p>Ограничивает ли что-нибудь рынок в стремлении делать игры всё более увлекательными? Можно было бы понадеяться, что вряд ли кто-то захочет перейти черту, за которой игроки будут терять работу, в конце концов, они же должны оплачивать подписку. Это рассуждение подразумевает, что есть некоторая оптимальная точка притягательности видеоигр, в которой <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Мода_%28статистика%29">мода</a> колоколообразной кривой — это развлекающиеся игроки, и лишь несколько бедолаг приобретают настолько сильную зависимость, что лишаются работы. В 2007 году игра в «World of Warcraft» 58 часов без перерыва с последующей смертью всё-таки скорее исключение, чем правило. Однако производители видеоигр конкурируют друг с другом, и, сделав видеоигру более притягательной на 5%, можно получить 50% клиентской базы конкурента. Легко увидеть, как эта проблема может стать <a l:href="http://web.archive.org/web/20080703182200/http%3a//very.net/~nikolai/nasty/games.html">намного хуже</a>.</p>
<p>Если люди имеют право на искушение — а ведь в этом и состоит весь смысл свободы воли — рынок реагирует соответственно и обеспечивает такое количество искушений, какое только можно продать. Мотивация — сделать стимул на 5% более искушающим, чем у главных конкурентов. И гонка приводит к тому, что в какой-то момент стимулы превращаются в суперстимулы, аномальные по меркам среды, в которой эволюционировал человек. Подумайте о том, как изменились наши стандарты женской красоты со времён рекламных плакатов 1950-х. И, как показывают нам шоколадные батончики, мотивация рынка также преодолевает тот порог, за которым суперстимулы уже наносят потребителю побочный урон.</p>
<p>Так почему бы нам просто не сказать «нет»? Ключевое допущение свободной рыночной экономики в том, что при отсутствии принуждения или обмана люди всегда могут просто отказаться заключать вредоносные сделки. (Будь это действительно так, свободный рынок был бы не просто лучшей из возможных экономических политик, а политикой, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Не_делайте_политические_споры_однобокими">у которой недостатков либо нет совсем, либо их очень мало</a>.)</p>
<p>Организм, который регулярно отказывается от пищи, умирает, и некоторые игроки в видеоигры узнали об этом на собственном опыте. Однако, в древние времена обычно выгодное (и таким образом соблазнительное) действие иногда оказывалось вредоносным. Благодаря абстрактному мышлению люди как вид очень сильно воспринимают такие особые случаи. С другой стороны, мы также часто воображаем множество специфических последствий, которых не существует. Например духа предков, приказывающего нам не есть вполне пригодных для того кроликов.</p>
<p>Похоже, что эволюция нашла компромисс, или, быть может, выстроила новую систему поверх старой. Еда всё ещё искушает Homo sapiens, однако наша огромная префронтальная кора мозга до некоторого предела позволяет нам противостоять искушению. Предел есть — наши предки с чрезмерно развитой силой воли, вероятно, заморили себя голодом во имя богов или же чаще отказывались от внебрачного секса. В некотором смысле у тех игроков, что умерли за видеоиграми, была необычайная сила воли, чтобы продолжать играть так долго без еды и сна. Такова эволюционная опасность самоконтроля.</p>
<p>Сопротивление искушению требует сознательных усилий и растрачивает <a l:href="http://web.stanford.edu/group/SITE/archive/SITE_2006/Web%20Session%207/Ozdenoren_Paper.pdf">ограниченный запас ментальной энергии</a><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Суперстимулы_и_крах_западной_цивилизации">1</a>. Утверждение о том, что мы можем «просто сказать „нет“ », на самом деле не верно, сказать «нет» — не просто, за это приходится платить. Даже те люди, что выиграли в генетическую лотерею больше силы воли или прозорливости, платят свою цену, чтобы сопротивляться искушению. Просто им это даётся легче.</p>
<p>Наша ограниченная сила воли эволюционировала, чтобы справляться с искушениями, существующими в среде, где мы эволюционировали. Она может плохо справляться с соблазнами, неведомыми охотникам-собирателям. Даже если нам удаётся противостоять искушению суперстимула, весьма правдоподобно, что усилие, необходимое для этого, исчерпывает силу воли куда быстрее, чем противостояние давно существующим искушениям.</p>
<p>Является ли публичная демонстрация суперстимулов вредоносной даже для тех, кто говорит «нет»? Должны ли мы запретить рекламу шоколадного печенья или же витрины, на которых в открытую пишут слово «Мороженое»?</p>
<p>Из существования проблемы напрямую не следует, что правительство в состоянии её решить (если нет соответствующих доказательств). Регулятор не заинтересован заниматься продуктами, в которых сочетается небольшой вред для потребителя и вызывающий зависимость суперстимул, его больше интересуют продукты, вред от которых может создать достаточный шум, чтобы попасть в газеты. <a l:href="https://www.greaterwrong.com/posts/uaPc4NHi5jGXGQKFS/blue-or-green-on-regulation">И наоборот, из того, что правительство не может что-то исправить, не следует, что в этом нет ничего плохого</a>.</p>
<p>В качестве последнего аргумента я оставляю вам вымышленное свидетельство: опубликованный в интернете роман Симона Фанка <a l:href="https://interstice.com/~simon/AfterLife/">«После Жизни»</a> описывает (среди прочего) умышленное уничтожение биологического вида Homo sapiens, причём не посредством марширующей армии роботов, а при помощи искусственных детей. Эти дети красивее и милее настоящих, и их гораздо интересней воспитывать. Возможно, демографический крах продвинутых обществ происходит, потому что рынок обеспечивает все более соблазнительные альтернативы тому, чтобы иметь детей, а привлекательность смены подгузников остаётся неизменной. Где же рекламные плакаты с призывами «РАЗМНОЖАЙТЕСЬ»? Кто заплатит профессиональном пиарщикам, чтобы убедить всех, будто спорить с угрюмыми подростками увлекательнее, чем отдых на Таити?</p>
<p>«В конце концов», — писал Симон Фанк, — «рынок просто вытеснил человеческий вид из бытия».</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Суперстимулы_и_крах_западной_цивилизации">1.</a>Кризис воспроизводимости поставил эту теорию под сомнение. — Прим.редактора.</p>
<p><strong>Суть твоя - осколки бога</strong></p>
<p><emphasis>Элизер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>До двадцатого века, ни один человек не имел представления о «генетической приспособленности» - единственной вещи, которой полностью одержим <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">слепой безумный бог</a>. У нас нет инстинктивного отвращения перед презервативами или оральным сексом. Наши мозги, эти <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Эволюционная_психология">превосходные репродуктивные органы</a>, не проводят проверку на репродуктивную эффективность, прежде чем наградить нас оргазмом.</p>
<p>Почему нет? Почему мы <emphasis>не являемся</emphasis> сознательно одержимыми генетической приспособленностью? Почему Фея Эволюции Людей создала мозги, которые изобрели презервативы? «Не допустить этого было бы так <emphasis>легко</emphasis>» - думает человек, способный создавать новые сложные системы за один вечер.</p>
<p>Насколько нам известно, Фея Эволюции просто одержима генетической приспособленностью. Когда она решает, какой ген распространить до повсеместности, она, похоже, учитывает <emphasis>исключительно</emphasis> то, сколько своих копий ген производит (Удивительно!)</p>
<p>Но раз создатель разума столь одержим, почему бы ему не сотворить разумных агентов – едва ли их можно назвать людьми, – которые также будет озабочены <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Фальшивый_критерий_оптимизации">исключительно</a>генетической приспособленностью? Такие агенты занимались бы сексом только ради размножения и ни за что не пользовались бы контрацепцией. Они бы употребляли пищу исключительно из-за того, что она необходима для воспроизводства, а не потому, что им нравится вкус, так что они не стали бы есть конфеты, будь те угрозой для выживания и размножения. Женщины после менопаузы сидели бы с детьми до тех пор, пока не становились слишком больными, начиная негативно сказываться на бюджете семьи, и тогда бы они добровольно совершали самоубийство.</p>
<p>Это выглядит совершенно очевидным улучшением проекта – с точки зрения Феи Эволюции.</p>
<p>Понятно, что довольно-таки сложно создать <a l:href="https://www.lesswrong.com/posts/gTNB9CQd5hnbkMxAG/protein-reinforcement-and-dna-consequentialism">достаточно сильного консеквенцианалиста</a>. Естественный отбор вроде бы рассуждает консеквенциально, но исключительно в зависимости от непосредственных последствий. Теоретикам эволюции потребовались крайне высокоэффективные абстрактные рассуждения, чтобы <emphasis>представить</emphasis> связь между адаптациями и репродуктивным успехом.</p>
<p>Но человеческий мозг определенно <emphasis>способен</emphasis> представлять эти связи. Так почему же, когда Фея Эволюции создала людей, она дала им какую-либо мотивацию кроме генетической приспособленности?</p>
<p>Прошло менее двухсот лет, с тех пор как белковый мозг впервые представил концепцию естественного отбора. Современное понятие «генетической приспособленности» еще более деликатно - это крайне абстрактная концепция. Важно не просто количество общих генов. У вас 95% общих генов с шимпанзе. Что важно, так это общее генетическое разнообразие внутри популяции - ваша сестра родная вам наполовину, так как любая особенность вашего генома по отношению к человеческому виду, имеет 50% вероятность быть общей для вас двоих.</p>
<p>Только в прошлом веке, возможно даже во второй его половине, эволюционные биологи начали понимать полный спектр причин репродуктивного успеха, включая взаимный альтруизм и дорогостоящий сигналлинг. Без этого крайне подробного знания, разумный агент, стремящийся «максимизировать генетическую приспособленность» попросту сядет в лужу.</p>
<p>Так почему бы изначально не запрограммировать это знание в белковых мозгах? Почему понятие «генетической приспособленности» не было вшито в нас, вместе с готовой библиотекой явных стратегий? Тогда можно было бы избавиться ото всех механизмов подкрепления. Организм бы рождался со знанием того, что жирная пища с высокой вероятностью увеличит приспособленность. Если позже организм узнает, что это больше не так, то он перестанет употреблять жирное. Можно провести рефакторинг всей системы. И она не изобретет ни презервативов, ни печенья.</p>
<p>Это кажется в принципе возможным. Я иногда встречаю людей, не вполне понимающих консеквенциализм, которые возражают: «Но если организм не имеет отдельной мотивации есть, он умрет с голоду и не сможет таким образом оставить потомства». Что ж, покуда организм <emphasis>это</emphasis> знает и обладает функцией полезности, ценящей репродукцию, он автоматически будет есть. Фактически, это как раз и есть та консеквенциальная причина, по которой естественный отбор породил автоматических едоков.</p>
<p>Но что на счет любопытства? Разве не будет консеквенциалист любопытен только в случае, когда есть некая особая причина быть любопытным? И раз так, не приведет ли это к тому, что он упустит множество важных знаний? Опять же, сам этот факт и будет причиной для консеквенциалиста искать новые знания. Человек любопытен. Не ко всему без разбору, но к проблемам со специфическими характеристиками. И наличие этой комплексной адаптации в людях исключительно консеквенциально обосновано нашей ДНК. Это <emphasis>неявный</emphasis> способ представления информации: Предки, ведущие себя таким образом оставляли больше потомков.</p>
<p>Но слепой безумный бог не настолько умен. Эволюция это не программист, способный за раз переписать всю архитектуру кода. Эволюция это не программист, способный сидеть и печатать команды со скоростью шестьдесят слов в минуту.</p>
<p>За миллионы лет до возникновения гоминидного консеквенциализма существовало <a l:href="https://www.lesswrong.com/posts/gTNB9CQd5hnbkMxAG/protein-reinforcement-and-dna-consequentialism">обучение с подкреплением</a>. Поощряющие сигналы были стабильно коррелированы с репродукцией. Негоминидный мозг не способен предвидеть, что употребление жирной пищи сейчас позволит ребенку пережить зиму. Поэтому ДНК создает протеиновый мозг, генерирующий сигнал поощрения при употреблении жирной пищи. А организму же просто остается выяснить, какие животные самые вкусные.</p>
<p>ДНК создает протеиновые мозги, система поощрения в которых непосредственно коррелирует с поведением организма, и лишь опосредованно с репродуктивным успехом. Необязательно понимать, что съеденная осенью сладкая пища приведет к производству калорий, которые могут быть сохранены в жировой прослойке, что поможет пережить зиму, что в свою очередь поспособствует спариванию весной, чтобы произвести потомков летом. Просто яблоко вкусное. И мозгу остается только придумать способ, как раздобыть больше яблок.</p>
<p>И так организмы развили поощрение для еды, и строительства гнезд, и отпугивания соперников, и помощи близким, и открытия важных истин, и формирования крепких союзов, ведения убедительных споров, и, конечно же, занятий сексом.</p>
<p>И когда мозг гоминидов начал демонстрировать способности к межобластным консеквенциальным рассуждениям, они использовали их для того чтобы удовлетворить <emphasis>уже существующие</emphasis> механизмы подкрепления. Это было относительно простая надстройка, куда проще, чем создание «максимизатора генетической приспособленности» с нуля. Протеиновые мозги изобретали способы получить калории и секс, без какого-либо явного представления о «генетической приспособленности».</p>
<p>На месте эволюции, человеческий инженер бы воскликнул: «Да я только что изобрел консеквенциалиста! Теперь, вместо того чтобы использовать сложные костыли, вроде механизмов подкрепляющего обучения, я могу явно задать все с таким трудом добытые знания! Просто написать декларативную систему, состоящую из утверждений вроде “жирная еда и секс обычно повышает генетическую приспособленность”, а дальше консеквенциальное рассуждение само позаботится обо всем. Вдобавок еще и избавимся от бага, из-за которого живые существа изобретают презервативы!»</p>
<p>Но человек бы и не установил сетчатку глаза задом наперед.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">Слепой безумный бог</a> – это не единая сущность, но множество отдельных устремлений. Лисы эволюционируют чтобы ловить зайцев, зайцы – спасаться от лис. Существует так же много эволюций, как и видов на Земле. Но <emphasis>в рамках</emphasis> каждого вида, слепой безумный бог озабочен <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Фальшивый_критерий_оптимизации">исключительно</a> генетической приспособленностью. Ни одно качество не важно само по себе, даже выживание, разве что оно увеличивает репродуктивную приспособленность. Нет смысла в существе со стальной кожей, если в результате оно будет размножаться хоть на 1% менее эффективно.</p>
<p>И все же, когда слепой безумный бог создал протеиновые компьютеры, ему не удалось полностью передать им свою одержимость генетической приспособленностью. Ему не удалось успешно создать куайн своего критерия оптимизации. Мы, творение эволюции, столь же чуждые ей, как и наш Творец чужд нам. Единая функция полезности, разбитая на тысячу осколков страстей.</p>
<p>Почему? Прежде всего, потому, что эволюция буквально <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Эволюции_неразумны_но_всё_равно_работают">неразумна</a>. Но также и потому, что первые протеиновые компьютеры не были столь же <emphasis>универсальными</emphasis>, как и слепой безумный бог, и могли ориентироваться лишь благодаря краткосрочным желаниям.</p>
<p>В итоге, спрашивать, почему эволюция не создала людей максимизаторами генетической приспособленности, все равно, что спрашивать, почему эволюция не дала людям рибосому, потребовав, чтобы мы сами разработали свою биохимию. Просто эволюция не может так быстро переписывать код. Но возможно, спустя миллиард лет естественного отбора, именно это бы и произошло, будь интеллекты столь глупы, чтобы позволить слепому безумному богу оставаться у власти.</p>
<p>В произведении Нивена и Пурнеля <emphasis>Соринка в Глазу Бога</emphasis> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ошибка_обобщения_на_основе_вымышленного_свидетельства">описывается</a> разумный вид, оставшийся биологическим слишком долго, постепенно становясь действительно порабощенным эволюцией, превращаясь в истинных максимизаторов приспособленности, одержимых тем, чтобы оставить как можно больше потомства. Но к счастью, это не то, что произошло в действительности на нашей планете. По крайней мере, пока.</p>
<p>Итак, людям нравится вкус сахара и жира, а также мы любим своих сыновей и дочерей. Мы ищем высокого общественного положения и секса. Мы поем, танцуем и играем. Мы познаем новое, ради самой любви к знанию.</p>
<p>Тысяча предпочтений, соответствующих древним механизмам подкрепления, что когда-то коррелировали с репродуктивной приспособленности. Теперь же мы ценим их самих по себе, независимо от того ведут ли они к размножению или нет. Мы занимаемся безопасным сексом, едим шоколад и слушаем музыку давно покойного Баха, записанную на диске.</p>
<p>И когда мы наконец-то узнаем об эволюции, то думаем: «Быть постоянно одержимым генетической приспособленностью? И что в <emphasis>этом</emphasis> интересного?»</p>
<p>Мы – маниакальная одержимость слепого безумного бога, разбитая на тысячу осколков страстей. И, будучи человеком, я считаю, что это хорошо. Иначе что бы мы делали с нашим будущим? С миллиардом галактик ночного неба? Заполнили бы их максимально эффективными репликаторами? Следует ли нашим потомкам быть озабоченным исключительно собственной генетической приспособленностью, воспринимая все остальное лишь как средства достижения этой цели?</p>
<p>Быть тысячью осколками страстей не всегда здорово, но, по крайней мере, это не <emphasis>скучно</emphasis>. Мы развили вкусы к новизне, сложности, элегантности и преодолению трудностей – вкусы, что оценивают маниакальную одержимость слепого безумного бога и находят ее эстетически неудовлетворительной.</p>
<p>И да, эти вкусы породил в нас тот самый слепой безумный бог. И что с того?</p>
<p><strong>Хрупкие цели</strong></p>
<p><strong>Ценности терминальные и инструментальные</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Интуитивно кажется, что любой человек при планировании ведёт себя так, будто умеет различать цели и средства. Хочется шоколада? Шоколад продаётся в супермаркете «Пабликс». Чтобы попасть в супермаркет, нужно проехать одну милю на юг по проспекту Вашингтона. Чтобы проехать эту милю, нужно сесть в машину. Чтобы открыть дверь, нужны ключи от машины. И вы кладёте ключи от машины в карман, собираетесь выйти из дома…</p>
<p>… и тут внезапно по радио сообщают, что землетрясение уничтожило весь шоколад в местном «Пабликсе». И нет смысла ехать в «Пабликс», если там нет шоколада, и нет смысла садиться в машину, если вы никуда не едете, и нет смысла в ключах от машины в кармане. Поэтому вы вытаскиваете ключи из кармана, звоните в местную службу доставки пиццы и заказываете там шоколадную пиццу. М-м-м, вкусно.</p>
<p>Я редко сталкиваюсь с тем, что люди теряют нить плана, который они сами же и разработали. Обычно люди не едут в супермаркет, если знают, что шоколада там нет. Но при этом я часто замечаю, что когда люди не просто хотят чего-то, а явно описывают свою систему целей — говорят о целях, а не пытаются их достичь, — они часто путаются. Люди хорошо планируют, но они не специалисты по планированию<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ценности_терминальные_и_инструментальные">1</a>. Если бы это было не так, в мире было бы гораздо больше разработчиков ИИ.</p>
<p>В частности, я замечаю, что люди путаются — в абстрактных философских дискуссиях, а не в обычной жизни, — когда обсуждают разницу между целями и средствами. Более формально: разницу между «инструментальными ценностями» и «терминальными ценностями».</p>
<p>Насколько я понимаю, часть проблемы заключается в том, что человеческий мозг использует для отслеживания своих целей отдельную систему, которая работает, но не идеально. В нашем языке нет чёткого разделения между целями и средствами: предложения «Я хочу спасти жизнь моей сестры» и «Я хочу сделать моей сестре укол пенициллина» содержат одно и то же слово «хочу».</p>
<p>Можем ли мы описать утерянную разницу на обычном человеческом языке?</p>
<p>Давайте попробуем:</p>
<p>«Инструментальные ценности» нужны нам исключительно потому, что мы ожидаем, что они повлекут ожидаемые нами последствия. «Я хочу сделать моей сестре укол пенициллина» не потому, что сестра с пенициллином внутри это нечто хорошее само по себе, а потому что ожидаю, что пенициллин вылечит её от пожирающей плоть пневмонии. Если бы вы ожидали, что укол пенициллина приведёт к тому, что ваша сестра растает как Злая Ведьма Запада, вы бы дрались изо всех сил, чтобы спасти её от пенициллина.</p>
<p>«Терминальные ценности» нужны нам без какой-либо связи с другими последствиями. «Я хочу спасти жизнь моей сестре» никак не связано с тем, будет ей сделан после этого укол пенициллина или нет.</p>
<p>У этой первой попытки есть очевидные проблемы. Если спасение жизни моей сестры приведёт к тому, что Землю поглотит чёрная дыра, я порыдаю некоторое время, но не буду делать ей укол пенициллина. Означает ли это, что спасение жизни моей сестры не является «терминальной ценностью» (не имеет ценность само по себе), ведь теоретически оно может повлечь какие-то последствия? Возможно, я пытаюсь спасти ей жизнь лишь из убеждения, что впоследствии Землю не поглотит чёрная дыра? Интуиция подсказывает, что дело не в этом.</p>
<p>Поэтому оставим в покое обычный язык. Мы можем математически описать теорию принятия решений так, чтобы терминальные и инструментальные ценности оказались независимыми и несовместимыми типами — как целые числа и числа с плавающей запятой в языках программирования, где нет автоматической конвертации между ними.</p>
<p>Идеальную байесианскую систему принятия решений можно построить всего лишь на основе четырёх элементов:</p>
<p>Исходы: тип
Исход[]</p>
<p>перечень возможных исходов</p>
<p>{сестра живёт, сестра умирает}</p>
<p>Действия: тип
Действие[]</p>
<p>перечень возможных действий</p>
<p>{сделать укол пенициллина, не делать укол пенициллина}</p>
<p>Функция_полезности: тип
Исход -&gt; Полезность</p>
<p>функция полезности, которая ставит в соответствие каждому исходу его полезность</p>
<p>(полезность описывается действительным числом между минус- и плюс-бесконечностью)</p>
<p>{сестра живёт: 1, сестра умирает: 0}</p>
<p>Функция_условной_вероятности: тип
Действие -&gt; Исход -&gt; Вероятность</p>
<p>функция условной вероятности описывает вероятностное распределение по исходам для каждого действия</p>
<p>(вероятность описывается действительным числом от 0 до 1)</p>
<p>{сделать укол пенициллина: сестра живёт, 0,9; сестра умирает: 0,1;; не делать укол пенициллина: сестра живёт: 0,3; сестра умирает: 0,7}</p>
<p>А что насчёт самой системы принятия решений?</p>
<p>Ожидаемая_полезность: Действие
Д -&gt; (Сумма
И
из
Исходы: Полезность(И) * Вероятность(И|Д))</p>
<p>«Ожидаемая полезность» действия равна сумме по всем исходам от полезности исхода, помноженной на условную вероятность исхода при выполнении этого действия.</p>
<p>{ОП(сделать укол пенициллина) = 0,9; ОП(не делать укол пенициллина) = 0,3}</p>
<p>Выбрать: -&gt; (Argmax Д
из
Действий: Ожидаемая_Полезность(Д))</p>
<p>Выбрать действие, «ожидаемая полезность» которого максимальна.</p>
<p>{результат: сделать укол пенициллина}</p>
<p>Для каждого действия вычислите условную вероятность всех возможных последствий, затем сложите полезности, помноженные на условные вероятности. Затем выберите лучшее действие.</p>
<p>Это математически простой набросок системы принятия решений. Вычислять решение в реальном мире таким образом не эффективно.</p>
<p>Например, что будет, если план требует выполнить некую последовательность шагов? Построенный формализм может легко описать такую ситуацию, при этом Действие будет обозначать всю последовательность. Но при этом получится экспоненциально большое пространство вариантов, похожее на пространство всех предложений, состоящих из 100 букв. Если одним из возможных первых шагов будет «Отстрелить себе ногу», человек решит, что это в любом случае плохая идея, и выбросит все последовательности, начинающиеся с этого шага. Но в нашем представлении мы упрощаем эту структуру. У нас нет последовательностей шагов, есть лишь просто «действия».</p>
<p>В общем, да, есть «несколько небольших сложностей». Собственно, если бы их не было, мы бы могли просто создать таким способом настоящий ИИ. В каком-то смысле таковым ИИ и была бы сама байесовская теория вероятностей.</p>
<p>Однако всё равно это пример ситуации, когда гораздо лучше сначала рассмотреть простой до абсурдности вариант, а уж потом добавлять всякие навороченные усложнения.</p>
<p>Рассмотрим философа, который заявляет: «Все мы, в сущности, эгоисты. Мы заботимся лишь о том, что у нас в голове. Мать, которая заявляет, что волнуется о благополучии сына, на самом деле хочет верить, что с её сыном всё в порядке. Её делает счастливой это убеждение. Она помогает сыну ради своего счастья, а не ради его счастья». Вы отвечаете: «Предположим, мать жертвует своей жизнью, чтобы вытолкнуть сына из под колёс едущего грузовика. Этот поступок не делает её счастливой, она просто погибает». Философ запинается на секунду, затем возражает: «Но она всё равно это делает, потому что этот выбор ей нравится больше других, потому что она присвоила этому решению большую важность».</p>
<p>И на это вы говорите:</p>
<p>ОШИБКА
ТИПОВ: Конструктор
для
Ожидаемая_Полезность -&gt; Полезность
не
найден.</p>
<p>Позвольте мне объяснить этот ответ.</p>
<p>Даже наш простой формализм чётко показывает различие между <emphasis>ожидаемой полезностью</emphasis>, которая является свойством <emphasis>действия</emphasis>, и <emphasis>полезностью</emphasis>, которая является свойством <emphasis>исхода</emphasis>. Да, конечно, вы можете перевести и полезность, и ожидаемую полезность в действительные числа. Но это тоже самое, что перевести в действительные числа скорость ветра и температуру — они не становятся от этого одной и той же сущностью.</p>
<p>Философ начинает спор с утверждения, что полезность является функцией от исходов, составляющих состояние нашего разума. Если это правда, то наш разум будет действовать как машина, которая направляет будущее в те области, где мы счастливы. Будущие состояния при этом различаются только по состоянию разума. Если в каких-то двух разных будущих у вас одинаковое состояние ума, вам всё равно, какое из них предпочесть.</p>
<p>И в этом случае вы действительно вряд ли станете жертвовать своей жизнью, чтобы спасти чужую.</p>
<p>Когда мы возражаем, что люди иногда всё-таки жертвуют своими жизнями, философ переключается на обсуждение ожидаемой полезности от действий: «Она присвоила этому решению большую важность». Именно из-за этого неожиданного переключения мы должны подпрыгнуть от возмущения. В нашем языке программирования попытка преобразовать Ожидаемая_полезность в Полезность сразу же вызовет ошибку. Но в обычном человеческом языке и то, и другое кажется одним понятием.</p>
<p>В нашей простой системе принятия решений мы выбираем те действия, которым соответствует наивысшая Ожидаемая_полезность. Но это ничего не говорит о том, в какое именно будущее мы хотим попасть. Ожидаемая полезность ничего не говорит о полезностях, которые назначает принимающий решение, или об исходах, которые скорее всего произойдут в реальном мире. Она ничего не говорит о разуме как о машине, направляющей куда-то будущее.</p>
<p>Физической причиной физического действия является состояние разума. Для нашего идеального принимателя решений таким состоянием является Ожидаемая_полезность, которая вычисляется через функцию полезности от воображаемых последствий. Чтобы спасти жизнь сына, вы должны представить событие, при котором жизнь сына спасена. Воображаемое событие само по себе не является событием. Оно оказывается в кавычках, тут такая же разница, как между «снегом» и снегом. Но это не означает, что то, что находится в кавычках должно само быть состоянием разума. Если вы выбираете действие, которое ведёт к будущему, которое вы представляете как «мой сын по-прежнему жив», то вы работаете машиной, которая направляет будущее в ту область, где ваш сын по-прежнему жив. Не машиной, которая направляет будущее в область, где вы представляете предложение «мой сын по-прежнему жив». Чтобы направлять будущее в эту область, ваша функция полезности должна возвращать высокое значение при входных данных « „мой сын по-прежнему жив“ », когда стоят двойные кавычки, когда речь идёт о том, как вы воображаете себя воображающим такой исход. У вас получится плохой торт, если вы измельчите рецепт и бросите его в тесто.</p>
<p>Именно поэтому полезней сначала рассмотреть простую систему принятия решений. Если в неё внести достаточно усложнений, различия, хорошо заметные ранее, будет увидеть сложнее.</p>
<p>А теперь давайте рассмотрим некоторые усложнения. Очевидно, что функция полезности (отображающая исходы в полезность) нужна, чтобы формализовать то, что раньше я обозначил как «терминальные цели», цели, которые никак не связаны с их последствиями. Что у нас теперь получается с примером, когда спасение жизни вашей сестры приводит к тому, что чёрная дыра уничтожает Землю? В нашем формализме мы эту возможность упрощаем. Исходы не ведут к исходам, к исходам ведут только действия. Выздоровление вашей сестры от пневмонии, за которым следует уничтожение Земли чёрной дырой, становится одним «возможным исходом».</p>
<p>А где в этом простом формализме оказываются «инструментальные ценности»? А они полностью исчезают! Понимаете, в этом формализме действия ведут к исходам без каких-то промежуточных событий. Мы здесь не рассматриваем камень, который летит сквозь воздух, попадает в яблоко на дереве, в результате чего оно падает на землю. Бросок камня — это действие. Оно ведёт к исходу, в котором яблоко лежит на земле — в соответствии с функцией условной вероятности, которая превращает действия напрямую в распределение вероятностей по исходам.</p>
<p>Для того, чтобы на самом деле вычислить функцию условной вероятности, и для того, чтобы отдельно рассмотреть полезность сестры с пневмонией и чёрной дыры, поглощающей Землю, мы должны представить структуру причинно-следственных связей — как именно одни исходы ведут к другим.</p>
<p>И тут возвращаются инструментальные ценности. Если причинно-следственная сеть в достаточной степени «регулярна», возможно, вы обнаружите, что состояние B, скорее всего, ведёт к C. Тогда, если вы по каким-то причинам хотите достичь С, вы можете сперва запланировать достичь В, которое ведёт к С, а затем запланировать достичь А, которое ведёт к В. В этом весь смысл «инструментальных ценностей»: В является «инструментальной ценностью», потому что ведёт к С. С само по себе может считаться терминальной ценностью, аргументом функции полезности из пространства исходов. Или С может быть просто инструментальной ценностью, узлом, который невозможно оценить с помощью функции полезности напрямую.</p>
<p>Инструментальные ценности в этом формализме служат исключительно для эффективного планирования. Если нужной «регулярности» нет, от них можно и нужно избавиться.</p>
<p>Например предположим, что есть какое-то конкретное значение В, которое не ведёт к С. Предпримите вы действие А, которое ведёт к этому В? Или отбросим абстрактную философию. Если вы хотите попасть в супермаркет ради шоколада, и вы хотите поехать в супермаркет, и вам нужно попасть в машину, будете вы выламывать дверь машины паровым экскаватором? (Нет.) Инструментальные ценности — это «дырявые абстракции» (это словосочетание из нашего программистского жаргона). Иногда закэшированную ожидаемую полезность нужно выкидывать и вычислять заново. Чтобы быть эффективным и не самоубиться при этом, нужно в том числе замечать, когда привычные ходы перестают работать. Хотя описываемый формализм использует инструментальные ценности, они нужны только в тех случаях, когда присутствует необходимая «регулярность» и исключительно для удобства вычислений.</p>
<p>Однако если некто усложняет формализм до того, как понял простую версию, он иногда начинает думать, что инструментальные ценности живут какой-то своей странной жизнью, причём даже в нормативном смысле. В смысле, если сказать, что В — обычно хороший поступок, потому что он ведёт к С, то следует всегда пытаться сделать В — даже в отсутствие С. Занимаясь абстрактной философией, люди часто допускают такую ошибку, хотя в реальной жизни они никогда не выламывают дверь своей машины паровым экскаватором. Не понимая простой вариант формализма люди иногда думают, что невозможно появление <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Суть_твоя_-_осколки_бога">консеквенциалиста, который максимизирует лишь генетическую приспособленность</a> — ведь он умрёт от голода, если у него нет явной терминальной ценности «питаться». Люди совершают эту ошибку, хотя сами никогда не стоят целый день возле открытой машины из страха оказаться в ней запертой — ведь у них же нет терминальной ценности открывать дверь машины.</p>
<p>Инструментальные ценности обитают в функции условной вероятности. Из-за этого инструментальные ценности напрямую зависят от убеждений о поведении функции полезности. Если я убеждён, что пенициллин вызывает пневмонию, а отсутствие пенициллина её лечит, то для меня инструментальная ценность пенициллина упадёт. Убеждения меняются — меняется функция условной вероятности, которая связывает действия с ожидаемыми последствиями. И вместе с ней меняются и инструментальные ценности.</p>
<p>Когда люди спорят о морали, то иногда они спорят об инструментальных последствиях, а иногда — о терминальных ценностях. Если ваш оппонент заявляет, что запрет на ношение личного оружия ведёт к снижению количества преступлений, а вы утверждаете, что запрет на ношение оружия ведёт к увеличению количества преступлений, то вы согласны по поводу высшей инструментальной ценности (преступления — это плохо), но не согласны по вопросу, какое промежуточное событие ведёт к каким последствиям. Однако в споре о женском обрезании, как мне кажется, вряд ли у оппонентов есть общие представления о том, как справедливо обращаться с женщинами или как сделать их счастливее.</p>
<p>Во время особо яростных споров на это важное различие часто никто не обращает внимание. Люди, у которых есть общие ценности и разногласие по поводу фактов, приходят к мысли, что их оппонент наверняка социопат. Мол, если он выступает за ограничение/легализацию оружия, значит, он на самом деле хочет убивать людей. С точки зрения психологии это довольно не реалистично.</p>
<p>Боюсь, человеческий мозг не слишком хорошо видит различие между терминальными и инструментальными ценностями в вопросах морали. «Мы должны запретить оружие» и «Мы должны спасать жизни людей» выглядят схожими убеждениями о морали по своей форме. Хотя в остальном человеческая система целеполагания усложняет практически всё, именно это различие превращается в мешанину разных штук с условными ценностями.</p>
<p>Чтобы выделить терминальные ценности, нам нужно разобраться в этой мешанине ценных штук и понять, ценность каких из них привязана к чему-то ещё. Это очень сложно! Если вы говорите, что хотите запретить ношение оружия для того, чтобы уменьшить число преступлений, может потребоваться время, чтобы понять, что «уменьшение числа преступлений» — это не терминальная ценность, это более высокая инструментальная ценность, которая связана с терминальной ценностью человеческой жизни и человеческого счастья. А у человека, который защищает право на ношение оружия, это право может быть связано с более высокой инструментальной ценностью «уменьшение числа преступлений», а также с ценностью «свободы», которая может быть терминальной ценностью или ещё одной инструментальной ценностью…</p>
<p>Мы не в состоянии распечатать полную «сеть», как одни наши ценности выводятся из других ценностей. Скорее всего, мы даже не помним всю историю, откуда эти ценности взялись. Часто мы можем это понять, размышляя над правильными моральными дилеммами: «Сделаете ли вы Х в случае Y?» Но если вы всерьёз захотите понять, какие у вас терминальные ценности, на вашем пути встретится множество ловушек: запутывающих дилемм и сомнительных философских аргументов. Мы не знаем свои ценности и откуда они взялись. Мы можем это узнать лишь копаясь в наших процессах познания, а при этом мы обязательно будем ошибаться. Довольно сложно даже просто научиться сознательно различать понятия «терминальные ценности» и «инструментальные ценности», отслеживать, что они значат, и использовать их правильно. Только исследуя наш простой формализм мы можем понять, как это теоретически просто могло бы быть.</p>
<p>И я здесь ещё не касаюсь сложностей, связанных с человеческой системой вознаграждения — наших механизмов подкрепления. Есть шоколад приятно, предвкушать поедание шоколада приятно, но это разные случаи приятности…</p>
<p>Однако я не слишком горюю из-за всех этих сложностей.</p>
<p>Не знать собственные ценности — не всегда забавно. Но уж точно не скучно.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ценности_терминальные_и_инструментальные">1.</a>Автор здесь ссылается на текст Робина Хэнсона «<a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/04/expert_at_versu.html">Expert At Versus Expert On</a>». — Прим.перев.</p>
<p><strong>Как люди понимают слова</strong></p>
<p>Цепочка о том, как люди пользуются словами и как они при этом ошибаются. О том, почему нельзя просто взять и определить слово так, как хочется. О том, как наши мозги, судя по всему, обрабатывают определения.</p>
<p>Ориентироваться по цепочке можно по эссе <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Когда_слова_могут_быть_ошибочны">Когда слова могут быть ошибочны</a>.</p>
<p><strong>Притча о кинжале</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Когда-то давно жил в одном дворце придворный шут, который баловался логикой. И вот однажды шут принес королю две шкатулки.</p>
<p>На крышке первой было написано: «Либо в этой шкатулке сидит свирепая лягушка, либо в шкатулке с ложной надписью сидит свирепая лягушка, но не то и другое одновременно».</p>
<p>На крышке второй было написано: «Либо в этой шкатулке лежит золото, а в шкатулке с ложной надписью сидит свирепая лягушка, либо в этой шкатулке сидит свирепая лягушка, а в шкатулке с истинной надписью лежит золото».</p>
<p>И шут сказал королю:</p>
<p>— В одной шкатулке сидит свирепая лягушка, в другой лежит золото; одна и только одна из надписей истинна.</p>
<p>Король открыл неправильную шкатулку, и на него напала лягушка.</p>
<p>— Видите ли, — сказал шут, — давайте предположим, что первая надпись истинна. Тогда предположим, что в первой шкатулке лежит золото. Тогда во второй шкатулке должна сидеть лягушка, а в шкатулке с истинной надписью должно лежать золото, из чего следует, что вторая надпись тоже истинна. Теперь давайте предположим, что первая надпись ложна, и в первой шкатулке лежит золото. Тогда вторая надпись будет…</p>
<p>Король приказал бросить шута в темницу.</p>
<p>На следующий день шута в кандалах привели к королю, и тот показал ему другие две шкатулки.</p>
<p>— В одной шкатулке лежит ключ к твоим кандалам, — сказал король, — и если ты сможешь найти его, ты свободен. Но в другой шкатулке лежит кинжал к твоему сердцу, если ты этого не сможешь.</p>
<p>На первой шкатулке было написано: «Либо обе надписи истинны, либо обе ложны».</p>
<p>На второй шкатулке было написано: «В этой шкатулке лежит ключ».</p>
<p>Шут размышлял так: «Предположим, что первая надпись истинна. Тогда вторая надпись тоже истинна. Теперь предположим, что первая надпись ложна. Тогда вторая надпись всё равно истинна. Так что во второй шкатулке должен лежать ключ, если первая надпись истинна, и если первая надпись ложна. Поэтому во второй шкатулке логически должен лежать ключ».</p>
<p>Шут открыл вторую шкатулку и нашел кинжал.</p>
<p>— Как? — закричал шут в ужасе, когда его утаскивали прочь. — Это логически невозможно!</p>
<p>— Вполне возможно, — ответил король. — Я просто написал эти надписи на двух шкатулках, а потом положил кинжал во вторую.</p>
<p><strong>Притча о болиголове</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Все люди смертны. Сократ — человек. Следовательно, Сократ смертен.</p>
<p><emphasis>— Аристотель (?)</emphasis></p>
<p><emphasis>Сократ поднёс к губам чашу с болиголовом…</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>— Возможно ли, — спросил один из наблюдателей. — что даже болиголова недостаточно, чтобы убить столь мудрого и доброго человека?</p>
<empty-line/>
<p>— Нет, — ответил другой зритель, студент философии. — Все люди смертны, Сократ — человек, и если смертный выпьет болиголов, он непременно умрёт.</p>
<empty-line/>
<p>— Ладно, — сказал наблюдатель. — А если окажется, что Сократ «не» смертен?</p>
<empty-line/>
<p>— Вздор! — отрезал студент. — Все люди смертны «по определению»: это часть того, что мы понимаем под словом «человек». Все люди смертны, Сократ — человек, следовательно, Сократ смертен. И это не просто предположение. Это «логическая достоверность».</p>
<empty-line/>
<p>— Наверное, ты прав… — проговорил наблюдатель. — О! Глянь! Пока мы тут разговаривали, Сократ уже выпил болиголов. — Ага. Он упадёт с минуты на минуту. — ответил студент.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>И они ждали, и ждали, и ждали…</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>— Сократ совсем не кажется смертным. — сказал наблюдатель.</p>
<empty-line/>
<p>— Значит, Сократ — не человек, — ответил студент. — Все люди смертны, Сократ не смертен, следовательно, Сократ — не человек.</p>
<empty-line/>
<p>И это не просто предположение. Это «логическая достоверность».</p>
<p>Главная проблема утверждения о том, что что-то истинно «по определению» состоит в том, что <a l:href="http://machall.com/view.php?date%3d2003-04-21">нельзя изменить реальность, поменяв определение</a> (English).</p>
<p>Можно рассуждать примерно так: «Я вижу, что все носящие одежду, говорящие и использующие инструменты существа также имеют другие общие свойства, как-то: они дышат воздухом и перекачивают красную кровь. Последние тридцать объектов из этого кластера (я называю их «людьми»), которые выпили болиголов в моём присутствии, очень скоро упали и перестали двигаться. Сократ носит тогу, бегло говорит на древнегреческом и только что выпил болиголов из чаши. Поэтому я предсказываю, что Сократ рухнет на землю в течение следующих пяти минут».</p>
<p>Но это рассуждение — всего лишь «догадка», уязвимая и невозвышенная. Она не может быть <a l:href="http://lesswrong.com/lw/mn/absolute_authority/">абсолютно и неоспоримо верна</a> (English), вы же понимаете . А греческие учёные, как и большинство донаучных философов, очень любили стопроцентную определённость.</p>
<p>К счастью, у греческих философов был разрушительный ответ на ваши сомнения.</p>
<p>— Вы неверно понимаете смысл утверждения «Все люди смертны», — сказали бы они. — Это вовсе не «наблюдение». Это часть «определения» слова «человек». Бренность — одно из нескольких свойств, индивидуально необходимых и совместно достаточных для того, чтобы определить принадлежность к классу «человек». Высказывание «Все люди смертны» логически истинно и бесспорно. И если Сократ — человек, то он «должен» быть смертен: это логическая дедукция, настолько несомненная насколько это вообще возможно.</p>
<p>Но тогда мы никак не сможем с определённостью знать «человек» ли Сократ до тех пор, пока не увидим его мёртвым. Бесполезны наблюдения того, что Сократ владеет греческим, или что у него красная кровь, или даже что ДНК Сократа человеческая. Ни один из этих признаков «логически не эквивалентен» бренности. Вы должны увидеть «его» мёртвым, прежде чем сможете сделать заключение о том, что он был человеком.</p>
<p>(И даже в этом случае ваше заключение не будет <a l:href="http://lesswrong.com/lw/mo/infinite_certainty/">абсолютно достоверным</a> (English). Вдруг Сократ восстанет из могилы следующей ночью? Или, если не столь сильно утрировать, вдруг Сократ подписал контракт на своё крионирование? Если бренность определить как конечную продолжительность жизни, то невозможно «знать», что кто-то является человеком, не достигнув сначала конца вечности — как иначе можно убедиться в том, что этот кто-то не вернётся? Не говоря о том, что сцена с падающим на землю Сократом может быть лишь иллюзией, спроецированной на ваши глаза сканером сетчатки. Или, может быть, вся эта история — лишь плод вашего воображения, серия галлюцинаций…)</p>
<p>Проблема с силлогизмами — это то, что они верны «всегда». Если воспринимать цепочку умозаключений «Все люди смертны; Сократ — человек; следовательно Сократ смертен» как силлогизм, то эта цепочка логически неоспорима в нашей вселенной. А ещё она логически неоспорима в соседней ветви Мультиверса, где эволюция пошла по слегка другому пути, из-за чего болиголов — это божественный деликатес, а не отрава. И она логически неоспорима даже во вселенных, в которых Сократ никогда не существовал или, коли на то пошло, в которых никогда не существовали люди.</p>
<p>По <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_байесианство">байесианскому</a> определению свидетельство рассматривается, как говорящее в пользу гипотезы, если его вероятнее наблюдать в случае, когда гипотеза верна, чем в случае, когда она неверна. Наблюдение того, что силлогизм логически безупречен, не может быть свидетельством в пользу любого эмпирического утверждения, потому что силлогизм будет логически безупречен вне зависимости от верности этого утверждения.</p>
<p>Силлогизмы неоспоримы во всех возможных мирах. Таким образом, их неоспоримость не говорит нам ничего о том, в «каком» из возможных миров мы действительно проживаем.</p>
<p>Это значит не то, что логика бесполезна, а то, что логика может сообщить нам только то, что мы и так «в некотором смысле» уже знаем. Но мы не всегда верим в то, что знаем. Является ли простым число 29384209? После того, как я определил десятичную систему счисления и аксиомы арифметики, я определил и ответ на этот вопрос. Но я всё ещё не знаю ответа и мне нужна логика, чтобы найти его.</p>
<p>Аналогично, если я сформулирую неопределённое эмпирическое обобщение «Болиголов воздействует на людей», и неопределённое эмпирическое суждение «Сократ — человек», логика подскажет мне что мои предыдущие догадки приводят к умозаключению, что Сократ подвержен воздействию болиголова.</p>
<p>Можно рассмотреть логические рассуждения как способ разрешения неопределённостей в отношении невозможных возможных миров, способ обнуления вероятности логически невозможных миров, о логической невозможности которых нам не было известно. Таким образом, логическое умозаключение может <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_убедить_меня_что_2_2_3">считаться разновидностью наблюдения</a>.</p>
<p>Но когда мы говорим об эмпирических предсказаниях вроде «Сократ свалится с ног и прекратит дышать» или «Сократ сделает пятьдесят подпрыгиваний, а затем победит на Олимпийских играх в следующем году», это является возможными мирами, а не невозможными возможными мирами.</p>
<p>Логика позволяет нам понять, какая гипотеза соотносится с конкретными наблюдениями, и позволяет нам сделать выводы о том, что эти гипотезы предскажут в будущем — она позволяет взять старые наблюдения и предыдущие заключения и применить их к новой проблеме. Но логика никогда не скажет «Сократ прекратит дышать через минуту» вместо «Сократ „может“ прекратить дышать через минуту». Логика никогда не ответит ни на один эмпирический вопрос; она никогда не разрешит встреченную в реальности тайну, допускающую — если напрячь воображение — несколько реалистичных разгадок; она не подскажет ответа на дилемму, правильный ответ в которой неопределён, и, в принципе, может оказаться каким угодно.</p>
<p>Просто запомните литанию против логики:</p>
<p>Логика остаётся истинной, куда бы ты ни пошёл,</p>
<empty-line/>
<p>Поэтому логика никогда не скажет тебе, где ты живёшь.</p>
<p><strong>Слова как скрытые умозаключения</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Предположим, что я наткнулся на бочку, верх которой запаян, но в которой есть дыра такого размера, что в неё пролезает рука. Я просовываю ладонь внутрь и нащупываю что-то маленькое и изогнутое. Я вытаскиваю объект наружу — это голубоватое яйцо. Я просовываю руку ещё раз: что-то жёсткое и плоское, с рёбрами — после извлечения это оказывается кубом красного цвета. В итоге я вытащил 11 яиц и 8 кубов, и каждое яйцо синее, и каждый куб красный.</p>
<p>На этот раз, просунув руку внутрь, я нащупал ещё один объект яйцеобразной формы. Пока я не извлёк его из бочки, я пытаюсь угадать: как он выглядит?</p>
<p>Имеющиеся свидетельства не доказывают, что каждое яйцо в бочке синее, и что каждый куб красный. Свидетельства даже не дают этому сильных обоснований: 19 — не очень большой размер выборки. Тем не менее, я предполагаю, что это яйцо синее — или, что менее вероятно, но всё же занимает второе место, красное. Думать о других вариантах бессмысленно: возможностей столько, сколько существует различимых цветов — и почему яйцо должно быть выкрашено в один цвет? Может быть, на нём нарисована лошадь.</p>
<p>Посему я говорю «синее», и слова эти покрыты послушной долгу патиной смиренности: ибо я искушённый рационалист, привыкший следить за своими допущениями и догадками. Я тыкаю пальцем в небо, но я осознаю, что я тыкаю пальцем в небо, верно?</p>
<p>Однако, когда из теней выпрыгивает объект котообразной формы, покрытый жёлтыми и чёрными полосами, в моей голове проносится «Ой! Тигр!». Не «Хммм… полосатые объекты большого размера и жёлтого цвета, форма которых типична для представителей семейства кошачьих, ранее очень часто обладали свойствами «голодный» и «опасный», и поэтому — несмотря на то, что строгой логической необходимости в этом нет — можно сделать довольно неплохой с эмпирической точки зрения вывод о том, что <emphasis>ааааааргхххх</emphasis>ХРУМ ХРУМ ЧАВК»</p>
<p>По какой-то странной причине в процессе эволюции человеческий мозг научился производить это умозаключение быстро, автоматически, и не отслеживая все использованные допущения явно.</p>
<p>И если я назову яйцевидные объекты словом «сияйца» (что будет означать «синие яйца»), а красные кубы словом «крубы», то тогда, нащупав в бочке ещё один яйцевидный объект, я могу подумать «о, это сияйцо» вместо того, чтобы рассуждать о проблеме индукции и прочих вещах того же рода.</p>
<p>Убеждение о том, что ты можешь определить слово так, как тебе нравится, — распространённое заблуждение.</p>
<p>Это было бы правдой, <emphasis>если</emphasis> бы мозг воспринимал слова исключительно как логические конструкции, аристотелевы классы, а <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">ты никогда бы не вытаскивал информацию, изначально не положенную внутрь</a>.</p>
<p>И всё же мозг продолжает своё занятие категоризацией вне зависимости от того, одобряем ли мы это сознательно. «Все люди смертны, Сократ человек, следовательно Сократ смертен» — рассуждали философы древней Греции. Ну что же, если смертность — часть определения логического понятия «человек», то <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">ты не можешь классифицировать Сократа как человека до тех пор, пока ты не убедишься в его смертности</a>. Однако — в этом и состоит проблема — Аристотель прекрасно знал, что Сократ является человеком. Мозг Аристотеля поместил Сократа в категорию «люди» также эффективно, как и твой мозг категоризирует тигров, яблоки, и всё своё окружение: быстро, безмолвно, и без сознательного одобрения.</p>
<p>Аристотель заложил правила, согласно которым никто не мог установить, что Сократ был «человеком», не пронаблюдав его смерти. Тем не менее, Аристотель и его ученики спокойно делали выводы о том, что ещё живые горожане были людьми, и, следовательно, смертными; они видели отличительные свойства — человеческие лица и человеческие тела — и их мозги совершали прыжок в сторону неявных свойств, таких, как смертность.</p>
<p>Неверное понимание алгоритма действий своего разума, к счастью, не мешает ему выполнять свою работу. Иначе последователи Аристотеля умерли от голода, неспособные сделать вывод об съедобности объекта на основании всего лишь того, что он выглядел и пах, как банан.</p>
<p>И последователи Аристотеля отправились классифицировать окружающее на основании неполной информации, точно также, как делали и все предыдущие поколения людей. Процесс мышления учеников Аристотеля нисколько не изменился из-за того, что они узнали принципы классической логики, однако они приобрели ошибочное представление о том, <emphasis>чем</emphasis> они занимались.</p>
<p>Если бы ты спросил философа-последователя Аристотеля о том, смертна ли Кэрол, торговец бакалейными товарами, то ты бы услышал положительный ответ. Почему? «Все люди смертны, Кэрол — человек, значит, Кэрол — смертна» — объяснил бы философ. Что это — предположение или несомненный факт? На этот вопрос философ бы ответил «разумеется, несомненный факт» (по крайней мере, если бы дело происходило раньше шестнадцатого века). Поинтересуйся, откуда он знает, что люди смертны, и получи ответ о том, что это закреплено в определении.</p>
<p>Последователи Аристотеля по-прежнему были людьми, они сохранили свою изначальную природу, но они приобрели <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Линза_видящая_свои_изъяны">неверные убеждения о своём внутреннем функционировании</a>. Они смотрели в зеркало самосознания и видели что-то, непохожее на них самих; корректность их рефлексии была нарушена.</p>
<p>Твой мозг видит в словах нечто большее, чем просто логические определения без эмпирических последствий, и тебе следует последовать его примеру. Одного лишь создания нового слова достаточно для того, чтобы твой разум выделил ему категорию, и тем самым запустил бессознательные умозаключения о похожести. Или заблокировал умозаключения о похожести: создав два ярлыка, я могу заставить твой разум выделить две категории. Ты обратил внимание на то, что я сказал «ты» и «твой мозг» так, будто это две разные вещи?</p>
<p>Наличие заблуждений о том, как работает содержимое твоего черепа никак не влияет на это содержимое; иначе Аристотель пал бы бездыханным в тот же миг, когда заключил, что мозг — орган для охлаждения крови. Философские ошибки обычно не взаимодействуют с требующими доли секунды бессознательными умозаключениями.</p>
<p>Но философские ошибки могут чрезвычайно испортить процессы осознанного мышления, в том числе и те, которые используются для коррекции первых впечатлений. Если ты считаешь, что можно «определить слово так, как тебе нравится», не понимая, что твой мозг продолжает категоризировать без сознательного надзора, то ты не потратишь никаких усилий на то, чтобы выбрать свои определения с умом.</p>
<p><strong>Экстенсионалы и интенсионалы</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>— Что такое красный?</p>
<p>— Красный — это цвет.</p>
<p>— Что такое цвет?</p>
<p>— Цвет — это свойство вещи.</p>
<p>Но что такое вещь? И что такое свойство? И вскоре собеседники теряются в лабиринте слов, определенных через другие слова. Стивен Харнард <a l:href="http://users.ecs.soton.ac.uk/harnad/Papers/Harnad/harnad90.sgproblem.html">описывал</a> эту проблему, как обучение китайскому языку через китайско-китайский словарь.</p>
<p>С другой стороны, если вы меня спросите: «Что такое красный», я могу показать на знак «Стоп», затем на кого-то в красной рубашке, на светофор, если он в данный момент красный, на кровь, если я случайно порезался, на красную визитку. И наконец, я мог бы открыть палитру цветов на компьютере и указать курсором на красную область. Скорее всего, этого было бы достаточно, однако, если вы знаете значение слова «нет», то какой-нибудь сторонник <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Подтверждающее_искажение_взгляд_во_тьму">строгости</a> настаивал бы, чтобы я указал на небо и сказал: «Нет».</p>
<p>По-моему, я украл этот пример у С. И. Хаякавы, но я не особо в этом уверен, потому что это одно из моих туманных детских воспоминаний. (Когда мне было 12, мой отец случайно удалил все мои файлы на компьютере, и у меня не осталось никаких воспоминаний о том, что было раньше).</p>
<p>Но, кажется, именно тогда я впервые узнал про разницу между экстенсиональным и интенсиональным определением. Дать «интенсиональное определение» — определить слово или фразу в контексте других слов, как это делается в словаре. Дать «экстенсиональное определение» — указать на пример, как это делают взрослые, когда объясняют что-то ребенку. Предыдущее предложение — интенсиональное определение «экстенсионального определения», что делает его экстенсиональным примером «интенсионального определения».</p>
<p>С точки зрения «голливудской рациональности» и поп-культуры в целом, «рационалисты» одержимы смыслами слов и плавают в бесконечном вербальном пространстве, оторванном от реальности.</p>
<p>Но настоящие «традиционные рационалисты» давно настаивают на сохранении прочной связи с опытом<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Экстенсионалы_и_интенсионалы">1</a>:</p>
<p>Если вы заглянете в учебник химии в поисках определения лития, вы, возможно, обнаружите, что это элемент, атомный вес которого очень близок к семи. Но если у автора более логический склад ума, то он сообщит вам, что вам следует искать среди минералов, стекловидных, прозрачных, серых или белых, очень твердых, хрупких и нерастворимых, такой, который придает малиновый оттенок несветящемуся пламени; этот минерал, растертый в порошок вместе с известью или с так называемым крысиным ядом и расплавленный, может быть частично растворен в соляной кислоте; если этот раствор выпарить и осадок с помощью серной кислоты должным образом очистить, то обычными методами он может быть обращен в хлорид; если этот хлорид получить в твердом виде, расплавить и подвергнуть электролизу с помощью полудюжины мощных элементов, то образуется шарик розового, серебристого металла, который будет плавиться на газолиновой горелке; вот это вещество и есть образчик лития.</p>
<p><emphasis>Чарльз Сандерс Пирс</emphasis></p>
<p>Это пример «логического склада ума», как его видят «традиционные рационалисты», а не голливудские сценаристы.</p>
<p>Отметим, что Пирс не показывает нам кусочек лития. В комплекте с его книгой не идут куски лития. Скорее он дает карту сокровищ — интенсионально описанную процедуру, которая, будучи выполненной, приведет нас к экстенсиональному примеру лития. Это не то же самое, что и кинуть в вас куском лития, но и не то же самое, что и сказать «атомный вес семь». (Однако, если у вас особенно острый глаз, то фраза «три протона» позволит вам сразу понять, что речь идёт о литии…)</p>
<p>Итак, я описал, что такое интенсиональное и экстенсиональное определения. С их помощью можно передать кому-нибудь смысл, который вы вкладываете в <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Концепт_%28филология%29">концепт</a>. Когда я выше разговаривал про «определения», я говорил про способ передачи концептов, т.е. о том, как сообщить кому-то, что именно вы имеете ввиду, когда говорите «красный», «человек», «тигр» или «литий». Теперь давайте поговорим о самих концептах.</p>
<p>Реальный интенсионал концепта «тигр» для меня — реакция совокупности нейронов (в височной коре), обрабатывающих входящий сигнал зрительной коры с целью определить, тигр это или нет.</p>
<p>Реальный экстенсионал концепта «тигр» для меня — все, что я называю тигром.</p>
<p>Интенсиональные определения не учитывают все интенсионалы; экстенсиональные — все экстенсионалы. Если я покажу на одного тигра и скажу «тигр», коммуникация может провалиться, если те, кому я показал, подумают что я имею в виду «опасное животное» или «самец тигра» или «жёлтая штука». Аналогично, если я скажу «опасное животное с жёлто-черными полосками», не указав пальцем на что-либо, слушатель может вообразить гигантского шершня.</p>
<p>У вас не получится описать словами все детали существующего в вашей голове механизма, позволяющего вам отличать тигров от не-тигров. Он слишком сложен. И вам не удастся показать пальцем на всех тигров, которых вы когда-либо видели, не говоря уже о том, чтобы показать на всё, что вы можете называть тигром.</p>
<p>Чтобы лучше всего выразить концепт, чтобы точнее всего передать смысл понятия, оно определяется через совокупность интенсионалов и экстенсионалов. Но даже с учётом этого, мы лишь передаем карты концептов или инструкции для постройки таковых, а не реальные категории в том виде, в котором они существуют в нашем разуме или в реальности.</p>
<p>(Разумеется, немного изобретательности, и можно соорудить исключения для этого правила. Например, «Четвёртого февраля 2008 года Элиезер Юдковский опубликовал предложение, содержащее термин „хурагалони“». Только что я показал весь экстенсионал этого концепта. Но, за исключением математики, определения обычно являются картами сокровищ, а не сокровищами).</p>
<p>И это ещё одна причина, почему вы не можете «определять слова так, как вам захочется» — вы не можете запрограммировать концепты прямо в чей-то мозг.</p>
<p>Даже внутри Аристотелевой парадигмы, где мы притворяемся, что определения являются концептами, нет одновременной свободы интенсионала и экстенсионала. Предположим, я определяю Марс как «огромную каменную сферу, примерно в 1/10 массы Земли и на 50% дальше от Солнца». Мне придется отдельно показывать, что это интенсиональное определение совпадает с конкретной экстенсиональной штукой в моем опыте, или даже совпадает с реальной штуковиной. С другой стороны, если я скажу «это Марс» и покажу на красную точку на ночном небе, мне придется отдельно показывать, что эта экстенсиональная красная точка совпадает с конкретным интенсиональным определением, которое я мог бы предложить, или с каким-то моим интенсиональным убеждением — вроде «Марс — бог войны».</p>
<p>Но большая часть мозговой деятельности по сооружению интенсионалов протекает подсознательно. У нас нет осознанного понимания, что наше определение красного света с неба как «Марса» никак не связано со словесным определения «Марс — это бог войны». Неважно, какие интенсиональные определения я изобрету для Марса, мой разум верит в то, что «Марс» — это отсылка на <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/File%3aMars_Hubble.jpg">ту точку на небе</a> , которая является четвертой планетой Солнечной системы.</p>
<p>Если мы учтём, как на самом деле работает человеческий разум, то идея «я могу определять слова так, как мне захочется» вскоре превращается в «я могу верить в то, во что мне захочется, относительно любого заданного набора объектов» или «я могу по желанию объявлять, что предмет принадлежит или не принадлежит к любому наперёд заданному множеству, описываемому понятием». Подобно тому, как вы не можете передать весь интенсионал концепта словами, потому что это большой и сложный тест на принадлежность к множеству, осуществляемый вашими нейронами, вы не можете управлять всем интенсионалом концепта сознательно, потому что он создается подсознательно. Именно поэтому аргументация «по определению» так популярна. Если бы изменения определений изменяли эмпирическую реальность определяемых объектов, то спорить о них было бы неинтересно. Но стоит лишь слегка злоупотребить определениями, и они превращаются в волшебные палочки (в спорах, разумеется, а не в реальности).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Экстенсионалы_и_интенсионалы">1.</a>Цитируется по переводу Т. В. Булыгиной и А. Д. Шмелева, изданному в сборнике «Семиотика» под редакцией Ю. С. Степанова, М., Радуга, 1983 — <emphasis>Прим.перев.</emphasis></p>
<p><strong>Кластеры подобия</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Давным-давно философы Академии Платона заявили, что наилучшее определение человека — это «двуногое существо без перьев». Согласно легенде, Диоген Синопский незамедлительно выставил на обозрение ощипанную курицу и произнес: «Вот он — человек Платона». Последователи Платона тут же изменили определение на «двуногое существо без перьев с плоскими ногтями».</p>
<p>Никакой словарь и никакая энциклопедия не перечисляют вообще всё, что свойственно людям. У нас красная кровь, по пять пальцев на каждой руке, костистые черепа, 23 пары хромосом, однако, то же самое можно сказать и про другие виды животных. Мы создаем сложные устройства, которые делают другие сложные устройства, используем синтаксический комбинаторный язык, мы обуздали реакцию деления в качестве источника энергии. Эти признаки уже относятся только к людям, но не ко всем людям. Многие ли строили ядерные реакторы? Можно записать цепочку необходимых и достаточных генов, которая будет описывать людей и только людей — во всяком случае, пока что — однако, это далеко не все свойства, присущие всем людям.</p>
<p>Но пока вы держитесь на расстоянии от ощипанных куриц, фраза «ищи двуногих и без перьев» может хорошо послужить для выделения конкретных объектов, которые являются людьми, в отличии от домов, ваз, бутербродов, кошек, цветов или математических теорем.</p>
<p>Как только определение «двуногое существо без перьев» оказалось связанным с конкретными двуногими существами без перьев, можно начинать наблюдать за этой группой для сбора других характеристик, — помимо отсутствия перьев и двуногости, — которыми обладают члены этой группы. Эти конкретные двуногие существа без перьев так же используют язык, создают сложные инструменты, говорят на комбинаторном языке с использованием синтаксиса, кровоточат красным (если их проткнуть), умирают, приняв болиголов.</p>
<p>Таким образом, категория «человек» растет и включает в себя все больше и больше характеристик, и теперь нас так просто не проведешь, когда Диоген вновь покажет на ощипанную курицу. Эта ощипанная курица, очевидно, не так уж подобна другим «двуногим без перьев».</p>
<p>(Если бы логика Аристотеля была хорошей моделью человеческой психологии, то платоники, увидев ощипанную курицу, сказали бы: «Да, это человек, к чему ты это все?»)</p>
<p>Если первое двуногое существо без перьев, которое вы увидите, окажется ощипанной курицей, то, возможно, вы начнёте думать, что слово-ярлык «человек» обозначает именно ощипанных куриц. В таком случае я могу изменить мою карту сокровищ на «двуногое без перьев с плоскими ногтями», и, если я достаточно мудр, сказать: «Вон там Диоген стоит, видишь? Это человек, и я человек, и ты человек, а вот шимпанзе — не человек, но довольно близок».</p>
<p>Первая подсказка должна лишь вести к кластеру подобия — группе объектов, у членов которой есть множество общих характеристик. Теперь эта подсказка выполнила свое предназначение, и я могу продолжить передачу информации, например, «Люди, в данный момент, смертны», ну или что угодно, что я решу сказать о нас, двуногих существах без перьев.</p>
<p>О словарях полезней думать не как о книгах, содержащих определения аристотелевых логических классов, а как о книгах подсказок, призванных помочь сопоставить слова-ярлыки с кластерами подобия или сопоставить ярлыки и свойства объектов, которые помогут такой кластер выделить.</p>
<p><strong>Типичность и асимметричное подобие</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Птицы могут летать. А вот страусы нет. Но какая из двух птиц более типичная птица: малиновка или страус?</p>
<p>Какое из кресел является более типичным: офисное, кресло-качалка или кресло-мешок?</p>
<p>Большинство людей скажут, что малиновка — более типичная птица, а офисное кресло — более типичное кресло. Изучающие этот феномен когнитивные психологи, говорят о нем, как о «эффекте типичности» или «эффекте образца»(Rosch and Lloyd, 1978). Скажем, если попросить испытуемых нажимать кнопки правда/ложь для высказываний вроде «малиновка — это птица» или «пингвин — это птица», то для типичных примеров кнопку нажимают существенно быстрее. (Я все еще распаковываю свои книги, но я практически уверен, что этот эксперимент описан в Lakoff, 1986) Наличие корреляции при измерении типичности можно показать разными способами: можно измерить время нажатия кнопки, или попросить людей оценить примеры по шкале от 1 до 10: насколько пример (малиновка) подходит для категории (птица)?</p>
<p>Итак, мы умеем мысленно измерять типичность, и это, возможно, работает как эвристика. Но есть ли соответствующее этой эвристике когнитивное искажение?</p>
<p>Какое из следующих высказываний для вас выглядит более естественным: «98 это приблизительно 100» или «100 это приблизительно 98»? Если вы относитесь к большинству, то первое высказывание покажется вам более осмысленным (Sadock, 1977). Руководствуясь похожими причинами, люди, которых попросили оценить, насколько Мексика похожа на США, стабильно оценивают это подобие выше, чем те, которых просили оценить, насколько США похожи на Мексику (Tversky and Gati, 1978).</p>
<p>Ну а если это все еще кажется вам безобидным, то в исследовании Рипса (1975) показано, как люди более вероятно ожидают, что болезнь на острове будет передаваться от малиновок к уткам, чем от уток к малиновкам. Разумеется, ничего логически невозможного в этом нет, однако, с практической точки зрения, если утки отличаются от малиновок какой-то особенностью, из-за которой болезнь с меньшей вероятностью передаётся от уток к малиновкам, то обязано существовать и отличие малиновок от уток, из-за которого болезнь с меньшей вероятностью будет передаваться от малиновок к уткам.</p>
<p>Разумеется, можно рационализировать это: «Ну, у малиновок может быть больше видов неподалеку, что будет способствовать более быстрому распространению болезни в начале», но будьте осторожны и не перестарайтесь в рационализации оценок вероятностей людьми, которые даже не понимают, о каких именно различиях идёт речь. И не забывайте, что Мексика больше похожа на США, чем США на Мексику, и что 98 ближе к 100, чем 100 к 98. И проще это интерпретировать так: люди используют (и это было показано экспериментально) эвристику подобия, как замену вероятности распространения болезни, и эта эвристика (как было показано экспериментально) — асимметрична.</p>
<p>Канзас необычайно близок к центру США, а Аляска необычайно отдалена от центра. Так что, скорее всего, Канзас ближе к большинству точек в США, а Аляска — дальше. Но из этого не следует, что Канзас ближе к Аляске, чем Аляска к Канзасу. Люди же, однако, рассуждают (образно говоря), что близость — свойство, присущее Канзасу, а удаленность - свойство, присущее Аляске. Так что Канзас близок — даже к Аляске, а Аляска удалена — даже от Канзаса.</p>
<p>И вот опять мы видим, что аристотелевская идея категорий — логических классов с членством, определенным совокупностью признаков, по отдельности каждый из которых необходим, а вместе они достаточны, не такая уж хорошая модель человеческой когнитивной психологии. (Кто бы мог подумать, что наука продвинется вперед за 2350 лет?) Мы даже не рассуждаем с помощью бинарного подхода правда/ложь - высказывания о принадлежности могут быть более или менее истинными. (Замечу, что это не то же самое, что и быть более или менее вероятным.)</p>
<p>Еще одна причина прекратить <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Слова_как_скрытые_умозаключения">притворяться</a>, будто вы — или кто-то еще — в самом деле сможете обращаться со словами, как с аристотелевскими логическими классами.</p>
<p>Lakoff, George. (1986). «Women, Fire and Dangerous Things: What Categories Tell Us About the Nature of Thought», University of Chicago Press, Chicago.</p>
<p>Rips, Lance J. (1975). «Inductive judgments about natural categories», «Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior», 14:665-81.</p>
<p>Rosch, Eleanor and B. B. Lloyd, eds. (1978). «Cognition and Categorization», Hillsdale, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates.</p>
<p>Sadock, Jerrold. (1977). «Truth and Approximations.» В «Papers from the Third Annual Meeting of the Berkeley Linguistics Society», pp. 430-39. Berkeley: Berkeley Linguistics Society.</p>
<p>Tversky, Amos and Itamar Gati. (1978). «Studies of Similarity». В Rosch and Lloyd (1978).</p>
<p><strong>Кластерная структура пространства вещей</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/><empty-line/>
<p>Идея «конфигурационного пространства» состоит в переводе описаний объектов в их позиции. Кажется, что синий «ближе» к сине-зеленому, чем к красному, но насколько ближе? Если просто смотреть на цвета, то на этот вопрос ответить трудно. Но будет понятней, если вспомнить, что (относительные) координаты этих цветов в пространстве RGB — (0; 0; 5), (0; 3; 2) и (5; 0; 0). Если изобразить эти точки на трёхмерном рисунке, будет еще понятней.</p>
<p>Точно также, если рассуждать о малиновке, можно думать о ней привычным способом: коричневый хвост, красная грудка, обычный для малиновки облик, максимальная скорость без груза, типичный для этого вида набор ДНК и индивидуальные аллели. А можно рассматривать малиновку, как точку в конфигурационном пространстве, измерения которого описывают всё, что мы знаем о малиновках или можем узнать.</p>
<p>Малиновка больше вируса, но меньше авианосца — таким образом в конфигурационном пространстве можно ввести измерение «объёма». Малиновка весит больше атома водорода, но меньше галактики — измерение «массы». «Объём» и «масса» разных малиновок будут очень сильно коррелировать между собой, так что точки-малиновки в этих двух измерениях будут выглядеть почти как отрезок прямой линии. Однако, корреляция не будет полной, поэтому нам всё же нужны два отдельных измерения.</p>
<p>В этом и есть преимущество рассмотрения малиновок как точек в пространстве: у нас бы не получилось так легко увидеть линейность, если бы мы продолжали думать о малиновках, как о маленьких и милых махающих крыльями существах.</p>
<p>ДНК малиновок — это переменная с очень большим количеством измерений, но о ней всё равно можно думать, как о части описания расположения малиновки в пространстве вещей — в виде миллионов координат (по одной на каждый нуклеотид), которые могут принимать одно из четырёх значений, или даже что-то более элегантное. Форму малиновки, ее цвет (отражательную способность) точно также можно рассматривать как часть описания, где малиновка находится в конфигурационном пространстве, пусть даже они принадлежат к разным измерениям.</p>
<p>Точка (0; 0; 5) в пространстве цветов содержит ту же самую информацию, что и реально существующий синий цвет на HTML странице. Точно также мы не должны терять информацию, представляя малиновок, как точки в пространстве. Мы можем вообразить малиновку на весах, которые показывают 0,07 килограмм. Или можем представить малиновку-точку с координатой-массой +70. В обоих случаях мы представляем массу малиновки одинаково.</p>
<p>Мы можем даже вообразить конфигурационное пространство с одним или больше измерением для каждой отдельной характеристики объекта, так что позиция точки-объекта в этом пространстве будет соответствовать всей информации, которая у нас имеется об объекте. Пусть эта информация и окажется избыточной - например, в пространстве будут измерения для массы, объема и плотности.</p>
<p>Если это вам кажется слишком уж экстравагантным, то в квантовой физике используется многомерное конфигурационное пространство (с бесконечным числом измерений), в котором одна точка обозначает расположение каждой частицы во вселенной. Так что мы себя ведём ещё довольно скромно — точка в нашем конфигурационном пространстве описывает лишь один объект, а не всю вселенную.</p>
<p>Если мы не уверены насчет точной массы и объёма малиновки, то можно вообразить маленькое облако в пространстве вещей, некий объём неопределенности, внутри которого может располагаться малиновка. Плотность этого облака в некоторой точке соответствует нашей уверенности, что масса и объём малиновки равны значениям, которые являются координатами этой точки. Если вы уверены насчет плотности малиновки больше, чем насчет массы и объёма, то ваше облако вероятностей будет сильно сконцентрированным в измерении плотности, а в подпространстве массы/объёма сконцентрированы вокруг наклонной линии. (Облако в этом случае будет поверхностью из-за соотношения Объём ⋅ Плотность = Масса)</p>
<p>Когнитивные психологи используют понятие «радиальных категорий» для описания границ не-аристотелевых понятий. Центральное понятие «мать» означает женщину, которая участвует в зачатии, рождении и воспитании ребёнка. Донор яйцеклеток, которая никогда не увидит своего ребенка будет матерью? Она — «генетическая мать». Как насчет женщины, в которую имплантировали эмбрион, чтоб она его выносила? Она — «суррогатная мать». Ну а женщина, которая воспитывает ребенка, которого не рожала? Она — «приемная мать». Аристотелевский силлогизм звучал бы: «У людей десять пальцев, у Фреда — девять, следовательно — Фред не человек», но в действительности люди думают об этом так: «У людей десять пальцев, Фред — человек, следовательно, Фред — человек с девятью пальцами».</p>
<p>На языке интенсионалов мы можем описать радиальность категорий так: у объекта свойства категории обычно присутствуют, но некоторые могут отсутствовать. Интенсионал слова «мать» будет похож на распределенное по пространству вещей сияние, яркость которого соответствует тому, насколько координаты точки в пространстве соответствуют категории «мать». Сияние будет сконцентрировано в центре, который соответствует одновременно зачатию, рождению и воспитанию. Объём, в который попадут доноры яйцеклеток, тоже будут светиться, но не так ярко.</p>
<p>Или мы можем представить радиальность экстенсионально. Предположим, мы отобразили всех птиц в мире на пространство вещей и определили в нём расстояние так, что оно как можно лучше соответствует человеческому представлению о подобии: малиновка больше похожа на другую малиновку, чем они обе похожи на голубя, однако малиновки и голуби ближе друг к другу, чем к пингвину, и так далее.</p>
<p>В центре птичности окажется множество соседствующих плотных кластеров: малиновки, воробьи, канарейки, голуби и множество других видов. Орлы, ястребы и другие хищные птицы попадут в другой кластер неподалеку. Пингвины окажутся в более далеком кластере, как и курицы, и страусы.</p>
<p>Результат, скорее всего, будет чем-то напоминать галактический кластер: плотное скопление галактик в центре, и несколько неподалеку.</p>
<p>Или мы можем думать одновременно об интенсионале мыслительной категории «птица» и об экстенсионале реальных птиц. Центральный кластер малиновок и воробьев светится очень ярко — здесь высокий уровень птичности. Кластеры-сателлиты страусов и пингвинов светятся тусклей из-за менее типичной птичности, а Авраам Линкольн находится в нескольких мегапарсеках от них всех и не светится совсем.</p>
<p>Я предпочитаю именно эту визуализацию — светящиеся точки, —потому что, по-моему, структура интенсионалов в нашем разуме вторична по отношению к структуре экстенсиональных кластеров. Первична структура реального мира — эмпирическое распределение птиц в пространстве вещей. А затем мы, наблюдая птиц, формируем мыслительную категорию, интенсионал которой грубо покрывает это распределение.</p>
<p>Это ещё один способ понять, почему слова не являются аристотелевскими классами — структура эмпирических кластеров реальной вселенной не такая прозрачная. Природный кластер, группа очень похожих друг на друга предметов, может и не иметь набора необходимых и достаточных признаков: ни набора характеристик, которыми обладают все члены множества, ни набора, которыми никто из не-членов не обладает.</p>
<p>Но даже если категории необратимо туманны и ухабисты, для паники повода нет. Я бы не стал возражать, если бы кто-нибудь заявил, что «птицы — это такие летающие штуки с перьями». Но ведь пингвины не летают! Ну и ладно. У правила есть исключения, так что это не конец света. Не стоит ожидать, что определения будут точно совпадать с эмпирической структурой пространства вещей, ведь карта меньше по размеру и намного проще территории. Цель определения «такие летающие штуки с перьями» в том, чтобы привести слышащего к кластеру птиц, а не в том, чтобы дать полное описание всех существующих птиц вплоть до молекулярного уровня.</p>
<p>Когда вы проводите границу вокруг группы экстенсиональных точек, образующих кластер в пространстве вещей, скорее всего, на каждое выдуманное вами интенсиональное правило вы обнаружите как минимум одно исключение.</p>
<p>Однако, если на практике определение вполне сносно позволяет указать на нужный эмпирический кластер, то возражения к формулировке этого определения вполне оправданно можно назвать «придирками».</p>
<empty-line/>
<p><strong>Замаскированные вопросы</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Представьте, что вы работаете на необычной фабрике. Вы должны брать объекты с загадочного конвейера и сортировать их по двум корзинам. В ваш первый рабочий день Старшая Сортировщица Сьюзен объяснила вам, что синие объекты яйцевидной формы называются «сияйцами» и их следует класть в «корзину для сияиц», а красные кубы называются «крубами» и их следует класть в «корзину для крубов».</p>
<p>Приступив к работе, вы заметили, что сияйца и крубы отличаются не только цветом и формой. Сияйца покрыты мехом, а крубы — гладкие. Поверхность сияиц слегка пружинит при нажатии, крубы — твердые. Сияйца — непрозрачные, поверхность крубов слегка просвечивает.</p>
<p>Вскоре вы столкнулись с сияйцом необычайно темного оттенка синего. Более того, присмотревшись получше, вы увидели, что это фиолетовый цвет — смесь красного и синего.</p>
<p>Погодите! Почему же вы называете этот объект «сияйцом»? Ведь «сияйцо» изначально определили как синий и яйцевидный объект. А характеристика «синее» даже отражена в самом названии «сияйца». А этот объект не синий. Одна из необходимых характеристик отсутствует, так что вам следует называть его не «сияйцом», а «фиолетовым яйцевидным объектом».</p>
<p>Но так уж случилось, что помимо яйцевидности и фиолетового цвета, этот объект непрозрачный, покрыт мехом и слегка пружинит. Так что увидев его, вы подумали: «О, сияйцо странного цвета». Но это уж точно не круб, верно?</p>
<p>И всё же вы не слишком уверены в том, что следует делать в таких случаях. Поэтому вы зовете на помощь Старшую Сортировщицу Сьюзен.</p>
<p>— Точно, это сияйцо, — отвечает Сьюзен. — Кладите его в корзину для сияиц.</p>
<p>Вы уже собираетесь бросить фиолетовое сияйцо в соответствующую корзину, но останавливаетесь.</p>
<p>— Сьюзен, откуда вы знаете, что это сияйцо?</p>
<p>Сьюзен странно на вас смотрит.</p>
<p>— Разве не очевидно? Пусть этот объект и фиолетовый, но при этом он еще и яйцевидной формы, непрозрачный, покрыт мехом и пружинит, как и другие сияйца. В редких цветовых дефектах нет ничего удивительного. Или это одна из философских загадок вроде: «Откуда вы знаете, что мир не был создан пять минут назад вместе с людьми с полным набором ложных воспоминаний?» В философском смысле у меня нет абсолютной уверенности в том, что это сияйцо, но, по-моему, вполне можно считать, что это так.</p>
<p>— Нет, я имею ввиду… — вы медлите, подыскивая нужные слова. — Зачем нужны отдельные корзины для сияиц и крубов? В чем разница между сияйцами и крубами?</p>
<p>— Сияйца — синие и яйцеподобные, крубы — красные и кубические, —- терпеливо отвечает Сьюзен. — Вы ведь прослушали стандартную вводную лекцию?</p>
<p>— Зачем надо сортировать сияйца и крубы?</p>
<p>— Э-э-э… потому что иначе они перемешаются? — говорит Сьюзен. — Потому что никто не станет нам платить просто за то, что мы сидим тут и не сортируем сияйца и крубы?</p>
<p>— Кто исходно определил, что синий яйцевидный объект — это сияйцо, и почему он так решил?</p>
<p>Сьюзен пожимает плечами:</p>
<p>— Думаю, с тем же успехом можно называть сияйцами красные кубические объекты, а крубами — синие и яйцевидные, но, по-моему, нынешний вариант удобнее для запоминания.</p>
<p>Вы на некоторое время задумываетесь.</p>
<p>— Предположим, что по конвейеру приехал очень необычный объект. Оранжевый, сферической формы, покрытый мехом, прозрачный и с маленькими зелеными щупальцами. Как мне определить — сияйцо это или круб?</p>
<p>— Ух-ты, с таким пока ещё никто не сталкивался, — отвечает Сьюзен. — Думаю, в этом случае мы воспользуемся сортирующим сканером.</p>
<p>— Как этот сканер работает? — продолжаете допытываться вы. — Это рентген? Магнитно-резонансная томография? Нейронная спектроскопия?</p>
<p>— Мне сказали, что он работает по правилу Байеса, но я не до конца понимаю, как это, — сказала Сьюзен. — Впрочем, мне нравится произносить это слово: байес, байес, байес, байес, байес.</p>
<p>— Какую информацию сообщает сортировочный сканер?</p>
<p>— Он сообщает, в какую корзину надо положить объект. Поэтому его и называют сортировочным.</p>
<p>Вы замолкаете.</p>
<p>— Кстати, - небрежно добавляет Сьюзен, — возможно, вам будет интересно узнать, что сияйца содержат ванадиевую руду, а крубы — кусочки палладия. И то, и другое активно применяется в промышленности.</p>
<p>— Сьюзен, вы чистое зло.</p>
<p>— Спасибо за комплимент.</p>
<p>Итак, судя по всему, мы обнаружили, в чём сущность сияйцности: сияйцо — объект, содержащий ванадиевую руду. Внешние характеристики — вроде синего цвета или пушистости — не определяют, является ли объект сияйцом. Эти характеристики важны лишь потому, что помогают понять, является ли объект сияйцом, то есть, содержит ли он ванадий.</p>
<p>Содержание ванадия — необходимое и достаточное определение. Все сияйца содержат ванадий, и всё, что содержит ванадий, — сияйцо. «Сияйцо» это лишь быстрый способ сказать «содержащий ванадий объект». Так ведь?</p>
<p>Не так быстро, говорит Сьюзен. Около 98% сияиц содержит ванадий, однако 2% содержит палладий. Точнее (продолжает Сьюзен), около 98% синих яйцевидных, мохнатых, мягких, непрозрачных объектов содержит ванадий. Для необычных сияиц будут другие пропорции: 95% фиолетовых сияиц содержат ванадий, 92% твердых сияиц содержит ванадий и так далее.</p>
<p>Предположим, вы обнаружили синий яйцевидный, мохнатый, непрозрачный объект. На вид — обычное сияйцо во всех отношения. Чисто из любопытства вы засунули его в сортировочный сканер. Сканер выдал: «палладий» — те самые редкие 2%. Сияйцо ли это?</p>
<p>Поскольку вы собираетесь бросить этот объект в корзину для крубов, первоначально у вас может появиться желание назвать его «крубом». Однако, оказывается, почти все сияйца, если выключить свет, слегка светятся в темноте, а почти все крубы в темноте не светятся. И процентное соотношение светящихся сияиц к несветящимся примерно такое же, как и для содержащих палладий вместо ванадия синих, яйцевидных, мохнатых, мягких, непрозрачных объектов. Поэтому, если вас интересует вопрос, светится ли этот объект в темноте как сияйцо или не светится как круб, вам стоит предположить, что он светится как сияйцо.</p>
<p>Так что это в итоге за объект: сияйцо или круб?</p>
<p>С одной стороны, независимо от того, что вы ещё узнаете про этот объект, вы его бросите в корзину для крубов. С другой — если вы хотите сделать предположение о каких-то неизвестных характеристиках этого объекта, то вам следует предполагать, что объект обладает скорее характеристиками сияйца, а не круба. То есть поместить его в кластер подобия синих, яйцевидных, мохнатых, мягких, непрозрачных вещей, а не в кластер красных, кубических, гладких, твердых и слегка прозрачных вещей.</p>
<p>В различных ситуациях вопрос «сияйцо ли это?» может использоваться для решения самых разных задач.</p>
<p>Если же никакая задача перед вами не стоит, то ответ на этот вопрос вам на самом деле не нужен.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Некритичная_сверхкритичность">Атеизм — это религия?</a> <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Культовая_контркультовость">Трансгумагизм — это культ?</a> Люди, утверждающие, что атеизм — религия, потому что «это совокупность убеждений о Боге», на самом деле стремятся доказать (как мне кажется), что методы рассуждений у атеистов примерно такие же, как и у религиозных людей, или что атеизм не менее опасен с точки зрения вероятности спровоцировать насилие, и так далее… В действительности же на кону стоят заявления атеистов о существенной разнице и даже превосходстве атеизма по отношению к религии, которое верующий стремится опровергнуть путем отрицания разницы, вместо того, чтобы опровергать превосходство(!).</p>
<p>Однако такое поведение нельзя считать заведомо иррациональным. Заведомо иррациональное происходит в тот миг, когда кто-то в ходе спора вытаскивает словарь, чтобы посмотреть определения «атеизма» и «религии». И это глупо независимо от того, кто это делает, атеист или верующий. Как вообще словарь может определить, отличается ли эмпирический кластер атеистов достаточно сильно от эмпирического кластера теологов? Как от изменения смысла слов может измениться реальность? Точки в пространстве вещей не сдвинутся с места, если мы нарисуем другие границы.</p>
<p>Но люди часто не понимают, что их спор про то, где нарисовать определяющую границу, на самом деле является спором про то, можно ли сделать вывод, что большинство вещей внутри некоего эмпирического кластера обладает некоторой общей характеристикой…</p>
<p>Отсюда и выражение — «замаскированный вопрос».</p>
<p><strong>Нейронные категории</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Замаскированые_вопросы">«Замаскированых вопросах»</a> я рассказал про сортировку «сияиц» и «крубов». Обычное сияйцо — синее, яйцевидной формы, мохнатое, мягкое, непрозрачное, светится в темноте и содержит ванадий. Обычный круб — красный, кубический, гладкий, твердый, с просвечивающей поверхностью, не светится и содержит палладий. Что бы слегка упростить задачу, давайте пока отбросим характеристики мягкости/твердости и непрозрачности/просвечивающей поверхности. В нашем <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Кластерная_структура_пространства_вещей">пространстве вещей</a> остаётся пять измерений: цвет, форма, текстура поверхности, свечение и состав.</p>
<p>Предположим, что я хочу сделать искусственную нейронную сеть (ИНС), предсказывающую неизвестные характеристики сияйца на основе уже известных. Предположим также, что я пока неопытен в области создания ИНС. Я лишь прочел несколько увлекательных научно-популярных книг, где описано, что нейронные сети являются распределёнными, эмерджентными и вычисления в них идут параллельно — прямо как в человеческом мозге!!! Но я не могу вывести дифференциальные уравнения для градиентного спуска в не-рекуррентной многослойной нейронной сети с сигмоидной функцией активации (что на самом деле гораздо легче чем кажется).</p>
<p>Так что сделанная мной нейронная сеть будет выглядеть примерно так:</p>
<p><image l:href="#img_3"/></p>
<p>Сеть 1 предназначена для сортировки сияиц и крубов. Но поскольку «сияйцо» — незнакомый и искусственный концепт, для наглядности я изобразил похожую Сеть 1b для классификации людей и Космических Монстров, которая в качестве входных данных использует информацию, предоставленную Аристотелем («Все люди смертны») и философами Академии Платона («Двуногое без перьев и с плоскими ногтями»).</p>
<p>Для нейронной сети нужен алгоритм обучения. Очевидная идея: будем усиливать связь между двумя узлами, если эти узлы часто активируются одновременно. Это один из первых алгоритмов для обучения нейронных сетей, так же известный как правило Хебба.</p>
<p>Таким образом, если вы часто видите объекты, которые одновременно синие и пушистые, — то есть узел «цвет» активируется в состоянии «+» и одновременно узел «текстура» активируется в состоянии «+», — связь между цветом и текстурой усиливается, в результате чего активация «цвет+» будет вызывать активацию «текстура+» и наоборот. А если вы часто видите синие, яйцеподобные и содержащие ванадий объекты, то это усилит положительную взаимную связь между цветом, формой и содержанием.</p>
<p>Предположим, вы уже видели достаточно сияиц и крубов, спустившихся по конвейеру. Но вдруг вы видите, как по ленте приближается нечто пушистое, яйцевидное и — ну надо же! —красновато-фиолетовое (для нашей нейронной сети это будет означать активацию узла «цвет» с силой -2/3). Вы еще не тестировали светимость и содержимое. Каков будет ваш прогноз? Это сияйцо или круб?</p>
<p>Дальше мы увидим, как сила активации узлов в Сети 1 начнёт меняться. Положительная активация идет к светимости от формы, негативная — к содержимому от цвета, и от содержимого в светимости… Разумеется, все эти сигналы идут параллельно!!! И асинхронно!!! Прямо как в человеческом мозге…</p>
<p>Наконец Сеть 1 приходит в стабильное состояние, в котором узлы «светимость» и «содержимое» активированы очень сильно в положительную сторону. Сеть могла бы сказать, что нам следует «ожидать» (пусть мы это ещё и не проверяли), что этот объект светится в темноте и содержит ванадий.</p>
<p>И смотрите, Сеть 1 демонстрирует такое поведение, несмотря на отсутствие узла, который явно бы говорил, является ли объект сияйцом или нет. Вся сеть выносит имплицитную оценку!!! Сияйцность - аттрактор!!! Появляющийся в результате эмерджентного поведения!!! Благодаря распределенному обучающему алгоритму!!!</p>
<p>Сети с такой архитектурой могут <a l:href="http://thedailywtf.com/articles/No%2c_We_Need_a_Neural_Network">казаться очень привлекательными</a>, однако, использовать их в реальной жизни довольно проблематично. Сети с обратными связями не всегда быстро останавливаются: иногда в них начинаются колебания, иногда можно наблюдать хаотичное поведение, или же они просто слишком долго думают. Если вы видите что-то большое, желтое и полосатое, и вам надо ждать пять минут, прежде чем сеть придет к аттрактору «тигр», то это очень-очень плохо. Да, процессы в этих сетях идут асинхронно и параллельно, но этого всё равно не хватает для работы в реальном времени.</p>
<p>Есть и другие проблемы. Например, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">одно и то же свидетельство может оказаться учтено дважды</a>, потому что сигнал ходит туда-сюда: вы подозреваете, что объект светится в темноте, это способствует активации убеждения о ванадии внутри объекта, что, в свою очередь, способствует активации убеждения о свечении в темноте.</p>
<p>К тому же, если вы захотите увеличить Сеть 1, это потребует O(N2)O(N2) соединений, где NN - число наблюдаемых характеристик.</p>
<p>А как можно построить более реалистичную сеть?</p>
<p><image l:href="#img_4"/></p>
<p>В такой сети активируются сначала узлы, отвечающие за наблюдаемые характеристики, от них сигнал идет к центральному узлу, а от него к еще не активированным (отвечающим за ненаблюдаемые характеристики) узлам. Это означает, что мы можем вычислить ответ за один шаг, а не ждать, пока сеть успокоится. С точки зрения биологии это очень важно, ведь нейроны работают с частотой в 20 герц. И расширение сети с такой архитектурой требует O(N)O(N) новых соединений, а не O(N2)O(N2).</p>
<p>Следует признать, что некоторые выводы делать проще, используя сеть с архитектурой первого типа, чем второго. В Сети 1 каждые два узла соединены напрямую. Поэтому если красные объекты не светятся в темноте, но красным мохнатым объектам обычно свойственны и другие характеристики сияйца, вроде яйцевидности и ванадия, Сеть 1 может это легко воспроизвести. Потребуется лишь несколько сильных отрицательных связей от цвета к светимости и более сильных положительных связей от текстуры ко всем остальным узлам кроме светимости.</p>
<p>Но это не означает, что в правиле «сияйца светятся в темноте» появилось «особое исключение». В Сети 1 нет узла, отвечающего за «сияйцность». Сияйцность появляется как аттрактор в распределенной сети.</p>
<p>Поэтому, да, от этих N2N2 соединений бывает польза. Но не часто. В реальных задачах мы редко наблюдаем животных, которые наполовину похожи на кошку, а наполовину — на собаку, и Сеть 1 для большинства таких реальных задач не подходит.</p>
<p>(Кроме того, есть факты, которые трудно воспроизвести как на Сети 1, так и на Сети 2. Предположим, что если лазурный цвет и сферическая форма встречаются одновременно, то это всегда означает наличие палладия. Однако, если эти характеристики присутствуют поодиночке, это является сильным свидетельством в пользу наличия ванадия. Если не вводить дополнительные узлы, на обеих сетях такое явление будет трудно воспроизвести. Архитектура и Сети 1, и Сети 2 неявно содержит предположение о том, какие связи между характеристиками возможны в реальности. В машинном обучении детей от взрослых отличает именно способность видеть такие неявные предположения.)</p>
<p>На самом деле, ни Сеть 1, ни Сеть 2 не похожи на реальные биологические системы. Однако, судя по всему, имеет смысл предполагать, что работа мозга в каком-то смысле ближе к Сети 2, чем к Сети 1. Сеть 2 быстрая, простая, масштабируемая и хорошо подходит для различения кошек от собак. Естественный отбор приходит к чему-то подобному точно так же, как вода стекает со склона холма.</p>
<p>Кажется, будто в задаче классификации объектов как сияиц или крубов и распределении их по корзинам нет ничего сложного. Но сможете ли вы заметить, что лазурные объекты никогда не светятся в темноте?</p>
<p>Возможно, вы обратите на это внимание, если окажетесь перед двадцатью объектами, которые будут различаться во всём, кроме лазурного цвета, и кто-нибудь выключит свет, и ни один из объектов не засветится. Другими словами, если ситуация будет такова, что не заметить отсутствие свечения в темноте будет почти невозможно. Возможно, когда вы понаблюдаете за всеми этими объектами вместе, ваш мозг сформирует новую подкатегорию и сможет определять характеристику «не светится» внутри этой подкатегории. Но если лазурные объекты будут рассеяны в куче из сотни других сияиц и крубов, то вы, скорее всего, ничего не заметите. Замечать подобные связи между характеристиками трудно и не интуитивно - по сравнению с различением кошек и собак.</p>
<p>Или: «Сократ - человек, все люди смертны, следовательно, Сократ смертен». Как Аристотель узнал, что Сократ был человеком? Ну, у Сократа не было перьев на теле, его ногти были плоскими, он был прямоходящим, говорил на греческом и, в целом, имел человеческую форму и вел себя как человек. И мозг решает — раз и навсегда, — что Сократ является человеком, и делает из этого вывод, что, как и все люди, которых он до этого наблюдал, Сократ тоже смертен. Вопрос о том, насколько ношение одежды связано со смертностью сильнее, чем умение говорить, кажется сложным и не интуитивным. Просто «то, что носит одежду и разговаривает — люди» и «люди смертны».</p>
<p>Существуют ли искажения, связанные с попыткой распределить объекты по категориям раз и навсегда? Разумеется, существуют. Например, читайте статью <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Культовая_контркультовость">«Культовая контркультовость».</a></p>
<p>Продолжение следует…</p>
<p><strong>Как алгоритм ощущается изнутри</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Если в лесу падает дерево, и никто этого не слышит, то создаёт ли дерево звук?» Однажды я видел, как из-за этого вопроса разгорелся настоящий спор — совершенно наивный спор, который вообще не имел никакого отношения к берклианскому субъективизму. Просто:</p>
<p>— Оно производит звук, как и любое другое падающее дерево!</p>
<p>— Но что это за звук такой, которого никто не слышит?</p>
<p>Рационалист, скорее всего, разрешил бы этот вопрос так: первый человек под словом «звук» подразумевает акустические вибрации в воздухе, а второй — слуховое переживание в мозге. Если спросить «были ли акустические колебания?» или «было ли слуховое переживание?», ответ достаточно очевиден. Таким образом, оказывается, что весь спор ведётся вокруг определения слова «звук».</p>
<p>Я полагаю, что этот анализ по существу правильный. Давайте примем это за основу и спросим: почему люди спорят друг с другом по такому поводу? Какие явления с точки зрения психологии к этому приводят?</p>
<p>Ключевая идея концепции эвристик и искажений — ошибки часто рассказывают о процессе познания больше, чем правильные ответы. И если люди втягиваются в жаркий спор о том, производит ли звук дерево, падающее в необитаемом лесу, то обычно это считается ошибкой.</p>
<p>О каких особенностях работы разума может говорить такая ошибка?</p>
<p>В <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Замаскированые_вопросы">«Замаскированных вопросах»</a> я рассказал о задаче классификации сияиц и крубов. В этой задаче Старшая Сортировщица Сьюзен объясняет, что ваша работа — сортировать предметы, поступающие по конвейерной ленте, и складывать синие яйца, или «сияйца» в одну корзину, а красные кубы, или «крубы» — в другую. Как оказывается позже, дело в том, что сияйца содержат ванадиевую руду, а крубы — кусочки палладия, и то, и другое используется в промышленности.</p>
<p>Однако, около 2% синих яйцевидных объектов содержат вместо ванадия палладий. Поэтому, если вы обнаружите синий яйцевидный предмет, содержащий палладий, может быть, следует назвать его «крубом»? Вы ведь собираетесь положить его в корзину для крубов — так почему не называть его «крубом»?</p>
<p>Но при этом, если выключить свет, почти все сияйца будут немного светиться в темноте. И синие яйцевидные объекты, содержащие палладий, будут светиться в темноте с той же вероятностью, как и любые другие синие яйцевидные объекты.</p>
<p>Таким образом, если вы увидите синий яйцевидный объект, содержащий палладий, и спросите: «Это сияйцо?», ответ будет зависеть от того, что вы собираетесь делать с объектом. Если вам нужно выяснить, в какую корзину поместить объект, то от вы будете рассуждать о нём, как о крубе. Но если вы спросите: «Если выключить свет, будет ли объект светиться?», то объект стоит рассматривать как сияйцо. В одном случае под вопросом «Это сияйцо?» замаскирован вопрос «В какую корзину его поместить?». В другом случае замаскирован вопрос «Будет ли объект светиться в темноте?».</p>
<p>Предположим, вам попался синий содержащий палладий яйцевидный объект. И вы уже определили, что он еще и мохнатый, мягкий, непрозрачный и светится в темноте.</p>
<p>Теперь вы знаете ответы на все вопросы, у вас есть информация обо всех наблюдаемых характеристиках. Нет ни одного вопроса, за которым смог бы замаскироваться другой вопрос.</p>
<p>Так почему же у кого-то может появиться искушение поспорить о том, действительно ли это сияйцо?</p>
<p><image l:href="#img_5"/></p>
<p>Эта диаграмма из <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Нейронные_категории">«Нейронных категорий»</a> показывает две нейронные сети, с помощью которых можно получать ответы на вопросы про сияйца и крубы. У Сети 1 есть множество недостатков — она склонна скатываться к хаотичному поведению, в ней могут начаться колебания, при росте этой сети количество соединений растёт пропорционально квадрату числа элементов. Однако, у Сети 1 есть серьезное преимущество перед Сетью 2 — каждый узел первой сети соответствует наблюдаемой характеристике. Если вы пронаблюдаете все наблюдаемые характеристики, зафиксируете значение каждой, то узлов с неопределённым состоянием в сети не останется.</p>
<p>Однако, с другой стороны, если мы будем сравнивать эти две сети и человеческий мозг, то мы заметим, что работа Сети 2 больше похожа на работу мозга, пусть это и довольно условное сходство. Сеть 2 быстрая, простая, масштабируемая. И у неё есть дополнительный узел в центре, состояние которого может оказаться неопределённым даже после того, как мы зафиксировали значения окружающих его узлов.</p>
<p>То есть, даже когда вы знаете, синий это объект или красный, яйцевидный или кубический, мохнатый или гладкий, сияет или нет, содержит ванадий или палладий, остаётся ощущение, что у вас есть вопрос, на который вы так и не получили ответа. Действительно ли это сияйцо?</p>
<p>В повседневной жизни акустические колебания и слуховые переживания сопутствуют друг другу. Однако, в примере про падающее в необитаемом лесу дерево эта связь разрывается. Поэтому даже после того, как вы установили, что упавшее дерево создавало акустические колебания, но не слуховые переживания, вам кажется, что вы так и не получили ответа на вопрос: издавало ли упавшее дерево звук?</p>
<p>Мы знаем, где находится Плутон и куда он направляется. Мы знаем его форму и массу. Но всё-таки, это планета или нет?</p>
<p>Не забывайте: когда вы смотрите на схему Сети 2, которую я привожу здесь, вы видите алгоритм снаружи. Люди не спрашивают себя: «Должен ли активизироваться центральный узел?» — точно так же, как вы не думаете: «А должен ли возбуждаться нейрон № 12 234 320 242 в моей зрительной коре?»</p>
<p>Чтобы посмотреть на свой мозг «снаружи», вам нужно приложить осознанное усилие. И даже в этом случае вы не видите свой настоящий мозг, вы лишь представляете образы, которые для вас описывает ваш мозг. Я надеюсь, что ваши представления основаны на науке, но в любом случае интроспекция не даёт прямого доступа к структурам нейронных сетей. Поэтому древние греки и не изобрели вычислительную нейробиологию.</p>
<p>Когда вы смотрите на Сеть 2, вы видите её снаружи. Но если посмотреть, как эта нейронная структура ощущается изнутри, представить себя мозгом, который исполняет такой алгоритм, получится, что даже когда вы знаете все характеристики объекта, вы всё равно размышляете: «Это всё-таки сияйцо или нет?»</p>
<p>Воспринимать собственные представления о реальности именно как «представления о реальности» очень сложно, и я сталкивался с людьми, которые никак не могли этому научиться. Ведь нам всем кажется, что наши представления о реальности — это и есть сама реальность. Когда вы смотрите на зеленую кружку, вы не думаете о том, что вы видите картинку, созданную вашей зрительной корой, — хотя на самом деле вы видите именно её — вы просто видите зелёную кружку. Вы думаете: «Ну, да, эта кружка зеленая», а не: «Моя визуальная кора изображает эту кружку как зелёную».</p>
<p>Точно также, когда люди спорят про звук падающего дерева или про то, является ли Плутон планетой, они не видят себя людьми, спорящими должен ли активироваться узел, отвечающий за категоризацию, в их нейронных сетях или нет. Им просто кажется, будто дерево либо издает звук, либо нет.</p>
<p>Мы знаем, где находится Плутон и куда он направляется. Мы знаем его форму и массу. Но всё-таки, это планета или нет? Разумеется, кто-то скажет, что это спор об определениях. Но это всё равно высказывание с точки зрения Сети 2, потому что это спор о том, с какими наблюдаемыми характеристиками должен быть связан центральный узел. Если бы ваш разум был сконструирован по типу Сети 1, то вы бы не сказали: «Это зависит от того, как вы определяете слово „планета“ ». Вы ответили бы: «Поскольку мы знаем орбиту Плутона, его массу и форму, мы ответили на все вопросы». Более того, если бы вы были разумом, построенным по типу Сети 1, вам бы казалось, что тут в принципе нет никаких неотвеченных вопросов.</p>
<p>Прежде чем подвергать сомнениям свои представления о реальности, нужно понять, что ваш мысленный взор лишь смотрит на ваши представления о реальности — на результат работы мысленного алгоритма, видимый изнутри — а не воспринимает напрямую то, Как На Самом Деле Устроен Мир.</p>
<p>Я полагаю, что люди <a l:href="http://lesswrong.com/lw/n1/allais_malaise/">цепляются за свои представления</a> о реальности не потому, что они считают свои когнитивные алгоритмы абсолютно надежными, а потому, что они не воспринимают свои представления о реальности как результат работы когнитивных алгоритмов, видимый изнутри.</p>
<p>И поэтому всё, что вы попробуете рассказать людям про некорректную работу встроенных когнитивных алгоритмов, люди будут сравнивать со своим прямым восприятием того, Как На Самом Деле Устроен Мир. И отбросят ваши утверждения как очевидно неверные.</p>
<p><strong>Споры об определениях</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Очень многие разговоры — даже разговоры о (предположительно) когнитивистике — скатываются в споры об определениях. Если взять в качестве примера классическое «Если дерево падает в лесу, и нет никого рядом, чтобы это услышать — создаёт ли дерево звук?», то ход последующего спора можно представить примерно следующим образом:</p>
<p>Если дерево падает в лесу, и нет никого рядом, чтобы это услышать, — создаёт ли дерево звук?</p>
<p>АЛЬБЕРТ: Разумеется! Что за глупый вопрос? Каждый раз, когда я слышал падение дерева, оно создавало звук, поэтому я считаю, что остальные деревья тоже создают звуки в процессе падения. Я не думаю, что мир ведёт себя по-разному в зависимости от того, смотрю я на него или нет.</p>
<p>БАРРИ: Секундочку! Если никто не может этого услышать, то как это может быть звуком?</p>
<p>В этом примере Барри спорит с Альбертом из-за действительно отличающегося интуитивного понимания того, что представляет из себя звук. Однако, Стандартный Диспут может возникнуть и множеством других путей. У Барри может быть мотив отвергать вывод Альберта. Или Барри может быть скептиком, который, услышав аргумент Альберта, машинально <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Знание_искажений_может_вредить">исследовал</a> его на наличие логических ошибок, а затем, найдя контраргумент, автоматически <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Мотивированная_остановка_и_мотивированное_продолжение">принял</a> его, не запустив второй слой поиска в попытке найти контрконтраргумент, таким образом убедив себя в правоте противоположной позиции. Для этого необязательно, чтобы прежняя интуиция Барри — та интуиция, которую проявил бы Барри, спроси мы его до того, как заговорил Альберт — отличалась от интуиции Альберта.</p>
<p>Ну, в любом случае, даже если интуиция Барри изначально не отличалась от альбертовой, сейчас они точно разнятся.</p>
<p>АЛЬБЕРТ: В смысле? Корни дерева ломаются, ствол начинает валиться и в итоге врезается в землю. Всё это создаёт вибрации, передающиеся по воздуху и через землю. Именно сюда уходит энергия падения: в тепло и звук. Ты хочешь сказать, что если люди ушли из леса, то деревья начинают нарушать закон сохранения энергии?</p>
<p>БАРРИ: Но никто ничего не слышит. Если в лесу нет людей — будем считать, что в лесу нет вообще никаких обладателей нервной системы, достаточно сложной для того, чтобы уметь «слышать» — то никто не слышит звука.</p>
<p>Альберт и Барри более подробно описали мысли, заставившие сработать или не сработать их <a l:href="http://lesswrong.com/lw/no/how_an_algorithm_feels_from_inside/">детекторы «звука»</a>(English), и они ощущают, что завербованные ими аргументы поддерживают их позицию. Но всё же, пока что спор фокусируется на лесе, а не на определениях. И можно заметить, что спорщики, на самом деле, не расходятся во мнениях о том, что происходит в лесу.</p>
<p>АЛЬБЕРТ: Этот спор входит в тройку тупейших споров, в которых я когда-либо участвовал. Ты трясущийся фейчихахуа, замаринованный в запредельном идиотизме.</p>
<p>БАРРИ: Да ну? Это мне говорит человек, по которому видно, что в детстве его часто били по голове сельскохозяйственным инвентарём. Чтобы, видимо, потушить загоревшиеся волосы.</p>
<p>Оскорбление предложено и принято; теперь никто не может отступить, не боясь потерять лицо. Строго говоря, это нельзя назвать частью «спора» в понимании рационалистов, но эта сцена столь важна для развития Стандартного Диспута, что я всё равно решил упомянуть её здесь.</p>
<p>АЛЬБЕРТ: Дерево создаёт акустические вибрации. По определению, это звук.</p>
<p>БАРРИ: Никто ничего не слышит. По определению, это не звук.</p>
<p>Спор уходит в сторону, фокусируясь на определениях — несмотря на то, что довод «по определению» совершенно бессмыслен, когда речь идёт о чём-то приземлённее чистой математики. Важно помнить, что всё, верное «по определению» верно <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">во всех возможных мирах</a>, и поэтому наблюдение справедливости этого факта никогда не сможет сказать тебе, в каком именно мире ты живёшь: оно не <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">ограничивает</a> возможные миры.</p>
<p>АЛЬБЕРТ: Мой компьютер может записать звук — даже когда нет никого рядом, чтобы его услышать — и сохранить это в файл. Такие файлы называются «звуковыми файлами». В файле хранится последовательность колебаний воздуха, а не последовательность возбуждений нейронов чего-либо мозга. «Звук» означает последовательность колебаний.</p>
<p>Альберт отправляет в наступление аргумент, который кажется доводом в пользу того, что слово «звук» имеет определённое значение. Этот вопрос уже не имеет отношения к тому, происходили ли в лесу акустические вибрации. Однако, этот переход обычно остаётся незамеченным.</p>
<p>БАРРИ: Да ну? Давай посмотрим, согласится ли с тобой словарь.</p>
<p>Я увидел много вещей, вызывавших бы у меня любопытство, окажись я в этом сценарии. Можно пойти в лес и посмотреть на деревья, или разобраться в выводе волнового уравнения, касающегося колебаний воздуха, или проанализировать анатомическое строение уха, или изучить принципы работы слуховой коры мозга. Однако вместо того, чтобы заняться чем-либо из этого списка, я должен, очевидно, посоветоваться со словарём. Почему? Неужели словарь составляли профессиональные ботаники, врачи и нейробиологи? Я могу увидеть логику в решении заглянуть в энциклопедию, но причём тут словарь?</p>
<p>АЛЬБЕРТ: Вот! Определение 2c в Мерриэме-Уэбстере: «Звук: физическое явление, вызываемое колебательными движениями частиц воздуха или другой среды»</p>
<p>БАРРИ: Вот! Определение 2b в Мерриэме-Уэбстере: «Звук: чувство, вызываемое воздействием на орган слуха, восприятие слуховых ощущений»</p>
<p>АЛЬБЕРТ И БАРРИ, хором: Дурацкий словарь! Лучше не стало.</p>
<p>Редакторы словарей занимаются историей, а не законотворчеством. Редактор словаря находит используемые сейчас слова и записывает их; затем добавляет то (<a l:href="http://lesswrong.com/lw/nh/extensions_and_intensions/">малую часть того</a>(English)), что, как ему кажется, имеют в виду люди, употребляющие это слово. Если употреблений несколько, то он записывает несколько определений.</p>
<p>АЛЬБЕРТ: Смотри. Предположим, я оставил в лесу микрофон и он записал последовательность акустических вибраций, связанных с падением дерева. Если кто-нибудь прослушает эту запись, он назовёт это «звуком»! Это — общепринятое употребление. Прекрати высасывать из пальца какие-то свои чокнутые определения!</p>
<p>БАРРИ: Во-первых, я могу определить слово так, как мне нравится. Главное — употреблять его последовательно. Во-вторых, моё значение имеется в словаре. В-третьих, кто дал тебе право решать, что можно считать общепринятым употреблением, а что нельзя?</p>
<p>С точки зрения рациональности, Стандартный Диспут кишит ошибками. Часть этих ошибок я уже описал, и часть из них мне ещё предстоит описать; то же самое касается и средств защиты от них.</p>
<p>Но сейчас я хочу лишь обратить ваше внимание на то, что Барри и Альберт, скорее всего, дадут один и тот же ответ на любой вопрос, касающийся вещей, действительно происходящих внутри леса, но всё равно никто из них не чувствует этого согласия. Просто печальное напоминание.</p>
<p>Споры об определениях — ложная тропинка, незаметно ведущая в тупик. Никто не пошёл бы по этой тропинке, если бы знал, куда она ведёт. Если спросить у Альберта (или у Барри), почему он до сих пор участвует в споре, то он бы ответил что-то вроде «этот подлый негодяй Барри (или Альберт) пытается протащить контрабандой своё определение слова «звук», чтобы обосновать своё смехотворное мнение; и мой долг — защитить стандартное определение»</p>
<p>Но представим, что я вернулся назад во времени и успел оказаться рядом с Барри и Альбертом до начала спора.</p>
<p><emphasis>(Из ниоткуда возникает Элиезер, сидящий внутри своеобразного транспортного средства, очень похожего на машину времени из старого фильма «Машина времени»)</emphasis></p>
<p>БАРРИ: Боже! Путешественник во времени!</p>
<p>ЭЛИЕЗЕР: Я прибыл к вам из будущего! Внимайте моим словам! Я прошёл долгий путь — около пятнадцати минут — для того, чтобы…</p>
<p>АЛЬБЕРТ: Пятнадцать минут?</p>
<p>ЭЛИЕЗЕР: …для того, чтобы задать вам этот вопрос!</p>
<p><emphasis>(Немая сцена, пропитанная смесью замешательства и предвкушения)</emphasis></p>
<p>ЭЛИЕЗЕР: Вы считаете, что слово «звук» должно означать как акустические вибрации (волны давления, передающиеся через физический объект-проводник), так и слуховые впечатления (восприятие кем-то звука)? Или вы считаете, что «звук» нужно определить так, чтобы он означал только лишь акустические вибрации, или только лишь аудиторные переживания?</p>
<p>БАРРИ: Ты вернулся в прошлое, чтобы спросить у нас вот это?</p>
<p>ЭЛИЕЗЕР: Мои мотивы — моё личное дело! Отвечайте!</p>
<p>АЛЬБЕРТ: Эммм… Я не понимаю, почему это должно кого-то беспокоить. Можно выбрать любое определение. Главное, употреблять его последовательно.</p>
<p>БАРРИ: Брось монетку. Точнее, брось монетку дважды.</p>
<p>ЭЛИЕЗЕР: Я считаю, что, в случае возникновения такой проблемы, обе стороны должны взглянуть на происходящее уровнем организации ниже и начать описывать событие, используя более элементарные компоненты: например, акустические вибрации или слуховые впечатления. Или каждая сторона может придумать новое слово — например «алберзаль» или «баргулум» — для того понятия, которое они ранее обозначали словом «звук»; это позволяет обеим сторонам употреблять новые слова последовательно. Таким образом, никому не придётся пойти на уступки или потерять лицо, но при этом возможность успешного обмена информацией сохраняется. Ну и, разумеется, всегда стоит отслеживать, о каком именно утверждении, доступном для проверки опытом, идёт речь. Вы считаете мои предложения разумными?</p>
<p>АЛЬБЕРТ: Видимо, да…</p>
<p>БАРРИ: Зачем мы об этом разговариваем?</p>
<p>ЭЛИЕЗЕР: Чтобы сберечь вашу дружбу пред лицом неожиданной беды, о которой вы — отныне и теперь — никогда не узнаете, ибо будущее уже изменилось!</p>
<p><emphasis>(Элиезер и машина исчезают в клубах дыма)</emphasis></p>
<p>БАРРИ: На чём мы остановились?</p>
<p>АЛЬБЕРТ: Секундочку… Вот: «Если дерево падает в лесу, и нет никого рядом, чтобы это услышать — создаёт ли дерево звук?»</p>
<p>БАРРИ: Оно создаёт алберзаль, но не баргулум. Давай дальше.</p>
<p>Этот рецепт не уничтожает каждый диспут о категоризации. Однако, он уничтожает значительную их долю.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Ощути смысл</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Когда я слышу, как кто-то говорит: «Смотрите — бабочка», произнесенные фонемы «бабочка» попадают в мои уши и вибрируют в барабанных перепонках, попадают во внутреннее ухо, «щекочут» нервы, что приводит к активации нейронов слуховой коры. В которой начинается обработка этих фонем — распознавание слов, реконструкция синтаксиса и прочие сложности.</p>
<p>Но в итоге, через несколько мгновений, у меня появится желание взглянуть туда, куда указывает мой друг, и я увижу там визуальный паттерн, который будет интерпретирован как бабочка. И я довольно сильно удивлюсь, если вместо бабочки я увижу волка.</p>
<p>Мой друг смотрит на бабочку, его горло вибрирует, а губы движутся, звуковые волны незримо передаются по воздуху, мои уши слышат, нервы передают и мой мозг распознает и, ну надо же, я понимаю, на что смотрит мой друг. Разве это не чудо? Если бы мы не знали про звуковые волны, то все газеты трубили бы о невероятном открытии — люди владеют телепатией! Человеческие мозги способны передавать мысли друг другу!</p>
<p>Да, мы действительно телепаты. Однако, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/«Наука»_—_затычка_для_любопытства">если магия является обыденностью и все ваши друзья ею тоже владеют, она никому не интересна</a>.</p>
<p>Думаете, телепатия — это просто? Попробуйте собрать компьютер, который будет телепатически общаться с вами. Телепатия или «язык», или как вам будет угодно назвать нашу способность к частичной передаче мыслей, сложнее чем кажется.</p>
<p>Однако, было бы довольно неудобно думать что-то вроде: «Сейчас я преобразую часть моих мыслей в линейную последовательность фонем, которые вызовут похожие мысли у моего партнёра по диалогу…»</p>
<p>Поэтому мозг прячет от нас сложность, точнее даже вовсе её не показывает. И это приводит к тому, что у людей появляется странное представление о словах.</p>
<p>Как я отметил <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Слова_как_скрытые_умозаключения">ранее</a>, когда большой желтый и полосатый объект кидается на меня, я думаю: «А-а-а! Тигр!», а не «Так… Объект с характеристиками огромности, желтости и полосатости был ранее отмечен как обладающий еще и характеристиками «голодный» и «опасный», следовательно, хотя логически это и не выводимо, а-а-а… ХРУМ-ХРУМ-ХРУМ».</p>
<p>Точно также естественный отбор не станет содействовать организму, который, услышав: «А-а-а! Тигр!», будет думать: «Так… Я только что услышал «Ти» и «гр», которые у моих соплеменников ассоциируются с их внутренними аналогами моего концепта «тигр», и они, скорее всего, склонны издавать эти звуки, заметив объект, который они классифицируют как а-а-а-и-и-и-и ХРУМ-ХРУМ помогите он откусил мне руку ХРУМ-ХРУМ».</p>
<p>Можно рассматривать это как проектное ограничение <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Как_алгоритм_ощущается_изнутри">когнитивной архитектуры</a> у людей — любому хотелось бы, чтобы у него не было лишних шагов между распознаванием слуховой корой звуков «тигр» и активацией концепта тигра.</p>
<p>Вернёмся к <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Замаскированые_вопросы">притче о сияйцах и крубах</a> и к <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Нейронные_категории">централизованной сети</a>, которая быстро и легко распределяет объекты по категориям. Можно представить себе прямую связь между узлом, который распознаёт слово «сияйцо», и узлом в центре сети. Центральный узел — понятие сияйца — активируется почти сразу же, как Старшая Сортировщица Сьюзен говорит: «Сияйцо!»</p>
<p>Или в целях передачи информации — на что тоже не должна уходить вечность — как только вы видите синюю штуку в форме яйца, и центральный узел «сияйцо» возбуждается, вы кричите Сьюзен: «Сияйцо!»</p>
<p><image l:href="#img_6"/></p>
<p>И <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Как_алгоритм_ощущается_изнутри">изнутри этот алгоритм ощущается так</a>, как будто ярлык и понятие очень тесно связаны. Смысл кажется неким свойством, присущим самому слову.</p>
<p>Знатоки распознают в этом ещё один частный случай «ошибки проецирования ума» по Э. Т. Джейнсу. Нам кажется, будто у слова есть смысл, и этот смысл — свойство самого слова, точно так же, как краснота — свойство красного яблока, а <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">таинственность — свойство таинственного явления</a>.</p>
<p>Более того, в большинстве случаев мозг не проводит границу между словом и его значением — разве что при изучении нового языка он позаботится отделить одно от другого. И даже тогда, если вы увидите, как Сьюзен указывает на синий яйцевидный предмет и говорит «Сияйцо!», вы подумаете: «Интересно, что значит „сияйцо“?», а не «Интересно, какую мысленную категорию Сьюзен связывает со звуковым ярлыком „сияйцо“?».</p>
<p>Рассмотрим в свете этого ту часть <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Споры_об_определениях">стандартного спора об определениях</a>, где две стороны спорят о том, что на самом деле означает слово «звук». Точно также они могли бы спорить о том, красного или зелёного цвета одно конкретное яблоко.</p>
<p>Альберт:</p>
<empty-line/>
<p>— Микрофон моего компьютера может записать звук, даже когда рядом нет никого, кто мог бы его услышать, сохранить его в файл, и этот файл будет называться «звуковым». И то, что сохранено в файле — это последовательность вибраций воздуха, а не последовательность возбуждения нейронов в чьём-то мозгу. «Звук» — это последовательность вибраций.</p>
<p>Барри:</p>
<empty-line/>
<p>— Что, серьёзно? А давай посмотрим, что словарь скажет по этому поводу?</p>
<p>Альберт интуитивно чувствует, что у слова «звук» есть смысл, и этот смысл — акустические вибрации. А ещё он чувствует, что дерево, падающее в лесу, производит звук (а не становится причиной явления, попадающего в категорию «звук»).</p>
<p>Барри, в свою очередь, ощущает, что</p>
<p>звук.смысл == слуховые
переживания</p>
<empty-line/>
<p>лес.звук == неверно</p>
<p>А не:</p>
<p>мойМозг.НайтиПонятие("звук") == понятие_СлуховоеПереживание</p>
<empty-line/>
<p>понятие_СлуховоеПереживание.совпадение(лес) == неверно</p>
<p>Хотя последнее гораздо ближе к тому, что на самом деле происходит. Однако, эволюция не готовила людей к этому знанию, во всяком случае, не больше, чем к инстинктивному знанию о том, что мозг состоит из нейронов.</p>
<p>Противоречащие друг другу интуитивные представления Альберта и Барри подливают масла в огонь дискуссии, уже дошедшей до того, что они спорят о том, что значит слово «звук». И им кажется, что они спорят о факте, не отличающемся от любого другого факта, и этот спор ничем не отличается от, например, спора, является ли небо голубым или зелёным.</p>
<p>Вы можете даже не заметить, что забрели совсем не туда, пока не попытаетесь исполнить рационалистский ритуал: предложить <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">проверяемый эксперимент</a>, результат которого зависит от фактов, о которых вы так горячо спорите…</p>
<p><strong>Аргумент к традиционному пониманию</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Споры_об_определениях">Стандартный спор об определениях</a>» иногда содержит примерно такой фрагмент:</p>
<p>Альберт:</p>
<empty-line/>
<p>— Предположим, я оставил в лесу микрофон и записал последовательность акустических вибраций от падающего дерева. Если я проиграю кому-нибудь запись, они скажут, что на записи «звук». Традиционно это слово понимается именно так! И не надо тут выдумывать всякие ненормальные определения!</p>
<p>Барри:</p>
<empty-line/>
<p>— Во-первых, я могу определять значение слова так, как мне угодно, главное, что я использую его последовательно. Во-вторых, значение, которое я в него вкладываю, есть в словаре. В-третьих, кто дал вам право решать, какое понимание слова соответствует традиции, а какое — нет?</p>
<p>Само понятие традиционного понимания слова всплывает не во всех спорах об определениях. По-моему, чаще всего люди берут в руки словарь, потому что считают, что у <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ощути_смысл">слов есть смысл</a> и что словарь прилежно фиксирует, какой именно. Некоторые люди, судя по всему, даже верят, что словарь определяет смысл слов и составители словаря для этих людей — это законодатели языка. Может быть, это потому, что в начальной школе учитель — <a l:href="http://lesswrong.com/lw/mn/absolute_authority/">авторитет для них</a> в то время — сказал им, что они должны подчиняться словарю? И с тех пор они считают, что это обязательное к исполнению правило?</p>
<p>Составители словарей читают то, что пишут другие люди, и фиксируют, что эти слова, судя по всему, означают. Они — историки. Оксфордский словарь может исчерпывающе описывать лексику английского языка, но он не имеет силы закона.</p>
<p>Но разве не существует социального императива, предписывающего нам использовать слова в том смысле, в котором они обычно понимаются? Разве наша человеческая телепатия, наша драгоценная сила языка, не требует всеобщей слаженности усилий? Быть может, нам добровольно следует относиться к редакторам словарей, как к верховным судьям, — даже если они предпочитают считать себя историками, — просто чтобы поддерживать молчаливое соглашение, от которого зависит вся речь.</p>
<p>Словосочетание «авторитетный словарь» некорректно почти во всех случаях. Как пример исключения можно упомянуть «Официальный словарь терминов стандартов IEEE» [«Официальный словарь» в этом названии в оригинале тоже пишется как «authoritative dictionary» — «авторитетный словарь». — Прим.перев.] Членам IEEE необходимо достигать чёткого соглашения о терминах и определениях, они решают вопросы голосованием, и потому «Официальный словарь терминов стандартов IEEE» - это настоящий закон, авторитет которого поддерживается авторитетом IEEE.</p>
<p>В отличии от IEEE, в обычной жизни язык возникает не в результате обдуманного соглашения. Скорее, он больше похож на инфекцию — кто-то придумывает слово, а потом оно растворяется в культуре. (Кто-нибудь мог бы вспомнить слово «мем», предложенное Ричардом Докинзом тридцать лет назад. Но вы и так уже поняли, о чём я тут пишу. Если же нет, можете воспользоваться Гуглом и тоже заразиться этим словом.)</p>
<p>И тем не менее, как показывает пример IEEE, соглашение относительно используемого языка тоже может быть совместно созданным общественным благом. Если мы желаем обменяться мыслями посредством языка, человеческой телепатии, то использование одного и того же слова для схожих концептов — в наших общих интересах. (Конечно, предпочтительней, если эти концепты будут схожи с точностью до предела разрешения нашего мысленного представления.) При этом у нас может не быть никаких общих интересов использовать какое-то конкретное слово.</p>
<p>С точки зрения общих интересов, не слишком важно, используем ли мы слово «ото» для обозначения звука или «звук» для обозначения ото. Однако, в наших общих интересах использовать одно и то же слово, каким бы оно ни было. (Предпочтительно, чтобы часто употребляемые слова были короткими, но не будем пока углубляться в теорию информации).</p>
<p>Использование одинаковых ярлыков для размышлений — тоже в общих интересах, но острой необходимости в этом нет. Так просто удобней. Если я знаю, что «ото» для вас означает «звук» (то есть, вы ассоциируете слово «ото» с концептом, который очень похож на тот, с которым я ассоциирую слово «звук»), то я могу сказать: «Если смять бумагу, она будет издавать хрустящий ото». Для этого мне придется приложить лишь чуть больше усилий.</p>
<p>Точно также, если вы скажете: «Какую трость создаёт упавший на пол шар для боулинга?» и я знаю, какой концепт у вас связан с фонемами «трость», то я смогу понять, что вы подразумевали. Возможно, мне придётся на некоторое время задуматься, потому что обычно слово «трость» у меня связано с другим концептом. Но я вполне неплохо всё пойму.</p>
<p>Желающих пообщаться людей трудно остановить! Даже оказавшись на необитаемом острове без общего языка, мы можем взять в руки палки и общаться с помощью изображений на песке.</p>
<p>Альберт, используя «аргумент к традиционному пониманию», подразумевает, что соглашение о языке является совместно установленным общественным благом. Тем не менее, единственная цель Альберта в этот момент — в полемических целях обвинить Барри в нарушении соглашения и угрозе общему благу. Спор о падающем дереве больше не сводится к ботанике или семантике. Теперь это политический спор. И Барри в ответ оспаривает право Альберта устанавливать определения.</p>
<p>Владеющий навыком «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ухватить_задачу">ухватить задачу</a>» рационалист заметит, что спорщики сильно отклонились от темы разговора.</p>
<p>Уважаемый читатель, неужели это всё действительно необходимо? Ведь Альберт знает, что Барри подразумевает под «звуком». Барри знает, что Альберт подразумевает под «звуком». Оба они знают о словосочетаниях «акустические вибрации» и «слуховые переживания», и каждое из этих словосочетаний у обоих связано с одним и тем же концептом, и эти концепты, в свою очередь, описывают происходящие в лесу события без каких-либо двусмысленностей. Если бы Альберт и Барри попали на необитаемый остров и попытались бы обменяться информацией, у них не возникло бы проблем.</p>
<p>Метод ведения дискуссии, при котором обе стороны знают, что хочет сказать оппонент, и одновременно обвиняют друг друга в предательстве общего блага (которое состоит в отказе от «традиционного понимания»), очевидно, не слишком эффективен для коммуникации. А ведь весь смысл одинакового использования одинаковых слов состоит именно в том, чтобы успешно передавать информацию.</p>
<p>Так зачем же спорить о значении слов? Если проблема заключается лишь в конфликте имён, который разросся до невиданных масштабов, если речь только о том, что два разных понятия оказались названы одним словом, то обеим сторонам нужно лишь <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Споры_об_определениях">придумать два новых слова и последовательно их использовать</a>.</p>
<p>Однако, процессу классификации часто сопутствуют <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Слова_как_скрытые_умозаключения">скрытые умозаключения</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/node/add/page?edit%5btitle%5d%3dЗамаскированые%20вопросы%26parent%3d2260">замаскированные вопросы</a>. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Некритичная_сверхкритичность">Атеизм — это «религия»</a>? Если кто-то доказывает, что в атеизме используются рассуждения, схожие с теми, что используются в иудаизме, или что атеизм провоцирует насилие в таких же количествах, что и ислам, то у этого человека есть очевидный мотив запихать всё, что ему кажется общим, в размытое понятие «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Софизм_серого">веры</a>».</p>
<p>Или рассмотрим спор о том, должны ли «чёрные» и «белые» принадлежать к одной категории «люди». Здесь нет смысла придумывать два новых слова, ведь обсуждается именно идея, что между ними с точки зрения морали не следует проводить границу.</p>
<p>Однако, когда решается эмпирический или моральный вопрос, апеллировать к традиционному пониманию слова уже нельзя.</p>
<p>Если мы решаем, как <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Кластеры_подобия">объединять схожие объекты</a>, чтобы потом получить некий вывод, то наш итоговый эмпирический ответ будет зависеть от того, как и что мы объединили. А это означает, что определения могут быть неверными. На основании разных определений мы сделаем разные предсказания. И нельзя голосованием решить, какое из них правильное.</p>
<p>Если для какого-то эмпирического вывода вам нужно понять, стоит ли объединять в одну группу атеизм и религии с верой в сверхъестественное, то вы не найдете ответ в словаре.</p>
<p>И если вы хотите понять, являются ли чернокожие людьми, вы не найдете ответ в словаре.</p>
<p>Ведь если все будут верить, что красная точка на ночном небе — это Марс, Бог Войны, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Экстенсионалы_и_интенсионалы">словарь будет определять «Марс», как «Бог Войны»</a>. Если все будут верить, что огонь — это высвобождение флогистона, то словарь и будет определять «огонь» как «высвобождение флогистона».</p>
<p>Использование слов — это своего рода искусство. Даже когда определения не являются в буквальном смысле истинными или ложными, они могут быть более умными или более дурацкими. Составители словарей всего лишь историки, описывающие, как слова употреблялись в прошлом. Если вы будете смотреть на них, как на верховных судей, определяющих смыслы слов, это привяжет вас к <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Хранители_истины">мудрости прошлого</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Цуёку_против_уравнительского_инстинкта">лишит возможности стать лучше</a>.</p>
<p>Однако, отступив от мудрости прошлого, постарайтесь убедиться, что люди смогут догадаться, о чём вы <emphasis>плывёте</emphasis>.</p>
<p><strong>Пустые ярлыки</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Давайте рассмотрим (да, опять) аристотелевскую идею категорий. Предположим, у нас есть объект со свойствами A, B, C, D, и E (ну или по крайней мере он выглядит похожим на Е).</p>
<p>Фред: Ты имеешь ввиду вон ту штуку синего цвета, круглую, пушистую и…</p>
<p>Я: В рамках аристотелевской логики конкретные свойства или их названия не важны. Поэтому я просто использую буквы.</p>
<p>Далее, я выдумываю аристотелевскую категорию «зава», описывающую все те и только те объекты, у которых есть свойства A, C, и D.</p>
<p>Я: У объекта 1 есть свойства зава, В и Е.</p>
<p>Фред: А еще он синий, то есть А, так ведь?</p>
<p>Я: Когда я говорю, что у него есть свойство зава, это подразумевается.</p>
<p>Фред: Да, но я все же хочу, чтобы ты упомянул это в явной форме.</p>
<p>Я: Хорошо. У объекта 1 есть свойства А, В, зава и Е.</p>
<p>Теперь я ввожу новое слово «юки», которое описывает те и только те объекты, которые обладают свойствами В и Е. И слово «зиппо», описывающее те и только те объекты, которые обладают свойством Е, но не свойством D.</p>
<p>Я: Объект 1 — зава и юки, но не зиппо.</p>
<p>Фред: Подожди, он ведь светится? Я имею ввиду — он же Е?</p>
<p>Я: Да. С учетом имеющейся информации, иначе и быть не может.</p>
<p>Фред: Я бы предпочёл, чтобы ты проговаривал такие вещи.</p>
<p>Я: Ладно. Объект 1 — А, зава, В, юки, C, D, E, но не зиппо.</p>
<p>Фред: Потрясающе! И это все можно понять, просто посмотрев на объект?</p>
<p>Впечатляет, правда? Давайте введем больше слов. «Боло» — А, С и юки. «Мун» — А, С и зиппо. И «мерлакдониан» — боло и мун.</p>
<p>Кажется бессмысленно запутанным? Я тоже так думаю. Давайте заменим ярлыки на определения.</p>
<p>«Зава, В и Е» превращается в [A, C, D], B, E.</p>
<p>«Боло и А» превращается в [A, C, [B, E]], A.</p>
<p>«Мерлакдониан» превращается в [A, C, [B, E]], [A, C, [E, ~D]].</p>
<p>Важно помнить: аристотелевская идея категорий подразумевает, что [A, C, D] — это вся информация о «зава». Я могу не только использовать любой ярлык, но и прекрасно обойдусь совсем без ярлыков — правила, регулирующие аристотелевские классы, замечательно работают и для структур вроде [A, C, D]. Использование ярлыка «зава» или какого-либо другого нужно лишь для нашего удобства (или неудобства), а для правил никакой разницы нет.</p>
<p>Предположим, что «человек» определяется как «двуногое смертное существо без перьев». В таком случае <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">классический силлогизм</a> будет выглядеть так:</p>
<p>Все [смертные, ~оперенные, двуногие] смертны.</p>
<p>Сократ — [смертный, ~оперенный, двуногий].</p>
<p>Следовательно, Сократ смертен.</p>
<p>Теперь этот приём выглядит не так впечатляюще, не правда ли?</p>
<p>Ярлыки здесь скрывают посылки, и благодаря этому создаётся иллюзия, что мы получили какой-то нетривиальный вывод. Если мы заменяем ярлыки определениями, то мы видим эту иллюзию и понимаем <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">эмпирическую бесполезность</a> тавтологии. Нельзя утверждать, что Сократ [смертный, ~оперенный, двуногий], не пронаблюдав его смертность.</p>
<p>Существует идея (которую, как вы, наверное, заметили, я ненавижу): «вы можете определять слова как вам угодно». Эта идея происходит от аристотелевских категорий. Действительно, если вы будете строго и безошибочно следовать правилам Аристотеля - <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Слова_как_скрытые_умозаключения">люди никогда так не делают</a>, Аристотель прекрасно знал, что Сократ был человеком, хотя из его правил это никак не вытекало, - но если какая-то воображаемая нечеловеческая сущность будет строго следовать этим правилам, она никогда не придёт к противоречию. Она вообще ни к чему не придёт, она тоже не сможет сказать, что Сократ [смертный, ~оперенный, двуногий], не пронаблюдав его смертность.</p>
<p>В рамках аристотелевской системы ярлыки произвольны. Однако, я хочу сказать не столько об этом, сколько о том, что аристотелевская система замечательно работает и вовсе без ярлыков. Она выдаёт точно такой же поток тавтологий, просто эти тавтологии выглядят гораздо менее впечатляюще. Ярлыки нужны лишь для создания иллюзии нетривиального вывода.</p>
<p>Поэтому, если вы желаете ввести какую-то поговорку в аристотелевском духе, то она должна звучать не как «Я могу определять слова как захочу» или «Процесс определения слова не имеет последствий», а скорее как «Определения не нуждаются в словах».</p>
<p><strong>Табуируй свои слова</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Цель игры «Табу» от Hasbro — помочь партнёру угадать слово, написанное на карточке, при этом не произнося ни этого слова, ни ещё пяти дополнительных слов, написанных на карточке. Например, тебе может понадобиться показать слово «бейсбол», не используя слов «спорт», «бита», «удар», «подача», «база» (и, разумеется, «бейсбол»).</p>
<p>Когда я узнал о существовании этой игры, я удивился. Почему бы просто не сказать ««искусственный групповой конфликт, в котором вы длинным деревянным цилиндром наносите удары по брошенному сфероиду и затем перебегаете между четырьмя безопасными позициями»?</p>
<p>С другой стороны, эти правила были для меня не в новинку. Я развивал соответствующие навыки уже несколько лет. Правда, с другой целью.</p>
<p>Вчера мы видели, как подстановка определений вместо соответствующих слов позволяет выявить <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">эмпирическую непродуктивность</a> классического аристотелевского силлогизма:</p>
<p>Все [смертные, ~пернатые, двуногие] смертны.</p>
<empty-line/>
<p>Сократ — [смертный, ~пернатый, двуногий].</p>
<empty-line/>
<p>Следовательно, Сократ смертен.</p>
<p>Однако, этот принцип можно применять более широко:</p>
<p>— Дерево, падающее в пустынном лесу, создаёт звук — заявляет Альберт.</p>
<empty-line/>
<p>— Дерево, падающее в пустынном лесу, не создаёт звука — заявляет Барри.</p>
<p>Поскольку один говорит «звук», а другой «~звук», то мы явно нашли противоречие, верно? Но представим, что было бы, если бы они разыменовали свои указатели перед тем, как говорить:</p>
<p>— Дерево, падающее в пустынном лесу, удовлетворяет [тест на принадлежность: это событие порождает акустические вибрации] — заявляет Альберт.</p>
<empty-line/>
<p>— Дерево, падающее в пустынном лесу, не удовлетворяет [тест на принадлежность: это событие порождает слуховые впечатления] — заявляет Барри.</p>
<p>Теперь кажущееся столкновение исчезло, и для этого было достаточно всего лишь запретить использовать слово «звук». В случае, если разногласия возникнут вокруг термина «акустические вибрации», можно сыграть в «табу» ещё раз и сказать «волны давления, передающиеся через физический объект-проводник»; если понадобится, можно пропустить через «табу» слово «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">волна</a>» и заменить его на волновое уравнение. Если затабуировать «слуховые впечатления», то можно получить «форма обработки сенсорной информации в человеческом мозге, которая получает на вход временной ряд преобразованных частот».</p>
<p>Но представь, с другой стороны, следующий спор:</p>
<p>— Сократ входит в категорию [тест на принадлежность: эта личность погибнет, выпив цикуты] — заявляет Альберт.</p>
<empty-line/>
<p>— Сократ входит в категорию [тест на принадлежность: эта личность не погибнет, выпив цикуты] — заявляет Барри.</p>
<p>В этот раз произошло существенное столкновение ожиданий Барри и Альберта: они ожидают разных событий после того, как Сократ выпьет чашу цикуты. Однако, если они описали свои категории, используя слово «человек», то оба могут не заметить этого несогласия.</p>
<p>Ответ на вопрос «Совпадают ли мнения Альберта и Барри?» сильно зависит от того, за чем именно наблюдать в диалоге: за ярлыками (Альберт говорит «звук», Барри говорит «не звук»), или за испытаниями (Альберт предложил тест на акустические вибрации, Барри предложил тест на слуховые впечатления).</p>
<p>Собери вместе группу самозваных футурологов и спроси у них, будет ли у нас искусственный интеллект через тридцать лет. Я думаю, что по крайней мере половина из них ответит утвердительно. Если далее ничего не предпринимать, они пожмут друг другу руки и скажут много приятных слов про этот выявленный только что консенсус. Однако стоит лишь наложить табу на термин «искусственный интеллект» (и на слова «компьютеры», «думать» и подобное), а после поинтересоваться, <emphasis>что</emphasis> они ожидают увидеть — и, вполне возможно, ты обнаружишь полноценный конфликт ожиданий, скрывавшийся под бесцветным привычным словом. <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Singularity">С другим небезызвестным термином</a>(English) дела обстоят примерно так же.</p>
<p>Иллюзию единства различных религий можно рассеять, наложив табу на слово «Бог» и попросив верующих объяснить, в чём именно состоят их убеждения (или наложив табу на слово «вера» и попросив верующих объяснить, почему они носят свои убеждения). Правда, большинство не сможет что-либо ответить вообще: большая часть их убеждений — всего лишь <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">провозглашения</a>, и невозможно получить разъяснения терминов, увеличивая масштаб аудиозаписи.</p>
<p>Если ты столкнулся с философскими трудностями, то первая линия обороны заключается не в составлении определений спорных терминов, но в попытке мыслить, не используя этих терминов вообще. И не используя их коротких синонимов. И случайно не изобрети при этом какого-нибудь нового слова, в которое будет вложен тот же самый чёрный ящик. Опиши внешние наблюдения и внутренние механизмы; недостаточно просто показать на рукоять, чем бы ни являлась эта рукоять.</p>
<p>Альберт говорит, что у людей есть «свобода воли». Барри утверждает, что у людей нет «свободы воли». Ну что же, это несогласие явно породит заметный спор. Большинство философов дали бы Альберту и Барри совет попробовать в точности определить, что именно они называют «свободой воли»; и оба спорщика, рассуждая на эту тему, явно смогут подготовить объёмный философский трактат в качестве побочного продукта. Я дал бы Альберту и Барри совет описать, что именно за качество имеют (или не имеют) люди, вообще не используя в этом описании фразы «свобода воли» (а также слов «выбирать», «действовать», «решать», «предопределено», «ответственность» или какие-либо их синонимы).</p>
<p>Это один из нестандартных методов в моём наборе инструментов, и, по моему скромному мнению, этот метод работает <emphasis>намного</emphasis> лучше стандартного. Он и более трудоёмок в использовании; как известно, бесплатный сыр бывает только в мышеловке.</p>
<p><strong>Замени символ на суть</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Что нужно, чтобы (как в предыдущем эссе) воспринимать «бейсбол» как «искусственный групповой конфликт, в котором вы длинным деревянным цилиндром наносите удары по брошенному сфероиду и затем перебегаете между четырьмя безопасными позициями»? Что нужно, чтобы играть в рационалистскую версию «Табу», цель которой не вспомнить синоним, которого нет на карточке, а придумать, как описать явление, не используя привычных концептов в качестве костылей?</p>
<p>Нужно визуализировать. Заставлять свой внутренний взор воспринимать детали так, будто вы их видите впервые. Необходимо смотреть <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Непосредственный_взгляд">cвежим взглядом</a>.</p>
<p>Это «бита»? Нет, это длинный, округлый, конусообразный, деревянный стержень, сужающийся у одного конца так, чтобы человек мог ухватить его и махнуть им.</p>
<p>Это «мяч»? Нет, это покрытый кожей сфероид, покрытый симметричным узором стежков, твердый, но не как металл. Его можно взять в руку и бросить, или ударить деревянным стрежнем, или поймать.</p>
<p>Это «базы»? Нет, это фиксированные позиции на игровом поле, которые игроки стараются достигнуть как можно быстрей из-за их «безопасности» в рамках искусственных правил игры.</p>
<p>Больше всего свежему взгляду мешает то, что у вашего разума уже есть готовые короткие обобщения в виде удобных простых концептов. Вроде «бейсбола», «биты», «базы». Нужны сознательные усилия, чтобы не дать разуму соскользнуть на привычную дорожку, легкий путь наименьшего сопротивления, где мелкое невыразительное слово врывается и смывает все детали, которые вы стараетесь увидеть. Слово само по себе может нести в себе разрушительную силу <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Рациональность_и_английский_язык">ярлыков</a> и яд <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Запасённые_мысли">запасённых мыслей</a>.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Табуируй_свои_слова">Табуирование</a> — способность описывать без использования привычных указателей/ярлыков/инструментов — одна из фундаментальных способностей рационалиста. Она находится на том же базовом уровне, что и привычка постоянно задавать вопросы: «Почему?» или «Какие ожидания порождает это убеждение?».</p>
<p>Это искусство тесно связано с:</p>
<p>Прагматизмом. Табуирование лучше помогает сосредоточить внимание на <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">ожиданиях</a>, чем обычное <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">проговаривание убеждений</a>.</p>
<p>Редукционизмом. Табуирование заставляет вас обращать внимание на то, как устроен рассматриваемый объект или явление на более низком уровне. Вы обращаете внимание на части, а не скользите взглядом по целому.</p>
<p>Умением «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ухватить_задачу">ухватить задачу</a>». Слова часто отвлекают от вопроса, который вы хотите задать на самом деле.</p>
<p>Избеганием <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Запасённые_мысли">запасённых мыслей</a>, которые заполняют разум при использовании привычных слов. Табуирование привычных слов позволяет с этим справиться.</p>
<p>С правилом писателей «показывай, а не рассказывай», уважаемому рационалистами.</p>
<p>И <a l:href="http://lesswrong.com/lw/le/lost_purposes/">умением не терять из виду исходную цель</a>.</p>
<p>Как табуирование помогает не терять из виду цель?</p>
<p>Из «<a l:href="http://lesswrong.com/lw/le/lost_purposes/">Потерянных целей</a>»:</p>
<p>В то самое время, когда вы читаете этот текст, в каком-нибудь университете за партой сидит студент или студентка, и усердно изучает какой-то материал, который он или она вообще не собираются когда-нибудь применять и который им вовсе не интересен. Они хотят получить высокооплачиваемую работу, а для нее нужна «корочка», а для получения «корочки» надо получить степень магистра, для получения которой сначала надо получить степень бакалавра. А университет, в котором можно получить эту степень, требует пройти курс по узорам вышивания двенадцатого века. Поэтому студенты прилежно изучают эти узоры. Они намерены про них забыть сразу же после экзамена, однако всё равно тратят довольно много усилий, потому что им нужна «корочка».</p>
<p>Зачем вы ходите в «школу»? Чтобы получить «образование» и в конце концов «степень». Забудьте слова в кавычках и их синонимы, представьте все детали из реального мира, и, скорее всего, вы заметите, что «школа», судя по всему, — это совместное сидение в помещении вместе со скучающими подростками и выслушивание материала, который вы и так знаете. «Степень» окажется бумагой с какими-то написанными словами, а «образование» — забыванием материала сразу же после экзамена.</p>
<p>Классификация часто приводит к <a l:href="http://lesswrong.com/lw/lc/leaky_generalizations/">сомнительным обобщениям</a>. Например, те, кто действительно чему-то учится в классе попадают в категорию «получающие образование», поэтому «получение образования» считается чем-то хорошим. Однако, потом любой, кто оказывается в колледже, оказывается в категории «получающий образование», независимо от того, учится он чему-то или нет.</p>
<p>Ученики, которые понимают математику, прекрасно справятся с тестами. Однако, если поставить школе цель готовить людей, которые получают в тестах высокие баллы, ученики потратят всё своё время на подготовку к тестам. Если ваша цель попадёт в неправильную мысленную категорию, это может привести к появлению такого же неправильного стимула. Вы хотите учиться, поэтому вам нужно «образование», и пока вы занимаетесь чем-то, что попадает в категорию «образование», вы можете не замечать, учитесь вы или нет. Вы также можете заметить, что вы не узнаёте ничего нового, но не осознать, что вы уже забыли про изначальную цель, потому что вы «получаете образование», а ваша цель у вас в голове описана именно так.</p>
<p>Категоризировать — выбрасывать информацию. Если вам скажут, что упавшее дерево издало «звук», вы не узнаете, что это был за звук — вы не слышали, как это дерево падало. Если монета выпала «орлом», вы не знаете, как она оказалась ориентированной на плоскости. Синяя яйцеобразная штука может быть «сияйцом», но какого именно оттенка синего и какой именно формы она? Классификацию используют для отбрасывания не релевантной информации, для отделения золота от песка, но часто получается, что привычная классификация отбрасывает и релевантную информацию тоже. И если вы столкнулись с такой проблемой, первым и лучшим решением будет сыграть в рациональное «табу».</p>
<p>Например, «сыграть в „табу“ » — само по себе скользкое обобщение. Версия Хасбро не то же самое, что и версия рационалистов: для того, чтобы исключить мышление привычными словами недостаточно исключить лишь пять синонимов, написанных на карточке. «Табу» рационалистов оказывается внутри границ концепта «игра в „табу“ », но не все, что находится внутри этих границ, позволяет посмотреть на мир свежим взглядом. Если вы просто будете «играть в „табу“ ради свежего взгляда», то начнёте думать, что все, что считается игрой в «табу», может считаться свежим взглядом.</p>
<p>«Табу» по версии рационалистов — это не игра. Вы не сможете здесь схитрить или обойти правила. Вам придется добровольно ограничить себя: перестать использовать и те синонимы, которых нет на карточке. Вам так же придется останавливать себя, когда вы попытаетесь придумать новое простое слово или фразу, которые будут играть ту же роль умственных костылей, что и старые привычные слова. Вы стараетесь увидеть больше деталей на карте, а не переименовывать города, разыменовать указатель, а не ввести новый, увидеть события такими, какие они есть, а не переписать клише о них другими словами.</p>
<p>Рассмотрев задачу во всех деталях, вы сможете увидеть потерянную цель. Чем вы на самом деле занимаетесь, играя в «табу»? Для чего нужна каждая из частей процесса?</p>
<p>Если вы посмотрите на ваши действия, как будто вы смотрите на них первый раз, то сможете увидеть свежим взглядом и ваши цели. Если вы сможете посмотреть на себя по-новому, то увидите, что вы занимаетесь чем-то, что вас вряд ли привлекло бы, если бы не успело войти в привычку.</p>
<p>Цель теряется из виду, как только суть (обучение, знания, здоровье) заменяется на символ (степень, тестовые баллы, медобслуживание). Чтобы заново найти потерянную цель или избавиться от скользкого обобщения, вам нужно сделать наоборот.</p>
<p>Замените символ на суть. Замените знак на то, что он обозначает. Замените свойство проверкой принадлежности. Замените слово на его смысл. Замените ярлык на концепт. Замените конспект на детали. Замените вспомогательный вопрос на основной. Разыменуйте указатель. Перейдите на нижний уровень организации. Смоделируйте процесс в уме, а не просто произнесите его название. Увеличьте масштаб на вашей карте.</p>
<p>«<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Простая_истина">Простая истина</a>» получилась благодаря табуированию слова «истина». Я описал смысл этого слова на более низком уровне без привлечения слов вроде: «точный», «корректный», «представляет», «отражает», «семантика», «убеждение», «знание», «карта», «настоящий». (Помните, цель не в том, чтобы играть в «табу» — слово «истинный» появлялось в том тексте, но не для того, чтобы определить истину. В игре «Табу» от Хасбро это считалось бы ошибкой, но на самом деле мы не играем в эту игру. Спрашивайте себя, выполнил ли свое назначение документ, а не написали ли его в соответствии с правилами.)</p>
<p>Правило Байеса описывает «свидетельство» с помощью чистой математики, без использования слов вроде «подразумевает», «означает», «поддерживает», «доказывает», или «оправдывает». Если вы попробуете определить подобные философские термины, вы лишь начнёте ходить по кругу.</p>
<p>И есть слово, которое табуировать важнее всего. Я <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Двенадцать_добродетелей_рационалиста">неоднократно</a> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Два_коана_о_культах">предупреждал</a>, что им не стоит злоупотреблять. В некоторых случаях даже следует <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Парадокс_Ньюкома_сожалея_о_своей_рациональности">избегать этого понятия</a>. И теперь вы знаете, почему. Размышлять об этом предмете вполне можно. Но истинное его понимание определяется вашей способностью описать, что вы делаете и почему — без использования этого слова и его синонимов.</p>
<p><strong>Ошибки сжатия</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Есть известное высказывание: «Карта не есть территория». Единственная точная на 100% карта Калифорнии в натуральную величину с сохранением всех деталей на уровне атомов — это сама Калифорния. Однако в Калифорнии есть некоторые важные повторяющиеся детали — например, шоссе, — которые можно описать, используя значительно меньше информации (не говоря уже о физической материи для хранения этой информации), чем потребовалось бы для описания каждого атома в пределах границ штата. Поэтому есть и другое высказывание: «Карта не есть территория, но территорию нельзя свернуть и положить в бардачок».</p>
<p>На бумажной карте Калифорнии в масштабе 10 километров к 1 сантиметру ( миллион к одному) нет места для того, чтобы показать точное расположение двух опавших листьев, лежащих на тротуаре в сантиметре друг от друга. Даже если карта попытается показать листья, листья будут отображаться одной и той же точкой на карте. Точнее, карте потребуется разрешение в 10 нанометров, что гораздо меньше доступного для подавляющего большинства книжных принтеров, не говоря уже о человеческих глазах.</p>
<p>Реальность очень велика. Даже видимая для нас часть реальности — это миллиарды световых лет. Но ваша карта реальности записана на нескольких фунтах нейронов, упакованных так, чтобы поместиться внутри черепной коробки. Не хочу никого обидеть, но по сравнению с реальностью ваш череп — очень крохотный.</p>
<p>И поэтому совершенно неизбежно некоторые объекты, которые в реальности различны, оказываются на вашей карте сжатыми в одну точку.</p>
<p>Но <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_алгоритм_ощущается_изнутри">изнутри это ощущается</a> не как: «Ого, посмотрите-ка, я сжимаю два объекта в одну точку на моей карте». Это ощущается, словно существует лишь один объект и вы непосредственно его и наблюдаете.</p>
<p>Достаточно маленький ребенок или достаточно древний греческий философ не знают про такие штуки, как «акустические вибрации» или «слуховые переживания». И, когда дерево упадет, будет лишь одно — единственное событие, называемое «звуком».</p>
<p>Осознание того, что точка на вашей карте скрывает два различных явления, по сути — научная задача. Огромная сложная научная задача.</p>
<p>Иногда ошибки сжатия случаются из-за путаницы между двумя одинаковыми явлениями, называющихся одним словом. Вы знаете про акустические вибрации и про работу слуховых отделов мозга, но называете их одним словом — «звук», и запутываете себя. Но более опасная ошибка сжатия возникает в тех случаях, когда вы даже не подозреваете, что в вопросе могут быть замешаны две разные сущности. В вашей голове есть только одна папка, обозначенная «звук», и каждая мысль про «звук» попадает в эту единственную папку. Это не то же самое, что иметь две папки с одним и тем же названием. По умолчанию карта сжата — зачем мозгу создавать две ментальные коробки, когда хватает и одной?</p>
<p>Или вообразите себе книгу детективного жанра, в которой главный герой должен догадаться, что у подозреваемой есть сестра-близнец. Обычная детективная работа героя сведётся лишь к тому, что он заметит, что Кэрол носит красное, что у неё чёрные волосы, что у неё кожаные сандалии. Однако, все эти факты будут о Кэрол. Достаточно легко усомниться в отдельных фактах, вроде НоситКрасное(Кэрол) или ТемныеВолосы(Кэрол). Может ТемныеВолосы(Кэрол) — ложно. Может Кэрол красит волосы. Может быть Шатенка(Кэрол). Но детективу потребуется немало смекалки, чтобы догадаться, что НоситКрасное(Кэрол) и ТемныеВолосы(Кэрол) — тот самый файл «Кэрол» в который попадают все наблюдения, связанные с Кэрол, — должен быть разбит на два отдельных файла. Может быть существуют две Кэрол, и та Кэрол, что носит красное, и та, что с темными волосами — две разные женщины.</p>
<p>Именно так выглядит создание двух различных коробок. И это зачастую требует гениального озарения. Легче ставить под сомнение имеющиеся у себя факты, чем определяющую их онтологию.</p>
<p>В отличие от бумажной карты Калифорнии карта реальности, которая содержится в человеческом мозге, способна динамически расширятся, когда мы вводим более детальные описания объектов. Но изнутри это ощущается не столько как увеличение масштаба, сколько как деление невидимого атома — мы берём один предмет (он ощущается как один) и делим его на два разных.</p>
<p>Часто в результате появляются новые слова, например, «акустические вибрации» и «слуховые переживания» вместо просто «звук». По-видимому, где-то при появлении нового названия и создаётся новая ментальная коробка. Детектив, скорее всего, будет называть одну из подозреваемых «Кэрол-2» или «другая Кэрол», когда догадается, что их двое.</p>
<p>Но расширить собственную карту сложней, чем выдумать названия для новых городов. Необходимо озарение научного уровня, чтобы понять, что такие штуки, как акустические вибрации или слуховые переживания, вообще существуют.</p>
<p>В качестве более современных примеров можно взять слова «интеллект» или «сознание». Нередко встречаются новостные заголовки, кричащие, что ученые «объяснили сознание», просто потому что команда неврологов исследовала электрический ритм в сорок герц, который может быть связан с кросс-модальным переносом сенсорной информации, или ретикулярную активирующую систему, ответственную за бодрствование. Это, конечно, крайности — обычно ошибки менее очевидны, но они одного поля ягоды. Наиболее интересные части «сознания» это рефлективность, самосознание, понимание того, что человек, которого я вижу в отражении зеркала это «я». Это и трудная проблема субъективного опыта, выделенная Чалмерсом. Мы так же обозначаем словом «сознание» и разницу между сном и бодрствованием. Но это разные концепты с одинаковым именем, и соответствующие им явления являются отдельными научными загадками. Можно объяснить бодрствование, не объясняя при этом рефлективность или субъективность.</p>
<p>Ошибки сжатия так же лежат в основе философской техники «заманить и подменить» — вы рассуждаете о сознании, определяя его через способность думать о мышлении, а затем применяете выводы для другого свойства сознания, вроде субъективности. Разумеется, эти явления могут быть одним и тем же, но, чтобы это понять по-настоящему, нужно сначала эти понятия разделить и только потом, благодаря какому-то гениальному озарению, объединить снова.</p>
<p>Расширение карты, как уже говорил — научный вызов. Это часть научного искусства, умения расследовать, как устроен мир. И, разумеется, вам не удастся решить научную задачу, обратившись к словарю, и вы не научитесь исследовать мир с помощью техники «я могу определять слова как мне захочется». Если некий единый объект вызывает у вас замешательство своими многообразными и внутренне противоречивыми свойствами, вполне возможно, что проблема в карте, которая сжимает слишком много в одну точку. В таком случае полезно попробовать разделить их и создать новые ментальные коробки. Это не то же самое, что дать определение единому объекту. Скорее этот процесс запускается, когда вы разбираетесь, как говорить об объекте, не используя привычные ментальные костыли-понятия.</p>
<p>Вот и получается, что увеличения детализации собственной карты связано с <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Замени_символ_на_суть">рационалистской версией</a> игры <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Табуируй_свои_слова">Табу</a> и с мудрым использованием слов. Ведь слова часто соответствуют точкам на нашей карте: ярлыкам, которыми мы помечаем наши суждения, и ментальным коробкам, куда мы складываем информацию. Отказ от использования некоего слова — или наоборот создание новых слов — зачастую необходим для расширения карты.</p>
<empty-line/>
<p><strong>У классификации есть последствия</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Ваш геном содержит множество генетических вариаций и мутаций. Скорее всего, вы знаете лишь о некоторых из них. Возможно, вы знаете про аллели, которые определяют вашу группу крови: присутствие или отсутствие антигенов А, В и резус-фактора. Если вам будут переливать кровь, содержащую антиген, которого у вас нет, это приведет к аллергической реакции. Этот факт открыл Карл Ландштейнер (вместе со способом определять совместимость групп крови), и в результате стало возможным перелить кровь пациенту, не убив его (Нобелевская премия по медицине 1930 года). Кроме того, если женщина с группой крови А будет беременна ребенком с группой А+, то у нее может развиться аллергия на антиген +. И если у нее будет еще один ребенок с А+, то ей придётся принимать противоаллергенные препараты в ходе беременности или этот ребёнок окажется в опасности. Поэтому люди и узнают про группы друг у друга, прежде чем жениться.</p>
<p>О, и чуть не забыл: люди с группой А — серьезные и изобретательные, а с группой В — сумасбродные и веселые. Люди с группой О — кооперативные и дружелюбные, а с группой АВ — спокойные и владеющие собой. (Можно было бы подумать, что О будет обратным А и В, а АВ будет просто А плюс В, но нет…) Вся эта информация взята из японской теории личности, основанной на <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Группы_крови_в_японской_культуре">группе крови</a>.</p>
<p>Судя по всему, группа крови играет в Японии ту же роль, что и астрологические знаки на Западе. Вплоть до «гороскопов по группе крови» в ежедневных газетах.</p>
<p>Всё это особенно странно, поскольку группы крови никогда не считались чем-то загадочным. Ни в Японии, ни где-то в другом месте. Мы и знаем про них только благодаря Карлу Ландштейнеру. Ни таинственный знахарь, ни почтенный чародей не говорили ни слова про группы крови. Никакие древние пыльные свитки не укутывают упомянутую ошибку <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Хранители_истины">аурой старины</a>. Если специалисты-медики завтра признаются, что эти группы были лишь грандиозной мистификацией, то у нас, мирян, не будет ни малейшего свидетельства, доступного невооруженному глазу, чтобы опровергнуть их слова.</p>
<p>Между группами крови не было войн. Не было даже политических конфликтов. Должно быть, стереотипы возникли исключительно из-за существования ярлыков.</p>
<p>Разумеется, кто-то неминуемо скажет, что это история о классификации людей. Случается ли что-нибудь подобное при классификации растений, камней или офисной мебели? Я такого эксперимента не припоминаю, что, конечно, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">не означает, что его не проводили</a>. (Я ожидаю, что самое сложное при проведении такого эксперимента — создать такой протокол опроса, который минимизировал бы шанс наталкивания испытуемого на мысль, что ярлык очень важен просто потому, что об этом ярлыке его и спрашивают.) И хотя я не собираюсь основываться на воображаемом свидетельстве, я бы предсказал, что такой эксперимент показал бы положительный результат: я бы ожидал, что само по себе введение ярлыков влияет на всё — по крайней мере в умах людей.</p>
<p>Здесь можно вспомнить про <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Кластеры_подобия">кластеры подобия</a>: если вы нарисовали границу вокруг некоторой группы объектов, ваш разум пытается найти сходство между объектами группы. И, к сожалению, человеческий детектор закономерностей иногда находит закономерности даже там, где их нет. Немного избирательной памяти, и слабая отрицательная корреляция может быть принята за сильную положительную.</p>
<p>Можно вспомнить про <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Нейронные_категории">нейронные алгоритмы</a>: создать имя для набора предметов — все равно что выделить некоторую подсеть для поиска закономерностей между ними.</p>
<p>Можно вспомнить про <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ошибки_сжатия">ошибки сжатия</a>: вещи с одинаковым названием вполне могут очутиться в одной ментальной папке и слиться в одну точку на карте.</p>
<p>А можно вспомнить про безграничную человеческую способность высасывать из пальца любую чепуху и в неё верить. Просто потому что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Знание_искажений_может_вредить">никто не может доказать</a>, что это на самом деле чепуха. Как только вы ввели имя для категории — можно начинать выдумывать. Штука с выбранным именем не обязана быть наблюдаемой. Она не обязана существовать. Она даже не обязана быть логичной.</p>
<p>И нет, такое происходит не только в Японии. Здесь, на Западе, книга под названием «<a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Blood_type_diet">Правильная еда для твоей группы крови</a>» <emphasis>[В оригинале «Eat Right 4 Your Type» - Прим.перев.]</emphasis> стала бестселлером.</p>
<p>Проведение границы в <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Кластерная_структура_пространства_вещей">пространстве вещей</a> — совсем небезобидное действие. Возможно, какой-нибудь более правильно спроектированный байесовский ИИ будет в состоянии рассматривать произвольный класс и это не будет влиять на его поведение. Но у нас, людей, такого варианта нет. Для человеческого мозга категории не статичны — если вы о них думаете, они влияют на ваш разум. И это еще одна причина, почему не стоит считать, что вы можете определять слова как вам захочется.</p>
<p><strong>Контрабанда характеристик</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Вчера я рассказал, что в Японии типы крови заняли место астрологии - если твоя кровь 4 группы, например, ты должен быть «спокойным и сдержанным».</p>
<empty-line/>
<p>Предположим, мы решили ввести новое слово «виггин» для обозначения людей с зелеными глазами и темными волосами…</p>
<empty-line/>
<p>Зеленоглазый и темноволосый мужчина вошел в ресторан.</p>
<empty-line/>
<p>«Ха» сказал Дэнни, сидя за столиком неподалеку «Ты это видела? Виггин только что зашел в зал. Чертовы виггины. Все они преступники, если хочешь знать”.</p>
<empty-line/>
<p>Его сестра Эрда вздохнула «Ты ведь не видел его совершающим преступления, так ведь, Дэнни?»</p>
<empty-line/>
<p>«Мне и не нужно» ответил Дэнни, достав словарь — «Смотри, в Оксфордском Словаре Английского Языка так и написано «Виггин (1) Человек с зеленым глазами и черными волосами» У него черные волосы и зеленые глаза — он виггин. Ты ведь не станешь спорить в Оксфордским словарем? По определению, черноволосый и зеленоглазый человек — виггин»</p>
<empty-line/>
<p>«Но ты в открытую назвал его виггином» сказала Эрда. «Нехорошо так говорить о тех, кого ты совсем не знаешь. У тебя недостаточно свидетельств, чтобы утверждать, что он много кетчупа положит в свой бургер или что он в детстве запускал бельчат с помощью резинки»</p>
<empty-line/>
<p>«Но он же виггин». Терпеливо ответил Дэнни. «У него зеленые глаза и черные волосы, так? Вот увидишь, как только ему принесут заказанный бургер, он потянется за кетчупом”.</p>
<p>Человеческий разум переходит от наблюдаемых характеристик к выводимым посредством слов. В высказывании <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">«Все люди смертны, Сократ человек, следовательно, Сократ смертен» </a>наблюдаемыми характеристиками являются одежда Сократа, речь, используемые им инструменты, человеческая форма тела; классифицируется он как человек; выводимая характеристика — отравляемость болиголовом.</p>
<empty-line/>
<p>Разумеется, граница между «выводимыми» и «наблюдаемыми» характеристиками размыта. Если вы слышите, как кто-то говорит, то у этого существа, скорее всего, человеческая форма тела, при всех прочих равных. И, если вы видите человеческую фигуру в темноте, ceteris paribus — она может говорить.</p>
<empty-line/>
<p>И все же, некоторые характеристики в большей мере выводимые, чем наблюдаемые. Вы, скорее всего, сделаете вывод, что наблюдаемый вами объект — человек и поэтому сгорит, если его подвергнуть прямому взаимодействию с огнем, чем станете поджигать разные объекты для того, чтобы понять — горят люди или нет.</p>
<empty-line/>
<p>Если вы посмотрите определение слова «человек» в словаре, то, возможно, увидите там характеристики вроде «интеллект» или «двуногое без перьев», которые полезны для быстрого отделения того что является человеком от всего остального. При этом, в словаре не будет десятков тысяч других возможных человеческих характеристик вроде уязвимости перед болиголовом или сверхуверенности, которые можно вывести из того, что данный объект — человек. Почему так? Может быть, словари предназначены для указывания соответствия между ярлыком и кластером в пространстве вещей. Или вполне может быть, что крупные, видимые характеристики быстрей приходят на ум составителю словаря в силу своей заметности. Не уверен, насколько составители словарей осознают, что именно они делают.</p>
<empty-line/>
<p>Но кульминация наступает, когда Дэнни достает словарь и видит лишь бросающиеся в глаза признаки: зеленые глаза и черные волосы. Словарь не содержит список множества характеристик, которые ассоциируются с термином «виггин», вроде криминальных наклонностей, кулинарных пристрастий или досадных активностей в детстве.</p>
<empty-line/>
<p>Как же эти характеристики стали ассоциироваться с термином? Может был знаменитый виггин, продемонстрировавший их. Или может кто-то просто их выдумал и написал ставшие популярными книги («Виггин», «Беседы с виггином», «Воспитание маленьких виггинов», «Виггины в постели»). Может даже виггины в это верят теперь, и ведут себя соответствующим образом. Стоит лишь назвать группу людей «виггинами» и это слово начнет обрастать ассоциациями.</p>
<empty-line/>
<p>Однако, давайте вспомним <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">«Притчу о болиголове»</a> : если мы будем использовать определения логических классов, как метод определения слов, то мы не сможем установить, что Сократ — «человек», пока не пронаблюдаем его смерть. Когда кто-то апеллирует к словарю, он это делает, обычно, чтобы тайком привнести какие-то ассоциации, а не реально записанное определение.</p>
<empty-line/>
<p>В конце концов, если полный смысл слова «виггин» это «зеленоглазый и черноволосый человек», почему бы и не называть этих людей «зеленоглазым и черноволосыми»? И если вы интересуетесь, является ли данный человек любителем кетчупа, то почему бы не <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Слова_как_скрытые_умозаключения">спросить</a> об этом <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ухватить_задачу">прямо</a> «он любитель кетчупа?», вместо того, чтобы спрашивать «он виггин?» (прошу отметить <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Замени_символ_на_суть">замену символа на суть</a>).</p>
<empty-line/>
<p>Но ведь для понимания настоящего вопроса придется поработать. Надо будет пронаблюдать, действительно ли виггин потянется за кетчупом. Или найти статистику о том, сколько зеленоглазых и черноволосых людей любят кетчуп. В любом случае, вам придется сделать что-то большее, чем сидение в вашем кресле с закрытыми глазами. Люди ленивы. Он предпочтут использовать аргумент «по определению», особенно если им кажется, что «слова можно определять, как захочется».</p>
<empty-line/>
<p>Но, разумеется, настоящая причина утверждать, что кто-то это «виггин» — в скрытой ассоциации, не записанной в словаре, и порождаемым ей чувстве.</p>
<empty-line/>
<p>Только представьте — Денни говорит: «Посмотри, у него черные волосы и зеленые глаза, он — виггин! В словаре так и сказано, следовательно, у него черные волосы. Попробуй поспорь с этим!»</p>
<empty-line/>
<p>Звучит не слишком впечатляюще, так ведь? Если бы суть аргумента действительно была отражена в словаре, если бы аргумент был логически валидным, то он ощущался бы пустым; не привносил ничего нового и не ставил бы вопросов.</p>
<empty-line/>
<p>Лишь контрабанда характеристики, которая прямо не записана в словаре, дает чувство победы при использовании аргумента «по определению».</p>
<p><strong>Аргумент «по определению»</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«У этой ощипанной курицы две ноги и нет перьев, следовательно, по определению, она человек!»</p>
<p>Обычно, когда люди спорят про определения, они начинают с бросающихся в глаза или широко принятых характеристик, затем достают словарь и показывают, что эти характеристики соответствуют написанному в словаре определению; потом они делают вывод: «Следовательно, по определению, атеизм — это религия!»</p>
<p>Но бросающиеся в глаза или широко принятые характеристики редко являются <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Замаскированые_вопросы">настоящим</a> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Контрабанда_характеристик">предметом</a> спора. Один лишь факт того, что кто-то видит наличие двух ног достаточно очевидной основой для вывода «Следовательно, по определению, Сократ — человек», свидетельствует о том, что двуногость не выступает конечной целью спора, ведь в противном случае оппонент бы заявил что-то вроде: «Да че ты говоришь, мы ведь об этом и спорим!»</p>
<p>Разумеется, есть правильный способ перехода от очевидных характеристик к не совсем очевидным. Вы вполне оправданно можете, увидев гуманоидную форму тела Сократа, предположить, что он уязвим для болиголова. Но этот вероятностный вывод не основывается на определении в словаре или традиционном понимании; он основывается на существовании во вселенной эмпирических <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Кластерная_структура_пространства_вещей">кластеров</a> подобных друг другу <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Кластеры_подобия">вещей</a>.</p>
<p>Такая кластерная структура не изменится просто потому, что вы дадите слову другое определение. Даже если в словаре понятие «человек» будет определено как «все двуногие без перьев, кроме Сократа», то это не изменит степень подобия между Сократом и остальными двуногими без перьев существами.</p>
<p>Когда вы будете выстраивать аргументацию на основе кластерной структуры, вы скажете что-то вроде: «у Сократа две руки, две ноги, нос и язык, он говорит бегло на греческом, использует инструменты, проявляет все крупные и мелкие характеристики Homo sapiens (в то время, когда я наблюдал за ним); так что я предположу, что у него человеческая ДНК, человеческая биохимия, и что он так же уязвим для болиголова, как и другие Homo sapiens, для которых летальность болиголова была подтверждена клинически».</p>
<p>На что я мог бы ответить: «Но я видел, как Сократ разговаривал со знахарем, и думаю, что они собираются приготовить антидот. Так что я ожидаю, что Сократ, приняв болиголов, копыта не откинет. Он будет исключением для общего правила поведения объектов этого кластера. Они не принимали антидот, а он примет».</p>
<p>Как видите, тут уже нет смысла спорить о том, человек Сократ или нет. Разговор должен перейти на <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Замени_символ_на_суть">более детальный уровень</a>, следует рассмотреть детали категории «человек», а именно — биохимию, и в данном случае, нейротоксичные эффекты кониина.</p>
<p>Вы, разумеется, можете продолжать настаивать на том, что «Сократ — человек и по определению смертен», но вы, на самом деле, лишь будете смазывать в одну точку все, что вы знаете о Сократе, кроме его человечности, как будто единственное верное предсказание может быть построено только на том, что мы ничего о Сократе не знаем, кроме того, что он человек.</p>
<p>Это все равно что настаивать на том, что вероятность выпадения орла или решки составляет 50%, потому что это «симметричная монета», после того, как вы ее подкинули и выпал орел. Это все равно что настаивать на том, что у Фродо десять пальцев, после того, как вы видели, что у него девять пальцев на руках. И это, естественно, некорректно с точки зрения байесовской эпистемологии — вы не можете отказаться от учета наблюдаемых свидетельств.</p>
<p>И вы не можете останавливаться на первой итерации классифицирования и продолжать делать выводы на ее основе, игнорируя остальную информацию.</p>
<p>Не каждое свидетельство, разумеется, окажет сильное влияние на вывод. Если я увижу, что у Сократа лишь девять пальцев, это не повлияет на мое ожидание наблюдать его смерть после приема болиголова, ведь я ожидаю, что потеря пальца не оказала сильного влияния на его биохимию. И это будет правдой независимо от того, что в словаре написано про количество пальцев. Правильный вывод основан на кластерной структуре окружающей среды и причинной структуре биологических процессов, а не на том, что решит написать составитель словаря. И уж тем более не на «традиционном понимании».</p>
<p>Как правило, если вы делаете вывод правильным, логически допустимым путем, вы просто можете сказать: «Содержащийся в болиголове алкалоид кониин вызывает мышечный паралич у людей, что приводит к смерти от удушья». Или еще проще: «Болиголов опасен для людей». Так выстраивается правильный аргумент.</p>
<p>Так в какой же ситуации может возникнуть желание усилить аргумент фразой «по определению»? (Например — «Люди, по определению, уязвимы для болиголова»). Ну разумеется, в случае высказанных оппонентом сомнений по поводу предполагаемой характеристики (есть свидетели разговора между Сократом и знахарем) — поэтому может возникнуть желание затянуть оковы логики.</p>
<p>И когда вы видите такое использование «по определению», знайте, что на самом деле вам говорят что-то вроде «Забудьте лучше этот момент со знахарем, люди по определению смертны».</p>
<p>Люди чувствуют необходимость укрепить курс развития спора словами «Любое Р, по определению, обладает свойством Х!», именно в том случае, когда они видят и без промедления отбрасывают информацию, которая бросает тень сомнений на оригинальный вывод, основанный на кластерах.</p>
<p>Это же касается и аргументов вроде «Х, по определению, — У». Например, «Атеисты верят, что Бога нет; следовательно, они имеют убеждение о Боге, потому что неверие это тоже убеждение; следовательно, атеизм дает ответы на теологические вопросы; следовательно, атеизм, по определению, — религия».</p>
<p>Вам не нужно было бы убеждать нас, что индуизм — это религия, потому что индуизм это, вроде как, и есть религия. И не просто «религия по определению», а настоящая религия.</p>
<p>Атеизм не похож на центральных представителей кластера «религия», поэтому, если бы он не был религией «по определению», вы могли бы воображать себе, что он религией не является. Поэтому вам и приходится давить оппозицию, указывая на то, что «атеизм — это религия» верно по определению, потому что это неверно в любом другом контексте.</p>
<p>То есть люди настаивают на том, что «Х по определению У!» именно в тех случаях, когда они пытаются <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Контрабанда_характеристик">протащить не указанную прямо в определении характеристику</a> У, а Х не слишком похож на представителей кластера У.</p>
<p>В течение последних тринадцати лет я старался отмечать случаи корректного использования фразы «по определению», не утруждаясь ведением статистики, разумеется. На основе такого поверхностного взгляда я могу сделать вывод, что использование этой фразы где-либо за пределами математики является одним из ярчайших сигналов дефектного аргумента из тех что я видел. Он стоит рядом с <a l:href="http://www.catb.org/jargon/html/G/Godwins-Law.html">«Гитлер»</a>, «Бог», «абсолютно уверен» и «ты не можешь доказать это».</p>
<p>Эта эвристика определения такого режима провала не идеальна — впервые я видел корректное употребление этой фразы за пределами математики — у Ричарда Фейнмана; и с тех пор видел еще. Но вам, скорее всего, стоит просто стереть из своего словарного запаса эту фразу и сохранять бдительность, особенно если вам захочется употребить ее с восклицательным знаком или выделить курсивом. Ведь это, по определению, плохая идея!</p>
<p><strong>Где проводить границу?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Представьте, что вам кто-то <a l:href="http://lesswrong.com/lw/nw/fallacies_of_compression/ia9">сказал</a>:</p>
<empty-line/>
<p>Долго я размышлял о том, что же значит слово «искусство», и, наконец, нашел то определение, которое показалось мне удовлетворительным: «Искусство - это то, что предназначено для создания реакции аудитории».</p>
<p>Из существования слова «искусство» не следует существование его смысла, витающего где-то там в пустоте, которое вы можете открыть, подобрав правильное определение.</p>
<p>Хоть так и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ощути_смысл">кажется</a>, но это не так.</p>
<p>Гадая о том, как какое определение дать слову, вы подходите к решению задачи не с той стороны — ищите таинственную эссенцию того, что на самом деле является <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аргумент_к_традиционному_пониманию">коммуникационным сигналом</a>.</p>
<p>Разумеется, тут есть место и для задачи, которую рационалист может обоснованно атаковать, но эта задача не в том, чтобы найти удовлетворяющее определению слово. Настоящую задачу можно решать в одиночку, не проронив ни слова вслух. Задача в том, чтобы найти, какие вещи подобны друг другу, какие вещи принадлежат к одному кластеру, и иногда — какие вещи имеют одну и ту же причину.</p>
<p>Если вы определите «электромагнетизм», включив молнию, компас, исключив свет, но включив «животный магнетизм» Месмера (что мы теперь зовем гипнозом), то столкнетесь с проблемой, отвечая на вопрос «как электромагнетизм работает?». Вы скучили вместе вещи, которые располагаются на удалении, и исключили те, которые действительно принадлежат к набору. (Этот пример вполне вероятен - Месмер был до Фарадея).</p>
<p>Можно сказать, что электромагнетизм — неподходящее слово, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Кластерная_структура_пространства_вещей">граница в пространстве вещей</a>, обтекающая и проникающая в кластеры, разрез реальности не по месту естественного соединения частей.</p>
<p>Придумать, где именно разрезать реальность, так чтобы разрез был по месту соединения частей — достойная рационалиста задача. Это то, что людям бы следовало делать, когда они начинают искать плавающую в пустоте эссенцию слова.</p>
<p>Но не стоит себя обманывать. Эта задача может быть и на уровне научной проблемы, если надо догадаться, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Единый_огонь">дыхание и огонь описываются одним словом</a>. Так что не стоит обращаться за решением к редакторам словарей — у них есть своя работа.</p>
<p>Что такое «искусство», если не эссенция слова, витающая в пустоте?</p>
<p>Предположим, что вы составили длинный список того, что вы готовы и не готовы назвать «искусством».</p>
<p>Маленькая фуга до минор — искусство.</p>
<empty-line/>
<p>Удар в нос — не искусство.</p>
<empty-line/>
<p>«Относительность» Эшера — искусство.</p>
<empty-line/>
<p>Мука — не искусство.</p>
<empty-line/>
<p>Программный язык Питон — искусство.</p>
<empty-line/>
<p>Распятье, плавающее в моче — не искусство.</p>
<empty-line/>
<p>Новеллы Джека Вэнса «Тщай» — искусство.</p>
<empty-line/>
<p>Современное Искусство — не искусство.</p>
<p>И вот вы мне говорите: «Мне эта граница кажется интуитивно понятной, но не знаю почему — помоги мне найти интенсионал для этого экстенсионала? Дай мне простое описание этой границы».</p>
<p>Я отвечаю: «Думаю, это связано с восхищением искусной работой. Работа на входе, на выходе — диво. Вещи из списка связаны через похожие эстетические переживания, которые они вдохновляют, и направленный на вызов этих переживаний человеческий труд».</p>
<p>Полезно ли это или это лишь нарушение <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Замени_символ_на_суть">принципов</a> <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Табуируй_свои_слова">«табу»</a>? Я бы сказал, что список переживаемых эмоций сильней концентрирует массу вероятности, чем список всего что является/не является искусством. Вы можете наблюдать «вспышки» эмоций на ФМРТ — т.е. эмоции далеко не эфемерны.</p>
<p>Но дело, разумеется, не в определении искусства. Дело в том, что вы можете оспорить <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Экстенсионалы_и_интенсионалы">экстенсионалы или интенсионалы</a> моего определения.</p>
<p>Вы можете сказать мне: «Эстетические переживания — не то, что объединяет эти вещи. Их объединяет намерение вдохновить любую сложную эмоцию просто ради ее вдохновения». И это будет попыткой оспорить мой интенсионал, мою попытку очертить границу через опорные координаты.</p>
<p>Вы можете сказать: «Твое уравнение примерно эти точки описывает, но не подходит под настоящее общее распределение».</p>
<p>Или вы можете оспорить мой экстенсионал, сказав: «Некоторые их этих вещей действительно близко связаны, я вижу к чему ты ведешь, однако язык Питон тогда не должен быть в списке, а Современное Искусство должно». (Это позволит предположить, что вы — лишь легко внушаемый простак, что тоже можно оспорить.) Важный момент: презумпция кривой, генерирующей этот список подобных и не подобных вещей, — схема и основания, пусть вы и не сказали каковы они, но вы видите, как я потерял нить и включил координаты, сгенерированные другим способом.</p>
<empty-line/>
<p>Задолго до того, как вы поймете, что объединяет электричество и магнетизм, вы начнете сомневаться, основываясь лишь на поверхностных наблюдениях, в том, что «животный магнетизм» действительно входит в список.</p>
<p>Давным-давно люди думали, что слово «рыба» включает в себя дельфинов. Вы, конечно, можете изобразить хитрого спорщика и сказать мне: «Мой список: {лосось, гуппи, акула, дельфин, форель} — всего лишь список. Ты не можешь сказать, что список неверен. Я, с помощью теории множеств, могу доказать, что такой список существует. Так что мое определение «рыб», являющееся лишь экстенсиональным списком не может быть «неверным», что бы ты мне ни говорил».</p>
<p>Или же вы можете прекратить дурацкие игры и признать, что дельфинам не место в этом списке.</p>
<p>Итак, вы составили список вещей, которые, как вам кажется, подобны друг другу. И попробовали догадаться почему они подобны. Но когда вы обнаружите, что же они действительно имеют общего, может оказаться, что ваши догадки были неверными, как и ваш список.</p>
<p>Вам не спрятаться под щитом «верно-по-определению». И экстенсиональное, и интенсиональное определения могут быть неверными, могут разрезать реальность не по месту соединения частей.</p>
<p>Классификация — занятие без гарантий, в котором вы вполне можете понаделать ошибок. Так что, с чисто теоретической точки зрения, полезно будет признать, что ваши догадки-определения могут быть «ошибочными».</p>
<p><strong>Энтропия и короткие сообщения</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Предположим, у нас есть система Х, которая с одинаковой вероятностью может находиться в любом из 8 возможных состояний:</p>
<p>X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8</p>
<p>Есть такая экстраординарно распространенная мера, — в физике, математике и даже биологии — называется она «энтропия». И энтропия Х составляет 3 бита. Это значит, что для выяснения состояния Х нам в среднем понадобиться 3 да/нет вопроса. Например, кто-то может нам рассказать о значении Х с помощью такого кода:</p>
<p>(X1:001)(X2:010)(X3:011)(X4:100)(X1:001)(X2:010)(X3:011)(X4:100)</p>
<p>(X5:101)(X6:110)(X7:111)(X8:000)(X5:101)(X6:110)(X7:111)(X8:000)</p>
<p>Так что если я спросил бы «Первый символ — 1?» и получил бы ответ «Да»; «Второй символ — 1?» и услышал бы «Нет»; «Третий символ — 1?» — «Нет»; то я бы знал, что Х находится в состоянии 4.</p>
<p>Теперь предположим, что у системы Y есть четыре возможных состояния с таким распределением вероятностей:</p>
<p>Y1:1/2(0,5)Y1:1/2(0,5)</p>
<p>Y2:1/4(0,25)Y2:1/4(0,25)</p>
<p>Y3:1/8(0,125)Y3:1/8(0,125)</p>
<p>Y4:1/8(0,125)Y4:1/8(0,125)</p>
<p>Тогда энтропия Y будет равна 1,75 бит, что значит нам понадобится 1,75 вопросов в среднем, чтобы узнать значение Y.</p>
<p>В каком смысле можно задать один и три-четвертых вопроса? Представьте, что мы используем следующий код для описания состояния Y:</p>
<p>(Y1:1)(Y2:01)(Y3:001)(Y4:000)(Y1:1)(Y2:01)(Y3:001)(Y4:000)</p>
<p>Сначала вы спросите «Первый символ — 1?», и если ответ «Да», то задача решена: Y находится в состоянии 1. И такое происходит в половине случаев — состояние Y можно вычислить с помощью одного вопроса.</p>
<p>Предположим, что вы получили ответ «Нет». Тогда вы спрашиваете: «Второй символ — 1?». Если ответ «Да», то вы закончили: Y находится в состоянии 2. И это происходит с вероятностью в 1/4, и каждый раз, когда Y в состоянии 2, мы можем узнать это с помощью двух да/нет вопросов — в 25% случаев понадобится два вопроса для определения состояния Y.</p>
<p>Если же вы получили ответ «нет» два раза подряд, и, спросив «Третий символ — 1?», получили ответ «Да», то задача решена и Y в состоянии 3; если нет, то Y в состоянии 4. В 1/8 случаев Y в состоянии 3 и понадобится три вопроса. И в 1/8 случаев Y в состоянии 4 и понадобится три вопроса.</p>
<p>(1/2⋅1)+(1/4⋅2)+(1/8⋅3)+(1/8⋅3)=0,5+0,5+0,375+0,375=1,75.(1/2⋅1)+(1/4⋅2)+(1/8⋅3)+(1/8⋅3)=0,5+0,5+0,375+0,375=1,75.</p>
<p>Общая формула определения энтропии системы S это сумма всех SiSi: −p(Si)⋅log2p(Si)−p(Si)⋅log2p(Si).</p>
<p>Например, log2log2 числа 1/8 — это −3. Получается −(1/8⋅−3)=0,375−(1/8⋅−3)=0,375 — часть энтропии состояния 4 от всей энтропии системы Y — три вопроса.</p>
<p>Закодировать любую систему идеальным кодом получится не всегда, но если вам потребуется передать кому-то сообщение о состоянии случайного количества копий S за один раз, вы можете приблизиться к идеальному коду на случайную величину. (Гуглите «арифметическое кодирование»).</p>
<p>Конечно, вы можете спросить: «Почему бы не закодировать Y4 с помощью 10 вместо 000? Так ведь будет быстрей?»</p>
<p>Но если вы используете 10 для Y4 и получите ответ «да» на вопрос «первый символ 1?», то у вас все еще останется неопределенность: Y1 (1) или Y4 (10). Даже больше, если вы измените код таким образом, вся система полетит к чертям — услышав «1001» вам останется только гадать — «Y4 и Y2» или «Y1 и Y3».</p>
<p>Мораль в том, что короткие слова — ограниченный ресурс.</p>
<p>Ключевой момент в создании хорошего кода, который позволит передавать сообщения максимально компактно, в использовании коротких слов для того, о чем вы будете говорить часто, а длинных — для того, о чем реже.</p>
<p>На своем пике это искусство позволяет добиться почти идеального соответствия между длиной сообщения и вероятностью. Это так называемая «Сообщение минимальной длины» или «Минимальная длина описания», формализация бритвы Оккама.</p>
<p>Так что даже используемые нами ярлыки для слов не совсем случайны. Звуки, которые мы привлекаем для ссылок на идеи могут быть лучше или хуже, мудрей или глупей. И это независимо от традиционного понимания!</p>
<p>Я говорю это все потому, что идея «Вы можете Х так как вам заблагорассудится» сильно мешает понять, как делать Х с умом. «Это свободная страна, и я имею право на свое мнение» стоит на пути у искусства поиска истины. «Я могу определить слово так, как захочу» — стоит на пути разделения реальности на естественные составные части. И даже кажущееся разумным «Прикрепленные к словам ярлыки случайны» стоит на пути осведомленности о компактности. Стихосложения тоже, если уж говорить об этом, — Толкиен однажды заметил, как красиво звучит фраза «cellar door»; таков уровень осведомленности нужен, чтобы использовать язык как Толкиен.</p>
<p>Длина слов так же играет нетривиальную роль к когнитивной науке языка:</p>
<p>Давайте рассмотрим слова «сиденье», «стул» и «мебель». «Сиденье» — более специфическая категория, чем «стул»; «мебель»— более общая. Но большая часть стульев объединена сходными способами их использования — похожие движения, чтобы сесть или встать, похожие причины для сидения — отдых, принятие пищи, чтение. «Сиденья» в этом отношении тоже не слишком отличаются. «Мебель» же включает в себя вещи вроде кроватей, столов, по-разному использующихся и требующих разных телодвижений.</p>
<p>В терминологии когнитивной психологии «стул» относится к базовым категориям.</p>
<p>У людей есть привычка говорить и, предположительно, думать на базовом уровне категоризации. Проводить границы вокруг «стульев», чем вокруг более конкретной категории «сидений», или же вокруг более общей категории «мебели». Человек скорее предложит присесть на стул, чем сесть на сидение или посидеть на мебели.</p>
<p>Так что тут нет совпадения относительно длины этих слов. Базовые категории обычно имеют более короткие названия, и существительные с короткими названиями обычно относятся к базовым категориям. Это не универсальный лингвистический закон, но такая тенденция определенно присутствует. Частое употребление сопутствует коротким словам, а короткие слова — частому употреблению.</p>
<p>Или же как выразил это Дуглас Хофштадтер, есть причины на то, чтобы в английском языке «the» означало «the», а «antidisestablishmentarianism» использовалось для «antidisestablishmentarianism», а не наоборот.</p>
<p><strong>Общая информация и плотность в пространстве вещей</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Предположим, у вас есть система ХХ, которая может находиться в одном из 8 состояний и все они равновероятны (относительно того, что вы о них знаете на данный момент), и система YY с 4 равновероятными состояниями.</p>
<p>Энтропия ХХ, как следует из рассказанного вчера — 3 бита; нам потребуется задать 3 да/нет вопроса, чтобы точно узнать состояние ХХ. Энтропия YY, как следует из рассказанного вчера — 2 бита; нам потребуется задать 2 да/нет вопроса. Это может показаться очевидным (с учетом того, что 23=823=8 и 22=422=4 — три вопроса помогут выявить правду между 8 возможными вариантами, а 2 между 4), но хочу напомнить, что если бы вероятности не были бы равными, мы смогли бы использовать более хитрый код для обнаружения, например, состояния YY (1,75 вопросов в среднем). Но раз уж для Х и Y вероятности распределены равномерно, схитрить у нас не получится.</p>
<p>Какова общая энтропия объединенной системы (X,Y)(X,Y)?</p>
<p>Возможно вам придет в голову ответ: «Для XX потребует 3 вопроса, для YY — 2, так что нам потребуется задать всего 5 вопросов, чтобы узнать (X,Y)(X,Y)».</p>
<p>Но что если эти две переменные связаны и, узнав что-то о YY, мы узнаем кое-то и о XX?</p>
<p>В данном случае предположим, что обе переменные либо четные либо нечетные.</p>
<p>И если мы получим сообщение в 3 бита (получим 3 ответа), узнаем, что ХХ находится в состоянии 5, то будем знать, что YY либо в состоянии 1 либо в 3, но не в 2 или 4. Так что лишь один вопрос «YY в состоянии 3?» и ответ «нет» понадобится нам, что бы знать состояние объединенной системы</p>
<p>(X,Y):X=X5,Y=Y1(X,Y):X=X5,Y=Y1</p>
<p>И обнаружили мы это с помощью 4 вопросов.</p>
<p>Точно так же, если мы узнаем, что YY в 4 состоянии, с помощью 2 вопросов, то нам понадобится лишь два вопроса, чтобы узнать, в каком из состояний (2,4,6,8)(2,4,6,8) находится ХХ. Опять же, лишь 4 вопроса, чтобы узнать состояние связанной системы.</p>
<p>Общая энтропия двух переменных определяется как разность между энтропией независимых систем и энтропией связанной системы :</p>
<p>I(X;Y)=H(X)+H(Y)−H(X,Y)I(X;Y)=H(X)+H(Y)−H(X,Y)</p>
<p>В данном случае между системами есть 1 бит общей информации. Узнав ХХ, мы получаем 1 бит информации о YY (что сокращает пространство возможностей с 4 до 2, снижает размер в два раза). А информация о состоянии YY сокращает пространство возможностей с 8 до 4.</p>
<p>Но как насчет случаев, где масса вероятности распределена не равномерно? Вчера, например, мы обсуждали случай YY, где вероятности были распределены как 1/21/2, 1/41/4, 1/81/8, 1/81/8 для 4 возможных состояний. Давайте условимся, что так будет выглядеть распределение вероятностей для YY, если мы будем рассматривать YY независимо. Как если бы мы знали YY и больше ничего. И введем еще переменную ZZ с 2 возможными состояниями, с вероятностями 3/83/8 и 5/85/8.</p>
<p>В таком случае, только в том случае, когда объединенное распределение между этими переменными выглядим как описано ниже, — между ними нет общей информации:</p>
<p>(Z1Y1:3/16)(Z1Y2:3/32)(Z1Y3:3/64)(Z1Y3:3/64)(Z1Y1:3/16)(Z1Y2:3/32)(Z1Y3:3/64)(Z1Y3:3/64)</p>
<p>(Z2Y1:5/16)(Z2Y2:5/32)(Z2Y3:5/64)(Z2Y3:5/64)(Z2Y1:5/16)(Z2Y2:5/32)(Z2Y3:5/64)(Z2Y3:5/64)</p>
<p>Это распределение подчиняется закону:</p>
<p>P(Y,Z)=P(Y)P(Z)P(Y,Z)=P(Y)P(Z)</p>
<p>Например,</p>
<p>P(Z1Y2)=P(Z1)P(Y2)=3/8∗1/4=3/32P(Z1Y2)=P(Z1)P(Y2)=3/8∗1/4=3/32</p>
<p>Заметьте, что мы можем узнать маргинальные (независимые) вероятности YY и ZZ просто посмотрев на объединенное распределение:</p>
<p>P(Y1)P(Y1) — полная вероятность всех возможных состояний Y1Y1 в общем распределении:</p>
<p>P(Y1)=P(Z1Y1)+P(Z2Y1)=3/16+5/16=1/2P(Y1)=P(Z1Y1)+P(Z2Y1)=3/16+5/16=1/2</p>
<p>Так что просто проанализировав общее распределение, мы можем определить являются ли маргинальные переменные YY и ZZ независимыми; т.е. когда объединенное распределение разлагается на маргинальные распределение — когда для всех YY и ZZ P(Y,Z)=P(Y)P(Z)P(Y,Z)=P(Y)P(Z).</p>
<p>И это важно, ведь в соответствии с <a l:href="https://lesswrong.ru/wiki/Теорема_Байеса">теоремой Байеса:</a></p>
<p>P(Yi,Zj)=P(Yi)P(Zj)P(Yi,Zj)=P(Yi)P(Zj)</p>
<p>P(Yi,Zj)/P(Zj)=P(Yi)P(Yi,Zj)/P(Zj)=P(Yi)</p>
<p>P(Yi|Zj)=P(Yi)P(Yi|Zj)=P(Yi)</p>
<p>Что можно выразить словами: после того, как мы узнали состояние ZjZj, наше знание о YiYiникак не изменилось.</p>
<p>Так что когда распределение разлагается, когда P(Y,Z)=P(Y)P(Z)P(Y,Z)=P(Y)P(Z), то это равноценно тому, что мы, узнав о YY, не получим никакой информации о ZZ, и наоборот.</p>
<p>И зная это, вы можете, совершенно справедливо, начать подозревать, что между YY и ZZ нет общей информации. А там где нет общей информации, нет и байесианских свидетельств и наоборот.</p>
<p>Предположим, что в вышепоказанном распределении YZYZ мы будем рассматривать каждое возможное сочетание YY и ZZ, как отдельное событие — так что это распределение будет иметь всего 8 возможных вариантов с уже известными вероятностями, тогда мы сможем вычислить энтропию YZYZ точно так же, как и в прошлый раз:</p>
<p>3/16∗log2(3/16)+3/32∗log2(3/32)+3/64∗log2(3/64)+…+5/64∗log2(5/64))3/16∗log2(3/16)+3/32∗log2(3/32)+3/64∗log2(3/64)+…+5/64∗log2(5/64))</p>
<p>У вас получится тот же ответ, как если бы вы отдельно посчитали энтропии систем, а затем сложили бы их. Поскольку между системами нет общей информации, наша неопределенность относительно состояния совмещенных систем точно такая же, как и относительно суммы взятых отдельно. (Вычисления я тут показывать не стану — вы и сами можете это сделать, что касается доказательства — ищите «энтропию Шеннона» («Shannon entropy») или «общую информацию» («mutual information»).)</p>
<p>Но что если объединенное распределение не разлагается? Например:</p>
<p>(Z1Y1:12/64)(Z1Y2:8/64)(Z1Y3:1/64)(Z1Y4:3/64)(Z1Y1:12/64)(Z1Y2:8/64)(Z1Y3:1/64)(Z1Y4:3/64)</p>
<p>(Z2Y1:20/64)(Z2Y2:8/64)(Z2Y3:7/64)(Z2Y4:5/64)(Z2Y1:20/64)(Z2Y2:8/64)(Z2Y3:7/64)(Z2Y4:5/64)</p>
<p>Если вы сложите объединенные вероятности, чтобы получить маргинальные, вы обнаружите, что P(Y1)=1/2,P(Z1)=3/8P(Y1)=1/2,P(Z1)=3/8, и так далее — маргинальные вероятности такие же, как и раньше.</p>
<p>Но объединенные вероятности не всегда равны сумме маргинальных. Например, вероятность P(Z1Y2)=8/64P(Z1Y2)=8/64, где P(Z1)P(Y2)P(Z1)P(Y2) будут 3/8∗1/4=6/643/8∗1/4=6/64. Т.е. вероятность встретить Z1Y2Z1Y2 выше, чем мы бы ожидали, просто учитывая вероятности Z1Z1 и Y2Y2 отдельно.</p>
<p>Что в свою очередь подразумевает:</p>
<p>P(Z1Y2)&gt;P(Z1)P(Y2)P(Z1Y2)&gt;P(Z1)P(Y2)</p>
<p>P(Z1Y2)/P(Y2)&gt;P(Z1)P(Z1Y2)/P(Y2)&gt;P(Z1)</p>
<p>P(Z1|Y2)&gt;P(Z1)P(Z1|Y2)&gt;P(Z1)</p>
<p>И раз тут «необычайно высокая» вероятность P(Z1Y2)P(Z1Y2) определена как более высокая, чем можно предположить, отдельно рассмотрев маргинальные, можно сделать вывод, что наблюдение Y2Y2 увеличит вероятность наблюдать Z1Z1 и наоборот.</p>
<p>Поскольку есть какие-то состояния YY, дающие нам информацию и о ZZ (и наоборот), между ними должна быть общая информация, что вы и обнаружите — я уверен, хоть и не проверял — в результате вычисления энтропии YZYZ вы получите меньше неопределенности, чем в результате вычисления отдельно YY и ZZ. H(Y,Z)=H(Y)+H(Z)−I(Y;Z)H(Y,Z)=H(Y)+H(Z)−I(Y;Z) будут все больше нуля с логической необходимостью.</p>
<p>(Отступлю немного от темы для небольшого замечания. Симметрия общей информации показывает, что YY сообщает нам столько же о ZZ, в среднем, сколько ZZ об YY. В качестве упражнения для читателей я оставлю сопоставление этого и того, что рассказывают на курсах по логике. Что из того, что все вороны черные, следует что все вороны черные, но не следует, что все черные штуки — вороны. Насколько отличается симметричное движение вероятностей байесианства от угловатой логики, даже несмотря на то, что последняя — лишь дегенеративная версия первой?)</p>
<p>И тут вы спросите: «Какое все это имеет отношение к правильному использованию слов?»</p>
<p>В <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пустые_ярлыки">«Пустых ярлыках»</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Замени_символ_на_суть">«Замени символ на суть»</a>, вы видели пример замены слова его определением с примером:</p>
<p><strong>Все [смертные, ~без перьев, двуногие] смертны</strong></p>
<p><strong>Сократ [смертен, ~без перьев, двуногий]</strong></p>
<p><strong>Следовательно, Сократ смертен</strong></p>
<p>Так зачем же нам нужно слово «человек»? Почему бы просто не сказать «Сократ смертный, без перьев и двуногий»?</p>
<p>Потому что полезно иметь короткие слова для часто встречающихся штук. Если ваш код для отдельных характеристик уже эффективен, то вы не получите никакого преимущества от введения специального слова для конъюнкции: например, «человек» для «смертный, без перьев, двуногий», разве что смертные штуки, штуки без перьев и двуногие штуки встречаются в реальности чаще, чем стоило бы ожидать лишь на основе маргинальных вероятностей.</p>
<p>В эффективных кодах длина сообщения соответствует вероятности, т.е. код для Z1Y2Z1Y2будет такой же длины, как и сумма кодов Z1Z1 и Y2Y2, разве что P(Z1Y2)&gt;P(Z1)P(Y2)P(Z1Y2)&gt;P(Z1)P(Y2), тогда код для Z1Y2Z1Y2 будет короче, чем сумма отдельно взятых кодов.</p>
<p>Это как раз соответствует ситуации, где мы можем сделать вывод об одних характеристиках вещи, пронаблюдав наличие у нее других. Для этого вероятность, что двуногие без перьев окажутся смертными, должна быть более дефолтной.</p>
<p>Разумеется, слово «человек» описывает очень много свойств. Когда вы видите сущность человеческой формы, которая говорит и носит одежду, то можете предположить множество биохимических, анатомических и когнитивных фактов о ней. Чтобы заменить «человек» на описание всего, что мы можем сказать о людях, нам потребуется запредельно много времени. Но это так лишь потому, что говорящие штуки с двумя ногами и без перьев более вероятны, чем маргинальные вероятности позволят предположить, уязвимы для болиголова, или имеют плоские ногти, или сверхуверенны.</p>
<p>Наличие одного слова для вещи вместо перечисления ее свойств позволяет сделать код компактней именно в тех случаях, когда можно предположить наличие одних свойств, основываясь на наблюдении других. (За исключением таких базовых слов как «красный», которое может быть использовано для передачи несжатого описания нашего сенсорного переживания. Но уже в случае с жуком или камнем, мы будем иметь дело со сложными совокупностями свойств, намного превышающими базовый уровень.)</p>
<p>Поэтому наличие слова <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Контрабанда_характеристик">«виггин»</a> для зеленоглазых черноволосых людей полезней, чем просто «зеленоглазые черноволосые люди», именно тогда:</p>
<p>Когда зеленоглазые люди, в среднем, более вероятно являются еще и черноволосыми (и наоборот), т.е. мы можем сделать вероятностный вывод о «зеленоглазости», после наблюдения «черноволосости» и наоборот.</p>
<p>Или же когда виггины имеют другие свойства, о которых можно сделать вероятностное предположение с большей, чем сумма маргинальных, вероятностью. В данном случае нам потребуется независимо проследить за наличием черных волос и зеленых глаз, а затем можно сделать вероятностный вывод о других свойствах (вроде пристрастия к кетчупу).</p>
<p>Можно даже рассматривать наличие слова как своего рода обещание. Сказать кому-то «Я определяю слово «виггин» как человека с черными волосами и зеленым глазами», в соответствии с импликатурой Грайса, значит пообещать, что слово «виггин» каким-то образом поможет предположить зависимость между черными волосами и зелеными глазами и укоротить код.</p>
<p>Если зеленые глаза и черные волосы не встречаются с большей, чем сумма маргинальных, вероятностью, или же никакое другое свойство не встречается чаще в сочетании с этим цветом волос и цветом глаз, то слово «виггин» является ложью. Оно утверждает, что определенных людей стоит выделять в группу, а они группой не являются.</p>
<p>В данном случае слово «виггин» не помогает более компактно описывать реальность, ведь оно не предназначалось как помогающее сократить длину сообщения. Тогда ему не место в массиве простых объяснений. Точно так же «виггин» не поможет сделать байесианский вывод. Даже если вам неудобно называть слово «ложью», оно, как минимум, — ошибка.</p>
<p>Разрезать реальность по месту естественного соединения частей — проводить границы вокруг необычно плотно сконцентрированных вероятностей <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Кластерная_структура_пространства_вещей">в пространстве вещей.</a></p>
<p><strong>Слова как мысленные кисти</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Представьте, что я скажу вам: «Удивительно — у светильников в этом отеле треугольные лампочки».</p>
<p>Может быть, вы это уже представили, может быть, нет. Если нет, сделайте это сейчас. Какими именно представляет ваш внутренний взор треугольные лампочки?</p>
<p>В частности, у них острые края или закруглённые?</p>
<p>Насколько мне позволяет судить интроспекция, когда у меня в голове впервые появилось словосочетание «треугольные лампочки» (нет, в отеле их не было), я сразу же увидел лампочку в виде пирамидки с острыми краями. Затем (практически мгновенно) грани сгладились, после чего мой мозг, в качестве альтернативы, выдал замкнутую трубку люминесцентной лампы в форме треугольника со скруглёнными краями.</p>
<p>Кажется, ни одной сформулированной/словесной мысли при этом задействовано не было. Лишь быстрая безмолвная реакция в ответ на воображаемый образ острого стекла, изъяны в форме которого были исправлены до того, как на ум пришло первое слово.</p>
<p>Можете не верить, но люди несколько десятилетий всерьёз спорили о том, можем ли мы создавать визуальные образы в своей голове на самом деле — например, можем ли мы по-настоящему мысленно увидеть изображение стула в каком-нибудь окружении, — или мы лишь наивно думаем, что можем (будучи обмануты этим «самонаблюдением», ужасной и запрещенной деятельностью), а на самом деле в нашем мозге просто активируется маленький ярлычок «стул», что-то вроде указателя в программном коде<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Слова_как_мысленные_кисти">1</a>.</p>
<p>Сейчас мне очень сложно удержаться от восклицаний вроде «Какая потрясающая нелепость». Такие восклицания — следствия <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Знание_задним_числом_обесценивает_науку">ошибки знания задним числом</a>. Но всё же: какая потрясающая нелепость.</p>
<p>Я думаю, подобная точка зрения в академической среде в значительной степени была безумным наследием бихевиоризма. Бихевиоризм отрицал существование мышления у людей и пытался объяснить все аспекты человеческого поведения (включая речь) «рефлексами». Скорее всего, о бихевиоризме стоит написать отдельно, как о своеобразном извращении рационализма. Но сейчас я пишу о другом.</p>
<p>«Ты называешь это предположение нелепым, — скажете вы, — но откуда ты можешь узнать, что твой мозг производит эти визуальные образы? Тебе достаточно того, что ты просто закрываешь глаза и видишь их?»</p>
<p>Сейчас ответить на этот вопрос проще, чем в те времена. Если вас не устраивает простое самонаблюдение и вы намерены проверить реальность мысленных образов «научно», вам понадобится вывести это из эксперимента. Например, покажите людям два предмета и спросите, можно ли один из них повернуть так, чтобы получить второй. Время ответа линейно зависит от необходимого угла поворота. Такой результат сложно объяснить, если вы только сверяете какие-то особенности изображений. Но если вы действительно представляете предмет в уме и непрерывно вращаете его с постоянной скоростью, то все сходится.</p>
<p>Сегодня мы можем увидеть настоящие нейрообразы небольших картинок из зрительной коры. Так что, да, ваш мозг реально воспроизводит детализированные визуальные образы того, что он видит или представляет. Советую книгу Стивена Косслина «Мозг и Образы: итоги споров о воображении»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Слова_как_мысленные_кисти">2</a>.</p>
<p>Людям сложно использовать слова в том числе и потому, что они не понимают всю сложность, что таится за ними.</p>
<p>Вы можете представить «зелёную собаку»? Вы можете представить «сырное яблоко»?</p>
<p>«Яблоко» — это не просто последовательность из трёх слогов или шести букв. Последовательность из шести букв всего лишь тень. Лишь кончик от тигриного хвоста.</p>
<p>Слова, точнее понятия, скрывающиеся за ними, подобны кистям художника. Вы можете писать ими картины в вашем собственном воображении. Писать в буквальном смысле, если вы используете кисти идей, чтобы создать картину на холсте своей зрительной коры. Используя общие ярлыки, вы также можете схватить кисти в головах других людей и написать картины там. Например, набросать маленькую зелёную собачку на чьей-то зрительной коре.</p>
<p>Но, распространяя звуки через воздух или буквы через Интернет, не заблуждайтесь, будто именно звуки и буквы пишут картины в зрительной коре. Эта задача требует более сложных инструкций, чем могла бы вместить последовательность букв. «Яблоко» — это шесть байт, но написание натюрморта с яблоком с нуля потребовало бы гораздо больше данных.</p>
<p>«Яблоко» — это всего навсего ярлык, скреплённый с настоящей и невыразимой словами идеей <emphasis>яблока</emphasis>. Идеей, что может написать картину в вашей зрительной коре, или столкнуться с «сырностью», или распознать яблоко, когда оно будет перед вашими глазами, или почувствовать его образец в яблочном пироге, или даже запустить движение челюсти, привычное при поедании яблока…</p>
<p>И это не просто воспроизведение картинок из памяти. Иначе как вы могли бы визуализировать нечто вроде «треугольной лампочки», наложить треугольность на лампочку и совместить обе сущности, если никогда в своей жизни не видели ничего похожего?</p>
<p>Не совершайте той же ошибки, что и бихевиористы. Речь гораздо сложнее, чем просто звуки в воздухе. Ярлыки служат лишь указателями: «Ищите в сегменте памяти №1387540». Если у вас есть указатель, рано или поздно настанет время перейти по нему и действительно заглянуть в сегмент памяти №1387540.</p>
<p>На что слово указывает?</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Слова_как_мысленные_кисти">1.</a>В оригинале «LISP token». — Прим.перев.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Слова_как_мысленные_кисти">2.</a>Stephen M. Kosslyn, Image and Brain: The Resolution of the Imagery Debate (Cambridge, MA: MIT Press, 1994).</p>
<p><strong>Когда слова ошибочны</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Некоторые читатели утверждают, что было бы лучше назвать эту заметку «37 случаев, в которых слова можно использовать неразумно» или «37 случаев, когда недостаточно оптимальное использование категорий может вызвать негативные эффекты в вашем восприятии». Но одна из основных идей, которым учит этот немаленький список, заключается в том, что утверждение «Не может быть, чтобы мой выбор Х был неверным» практически всегда ошибочно, независимо от теории. Люди могут заблуждаться в любом конкретном случае. Даже если теоретически возможно быть всегда правым, на деле вы будете ошибаться. Не бывает универсального счастливого билета на любой случай, такова жизнь.</p>
<p>Кроме того, я могу определить слово «ошибочен» любым способом, каким захочу — но это не значит, что само слово становится ошибочным. Впрочем, лично я считаю, что в следующих случаях использование понятия «ошибочный» вполне оправдано:</p>
<p>1. Слово потеряло всякую связь с реальностью.</p>
<p>Является ли Сократ асботниктором? Да или нет? (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Притча_о_кинжале">Притча о кинжале</a></p>
<p>.)</p>
<p>2. Ваши слова, если бы такое было возможно, принудили бы реальность измениться при изменении словесного определения.</p>
<p>Сократ — человек, а люди по определению смертны. Если вы определите людей как бессмертных существ, будет ли Сократ жить вечно? (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">Притча о болиголове</a></p>
<p>.)</p>
<p>3. Вы пытаетесь установить эмпирические взаимоотношения, как будто бы они верны «по определению».</p>
<p>Сократ — человек, а все люди по определению смертны. В таком случае будет ли логически верным, если мы предскажем результат опыта, в котором Сократ пьёт настойку болиголова и теряет сознание? Ведь является логически возможным и непротиворечивым существование миров, в которых Сократ не потеряет сознание. В которых он будет иметь иммунитет к болиголову, в результате, например, странного сбоя в его биохимических процессах. Логические истины истинны во всех возможных мирах, но эти истины не сообщают, в каком из возможных миров вы находитесь. Поэтому всё, что вы задаёте «по определению» является логически верным. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">Притча о болиголове</a></p>
<p>.)</p>
<p>4. Вы неосознанно навешиваете условные ярлыки на что-либо, в реальности не используя словесные определения, которые вы только что дали.</p>
<p>Вы точно знаете, что Боб — человек. Хотя, в вашем определении вы не будете называть Боба человеком, не удостоверившись сначала в том, что он смертен. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Притча_о_болиголове">Притча о болиголове</a></p>
<p>.)</p>
<p>5. Факт навешивания словесного ярлыка скрывает спорный индуктивный вывод, который вы делаете.</p>
<p>Если последние 11 извлечённых вами яйцевидных объектов были синими, а последние 8 кубических объектов были красные, то применив индукцию вы можете предположить, что это соотношение сохранится и будущем. Но если вы назовёте синие яйца «сияйцами», а красные кубы «крубами», то вы можете засунуть руку в бочку, нащупать что-то круглое и подумать «Ага, сияйцо». (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Слова_как_скрытые_умозаключения">Слова как скрытые умозаключения</a></p>
<p>.)</p>
<p>6. Вы пытаетесь определить одни слова с использованием других, более сложных и формальных понятий, без возможности указать на конкретный образец.</p>
<p>— Что такое «красный»?</p>
<p>— «Красный» это цвет.</p>
<p>— Что такое «цвет»?</p>
<p>— Цвет это свойство вещей.</p>
<p>— Что такое «свойство»? Что такое «вещь»?</p>
<p>Такого не случится, если вы укажете на красный сигнал светофора и на красное яблоко. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Экстенсионалы_и_интенсионалы">Экстенсионалы и интенсионалы</a></p>
<p>.)</p>
<p>7. Фактическое определение не совпадает со словесным определением.</p>
<p>Мы не осознаём, что определяем красную точку на небе как «Марс», и это может происходить независимо от того, что мы определим «Марс» как бога войны. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Экстенсионалы_и_интенсионалы">Экстенсионалы и интенсионалы</a></p>
<p>.)</p>
<p>8. Ваше словесное определение охватывает всего лишь небольшую часть общих характеристик категории, но вы пытаетесь рассуждать, будто определение полное.</p>
<p>Когда философы в платоновской академии решили, что лучшим определением человека является «двуногое без перьев», киник Диоген предъявил им ощипанного петуха и провозгласил, что это и есть «человек Платона». Тогда ученики Платона просто исправили определение на «двуногое без перьев и с плоскими когтями». (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Кластеры_подобия">Кластеры подобия</a></p>
<p>.)</p>
<p>9. Вы пытаетесь рассматривать членство в определённой категории по принципу всё или ничего, не обращая внимания на то, что могут существовать подгруппы более или менее типичных членов.</p>
<p>Утки и пингвины являются менее типичными птицами по сравнению с малиновками и голубями. Интересно, что межгрупповые эксперименты показали, что люди думают, будто болезни легче передаются от малиновок к уткам на островах, чем от уток к малиновкам. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Типичность_и_асимметричное_подобие">Типичность и асимметричное подобие</a></p>
<p>.)</p>
<p>10. Словесное определение хорошо работает, чтобы на практике указывать на группы сходны объектов, но вы придираетесь к исключениям.</p>
<p>Не каждый человек имеет десять пальцев, или носит одежду, или использует язык. Однако, если посмотреть на реальные группы объектов, которые разделяют эти характеристики, вы получите достаточно информации, чтобы попадающиеся время от времени люди с девятью пальцами не ввели вас в заблуждение. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Кластерная_структура_пространства_вещей">Кластерная структура пространства вещей</a></p>
<p>.)</p>
<p>11. Вы спрашиваете, принадлежит ли объект некоторой категории, но не называете вопрос, ответ на который вы на самом деле хотите получить.</p>
<p>Что есть «человек»? Является ли младенец Барни человеком? Правильный ответ на этот вопрос может сильно зависеть от того, что вы действительно хотите выяснить: «Хорошо ли кормить Барни болиголовом?» или «Будет ли Барни хорошим мужем?». (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Замаскированые_вопросы">Замаскированые вопросы</a></p>
<p>.)</p>
<p>12. Вы рассматриваете интуитивно воспринимаемые иерархические категории, как единственно верный способ анализа мира, не осознавая, что возможны и другие способы делать статистически выводы, даже если вы их не используете.</p>
<p>Для человека значительно проще определить, является ли предмет сияйцом или крубом, чем обратить внимание на то, что красные предметы никогда не светятся в темноте, но красные мохнатые предметы обладают всеми прочими характеристиками сияиц. Прочие статические алгоритмы работают иначе. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Нейронные_категории">Нейронные категории</a></p>
<p>.)</p>
<p>13. Вы рассуждаете о категориях, будто они как манна упали из мира идей Платона, хотя это всего лишь ярлыки в вашем сознании, связанные с определённой концепцией.</p>
<p>Древние философы говорили «Сократ человек», а не «Мой мозг посредством ощущений определяет Сократа, как попадающего в концепцию «человек». (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Как_алгоритм_ощущается_изнутри">Как алгоритм ощущается изнутри</a></p>
<p>.)</p>
<p>14. Вы продолжаете спорить о принадлежности к категории после отсеивания всех вопросов, которые могут зависеть от выводов, основанных на категориях.</p>
<p>После того, как вы определили, что предмет синий, яйцеобразный, мохнатый, гибкий, непрозрачный, светящийся в темноте и содержащий палладий, что является всеми признаками сияиц, какой смысл спрашивать «Сияйцо ли это?» Однако, если распределяющая нейронная сеть вашего мозга содержит условный центр, связанный с выведением понятия сияйцности, то может показаться, что такой вопрос всё-таки существует. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Как_алгоритм_ощущается_изнутри">Как алгоритм ощущается изнутри</a></p>
<p>.)</p>
<p>15. Вы позволяете дискуссии сместиться в область обсуждения определений, несмотря на то, что вы изначально не планировали об этом спорить.</p>
<p>Если перед началом спора о том, производит ли «шум» падающее дерево в лесу, когда звук падения никто не слышит, вы спросите двух будущих спорщиков о том, что они будут подразумевать под «шумом», звуковые волны или слуховые переживания, они, возможно, предложат вам бросить монетку. Но после начала дискуссии определение всё равно станет обсуждаться. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Споры_об_определениях">Споры об определениях</a></p>
<p>.)</p>
<p>16. Вы считаете, что слово имеет смысл само по себе, а не потому, что оно является меткой, связанной с некоторыми понятиями в вашем мозгу.</p>
<p>Когда кто-то кричит «А-а-а! Тигр!», эволюция не предпочтёт организмы, которые подумают: «Ммм… Я только что услышал слоги «ти» и «игр», которые члены моего племени связывают со своей внутренней моделью, соответствующей моему личному понятию «тигр», и которое А-А-А! ХРУМ ХРУМ ХРУМ». Поэтому мозг сокращает цепочку рассуждений, и кажется, что смысл тигриности несёт само слово. Люди спорят о правильном значении слов, например слова «шум». (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ощути_смысл">Ощути смысл</a></p>
<p>.)</p>
<p>17. Вы спорите о значении слов даже в том случае, когда все стороны прекрасно понимают, что остальные имеют в виду под этим словом.</p>
<p>Свойство человека связывать ярлыки с определёнными понятиями является средством общения. Когда люди хотят общаться, их тяжело остановить. Если у людей нет общего языка, они общаются рисуя картинки на песке. Когда каждый поймёт, что находится в разуме у остальных, дело будет сделано. (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аргумент_к_традиционному_пониманию">Аргумент к традиционному пониманию</a></p>
<p>.)</p>
<p>18. Вы обращаетесь к словарю в разгаре спора о практических вещах или о морали.</p>
<p>Редакторы словарей скорее историки языка, нежели его законодатели. Если обычное определение содержит сложность, например, Марс определён, как бог войны, дельфин как вид рыб, или негры как нелюди, то словарь отражает распространённое заблуждение. (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аргумент_к_традиционному_пониманию">Аргумент к традиционному пониманию</a></p>
<p>.)</p>
<p>19. Вы обращаетесь к словарю в разгаре любого спора.</p>
<p>Вы и вправду считаете, что редакторы словарей являются авторитетными специалистами в области определения атеизма как религии, или в любой другой? Даже если ставки в вашем споре крайне высоки, неужели вы считаете, что редакторы словарей достигли просветления, которое поможет им разрешить любой ваш диспут? (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аргумент_к_традиционному_пониманию">Аргумент к традиционному пониманию</a></p>
<p>.)</p>
<p>20. Вы игнорируете распространённое определение без повода, лишая окружающих всякой возможности вас понять.</p>
<p>Быстро встаёт плутоний с бочками без ручек. (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аргумент_к_традиционному_пониманию">Аргумент к традиционному пониманию</a></p>
<p>.)</p>
<p>21. Вы используете сложные термины взамен простых чтобы создать иллюзию получения выводов.</p>
<p>Если «человек» определить как «смертное двуногое без перьев», то можно написать: Все смертные двуногие без перьев смертны. Сократ — смертное двуногое без перьев, поэтому Сократ смертен. Выглядит не так впечатляюще в данном случае, не так ли? (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пустые_ярлыки">Пустые ярлыки</a></p>
<p>.)</p>
<p>22. Вы вступаете в спор, которого могли бы избежать, если бы не использовали конкретное слово.</p>
<p>Если Альберт и Барри не смогут использовать слово «шум», то Альберту придётся сказать: «Дерево, падающее в лесу, в котором никого нет, производит звуковые волны. А Барри скажет: «Дерево, падающее в лесу, в котором никого нет, не вызывает слуховых переживаний». Если слово создаёт проблему, то простейшим решением будет исключение этого слова из употребления, как и его синонимов. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Табуируй_свои_слова">Табуируй свои слова</a></p>
<p>.)</p>
<p>23. Ваше внимание отвлекается на короткое изящное слово, и вы не можете обдумать данное понятие во всех подробностях.</p>
<p>Что происходит в школах, если перестать это называть образованием? Что такое степень, если не называть это «степенью»? Если монета упала «орлом», то какова её радиальная ориентация? Как может быть нечто «истинно», если нельзя употребить «точный», «правильный», «представлять», «отражать», «семантический», «убеждение», «знание», «карта», «реальный» или любые другие простые термины? (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Замени_символ_на_суть">Замени символ на суть</a></p>
<p>.)</p>
<p>24. У вас есть только одно слово, которому соответствуют два или более реальных объектов. И из-за этого все связанные с этими объектами факты собираются в одну кучу у вас в голове.</p>
<p>Частью обычной работы детектива является наблюдение за тем, носила ли Кэрол красное платье прошлым вечером, или что у неё чёрные волосы. Также детектив может поинтересоваться, красит ли Кэрол волосы. Но более сообразительный детектив может также задуматься, а может Кэрол было двое, одна носила красное платье, вторая была с чёрными волосами. (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ошибки_сжатия">Ошибки сжатия</a></p>
<p>.)</p>
<p>25. Вы устанавливаете зависимости там, где их не существует, извлекая некие свойства их ваших определений, даже в случаях, когда нет сходства между данными областями.</p>
<p>В Японии считается, что люди с первой группой крови серьёзные и творческие, со второй — импульсивные и жизнерадостные, с третьей — хорошо социализированные и приятные, с четвёртой — сдержанные и с хорошим самообладанием. (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/У_классификации_есть_последствия">У классификации есть последствия</a></p>
<p>.)</p>
<p>26. Вы добавляете побочные смысл к слову, основываясь на определении, которое не включает в себя побочные смыслы.</p>
<p>«Виггин» определён в словаре как человек с чёрными волосами и зелёными глазами. Но это слово также имеет побочный смысл, обозначая людей, совершающих преступления и издевающихся над животными, но этого нет в словаре. И вы показывается не кого-то пальцем и сообщаете: «Чёрные волосы и зелёные глаза? Ага, он Виггин! Смотрите, сейчас он будет красть серебряные ложки». (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Контрабанда_характеристик">Контрабанда характеристик</a></p>
<p>.)</p>
<p>27. Вы утверждаете, что X суть Y по определению. В таких случаях вы почти наверняка добавите дополнительные смыслы к Y, чего не было в исходном определении.</p>
<p>Вы определяете человека как двуногое без перьев, и, показывая на Сократа, сообщаете: «Нет перьев, две ноги, должно быть, это человек!» Но на самом деле вы думаете о чём-то ином, например о смертности человека. Если подобное случится во время дискуссии о количестве ног у Сократа, ваш оппонент может возразить: «Как же так, у Сократа две ноги? Это же как раз то, с чего мы начали спорить!» (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аргумент_«по_определению»">Аргумент «по определению»</a></p>
<p>.)</p>
<p>28. Вы утверждаете, что объекты P по определению являются объектами типа Q.</p>
<p>Если вы видите, как Сократ в компании биологов собирает травы, которые могут вызвать сопротивляемость к болиголову, то нет смысла оспаривать утверждение «Люди по определению смертны». В большей части случаев, когда вам кажется, что надо сильнее надавить и настоять на некоем утверждении «по определению», в реальности существуют иные факты, ставящие ваш вывод под сомнение. (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аргумент_«по_определению»">Аргумент «по определению»</a></p>
<p>.)</p>
<p>29. Вы пытаетесь установить принадлежность к реально существующей группе «по определению».</p>
<p>Не требуется утверждать, что «Индуизм, по определению, является религией», потому что индуизм действительно является религией. Это не религия «по определению», а, можно сказать, реальная религия. Атеизм же не похож на основных членов группы «религии», так что, если бы внезапно не оказалось, что атеизм является религией по определению, то вы бы пришли к выводу, что это всё-таки не религия. По этой причине вы можете подавить любых противников, сообщая, что утверждение «Атеизм является религией» верно по определению, хотя во всех остальных случаях это всё же не верно. (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аргумент_«по_определению»">Аргумент «по определению»</a></p>
<p>.)</p>
<p>30. Ваше определение ограничивает группу неких объектов, которые не связаны друг с другом.</p>
<p>Вы можете, если захотите, утверждать, что слово «рыба» относится к лососям, гуппи, акулам, дельфинам и форели, но не к медузам или водорослям. Вы можете утверждать, что это всего лишь список, и не может быть, чтобы список был ошибочным. Или вы можете перестать валять дурака и признать, что вы допустили ошибку и дельфины не принадлежат к списку, в которых входят рыбы. (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Где_проводить_границу">Где проводить границу?</a></p>
<p>)</p>
<p>31. Вы используете короткое слово для того, что не нужно часто упоминать, или длинное слово для того, что упоминается часто. Это может приводить к неэффективном рассуждениям, или даже к некорректному применению Бритвы Оккама — если ваш разум будет считать, что короткие предложение звучат «проще».</p>
<p>Что звучит правдоподобнее: «Бог сотворил чудо» или «Сверхъестественная сущность, создавшая вселенную, временно изменила законы физики»? (</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Энтропия_и_короткие_сообщения_0">Энтропия и короткие сообщения</a></p>
<p>.)</p>
<p>32. Вы ограничиваете определённое пространство идей, которое не содержит какое-то отличное от окружающего пространства количество понятий. В результате слово, обозначающее группу объединённых понятий не связано с хоть сколь-нибудь производительным Байесовским выводом.</p>
<p>Раз уж зеленоглазые люди не имеют чёрные волосы чаще, чем волосы другого цвета, и чёрные волосы также не связаны с зеленоглазостью, и кроме того людей с зелёными глазами и чёрными волосами не объединяют какие-либо иные значимые черты, то зачем вообще нужно слово «уиггин»? (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o2/mutual_information_and_density_in_thingspace/">Mutual Information, and Density in Thingspace</a></p>
<p>.)</p>
<p>33. Вы ограничиваете множество вещей без значимой причины для такого действия.</p>
<p>Придумывание слова для всех людей, кроме негров, выглядит несколько подозрительным. Если вы не сообщаете причины такого разграничения, создавая произвольные термины, это может выглядеть примерно следующим образом, как если бы детектив сказал: «Знаете, у меня нет не единого повода предпочесть одного или другого человека, кто бы мог убить тех сирот. Однако, может рассмотрим Джона Вифлхайма, как подозреваемого?» ([Superexponential Conceptspace, and Simple Words.(</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o3/superexponential_conceptspace_and_simple_words/">http://lesswrong.com/lw/o3/superexponential_conceptspace_and_simple_words/</a></p>
<p>).)</p>
<p>34. Вы используете классификации, чтобы делать выводы о свойствах, не имеющих реальных структур, а именно, условная независимость данных групп в случае хорошего приближения при использовании простой интерпретации теоремы Байеса.</p>
<p>Я ни за что не буду пытаться это резюмировать, просто прочитайте соответствующую заметку. (Которая пока не переведена,</p>
<p><emphasis>прим. пер.</emphasis></p>
<p>) (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o8/conditional_independence_and_naive_bayes/">Conditional Independence, and Naive Bayes</a></p>
<p>.)</p>
<p>35. Вы полагаете, что слова больше похожи на маленькие символы языка ЛИСП, нежели на на ярлыки, действующие как манипуляторы, которые управляют сложными ментальными кистями, рисующими подробные картины на мысленном холсте.</p>
<p>Представьте «треугольную электролампу». Что вы видите? (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o9/words_as_mental_paintbrush_handles/">Words as Mental Paintbrush Handles</a></p>
<p>.)</p>
<p>36. Вы используете слово, имеющее разные значения в различных ситуациях, будто оно имеет всегда один и тот же смысл, создавая иллюзию чего-то непостоянного и изменчивого.</p>
<p>«Мартин сказал Бобу свернуть налево». Но «налево» является функциональным словом, принимающим во внимание расположение говорящего относительно его окружения. Какое же «налево» имеется в виду, Боба или Мартина? (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/oc/variable_question_fallacies/">Variable Question Fallacies</a></p>
<p>.)</p>
<p>37. Вы считаете, что определения не могут быть ошибочны, или что «Я могу определить любое слово так, как пожелаю!»</p>
<p>Такое отношение заставляет вас яростно отстаивать ваши прошлые поступки, вместо того, чтобы учесть их последствия или признать свои ошибки. (</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Когда_слова_могут_быть_ошибочны">Когда слова могут быть ошибочны</a></p>
<p>.)</p>
<p>Всё, что происходит в вашем разуме, имеет какой-либо результат, и ваш мозг движется вперёд без вашего руководства, не осознавая происходящее.</p>
<p>Утверждать «Слова можно использовать как угодно, я могу определить любое слово, как пожелаю» столь же осмысленно, как и вести автомобиль по тонком льду с выжатой до отказа педалью газа, рассуждая: «Посмотрите на руль, я не считаю, что любой его угол поворота чем-то выделяется на фоне других, поэтому я могу рулить так, как захочу».</p>
<p>Если вы хотите куда-то добраться или просто попробовать выжить, вам стоит начать уделять внимание трём или шести десяткам оптимальных критериев, контролирующих ваше использование слов, определений, категорий, классов, разграничений, ярлыков и концепций.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Просто реальность</strong></p>
<p><strong>Правда закономерна</strong></p>
<p><strong>Единый огонь</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В фэнтезийной книге Л. Спрэг де Кампа «Дипломированный чародей» <emphasis>[Э. Юдковский почему-то не упоминает второго автора, Флетчера Прэтта - Прим.перев.]</emphasis> (которая породила множество последующих подражаний) главный герой, Гарольд Ши, переместился из своей вселенной во вселенную скандинавских мифов. Вселенная скандинавских мифов основана скорее на магии, нежели на технологии, поэтому естественно, что, когда Наш Герой попробовал зажечь огонь спичкой, принесенной с Земли, та его подвела.</p>
<p>Я понимаю, что это всего лишь фентези, но… как бы изложить…</p>
<p>Нет, не так.</p>
<p>В конце 18 века Антуан Лоран Лавуазье открыл огонь. «Что?» — воскликнете вы. Разве к тому времени огонь не использовали уже несколько сотен тысяч лет? Да, действительно, люди использовали огонь — обжигающий, яркий, примерно оранжевого цвета и очень удобный для приготовления пищи. Но никто не знал, как он работает. Греки и средневековые алхимики полагали, что Огонь является одним из четырех базовых элементов. К временам Лавуазье алхимическая парадигма включала в себя множество поправок и стала чрезвычайно сложной, но огонь по-прежнему оставался основополагающей сущностью — уже в виде «флогистона», некоего загадочного вещества, которое, как утверждалось, объясняло огонь, а также все остальные алхимические явления.</p>
<p>Важнейшая новая идея Лавуазье заключалась в том, чтобы взвесить абсолютно все части химической головоломки, как до химической реакции, так и после. До него считалось, что некоторые химические процессы способны изменять вес используемого материала. Например, если мелко протёртую сурьму подвергнуть воздействию направленного через увеличительное стекло солнечного света, то через час сурьма обратится в пепел, а сам пепел будет весить на одну десятую больше, чем исходный объем сурьмы — даже несмотря на то, что при горении от сурьмы исходит густой белый дым. Лавуазье взвесил совершенно все компоненты таких реакций, включая воздух, в котором они протекали, и обнаружил, что материя не создаётся и не разрушается. Увеличение массы сгоревшего пепла взаимосвязано с уменьшением массы воздуха.</p>
<p>Лавуазье также было известно, как разделять газы, и он обнаружил, что горящая свеча уменьшает количество одного вида газа — «жизненного воздуха» и создает иной газ — «связанный воздух». Сегодня мы бы их назвали кислородом и углекислым газом. Когда жизненный воздух заканчивается, пламя угасает. Можно было предположить, что горение преобразует жизненный воздух в связанный, а топливо — в пепел, причём длительность преобразования ограничена количеством доступного жизненного воздуха.</p>
<p>Идея Лавуазье полностью противоречили существующей теории флогистона. Одного этого хватило бы, чтобы потрясти всех, но после этого выяснилось…</p>
<p>Чтобы оценить дальнейшие события, нужно представить себя человеком XVIII века с его ограниченными познаниями. Забудьте об открытии ДНК, которое случилось лишь в 1953. Забудьте всё, что вам известно о клеточной теории в биологии, сформулированной в 1839. Представьте, как вы смотрите на свои руки, сгибаете пальцы… и абсолютно не понимаете, почему они сгибаются. Анатомия мышц и костей была известна, но никто не имел ни малейшего представления «как они работают» — почему мышцы сгибаются и сокращаются, хотя слепок из глины похожей формы остается неподвижен. Представьте, что ваше собственное тело состоит из загадочной, непостижимой субстанции. А теперь представьте открытие…</p>
<p>…что люди в процессе дыхания потребляют жизненный воздух и выдыхают связанный. В людях тоже происходит горение! Лавуазье измерил количество тепла, которое животные (и помощник Лавуазье, Сеген) производят при упражнениях, объем потребленного жизненного воздуха и объём выдыхаемого связанного воздуха. Когда животные производят больше тепла, они потребляют больше жизненного воздуха и выдыхают больше связанного. Люди, подобно пламени, потребляют топливо и кислород, люди, подобно пламени, вырабатывают тепло и углекислый газ. Лиши человека кислорода или топлива, и огонь исчезнет.</p>
<p>Спички загораются из-за фосфора — у «безопасных спичек» есть фосфор на зажигательной ленте, у сесквисульфидных спичек фосфор нанесен на головку. Фосфор очень быстро вступает в химические реакции — чистый фосфор светится в темноте и может спонтанно воспламениться. (Хенниг Бранд, выделивший чистый фосфор в 1669, утверждал, что обнаружил Элемент Огня.) К тому же фосфор вполне соответствует своему назначению в аденозинтрифосфате, АТФ, — веществе, благодаря которому в организме накапливается энергия химических реакций. АТФ порой называют «молекулярной валютой». Она дает силы мышцам и заряжает нейроны. Практически все метаболические реакции зависят от АТФ, и, следовательно, от химических свойств фосфора.</p>
<p>Если спичка перестает функционировать, то и вы тоже. Невозможно поменять что-то одно.</p>
<p>Нет очевидной связи между утверждениями поверхностного уровня «Спичка зажигается от чирканья» и «Людям нужен воздух, чтобы дышать». Потребовались столетия, чтобы обнаружить эту связь, и даже сейчас, судя по всему, это какой-то несущественный факт, которому учат в школе и который важен лишь для небольшого круга специалистов. Нам слишком легко вообразить мир, где одно из этих правил работает, а второе — нет, перестать верить в одно, но не в другое. Но это лишь воображение, а не реальность. Если вы разделили карту на четыре части, чтобы её было проще хранить, это не значит, что сама территория также разделена на четыре обособленные части. Наш разум хранит отдельные правила поверхностного уровня в обособленных отсеках, но это не отражает никакой обособленности законов, управляющих Природой.</p>
<p>Мы можем извлечь из всего этого урок. Поведение фосфора проистекает из ещё более глубоких законов: законов электродинамики и хромодинамики. «Фосфор» — это лишь наше слово для обозначения электронов и кварков, организованных определенным образом. Нельзя изменить химические свойства фосфора, не изменив законы, которым подчиняются электроны и кварки.</p>
<p>Если вы окажетесь в мире, где спички не зажигаются, вы перестанете быть организованной материей.</p>
<p>Реальность сплетена гораздо плотнее, чем люди предпочитают верить.</p>
<p><strong>Единый закон</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Антуан Лоран Лавуазье обнаружил, что дыхание и огонь (горение) работают по одному принципу. Это было одно из наиболее поразительных объединений в истории науки, оно слило вместе мирскую сферу материи и священное таинство жизни, которые люди делили на отдельные мистерии.</p>
<p>Первое великое объединение было сделано Исааком Ньютоном, который сказал, что движение планет подчиняется тем же законам что и падающее яблоко. Шок от этого открытия был больше, чем от открытия Лавуазье. Дело было не только в том, что Ньютон осмелился объединить земное царство материи с явно отличной и священной небесной сферой, когда-то считавшейся обителью богов. Открытие Ньютона породило понятие универсального закона, который одинаков везде и всегда, буквально не имея исключений.</p>
<p>Люди живут в мире поверхностных явлений, которые делятся на категории, из которых вытекает большое количество исключений. Тигр ведет себя не так, как буйвол. Большинство буйволов имеют четыре ноги, но, возможно, у этого есть три. Зачем кому-то думать что есть законы, которые верны везде? Это, очевидно, не так.</p>
<p>Только в одном случае, похоже, мы хотим закон, который бы выполнялся везде — это когда мы говорим о моральных законах — социальных правилах поведения. Некоторые члены племени могут попробовать взять больше, чем их доля от буйвола, возможно с каким-либо умным оправданием, так что в случае моральных законов мы, кажется, в самом деле имеем инстинкт универсальности. Да, правило о разделе мяса применяется и к вам, нравится ли вам это или нет. Но даже тут есть исключения. Если по некоторой аномальной причине более сильное племя угрожает перебить вас, если Боб не получит в два раза больше мяса, нежели все остальные, вы дадите Бобу двойную порцию. Идея правила, которое вообще не имеет исключений, кажется слишком жесткой, продуктом ограниченного мышления фанатиков, поскольку, находясь в тисках своей идеи, они не могут осознать богатства и сложности реального мира.</p>
<p>Это обычное обвинение в адрес ученых — профессиональных знатоков богатства и сложности реальной Вселенной. Потому что когда вы на самом деле смотрите на вселенную, оказывается, что она является, по человеческим меркам, безумно жесткой в применении своих правил. Насколько мы знаем, не было ни одного нарушения сохранения импульса с незапамятных времен до наших дней.</p>
<p>Иногда, очень редко, мы наблюдаем явное нарушение наших моделей фундаментальных законов. Хотя наши научные модели могут существовать в течение одного или двух поколений, они не являются стабильными на протяжении веков. Но не думайте, что это делает саму Вселенную капризной. Это смешение карты с территорией. Ибо, когда пыль уляжется, и старая теория будет заменена, то получается, что Вселенная всегда действовала в соответствии с новым обобщением, которое мы обнаружили, которое опять будет абсолютно универсальным в свете текущих человеческих знаний. Когда было обнаружено, что ньютоновская гравитация была частным случаем общей теории относительности, было видно, что общая теория относительности формировала орбиты Меркурия за десятилетия до того, как человек узнал об этом, и позже стало очевидным, что общая теория относительности управляла коллапсом звезд в течение миллиардов лет, прежде чем появилось человечество. Ошибаются только наши модели — сам Закон был всегда абсолютно постоянным или так наша новая модель говорит нам.</p>
<p>Я могу утверждать, что уверен только на 80 %, что предел скорости света в следующую сотню тысяч лет останется таким же, однако это не значит что предел является таковым только 80 % времени, а в остальное время меняется. Предположение, в котором я обозначил вероятность в 80 % это то, что действительное положение дел (скорость света) останется таким на всем протяжении пространства-времени.</p>
<p>Одна из причин, по которой древние греки не занимались наукой, это то, что они не представляли, как можно обобщать эксперименты. Греческие философы были заинтересованы в «обычных» явлениях. Если вы проводите выдуманный эксперимент, то вы скорее всего получите аномальный результат, который не будет иметь ничего общего с тем, как на самом деле работают вещи.</p>
<p>Вот как люди пытаются мечтать, прежде чем начинают учиться; но о чем мечтала Вселенная сама по себе, прежде чем начала мечтать о людях? Если вы действительно хотите научиться думать в соответствии с реальностью — для этого здесь приводится это дао:</p>
<p>С
самого
начала</p>
<empty-line/>
<p>Ни
одна
необычная
вещь</p>
<empty-line/>
<p>Не
случалась</p>
<empty-line/>
<p><strong>Реальность безобразна?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Читать после: <a l:href="http://lesswrong.ru/w/О_красоте_математики">О красоте математики</a>, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Предполагая_красоту">Предполагая красоту</a></p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Предполагая_красоту">Вчера</a> я говорил о последовательности кубов {1, 8, 27, 64, 125, …} и как поначалу последовательность из их разностей первого порядка {7, 19, 37, 61, …} не содержит очевидного паттерна, но если взять последовательность разностей второго порядка {12, 18, 24, …}, то закономерность становится простой. Вычисление разностей третьего порядка {6, 6, …} приводит нас к идеально стабильному уровню, где хаос разрешается в порядок.</p>
<p>Но это (как я заметил) довольно искусственный пример. Может быть, «беспорядочному реальному миру» не достает красоты подобных абстрактных математических объектов? Может быть, будет более правильно поговорить здесь о нейронауке или сети экспресии генов?</p>
<p>Абстрактная математика, созданная одним только воображением, строится на простых основаниях – небольшом наборе первоначальных аксиом — и является закрытой системой; условия, которые могут выглядеть как не особенно природные и <emphasis>невероятно</emphasis>способствующие аккуратности.</p>
<p>Другими словами: в чистой математике вам не надо беспокоиться о тигре, которые может выпрыгнуть из кустов и съесть треугольник Паскаля.</p>
<p>Так что же, реальный мир безобразнее, чем математика?</p>
<p>Странно, что люди спрашивают об этом. В смысле, этот вопрос мог бы быть разумным две с половиной тысячи лет назад…</p>
<p>Еще когда греческие философы спорили о том, из чего может состоять эта штуковина под названием «реальность», было много мнений. Гераклит сказал: «Всё есть огонь». Фалес сказал: «Всё есть вода». Пифагор сказал: «Всё есть число».</p>
<p>Счет: Гераклит 0 Фалес 0 Пифагор 1</p>
<p>Под сложными формами и конструкциями на поверхности реальности существует простой уровень, точный и стабильный уровень, законы которого мы называем «физика». Это удивительное открытие уже случилось к моменту нашего появления, но это не значит, что мы забыли, каким оно было неожиданным. Однажды давным давно люди вышли на поиски основополагающей красоты, не имея никаких гарантий, что найдут её. И случилось так, что они нашли её; и сейчас о ней знают все; и она принимается как должное.</p>
<p>Так почему мы не можем узнать местоположение каждого тигра в кустах так же просто, как мы можем узнать шестой куб?</p>
<p>Я вижу три источника неопределенности даже в мире чистой математики — два очевидных и один не очень.</p>
<p>Первый источник неопределенности заключается в том, что даже создание чистой математики, живущее внутри мира чистой математики, может не знать её. Люди ходили по Земле задолго до того как Галилей/Ньютон/Эйнштейн открыли законы гравитации, которые не дают нам упасть в космос. Вами могут управлять фундаментальные законы, о которых вы ничего не знаете. Нет такого физического закона, который говорит, что мозг, управляемый физическими законами, должен явным образом знать о них.</p>
<p>У нас всё ещё нет Теории Всего. Наши лучшие на данный момент теории состоят из математики, но они не идеально стыкуются друг с другом. Наиболее вероятное объяснение — как уже случалось раньше — мы видим поверхностные проявления более глубокой математики. Так что пока мы думаем, что, скорее всего, реальность сделана из математики, но мы еще не знаем, из какой именно.</p>
<p>Но физикам приходится строить огромные ускорители частиц, чтобы отличить теории между собой — чтобы зафиксировать оставшуюся неопределенность хоть в какой-нибудь видимой форме. То, что физики доходят до такого и остаются неуверенными, подсказывает, что это не источник неопределенности цен на акции.</p>
<p>Второй очевидный источник неопределенности заключается в том, что даже если вы знаете все релевантные законы физики, у вас может не хватать вычислительных мощностей, чтобы делать выводы на их основе. Мы знаем все фундаментальные законы физики, относящиеся к тому, как цепочки аминокислот сворачиваются в белок. Но мы всё ещё не в состоянии предсказать форму белка по аминокислотам. Одна крошечная 5-нанометровая молекула, сворачивающаяся за микросекунду, это слишком много информации, чтобы современные компьютеры смогли с ней справиться (не говоря уже о тиграх или ценах на акции). Наши перспективные разработки в свертывании белков чаще используют хитроумные приближения, а не фундаментальное уравнение Шрёдингера. Когда дело доходит до описания 5-нанометрового объекта с помощью действительно базовой физики, на уровне кварков - что ж, можно даже не пытаться.</p>
<p>Мы должны использовать инструменты вроде рентгеновской кристаллографии и ядерно-магнитного резонанса, чтобы узнавать формы белков, которые полностью заданы физикой, которую мы знаем, и цепочкой ДНК, которую мы знаем. Мы не обладаем логическим всеведением. Мы не можем видеть всех последствий наших мыслей. Мы не знаем, во что мы верим.</p>
<p>Третий источник сомнения наиболее сложен для понимания, и Ник Бостром даже написал о нём книгу. Предположим, что последовательность {1, 8, 27, 64, 125, …} существует, примем это за факт. Далее, допустим, что на каждом кубе сидит маленький человечек, один человечек на куб, также примем это за факт.</p>
<p>Если вы стоите снаружи и видите глобальную перспективу – глядя сверху вниз на последовательность кубов и маленьких человечков на них – эти два факта говорят всё, что можно знать о последовательности и о человечках.</p>
<p>Но если вы – один из маленьких человечков, стоящих на кубе, и знаете эти два факта, существует еще третий кусочек информации, который нужен чтобы делать предсказания: «На каком кубе я стою?».</p>
<p>Вы ожидаете, что стоите на кубе; вы не ожидаете, что можете быть на числе 7. Ваши ожидания определённо <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">ограничены</a> вашим знанием базовых законов физики; ваши убеждения фальсифицируемы. Но вам всё ещё нужно посмотреть вниз, чтобы узнать стоите вы на 1728 или на 517717. Если вы можете быстро считать в уме, то достаточно увидеть первые две цифры четырехзначного куба 17__ , чтобы догадаться, что последние цифры 2 и 8. Иначе вам придется посмотреть и на них тоже.</p>
<p>Чтобы узнать, как выглядит ночное небо, недостаточно знать законы физики. Недостаточно даже обладать логическим всеведением про их последствия. Нужно еще знать, где вы во вселенной. Нужно знать, что вы смотрите на ночное небо <emphasis>с Земли</emphasis>. Необходима не только информация, достаточная для определения положения Земли в <emphasis>видимой</emphasis> вселенной, но во <a l:href="http://space.mit.edu/home/tegmark/crazy.html">всей вселенной</a>, включая все те части, которые наши телескопы не могут увидеть, потому что они слишком далеко, и другие инфляционные вселенные, а также альтернативные ветви Эверетта.</p>
<p>Предположение, что «неопределенность в исходных данных на границе» на самом деле относится к указанию на некоторое место (мы будем называть ее индексной неопределенностью), — хорошее. Но если нет, то это эмпирическая неопределенность, неопределенность в вопросе, как выглядит вселенная в глобальной перспективе, то есть неопределенность того же класса, что и неопределенность в фундаментальных законах.</p>
<p>Как бы то ни было, идея в том, что «реальность» включает в себя <emphasis>безнадежно</emphasis>беспорядочный компонент из-за второго или третьего источника неопределенности: логической неопределенности и индексной неопределенности.</p>
<p>Незнание фундаментальных законов не говорит, что то, что выглядит беспорядочным, действительно беспорядочно. Возможно, мы просто еще не уловили закономерность.</p>
<p>Но когда речь идет о беспорядочной сети экспрессии генов, мы <emphasis>уже нашли</emphasis> скрытую красоту — стабильный уровень, уровень физики, которая лежит в основе всего этого. И из того, что мы уже нашли основной порядок, мы можем сделать вывод, что мы уже не найдем <emphasis>больше никакого</emphasis> секрета, который бы сделал биологию простой, как последовательность кубов. Мы знаем правила игры, и поэтому знаем, что игра сложная. У нас не хватает вычислительных мощностей, чтобы заниматься химией белков на основе фундаментальной физики (второй источник неопределенности) и эволюция могла пойти разными путями на разных планетах (третий источник неопределенности). Новые открытия в фундаментальной физике нам здесь не помогут.</p>
<p>Если вы — древний грек, и смотрите на сырые данные из эксперимента по биологии, будет очень мудро поискать какое-нибудь скрытое пифагорейское изящество, когда все протеины складываются в идеальный икосаэдер. Но в биологии мы уже нашли пифагорейское изящество, и его, как мы знаем, недостаточно, чтобы преодолеть индексную и логическую неопределенность.</p>
<p>Точно так же мы можем быть уверены, что никто никогда не сможет предсказать результаты какого-нибудь квантового эксперимента, только потому, что наша фундаментальная теория ясно говорит нам, что разные версии нас будут видеть разные результаты. Если знание фундаментальных законов говорит, что существует последовательность кубов, и что маленький человечек стоит на каждом из них, и что все эти человечки одинаковые, за исключением того, что стоят на разных кубах, и что вы — один из этих человечков, то вы знаете, что у вас нет способа узнать, на каком вы кубе, кроме как посмотреть.</p>
<p>Современное знание говорит, что «реальность» — это идеально постоянный, детерминированный и очень большой математический объект, который очень дорого и трудно моделируется. Так что «реальная жизнь» не особенно похожа на предсказание следующего куба в цепочке кубов, а больше похожа на знание, что очень много маленьких человечков стоят на кубах, не зная, кто они и на каких именно кубах они стоят. А, и еще они не очень быстро считают в уме. Наше знание правил слегка <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">ограничивает</a> наши предсказания, но не полностью.</p>
<p>Вот. <emphasis>Теперь</emphasis> это похоже на реальность?</p>
<p>Но неопределенность существует в карте, а не в территории. Если мы не знаем о феномене, это говорит что-то о нашем состоянии сознания, а не о самом феномене. Эмпирическая неопределенность, логическая неопределенность и индексная неопределенность – просто имена для нашей неразберихи. Пока мы все равно думаем, что мир состоит из математики, а математика <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Универсальный_закон">совершенно стабильна</a> и определена. Беспорядок только в глазах смотрящего.</p>
<p>Даже самые жуткие трясины блогосферы определены той же самой совершенной физикой, что и {1, 8, 27, 64, 125, …}</p>
<p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v%3df99PcP0aFNE">Так что</a> интернет — не огромная помойка… это серии кубов.</p>
<p><strong>Прекрасная вероятность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Должны ли мы ожидать, что на определенном уровне рациональность будет простой? Должны ли мы надеяться и искать красоту в искусстве убеждения и выбора?</p>
<p>Позвольте мне привести цитату покойного мастера Байесианства Джейнса (1990):</p>
<p>«Два медика-исследователя используют одинаковую методику лечения независимо друг от друга в разных больницах. Ни один из них не фальсифицирует данные, однако один решил заранее, что из-за ограниченности ресурсов он остановится после лечения N=100 пациентов, сколько бы вылечившихся ни было. Другой поставил на кон свою репутацию и решил, что он не остановится, пока данные не покажут, что процент вылеченных больше 60%, сколько бы пациентов ни потребовалось. На деле, оба остановились на почти одинаковых данных: n=100 [пациентов], r=70 [вылеченных]. Должны ли мы сделать разные выводы из их экспериментов?» (по-видимому, две контрольные группы также дали равные результаты).</p>
<p>В соответствии со статистической процедурой старой школы — которой, я верю, все еще обучают сегодня — два исследователя выполнили разные эксперименты с разными условиями прекращения. Два эксперимента могли быть прекращены с разными данными и таким образом представлять разные тесты гипотезы, требуя различных методов статистического анализа. Поэтому весьма возможно, что первый эксперимент будет «статистически значимым», а второй нет.</p>
<p>То, волнует ли вас это или нет, говорит о том, волнует ли вас теория вероятности и рациональность сама по себе.</p>
<p>Статистики-небайесианцы могут пожимать плечами, говоря «ну, не все статистические инструменты имеют одни и те же сильные и слабые стороны, вы же знаете, молоток не похож на отвертку, и если вы применяете разные статистические инструменты, вы можете получить разные результаты, в зависимости от того, обрабатываем мы данные вычисляя линейную регрессию или тренируя нейронную сеть. Вы должны использовать правильный инструмент для каждого отдельного случая. Жизнь запутанна».</p>
<p>И тогда Байесианцы отвечают: «Извините? Очевидное влияние фиксированного экспериментального метода, продуцирующего одинаковые данные, зависит от частных мыслей исследователя? И вы еще умудряетесь обвинять нас в «чрезмерной субъективности?»</p>
<p>Если Природа устроена одним образом, то так же данные, пришедшие путем, который мы видели, должны представлять одно явление. Если Природа устроена другим образом, то данные должны отражать что-то еще. Однако состояние Природы, которое отражено в данных, никак не зависит от намерений исследователя. Так что каковы бы не были наши гипотезы о Природе, отношение правдоподобия остается одним и тем же, и доказательное влияние то же самое, и апостериорное убеждение должно быть тем же самым между двумя экспериментами. По меньшей мере один из двух методов старой школы должен учитывать не всю информацию, или просто вычисляться с ошибкой, чтобы два метода дали разные ответы.</p>
<p>Древняя война между байесианцами и сторонниками частотного подхода тянется уже десятилетия, и я не собираюсь рассматривать всю эту историю в данном посте.</p>
<p>Но один из центральных конфликтов в том, что байесианцы ожидают, что теория вероятности будет… как же это сказать? Стройной? Ясной? Самосогласующейся?</p>
<p>Как говорит Джейнс, теоремы байесианской вероятности — это просто теоремы когерентной системы доказательств. Не имеет значения, как вы обрабатываете данные в этом случае, результаты байесианской теории вероятности должны быть всегда одни и те же — каждая теорема совместима с любой другой теоремой.</p>
<p>Если вы хотите узнать сумму 10+10, вы можете вычислять это как (2 × 5) + (7 + 3) или как (2 × (4 + 6)) или использовать любой другой метод который вам нравится, но результат должен быть всегда один и то же, в данном случае 20. Если же в одном случае получается 20, а в другом 19, тогда вы можете заключить, что вы сделали что-то неправильно по крайней мере в одном из вычислений. (В математике недопустимой операцией обычно является деление на ноль; в теории вероятности это обычно бесконечность, что нельзя использовать как предел конечного процесса.)</p>
<p>Если вы принимаете результат 19=20, внимательно рассмотрите ошибку, которую вы сделали, поскольку не может быть, чтобы вы могли математически обмануть себя. Если бы кто-то преуспел в получении реального противоречия в байесианской теории вероятности — такого, скажем, как два различных доказательных воздействия от одного и того же экспериментального метода, принимающего на вход одинаковые результаты, тогда вся конструкция была бы дымом. Вместе с теорией множеств, поскольку я считаю, что теория множеств обеспечивает модель для теории вероятности.</p>
<p>Математическая! Вот слово которое я искал. Байесианцы ожидают что теория вероятности будет математической. Вот почему мы заинтересованы в теореме Кокса и ее расширениях, показывающих, что любое представление неопределенности, которое подчиняется определенным ограничениям, должно отображаться посредством теории вероятности. Когерентная математика это великолепно, но уникальная математика еще лучше.</p>
<p>И еще, должна ли рациональность быть «математична»? Не является предопределенным то, что вероятность должна быть красивой. Реальный мир сложен — так, возможно, вам нужно будет сложное мышление, чтобы с этим справиться? Возможно, что статистики-небайесианцы с их большой коллекцией специальных методов и обоснований более компетентны, поскольку у них строго больший инструментарий. Хорошо, когда проблемы ясны, но обычно это не так, и вам придется с этим жить.</p>
<p>В конце концов, хорошо известно, что вы не можете использовать байесовские методы на множестве проблем из-за того, что байесовские вычисления сложны для подсчетов. Так почему бы не позволить цвести многим цветам? Почему бы не иметь больше одного инструмента в вашем наборе?</p>
<p>Это фундаментальное различие в сознании. Статистики старой школы думают в терминах инструментов и трюков, применяемых для определенных проблем. Байесианцы, по крайней мере этот байесианец, хотя я не думаю, что говорю только за себя, — мы думаем в терминах законов.</p>
<p>Поиск законов — это не то же самое, что поиск особенно чистых и красивых инструментов. Второй закон термодинамики — это не одно и то же, что и чистый и красивый холодильник.</p>
<p>Цикл Карно это идеальный двигатель — на самом деле идеальный. Нет двигателя, который бы питался от двух накопителей тепла и был бы эффективней, чем двигатель Карно. Как следствие, все термодинамически обратимые двигатели, которые функционируют между одинаковыми накопителями тепла, имеют одинаковую эффективность.</p>
<p>Но, конечно, вы не можете использовать двигатель Карно для питания реальной машины. Двигатель машины имеет такое же сходство с двигателем Карно, что и шины автомобиля с идеальными катящимися цилиндрами.</p>
<p>Тогда ясно, что двигатель Карно — бесполезный инструмент для постройки настоящей машины. Второй закон термодинамики, очевидно, неприменим здесь. Чересчур сложно сделать двигатель, который будет отвечать таким условиям, в реальности. Просто игнорируйте термодинамику — используйте все, что работает.</p>
<p>Это определенный род путаницы, который, как я думаю, управляет теми, кто все еще цепляется за старые методы.</p>
<p>Нет, вы не можете всегда делать точные байесовские вычисления для проблемы. Иногда вам надо искать аппроксимацию; на самом деле, часто. Это не значит, что теорию вероятности нужно прекратить применять, так же как ваша неспособность вычислить аэродинамику самолета из атомных взаимодействий не означает, что самолет не сделан из атомов. Какую бы аппроксимацию вы не использовали, она будет работать, если является аппроксимацией идеального байесовского вычисления — и не будет работать в любом другом случае.</p>
<p>Доказательства когерентности и уникальности байесианства отметают оба пути. Также, как любой расчет, который подчиняется аксиомам когерентности Кокса (или любой из его переформулировок или обобщений), должен отображаться в вероятностях, любой не байесовский расчет должен провалить какой-либо из тестов на когерентность. Что, в свою очередь, приводит к наказаниям, таким как голландское бронирование (прием комбинаций ставок, которые приводят к точным убыткам или отказу от комбинаций, которые дают точные выгоды).</p>
<p>Вы можете быть не способны вычислить оптимальный ответ. Но любая аппроксимация которую вы используете, с ее достоинствами и недостатками, должна быть объяснима с позиции байесовской теории вероятности. Вы можете не знать объяснения: но это не значит, что его не существует.</p>
<p>Так вы хотите использовать линейную регрессию вместо байесовских обновлений? Но посмотрите на структуру, лежащую в основе линейной регрессии, и вы увидите, что она выбирает лучшую точку с позиции оценки, данной гауссовской функцией правдоподобия, и ставит исходное над параметрами.</p>
<p>Вы хотите использовать регуляризованную линейную регрессию, потому что она работает на практике лучше? Ну, она соответствует (говорит байесианец) тому, чтобы ставить гауссову априорную информацию над весами.</p>
<p>Иногда вы не можете использовать байесовские методы так, как это описано в литературе; на самом деле это бывает довольно часто. Но когда вы можете использовать точное байесовское вычисление, которое использует каждый кусочек доступной вам информации, делайте это. Вы никогда не найдете статистический метод, который даст вам лучший ответ. Вы можете найти простую аппроксимацию, которая работает отлично почти все время, и так будет проще, но не точнее. Не будет, пока другие методы используют знания, возможно, в форме неявной априорной информации, что не позволяется при байесовских вычислениях; и тогда, когда вы применяете априорную информацию для байесовского вычисления, оно будет либо равно по результатам, либо будет лучше.</p>
<p>Когда вы используете специальный статистический инструмент старой школы с каким-либо (часто достаточно интересным) обоснованием, вы никогда не знаете, если у кого-то завтра появиться более продвинутый инструмент. Но когда вы напрямую можете использовать вычисление, которое отражает байесовский закон, вы делаете что-то наподобие помещения двигателя Карно в свою машину. Это, как говорится, по-байесовски оптимально.</p>
<p>Мне кажется, что те, кто пользуется множеством инструментов, смотрят на последовательность кубов {1, 8, 27, 64, 125, …}, указывают на разности {7, 19, 37, 61, …} и говорят «смотрите, жизнь не всегда проста — вам нужно адаптироваться к обстоятельствам». И байесианцы, которые указывают на лежащий в основе стабильный уровень {6, 6, 6, 6, 6, …}. И критики говорят: «Что за чушь вы несете? Это 7, 19, 37, а не 6, 6, 6. Вы упрощаете проблему, вы слишком привязаны к простоте».</p>
<p>Бесполезно быть простым на поверхностном уровне. Вы должны погрузиться глубже, чтобы найти стабильность.</p>
<p>Мыслите законами, а не инструментами. Необходимость вычислять приближения (аппроксимации) к закону не меняет закон. Самолеты по-прежнему состоят из атомов, они не станут исключением только из-за аэродинамических вычислений. Аппроксимация существует на карте, не на территории. Вы можете знать второй закон термодинамики и все еще пробовать себя как инженера, строя несовершенный двигатель машины. Второй закон не станет неприменим; ваше знание этого закона и цикла Карно помогает вам приблизиться к наибольшей эффективности, которую вы только можете достигнуть.</p>
<p>Мы не очаровываемся байесовскими методами только потому, что они красивы. Красота всего лишь побочный эффект. Теоремы Байеса изящны, когерентны, оптимальны и доказуемо однозначны потому, что они относятся к законам.</p>
<p>Приложение: Cyan отсылает нас к главе 37 книги о статистике Маккая, где данная проблема рассматривается более подробно.</p>
<p>Jaynes, E. T. (1990.) Probability Theory as Logic. In: P. F. Fougere (Ed.), Maximum Entropy and Bayesian Methods. Kluwer Academic Publishers.</p>
<p>MacKay, D. (2003.) Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
<p><strong>Вне лаборатории</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Вне лаборатории ученые не мудрее, чем кто-либо еще». Иногда эта пословица говорится учеными, чтобы с сожалением напомнить себе о своей ошибочности. Иногда эта пословица говорится по менее похвальным причинам, чтобы девальвировать нежелательные экспертные рекомендации. Правдива ли пословица? Наверное, нет, в абсолютном смысле. Это кажется слишком пессимистичным — говорить, что ученые буквально не выше среднего уровня.</p>
<p>Но поговорка кажется в какой-то степени верной, и мы должны быть обеспокоены этим фактом. Мы не должны грустно вздыхать и мотать головой. Скорее, мы должны встревоженно подобраться. Почему? Предположим, пастушонок обучен считать овец, каждый раз, как овца проходит. Он знает, когда все овцы ушли и когда вернулись. Тогда ты даешь пастуху яблоки и спрашиваешь: «Сколько яблок?» Но он тупо на тебя смотрит. Он не обучен считать яблоки. Только овец. Вы, вероятно, заподозрите, что пастух плохо понимает счет. Теперь предположим, что мы видим, что кандидат экономических наук покупает каждую неделю лотерейный билет. Мы должны спросить себя — этот человек действительно понимает ожидаемую полезность на инстинктивном уровне? Или просто обучен выполнению различных алгебраических трюков?</p>
<p>Один пример мыслей Ричарда Фейнмана об ошибках в системе обучения физике:</p>
<p>«После длительного расследования я, наконец, понял, что студенты все запоминали, но ничего не понимали. Когда они слышали: «свет, отраженный от преломляющей среды», они не понимали, что под средой имеется в виду, например, вода. Они не понимали, что «направление распространения света» — это направление, в котором видишь что-то, когда смотришь на него, и т.д. Все только запоминалось, и ничего не переводилось в осмысленные понятия. Так что, если я спрашивал: «Что такое угол Брюстера?», я обращался к компьютеру с правильными ключевыми словами. Hо, если я говорил: «Посмотрите на воду», — ничего не срабатывало. У них ничего не было закодировано под этими словами».</p>
<p>Предположим, у нас есть компетентный ученый, который знает, как поставить эксперимент на N предметов. N субъектов получат одинаковый препарат. Судьи слепым методом будут классифицировать результаты. И тогда мы обработаем результаты на компьютере и увидим, будут ли они значимы на 0.05 доверительной вероятности.</p>
<p>И это не просто ритуал. Как, например, «салат следует есть вилкой». Это ритуал для проверки гипотез экспериментально. Почему вы должны экспериментально проверить гипотезу? Потому что знаете, что это требование журнала для публикации? Потому что в колледже научились? Потому что все вокруг будут в унисон говорить, что эксперимент важен, и будут смеяться над вами, если вы говорите иначе?</p>
<p>Нет. Потому что для построения карты территории вы должны пойти и посмотреть на территорию. Невозможно сидеть с закрытыми глазами и строить точную карту города, просто медитируя на то, каким вы хотите видеть город. Вы должны пойти, погулять и нарисовать на бумаге линии, которые вы увидите. Это происходит каждый раз, когда вы смотрите на развязанные шнурки. Фотоны летят от солнца, отскакивают от шнурков, попадают в сетчатку, активируют нейроны и активируют в зрительной коре шаблон, сильно коррелирующий с формой ваших шнурков. Чтобы нарисовать карту — пройдись по территории. Взаимодействие мозга с окружением — реальный физический процесс. Процессы мышления — не магия. Вы можете описать, как это работает. Чтобы найти эти вещи вы должны пойти и посмотреть.</p>
<p>Так что нам теперь думать про ученого, компетентного в лаборатории, но за её пределами верящего в духовный мир? Мы спросим: «Почему?», и ученый ответит что-то вроде: «Ну, никто ведь на самом деле не знает. Это религия, и она не может быть опровергнута тем или иным наблюдением». Я не могу не прийти к выводу, что человек буквально не знает, почему мы должны смотреть на вещи.</p>
<p>Вероятно, они выучили определенный ритуал проведения эксперимента, но они не понимают причин необходимости этого — чтобы нарисовать карту территории, вы должны её увидеть — чтобы получить информацию об окружающей среде, вы должны создать процесс причинно-следственной связи, в котором вы взаимодействуете с окружающей средой и корректируете карту. Это верно как в отношении двойного слепого метода сбора информации о лекарствах, так и в отношении сбора информации вашим глазом о шнурках.</p>
<p>Может быть, наш верящий в духов ученый скажет «Но это не задача для эксперимента. Духи говорят со мной в моём сердце». Что ж. Если мы предположим, что духи действительно могут говорить каким-либо образом с нами, то тут может быть причинно-следственное взаимодействие и необходимы наблюдения. Теория вероятностей всё ещё работает. Если у вас есть предположение, что некий «голос духов» может быть свидетельством реальных духов, то вы должны предположить, что есть рациональная вероятность для того, чтобы «голос духов» вызывался духами, относительно других объяснений «голоса духов», являющаяся достаточно сильной для преодоления предварительной невероятности факта сложного убеждения со многими частями. В противном случае объяснение «духи говорят со мной в моём сердце» является примером «причинного взаимодействия», по аналогии с которым студент не видит за определением «среда с индексом преломления» воду.</p>
<p>Легко быть одураченным, возможно, потому, что люди в лабораторных халатах используют фразы вроде «причинного взаимодействия», а люди в бусах — фразы вроде «духи говорят». Участники дискуссии в разных одеждах, как мы все знаем, разграничены разными сферами существования — «непересекающимися магистериями», согласно известной чуши от Стивена Гулда. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вне_лаборатории">1</a></p>
<p>На самом деле «причинно-следственная связь» — просто ещё один способ сказать: «Что-то происходит по причине того, что что-то сделано». И теорию вероятностей не волнует одежда, которую вы носите.</p>
<empty-line/>
<p>В современном обществе имеется распространенное убеждение о том, что духовные вопросы не могут быть решены с помощью логики и наблюдений, поэтому вы можете иметь любые религиозные убеждения, какие вам нравится. Если ученый попадается на это и решает жить своей «внелабораторной» жизнью таким образом, то это говорит мне, что он понимает экспериментальный принцип как «общественный договор». Они знают, когда должны проводить эксперименты и проверять результаты ради статистической значимости. Но переведем это в контекст, где социальный обычай — следовать дурацким верованиям без проверки, и они будут счастливы так это и делать.</p>
<p>Ученик-пастушок скажет, что если вышли семь овец и потом вышли восемь овец, то лучше бы вернулись пятнадцать овец. Почему пятнадцать, а не «четырнадцать» или «три»? Потому что в противном случае останешься без ужина, вот почему! И это своего рода то, как работает профессиональная подготовка, но если социальный договор — единственная причина, по которой восемь овец и семь овец составляют пятнадцать овец, — то может семь яблок и восемь яблок будет три яблока? Кто сказал, что правила для яблок не должны быть другими?</p>
<p>Но если вы понимаете, почему работают правила — вы знаете, что сложение одинаково и для овец, и для яблок. Исаак Ньютон справедливо почитается — не только за его устаревшую теорию гравитации, но за обнаружение — удивительное и неожиданное — того, что небесные тела следуют тем же правилам, что и падающие яблоки. В макромире — в окружающей нас повседневной среде — на разных деревьях растут разные фрукты, разные люди в разное время следуют разным обычаям. Действительно, единая вселенная со стационарными универсальными законами — весьма нелогичное понятие для человека. Только ученые действительно в это верят, хотя некоторые религии хорошо играют словами относительно «единства всех вещей».</p>
<p>Как сказал Ричард Фейнман:</p>
<p>Если мы смотрим на стакан достаточно близко — мы видим всю вселенную. Это означает «думать, как физик»: скрученная жидкость, которая испаряется в зависимости от ветра и непогоды, отражение в стекле, а наша фантазия добавляет атомы. Стекло — продукт дистилляции земных пород, и в его составе мы видим тайны возраста вселенной и эволюции звезд. Что за странный массив химических элементов есть в вине? Как они получились? Это ферменты, энзимы, субстраты и продукты. В вине находится большое обобщение — вся жизнь, ферментация (брожение). Никто не смог бы обнаружить химию вина без обнаружения, как это сделал Луи Пастер, причины множества болезней. Яркость красного вина определяется в сознании того, кто на него смотрит. Если наш маленький ум, для некоторого комфорта, делит эту вселенную на части — физика, биология, геология, астрономия, психология, и так далее — помните, что природа этого не знает! Итак, давайте сложим всё это вместе, не забывая в итоге для чего это. Пусть это даст нам ещё одно заключительное удовольствие — пить и забыть всё это.</p>
<p>Некоторые религии, особенно созданные или подправленные после Исаака Ньютона, могут исповедовать, что «всё связано со всем остальным». (Поскольку существует тривиальный изоморфизм между графами и их дополнениями, эта Глубокая Мудрость передает такую же полезную информацию, как граф без ребер.)</p>
<p>Но когда дело доходит до фактической сути религии, пророки и священники следуют древней человеческой традиции принятия всего вместе. И они создают одно правило для девушек до двенадцати, ещё одно для мужчин за тридцать, одно правило для шаббата и другие для будней, одни правила для науки и другие — для колдовства. Реальность, как мы выучили к нашему шоку — не набор отдельных магистериев, но единый процесс, регулируемый математически простыми правилами низкого уровня. Различные здания на территории института не принадлежат к разным вселенным, хотя иногда так и может показаться. Вселенная не делится на разум и материю, на живое и неживое, атомы в наших головах легко взаимодействуют с атомами окружающего воздуха. Теорема Байеса не меняется от места к месту.</p>
<p>Если за пределами своей сферы деятельности ученый восприимчив к дурацким идеям так же, как кто-либо ещё, он, вероятно, так и не понял, почему научные правила работают. Может, они могут, как попугаи, повторять положения критического рационализма. Но они не понимают, на глубинном уровне, на алгебраическом уровне теории вероятностей, причинно-следственный уровень «мышления-как-машины». Они были обучены вести себя определенным образом в лаборатории, но они не любят быть ограничены данными. Когда они приходят домой и снимают халат — они расслабляются в некоторой комфортной глупости. И да, вот что мне интересно — могу ли я доверять ученым, даже в их области, особенно когда дело доходит до любого спорного вопроса, любого открытого вопроса, всё, что ещё не прибито гвоздями массовых доказательств и социальных конвенций. Может, мы можем победить поговорку — быть рациональными в нашей личной жизни, не только в профессиональной жизни. Мы не должны позволить поговорке остановить нас. «Остроумная поговорка ничего не доказывает» — как сказал Вольтер. Может быть, мы сможем делать лучше, если достаточно изучим теорию вероятностей, чтобы понять, почему правила работают, и экспериментальную психологию, чтобы увидеть, как они применяются в реальных случаях, если мы сможем научиться «смотреть на воду». Амбиции не должны мешать возможности признать, что за пределами своей специализации ты не лучше кого-либо другого. Но если наши теории рациональности не применимы в обычной жизни — мы делаем что-то неправильно. Нет разницы между вселенной внутри и снаружи лаборатории.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вне_лаборатории">1.</a>От себя позволю скопировать фрагмент текста из статьи о Гулде, чтобы внести немного ясности в термин «магистерий»: «Двойственность, если не двусмысленность эволюционной позиции Гулда, привела к такой же двойственности его точки зрения на соотношение науки и религии. Кратко эта точка зрения может быть выражена в принципе равноценности и непересекаемости науки и религии, означающем по Гулду, что наука и религия принадлежат к „непересекающимся магистериям“ (сокращенно — NOMA), то есть к разным областям, и имеют дело с разными вопросами человеческого бытия. Таким образом, между ними не может быть никакого конфликта: наука имеет дело с фактами, а религия касается вопросов этики, ценностей и целей. Свой тезис „непересекающихся магистерий“ Гулд обстоятельно развил в двух книгах, получивших многочисленные отклики. В первой он поставил перед собой честолюбивую цель — „определить идеальные отношения между наукой и религией таким способом, чтобы максимизировать выгоду от каждой для общества“, выявить „принципиальное средство ухода от ненужного конфликта между теологами и учеными“. Он выступал против представления, что наука и религия несовместимы и противоречат друг другу. Таковыми они становятся в том случае, если религия трактуется в узком смысле вероучения, которое требует удивительных вмешательств Бога в историю и природу и которое отказывается признавать доказательства эволюции. Если же религия понимается в более широком смысле — как философский теизм, свободный от суеверия или как светский гуманизм, основанный на этических нормах, то Гулд не видит никакого конфликта между двумя магистериями. Тогда наука и религии как две самостоятельные области не только могут быть объединены в единой концептуальной схеме, но и „процветать рядом подобно двум независимым нациям в мире друг с другом“».</p>
<p><strong>Второй закон термодинамики и двигатели познания</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Первый закон термодинамики, более известный как закон сохранения энергии, утверждает, что нельзя создать энергию из ничего. Первый закон запрещает вечный двигатель первого рода — устройство, способное работать бесконечно долго без затрат топлива или других энергетических ресурсов. Согласно современной физике, энергия сохраняется при абсолютно каждом взаимодействии частиц. Применяя математическую индукцию, мы получаем, что, каким бы большим ни было множество частиц, оно не сможет произвести энергию из ничего — во всяком случае, без нарушения известных нам законов физики.</p>
<p>Именно поэтому, если вы попробуете запатентовать гениальное изобретение, состоящее из колёс и шестерёнок, в которой одна пружина разжимается, а другая сжимается и так далее, и которая, по вашим расчётам будет работать вечно, Патентное ведомство США без раздумий отклонит вашу заявку. Полностью доказано, что для работы такой машины хотя бы одна её деталь должна нарушать законы физики (в стандартной модели). Поэтому, если вы не можете объяснить, как одна деталь нарушает законы физики, вы не сможете объяснить, как их нарушает вся машина.</p>
<p>Подобный довод применим и к <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Инерцоиды">инерциоиду</a> — двигательной установке, нарушающей закон сохранения импульса. В стандартной модели импульс сохраняется для всех частиц и их взаимодействий. По математической индукции, импульс будет сохраняться для систем любого размера. Если вы можете представить две сталкивающиеся частицы, которые разлетаются с таким же суммарным импульсом, то вы поймёте, что увеличение системы до огромной машины из кучи шестерёнок ничего не изменит. Даже если составить систему из триллионов квадриллионов атомов, 0 + 0 + … + 0 = 0.</p>
<p>Но закон сохранения энергии сам по себе не может запретить преобразовывать тепло в работу. Вы можете сделать закрытую коробку, которая превращает кубики льда и запасённое электричество в тёплую воду. Это даже совсем не сложно. Нельзя создать или уничтожить энергию: изменение количества энергии при трансформации кубиков льда и электричества в тёплую воду должно равняться нулю. Поэтому, если бы вы провели обратную трансформацию, закон сохранения энергии тоже бы не нарушился.</p>
<p>Вечные двигатели второго рода, превращающие тёплую воду в электрический ток и кубики льда, запрещены вторым законом термодинамики.</p>
<p>Понять второй закон немного труднее, поскольку по своей природе он байесовский.</p>
<p>Я не шучу.</p>
<p>Второй закон термодинамики вытекает из теоремы, которую можно доказать в стандартной физической модели: <emphasis>при изменении любой замкнутой системы во времени объём её фазового пространства сохраняется</emphasis>.</p>
<p>Допустим, вы держите мяч высоко над землёй. Это состояние можно описать как точку в многомерном пространстве, в котором по крайней мере одно из измерений — высота мяча над землёй. Затем, когда вы отпускаете мяч, он начинает двигаться. Одновременно начинает двигаться и безразмерная точка в фазовом пространстве, которая описывает всю систему, состоящую из вас и мяча. Термин «фазовое пространство» в физике обозначает, что в нём есть измерения не только для координат частиц, но ещё и для импульсов. Например, система из двух частиц будет иметь 12 измерений: 3 измерения на координату частицы, и 3 измерения на импульс.</p>
<p>Если у вас есть многомерное пространство, в котором каждое измерение описывает положение соответствующей шестерёнки в огромном механизме, то, когда вы будете поворачивать шестерёнки, в многомерном фазовом пространстве будет метаться туда-сюда единственная точка. И раз мы можем представить большой сложный механизм в виде одной точки в многомерном пространстве, то законы физики, описывающие поведение механизма с течением времени, мы можем представить, как описывающие траекторию этой точки в фазовом пространстве.</p>
<p>Второй закон термодинамики — следствие теоремы, доказываемой в стандартной модели физики: если рассмотреть некоторый объём фазового пространства, который преобразуется во времени в стандартной модели, то его суммарный объём сохраняется.</p>
<p>Например:</p>
<p>Возьмём две системы, XX и YY, где XX имеет 8 возможных состояний, YY — 4 возможных состояния, а объединённая система (X,Y)(X,Y) — 32 состояния.</p>
<p>Преобразование объединённой системы с течением времени можно описать правилом, которое отображает начальные точки в будущие точки. Например, система может начать в состоянии X7Y2X7Y2, и за минуту перейти (под действием каких-то законов физики) в состояние X3Y3X3Y3. То есть, если XX находится в состоянии 7, Y — в состоянии 2, и мы проследим за ними одну минуту, то мы увидим переход XX в состояние 3 и YY в состояние 3. Таковы законы физики.</p>
<p>Далее, давайте выделим в объединённой системе подпространство SS. Пусть в SS ХХ всегда находится в состоянии 1, а YY — в состояниях 1-4 . Таким образом, общий объём SS будет равен 4 состояниям.</p>
<p>И давайте допустим, что состояния, изначально входящие в SS, под действиями управляющих системой (X,Y)(X,Y) законов физики, ведут себя следующим образом:</p>
<p>X1Y1→X2Y1X1Y1→X2Y1</p>
<p>X1Y2→X4Y1X1Y2→X4Y1</p>
<p>X1Y3→X6Y1X1Y3→X6Y1</p>
<p>X1Y4→X8Y1X1Y4→X8Y1</p>
<p>Это, в двух словах, описание работы холодильника.</p>
<p>Подсистема XX стартовала из узкой области пространства состояний (единственного состояния 1), а YY — из более широкой области, состояний 1-4. После взаимодействия систем друг с другом, система YY оказалась в узкой области, а XX — в широкой, но общий фазовый объём не изменился. 4 начальных состояния перешли в 4 конечных.</p>
<p>Очевидно, что пока физика не позволяет фазовому объёму изменяться с течением времени, невозможно сжать YY сильнее, чем расширить XX, и наоборот. Для каждой подсистемы, сжимаемой в пространстве состояний, какая-то другая подсистема должна расширяться в пространстве состояний.</p>
<p>Теперь допустим, что мы не уверены насчёт состояния системы (X,Y)(X,Y), и наша неопределённость описывается равновероятным распределением по SS. То есть, мы уверены, что XX находится в состоянии 1, но YY может находиться в любом из состояний 1-4. Через минуту мы ожидаем увидеть YY в состоянии 1, а XX — в любом из состояний 2-8. Фактически, XX может быть только в одном из состояний среди 2-8, но узнать конкретное состояние было бы слишком затратно, так что мы просто будем говорить 2-8.</p>
<p>Если рассмотреть энтропию Шэннона от нашей неуверенности о состояниях XX и YY, как о независимых системах, то XX начнёт с 0 бит энтропии, потому что имеет только одно определённое состояние, YY начнёт с 2 бит, потому что она с равной вероятностью может оказаться в любом из четырёх состояний. (Между XX и YY нет общей информации). Немного физики, и вот, энтропия YY стала 0, но энтропия XX стала равна log27=2,8битlog27=2,8бит. Таким образом, энтропия перешла из одной системы в другую и уменьшилась в подсистеме YY. Однако из-за каких-то сложностей мы не потрудились отследить часть информации, и, следовательно (с нашей точки зрения), общая энтропия увеличилась.</p>
<p>Предположим, существовал бы физический процесс, который преобразовывал бы прошлые состояния в будущие состояния следующим образом:</p>
<p>X2Y1→X2Y1X2Y1→X2Y1</p>
<p>X2Y2→X2Y1X2Y2→X2Y1</p>
<p>X2Y3→X2Y1X2Y3→X2Y1</p>
<p>X2Y4→X2Y1X2Y4→X2Y1</p>
<p>Такой физический процесс на самом деле уменьшал бы энтропию, потому что независимо от того, где бы вы начинали, вы оказывались бы в одном и том же месте. Законы физики с течением времени могли бы сжать фазовое пространство.</p>
<p>Однако существует теорема — она называется теоремой Лиувилля и её можно доказать для наших законов физики, — которая утверждает, что такого не может быть: <a l:href="http://www.av8n.com/physics/phase-space-thin-lens.htm">фазовый объём сохраняется</a>.</p>
<p>Второй закон термодинамики — это следствие теоремы Лиувилля. Не важно, насколько хитроумна ваша машина из колёс и шестерёнок. Всё равно вы никогда не сможете уменьшить энтропию в одной подсистеме, не увеличивая её где-то в другом месте. Когда фазовое пространство одной подсистемы сужается, фазовое пространство другой подсистемы должно расширяться, и совместное пространство будет иметь тот же объем.</p>
<p>Однако, изначально компактное фазовое пространство может со временем расползтись и рассредоточиться. Поэтому для того, чтобы нарисовать простую границу вокруг этого беспорядка, придётся описать гораздо большую область, чем в начале. Именно это создаёт впечатление, что энтропия увеличивается. (А в квантовых системах, где развитие разных вселенных идёт разными путями, энтропия действительно возрастает в любой локальной вселенной. Но пока что пропустим это усложнение.)</p>
<p>Второй закон термодинамики вероятностный по своей природе — если вы спросите насчёт вероятности того, что горячая вода спонтанно перейдёт в состояние «холодная вода и электричество», то ответ — такая вероятность действительно существует, просто она очень мала. Это не означает, что теорема Лиувилля с малой вероятностью нарушается, теорема — это теорема, в конце концов. Это означает, что если вы вначале находитесь в большом фазовом пространстве, но не знаете, где именно, вы можете оценить небольшую вероятность оказаться в каком-то конкретном объёме фазового пространства. Поэтому, с бесконечно малой вероятностью этот конкретный стакан горячей воды может быть таким, который самопроизвольно превратится в электрический ток и кубики льда. (Пренебрегая, как обычно, квантовыми эффектами).</p>
<p>Таким образом, второй закон термодинамики по своей природе действительно является байесовским. Когда мы рассуждаем о реальной термодинамической системе, второй закон термодинамики — абсолютно строгое утверждение о ваших убеждениях, касающихся этой системы, но вероятностное утверждение о самой системе.</p>
<p>«Постойте, — говорите вы. — На уроках физики меня учили по-другому. На лекциях нам рассказывали, что термодинамика — это вроде как о температурах. Неопределённость — это субъективное ощущение! Температура воды в стакане — объективное свойство воды! Какое отношение имеет тепло к вероятности?»</p>
<p>О, у вас маловато доверия.</p>
<p>С одной стороны, связь между теплотой и вероятностью относительно проста: если вы не знаете про стакан воды ничего, кроме его температуры, то у вас гораздо больше неопределённости насчёт стакана горячей воды, чем насчёт стакана холодной.</p>
<p>Тепло — хаотичное движение множества молекул, и чем горячее, тем быстрее движутся молекулы. Не все молекулы в горячей воде движутся с одинаковой скоростью: «температура» — это не равномерная скорость всех молекул, а средняя скорость, которая, в свою очередь, соответствует прогнозируемому статистическому распределению скоростей. Дело в том, что чем горячее вода, тем быстрее могут быть молекулы воды, и, следовательно, у вас больше неопределённости о скорости любой отдельной молекулы (и не забудьте о том, что скорость — это вектор) . Когда вы умножите свои неопределённости относительно всех отдельных молекул, вы получите экспоненциально большую неопределённость относительно всего стакана воды.</p>
<p>Теперь возьмём логарифм этого экспоненциального объёма неопределённости и назовём его энтропией. Как вы видите, всё сходится.</p>
<p>Если посмотреть с другой стороны, связь менее очевидна. Предположим, что о некотором стакане воды вы изначально знали только то, что его температура составляла 72 градуса. Затем, внезапно, Святой Лаплас раскрывает вам точные координаты и скорости всех атомов в воде. Теперь вы прекрасно знаете состояние воды, поэтому, по определению информационной энтропии, её энтропия равна нулю. Делает ли это его термодинамическую энтропию нулевой? Будет ли вода холоднее из-за нашего знания?</p>
<p>Игнорируя квантовые эффекты, ответ: да! Вода будет холоднее!</p>
<p>Максвелл однажды спросил: «Почему мы не можем взять сосуд с равномерно распределённым горячим газом, разделить его перегородкой на две части — A и B, и сделать так, чтобы из В в А переходили только быстрые молекулы, а из А в В — только медленные? Если построить такой разделитель, то на стороне А мы получим горячий газ, а на стороне В — холодный. Мы тогда смогли бы дёшево охлаждать продукты, верно?»</p>
<p>Агент, который проверяет каждую молекулу газа и решает, пропускать ли её, известен под именем «демон Максвелла». И причина, по которой вы не можете построить эффективный холодильник таким образом, заключается в том, что демон Максвелла генерирует энтропию, когда проверяет скорости молекул газа и решает, пропускать молекулу или нет.</p>
<p>Но предположим, что вы уже знаете, где находятся все молекулы газа.</p>
<p>Тогда вы действительно можете запустить демона Максвелла и извлечь из этого полезную работу.</p>
<p>Поэтому (опять же игнорируя квантовые эффекты на данный момент), если вы знаете состояния всех молекул в стакане горячей воды, в истинно термодинамическом смысле он холодный: вы можете забрать электричество из воды и оставить кубик льда.</p>
<p>Это не нарушает теорему Лиувилля, потому что если YY — это вода, и вы — демон Максвелла (обозначим как MM), физический процесс ведёт себя так:</p>
<p>M1Y1→M1Y1M1Y1→M1Y1</p>
<p>M2Y2→M2Y1M2Y2→M2Y1</p>
<p>M3Y3→M3Y1M3Y3→M3Y1</p>
<p>M4Y4→M4Y1M4Y4→M4Y1</p>
<p>Поскольку демон Максвелла знает точное состояние YY, это общая информация между MM и YY. Общая информация уменьшает энтропию связанной системы (M,Y)(M,Y): H(M,Y)=H(M)+H(Y)−I(M;Y)H(M,Y)=H(M)+H(Y)−I(M;Y). MM имеет 2 бита энтропии, YY тоже имеет 2 бита энтропии, и общая информация - 2 бита, поэтому (M,Y)(M,Y) имеет в сумме 2 + 2 - 2 = 2 бита энтропии. Физический процесс просто преобразует «холодность» (негэнтропию) общей информации, чтобы сделать холодной настоящую воду. После этого MM имеет 2 бита энтропии, YY имеет 0 бит энтропии, а общая информация равна 0. Как видите, всё в порядке!</p>
<p>И не говорите мне, что знание «субъективно». Знание представлено в мозге, и это делает его таким же физическим, как и всё остальное. Для того чтобы MM физически представлял точную картину состояния YY, физическое состояние MM должно коррелировать с состоянием YY. Вы можете воспользоваться этим термодинамическим преимуществом - оно называется двигателем Сцилларда.</p>
<p>Или как заметил Эдвин Томпсон Джейнс: «Старая поговорка „Знание - сила“ очень правдива, причём как в человеческих отношениях, так и в термодинамике».</p>
<p>И наоборот, <emphasis>одна подсистема не может увеличить общую информацию с другой подсистемой, без 1) взаимодействия с ней и без 2) выполнения термодинамической работы</emphasis>.</p>
<p>В противном случае, вы могли бы создать демона Максвелла и нарушить второй закон термодинамики, что, в свою очередь, нарушило бы теорему Лиувилля, а это невозможно в стандартной модели физики.</p>
<p>Таким образом, <emphasis>чтобы сформировать точные убеждения о чём-то, вам совершенно необходимо за этим наблюдать</emphasis>. Это очень физический, очень реальный процесс: любой рациональный разум «работает» в термодинамическом смысле, а не только в смысле умственных усилий.</p>
<p>(Иногда говорят, что термодинамическая работа требуется для стирания битов при подготовке к новому наблюдению, но это различие — всего лишь вопрос терминов, математика процесса однозначна.)</p>
<p>(Здесь я пока не буду рассматривать вопрос открытия логических «истин» — в некоторой степени потому, что я пока размышляю, как это точно формализовать. В термодинамике знание логических истин не считается негэнтропией, как можно было бы ожидать, поскольку компьютер, способный выполнять обратимые вычисления, смог бы вычислять логические истины с любыми произвольно низкими затратами. Вышенаписанное относится к разуму, который знает о логике всё. Любой более простой ум обязательно будет менее эффективным.)</p>
<p>«Для формирования точных убеждений требуется соответствующее количество доказательств» — это очень убедительная истина как в человеческих отношениях, так и в термодинамике. Если бы слепая вера действительно работала как метод исследования, вы могли бы превратить тёплую воду в электричество и кубики льда. Просто создайте Демона Максвелла, который слепо верит в точные значения скоростей молекул.</p>
<p>Двигатели познания не так сильно отличаются от тепловых двигателей, хоть они и манипулируют энтропией более тонким образом, чем сжигание бензина. Например, они схожи тем, что двигатели познания не являются абсолютно эффективными, они должны излучать лишнее тепло, как его излучает двигатель автомобиля или холодильник.</p>
<p>Фраза «холодная рациональность» правдива в таком смысле, о котором голливудские сценаристы даже не могли и подумать (и неверна в том смысле, который они имели ввиду).</p>
<p>Поэтому, если вы не можете сказать мне, какой именно шаг в вашем рассуждении нарушает законы физики, давая вам истинное знание незримого, то не ожидайте, что я поверю в то, что всё сложное умное рассуждение способно их нарушить.</p>
<p><strong>Основы редукционизма</strong></p>
<p>Как разобрать реальность на составные части? И как жить в такой вселенной, где мы всегда жили, но без разочарования из-за того, что сложные вещи состоят из простых вещей.</p>
<p>Эта цепочка продолжает цепочку «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы_цепочка">Таинственные ответы на таинственные вопросы</a>»</p>
<p><strong>Распутывание вопроса</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Если никто не услышит, как в лесу упадёт дерево, будет ли звук?»</p>
<p>Я не отвечал на этот вопрос. Я не выбирал позицию «да» или «нет» и не защищал её. Вместо этого, я <a l:href="http://lesswrong.com/lw/no/how_an_algorithm_feels_from_inside/">разобрался</a> с тем, как человек обрабатывает слова, даже нарисовал <a l:href="http://lesswrong.com/lw/nn/neural_categories/">схематическую иллюстрацию</a>(english) нейронной сети. В конечном итоге, я надеюсь, не осталось не только вопроса, но даже чувства вопроса.</p>
<p>Множество философов, особенно философов-любителей и философов древнего мира, имеют опасный инстинкт: когда они слышат вопрос, они пытаются ответить на него.</p>
<p>Например: «Имеем ли мы свободу воли?»</p>
<p>Опасный инстинкт философии состоит в том, чтобы выдвинуть аргументы «в пользу» и «против», взвесить их, опубликовать их в престижном философском журнале и, в заключение, заявить: «да, мы должны иметь свободу воли» или «нет, мы не можем иметь свободы воли».</p>
<p>Некоторые философы достаточно мудры, чтобы вспомнить, что большинство философских диспутов в действительности являются спорами о смысле слова или вокруг путаницы, возникшей в результате использования разных смыслов одного слова в разных местах. Такие философы пытаются наиболее точно определить то, что они подразумевают под «свободой воли», и затем возвращаются к вопросу «Имеем ли мы свободу воли? Да или нет?».</p>
<p>Ещё более мудрый философ может заподозрить, что замешательство, вызванное словами «свобода воли» показывает, что понятие ущербно само по себе. И тогда он начинает следовать путём Традиционного Рационалиста: он начинает рассуждать о том, что понятию «свобода воли» присущи самопротиворечивость или бессмысленность, потому что она не имеет никаких <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">проверяемых последствий</a>. И затем он публикует эти разрушительные замечания в престижном философском журнале.</p>
<p>Но, доказывая, что вы в замешательстве, вы не устраните причину проблемы и не снимете замешательство. Доказательство бессмысленности вопроса поможет не более, чем ответ на него.</p>
<p>Инстинкт философа — найти и занять такую позицию в диспуте, которую проще всего защищать, опубликовать её и пойти дальше. Но «наивный», инстинктивный взгляд — это свойство человеческой психологии. Можно доказывать, что свобода воли невозможна, пока не погаснет Солнце, но это не объяснит того, что происходит в голове человека, который считает, что обладает свободой воли, если при этом свободы воли не существует. А это уже вопрос когнитивистики, и это уже не риторический вопрос!</p>
<p>Люди думают, что они обладают свободой воли — это факт человеческой психологии. Поиски позиции в диспуте, которую проще всего защищать, не изменят и не объяснят этот психологический факт. Философия может привести вас к отказу от концепции, но отказ от концепции — это не то же самое, что и понимание когнитивных алгоритмов, порождающих эту концепцию.</p>
<p>Если мы взглянем на <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Споры_об_определениях">Стандартный Диспут</a> на тему «Если никто не услышит звук падающего в лесу дерева, будет ли звук?», то мы можем поступить в стиле Традиционного Рационалиста, то есть отметить факт, что спорщики не ожидают каких-либо <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">расхождений в наблюдениях</a>, и триумфально объявить, что спор бессмыслен. В данном случае это действительно так, но когнитивистика ставит другой вопрос: почему спорщики вообще сделали эту ошибку, откуда взялось несогласие?</p>
<p>Ключевая идея программы изучения эвристик и предвзятостей в том, что ошибки, которые мы делаем, чаще говорят гораздо больше о наших когнитивных алгоритмах, нежели о правильных ответах. Так (я однажды задал себе вопрос) <a l:href="http://lesswrong.com/lw/nq/feel_the_meaning/">каким должно быть устройство разума</a>(english), чтобы впадать в ошибку <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Споры_об_определениях">спора</a> о деревьях, падающих в заброшенных лесах?</p>
<p>Когнитивные алгоритмы, которые мы используем, являют собой <a l:href="http://lesswrong.com/lw/no/how_an_algorithm_feels_from_inside/">наш способ воспринимать мир</a>(english). И эти когнитивные алгоритмы могут не соответствовать реальности один в один. Они могут не соответствовать даже макроскопический реальности, не говоря уж об истинных кварках. Эти когнитивные алгоритмы могут порождать искажённое восприятие мира.</p>
<p>Например, может существовать <a l:href="http://lesswrong.com/lw/no/how_an_algorithm_feels_from_inside/">обособленная часть</a>(english) <a l:href="http://lesswrong.com/lw/nn/neural_categories/">нейронной сети</a>(english), которая не соответствует ни реальному явлению, ни какому-либо свойству реального явления, встречающемуся в реальном мире. Подобные обособленные части часто оказываются полезными как способ «срезать угол» на длинном пути вычислений. (Метафорически говоря. На самом деле, человеческая нейробиология гораздо <a l:href="http://lesswrong.com/lw/o8/conditional_independence_and_naive_bayes/">сложнее</a>(english).)</p>
<p>Эта обособленная часть порождает чувство нерешённого вопроса, даже после того, как были найдены ответы для всех <a l:href="http://lesswrong.com/lw/nm/disguised_queries/">запросов</a>(english), для которых можно найти ответ. Не важно, насколько кто-то старается доказать вам, что ответ на вопрос никак не влияет на ожидаемый опыт — всё равно продолжаете задаваться вопросом «И всё же, падающее дерево производит звук или нет?».</p>
<p>Но все вопросы будут сняты, как только вы поймёте в деталях, почему и как ваш мозг создаёт это чувство вопроса, как только вы осознаете, что чувство неотвеченного вопроса соответствует иллюзорной центральной части нейронной сети, которая не знает, возбуждаться ей или нет, несмотря на то, что все окружающие её части уже выбрали для себя определённые состояния. Или ещё лучше, если вы поймёте принципы работы <a l:href="http://lesswrong.com/lw/o8/conditional_independence_and_naive_bayes/">наивного байесовского метода</a>(english). Не останется ни тянущегося чувства замешательства, ни неясного ощущения неудовлетворённости.</p>
<p>Если же тянущееся чувство наличия неотвеченного вопроса остаётся, или кажется, что вы заговариваете зубы сами себе, то это знак, что вы не разложили вопрос. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Сила_рационалиста">Неясное ощущение неудовлетворённости</a> тоже должно быть предупреждающим знаком сродни окрику. От вопроса, который действительно был распутан и разложен на составляющие, не остаётся ничего. Такой вопрос растворяется, как будто его и не было.</p>
<p>Триумфально-громогласное отрицание свободы воли, абсолютно неоспоримое доказательство того, что свобода воли не может существовать, кажется вполне удовлетворяющим — <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Провозглашения_и_крики_ободрения">«гип-гип-ура»</a><a l:href="http://lesswrong.com/lw/mg/the_twoparty_swindle/">домашней команде</a>(english). И в таком случае вы можете не заметить, что с точки зрения когнитивистики вы не имеете полного и удовлетворительного объяснения, описывающего по шагам как возникает каждое интуитивное ощущение.</p>
<p>Вы можете даже не хотеть признавать своё непонимание, потому что это будет восприниматься как очки не в пользу Вашей Команды. В процессе избавления ото всех глупых верований в свободу воли, признание того, что вы всё же что-то не объяснили, может выглядеть как уступка противоположной стороне.</p>
<p>И, таким образом, возможно, вы придёте к какому-нибудь <a l:href="http://lesswrong.com/lw/mk/a_failed_justso_story/">«just-so»</a>(english) объяснению из области эволюционной психологии. Например, к такому: охотники-собиратели, верившие в свободу воли, были более склонны иметь позитивные взгляды на мир и, таким образом, иметь большее потомство, чем другие охотники собиратели. Говоря это, вы будете доказывать, что мозг создаёт иллюзию свободы воли, не давая объяснения этой иллюзии. Таким образом можно попытаться победить оппозицию, дав объяснение причинам, породившим оппозицию, но это объяснение будет использовать иллюзию свободы воли как свершившийся факт. Вы не отбросили иллюзию, чтобы заглянуть внутрь и увидеть те пружины и шестерёнки, которые приводят её в действие.</p>
<p>Представьте, что в Стандартном Диспуте о дереве, падающем в заброшенном лесу, вы для начала доказали, что нет никакой разницы в ожиданиях, и затем начали выдвигать гипотезы: «Но, возможно, люди, говорящие о том, что аргументы не имели смысла, чувствовали, что им придётся согласиться с правотой оппонента, и таким образом снижать свой социальный статус. То есть мы наблюдаем рефлекторное поведение, выражающееся в доказывании того, что слова не имеют смысла». Это довод в пользу того, что возникает замешательство, и это попытка объяснить, почему оно возникает. Гляньте теперь на структуру нейронной сети в <a l:href="http://lesswrong.com/lw/nq/feel_the_meaning/">Почувствуй значение</a>(english). Она объясняет, как возникает замешательство, разбирая замешательство на более мелкие части, каждая из которых не вызывает замешательства сама по себе. Видите разницу?</p>
<p>Нахождение хорошей гипотезы о когнитивных алгоритмах (или хотя бы гипотезы, которая не развалится за полсекунды) — гораздо более сложно, чем просто опровергнуть философское замешательство. В действительности, это совершенно иное искусство. Держите это в уме, и вы будете чувствовать меньшее смущение, когда вам придётся говорить «Я знаю, что то, что вы говорите, не может быть истиной, и я могу доказать это. Но я не могу написать блок-схему, которая покажет, как ваш мозг совершает ошибку — я ещё не закончил и продолжу исследования».</p>
<p>Я говорю это, потому что иногда мне кажется, что как минимум 20% реальной эффективности тренированного рационалиста проистекает из того, что он <a l:href="http://lesswrong.com/lw/jz/the_meditation_on_curiosity/">не останавливается слишком рано</a>(english). Если вы продолжите задавать вопросы, то рано или поздно вы доберётесь до пункта назначения. И наоборот, вы не доберётесь, если слишком рано решите, что ответ найден.</p>
<p>Проблема прежде всего в том, чтобы заметить своё замешательство, даже если оно еле заметно, и даже если кто-то рядом с вами настаивает, что люди имеют свободу воли, ухмыляется, и то, что вы не знаете в точности, как работают когнитивные алгоритмы, не имеет ничего общего с раскрытием всей глупости его мнения.</p>
<p>Но, когда вы разобрали когнитивный алгоритм на детали в достаточной мере для того, чтобы проследить весь процесс мысли шаг за шагом и описать, как возникает каждое интуитивное восприятие, разобрать замешательство на более мелкие части, которые сами по себе не вызывают замешательства — если вы проделали всё это, то вы справились с вопросом.</p>
<p>Будьте готовы к тому, что вы можете поверить в то, что вы справились, когда всё, что вы имеете — это триумфальное <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обратное_глупости_не_есть_ум">отрицание ошибки</a>.</p>
<p>Но когда вы действительно справитесь, вы узнаете об этом. Распутывание вопроса вызывает чувство, которое вы ни с чем не спутаете, после того как столкнётесь с ним впервые, и столкнувшись с ним, решите не попадать впросак снова. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/gr/the_modesty_argument/">Спящие не знают, что они спят, но когда вы проснётесь, вы поймёте, что не спите</a>(english).</p>
<p>То есть: когда вы справились с задачей, вы узнаете, что вы с ней справились, но, к сожалению, не наоборот.</p>
<p>И вот проблема в качестве домашнего задания: какой тип когнитивного алгоритма, как он чувствуется изнутри, породит рассмотренный спор о «свободе воли»?</p>
<p>Ваша задача не спорить о том, имеют ли люди свободу воли или нет.</p>
<p>Ваша задача не рассуждать о том, совместима ли свобода воли с детерминизмом или нет.</p>
<p>Ваша задача не доказывать, что вопрос плохо поставлен, или что концепция противоречива, или что нет проверяемых следствий.</p>
<p>Я не прошу вас изобрести эволюционное объяснение тому, как размножались люди, верившие в свободу воли, или рассуждать о том, что концепция свободы воли выглядит подозрительно совпадающей с искажением X. Всё это будет не более чем попыткой объяснить, <emphasis>почему</emphasis> люди верят в «свободу воли», а не то, <emphasis>как</emphasis> они это делают.</p>
<p>Ваше домашнее задание — выписать содержимое стека внутренних алгоритмов человеческого ума, когда они порождают интуицию, питающую весь этот чёртов философский спор.</p>
<p>Это одна из первых реальных проблем, с которой я, как целеустремлённый рационалист, когда-то столкнулся. Одна из более простых головоломок, относительно говоря. Она может точно так же послужить и вам.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Неверные вопросы</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Когда мозг вгрызается в проблему под неверным углом, он начинает задавать «неверные вопросы» — вопросы, на которые невозможно дать ответ в терминах вопроса. Такие вопросы можно лишь <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Распутывание_вопроса">распутать</a>, разложить на составляющие, выяснив какой когнитивный алгоритм порождает «ощущение» вопроса, и каким образом он это делает.</p>
<p>Отличным намёком на то, что вы столкнулись с «неверным вопросом» является то, что вы не можете даже <emphasis>представить</emphasis> какое-нибудь определённое специфическое устройство мира, которое бы дало ответ на этот вопрос. Когда такое случается, не видно самой <emphasis>возможности</emphasis> найти ответ.</p>
<p>Возьмите, например, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Споры_об_определениях">Стандартный Спор об Определениях</a> о дереве, падающем в заброшенном лесу. Можно ли представить себе какое-нибудь устройство этого мира, какое-нибудь положение дел, при котором слово «звук» <emphasis>действительно означает</emphasis> только акустические вибрации или <emphasis>действительно означает</emphasis> только пережитый опыт восприятия звука?</p>
<p>(Кто-то может сказать: «Да, это такое положение дел, при котором слово «звук» означает акустические вибрации». В таком случае, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/nv/replace_the_symbol_with_the_substance/">табуируйте</a> слова «означает», «представляет» и все похожие синонимы, и попробуйте описать заново: каким должен быть мир, чтобы одна из сторон была бы права, а другая ошибалась?)</p>
<p>Или, если это кажется слишком просто, рассмотрите свободу воли: какое конкретное положение дел — в детерминированной физике или в физике со случайным компонентом — может соответствовать наличию свободы воли?</p>
<p>Если же и <emphasis>это</emphasis> выглядит слишком просто, то рассмотрите вопрос «Почему всё существует?» и расскажите мне, как может выглядеть удовлетворительный ответ на этот вопрос.</p>
<p>На всякий случай отмечу: я не знаю ответа на последний вопрос. Но (основываясь на моём предыдущем опыте столкновений с вопросами без ответов) я могу предположить. Ответ не включает в себя великую и триумфальную Первопричину. Вопрос растворится в результате какого-то озарения о том, как алгоритмы мышления проскочили мимо реальности, после чего я пойму, почему вопрос был ошибочным с самого начала; я увижу, как ошибка алгоритмов отразилась в вопросе.</p>
<p>Загадка существует в голове, вовсе не в реальности. Если я не знаю о каком-либо явлении, то это говорит о состоянии моего ума, не о самом явлении. И более того, если невозможно представить себе существование ответа, то это означает, что замешательство существует на карте, не на территории. Вопросы <emphasis>без ответов</emphasis> не отмечают те места, где магия проникает во вселенную. Они помечают места, где ваш разум «промахивается» мимо реальности, где он искажает её.</p>
<p>Некоторые вопросы <emphasis>должны</emphasis> быть распутаны. Плохие вещи случатся, когда вы пытаетесь ответить на них. Такие попытки неизбежно порождают наихудший сорт <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">таинственных ответов на таинственные вопросы</a>, тот, который даёт выглядящие сильными аргументы для вашего Таинственного Вопроса, но «ответ» не позволяет вам делать каких-либо новых предсказаний даже задним числом, и явление продолжает носить ту же священную необъяснимость, которую оно имело с самого начала.</p>
<p>Я могу предположить, как мог бы выглядеть ответ на загадку Первопричины: ничто не существует, сама концепция существования ошибочна. Но если вы искренне поверите в это, то уменьшит ли это ваше замешательство? Вряд ли. И мне тоже это не помогает.</p>
<p>Но у вопросов без ответа есть одно замечательное свойство: они всегда разрешимы (по-крайней мере все, с которыми я сталкивался, имели это свойство). Какая мысль первой пришла в голову Королеве Елизавете I, первая её мысль с утра, когда она проснулась в её сороковой день рождения? В то время, как я могу <emphasis>представить</emphasis> себе возможные ответы на этот вопрос, я с готовностью вижу, что я, быть может, никогда не смогу фактически на него ответить — истина была утеряна во времени.</p>
<p>С другой стороны, вопрос «Почему всё существует?» выглядит настолько невозможным, что я могу сделать вывод, что я в замешательстве, а значит, вероятно, истина далеко не столь переусложнена в абсолютном смысле, и я смогу её увидеть, как только озадаченность уйдёт.</p>
<p>Это может выглядеть контринтуитивным, если вам не доводилось решать вопрос без ответа, но я заверяю вас, что именно так всё и есть.</p>
<p>Ждите завтра: простой трюк для работы с «ошибочными вопросами».</p>
<p><strong>Исправление неверного вопроса</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Когда вы сталкиваетесь с безответным вопросом — с вопросом, на который кажется невозможным даже <emphasis>представить</emphasis> ответ — существует простой приём, который может сделать вопрос решаемым.</p>
<p>Сравните:</p>
<p>Почему у меня есть свобода воли?</p>
<p>Почему я думаю, что у меня есть свобода воли?</p>
<p>У второго вопроса есть очень приятное свойство: он <emphasis>гарантированно</emphasis> имеет самый настоящий ответ, <emphasis>вне зависимости</emphasis> от того, существует ли свобода воли или нет. Задавая себе вопрос «почему у меня есть свобода воли?» или «есть ли у меня свобода воли», вы начинаете искать ответ в деталях физических законов, которые настолько удалены от макроскопического уровня, что вы даже не можете их увидеть невооружённым взглядом. То есть, вы спрашиваете «почему существует X», в то время как X может вообще не иметь <emphasis>отношения к делу</emphasis>, не говоря уж о том, что он может не иметь места.</p>
<p>В то же время, вопрос «почему я <emphasis>думаю</emphasis>, что у меня есть свобода воли» гарантированно имеет ответ. Вы в действительности верите в свободу воли. Эта вера выглядит гораздо более цельной и понятной, чем эфемерность свободы воли. И <emphasis>в действительности</emphasis>существует некая цельная цепочка когнитивных причин и следствий, ведущих к этой вере.</p>
<p>Если вы уже переросли вопросы свободы воли, то выберите что-нибудь на замену:</p>
<p>«почему время движется вперёд, а не назад» против «почему я думаю, что время движется вперёд, а не назад»</p>
<p>«почему я родился собой, а не кем-нибудь ещё» против «почему я думаю, что я родился собой, а не кем-нибудь ещё»</p>
<p>«почему я обладаю сознанием» против «почему я думаю, что обладаю сознанием»</p>
<p>«почему реальность существует» против «почему я думаю, что реальность существует?»</p>
<p>Прелесть метода в том, что он работает <emphasis>вне зависимости</emphasis> от того, содержит ли вопрос в себе замешательство или нет. Я набираю эти слова, и на моих ногах одеты носки. Я могу спросить «почему на моих ногах надеты носки» или «почему я думаю, что на моих ногах надеты носки». Допустим, я задал второй вопрос. Отслеживая назад причинно-следственную цепочку я выясню, что:</p>
<p>я думаю, что на моих ногах надеты носки, потому что я вижу носки на ногах;</p>
<p>я вижу носки, потому что моя сетчатка посылает сигналы о носках зрительной коре моего головного мозга;</p>
<p>моя сетчатка посылает сигналы о носках, потому что свет проецируется на сетчатку в форме носков;</p>
<p>свет проецируется на сетчатку в форме носков, потому что он отражается от носков, которые надеты на мои ноги;</p>
<p>он отражается от носков, потому что надеты носки;</p>
<p>носки надеты, потому что я их надел;</p>
<p>я надел носки, потому что полагал, что иначе моим ногам будет холодно;</p>
<p>и так далее.</p>
<p>Отслеживая назад причинно-следственную цепочку шаг за шагом, я выясняю, что моя вера в то, что на моих ногах надеты носки, полностью объясняется тем, что на моих ногах надеты носки. Это правильно, так и должно быть, потому что <a l:href="http://lesswrong.com/lw/o6/perpetual_motion_beliefs/">вы не можете получить информацию о чём либо, не взаимодействуя с ним</a>(english).</p>
<p>С другой стороны, если я вижу мираж озера в пустыне, то правильное причинное объяснение моего видения не будет включать в себя факт наличия настоящего озера в пустыне. В этом случае, моя вера в существование озера не просто <emphasis>объясняется</emphasis>, но <emphasis>разобъясняется</emphasis>.</p>
<p>Но <emphasis>в любом случае</emphasis> вера оказывается реальным явлением, имеющим место в реальном мире: психологические события — тоже события, и их причинно-следственная история может быть отслежена назад к исходной причине, вызвавшей их.</p>
<p>Вопрос «откуда взялось озеро посреди пустыни» может остаться без ответа, если на самом деле нет никакого озера, которое нужно объяснять. Но «почему я <emphasis>ощущаю</emphasis> озеро посреди пустыни» всегда можно объяснить тем или иным образом.</p>
<p>Возможно кто-нибудь увидит возможность показаться умным и скажет «Хорошо. Я верю в свободу воли потому, что у меня есть свобода воли». Конечно же, всё не столь просто.</p>
<p>Моё восприятие носков на моих ногах — это событие в зрительной коре головного мозга. Работа зрительной коры может быть исследована когнитивистикой и не должна вызывать замешательства.</p>
<p>Моя сетчатка воспринимает свет, и это не какой-то мистический процесс возникновения ощущения, не магический детектор носков, который срабатывает в присутствии носков необъяснимым образом. Это работа механизмов, которые могут быть объяснены в рамках биологии. Фотоны падают на сетчатку, и это можно объяснить в рамках оптики. Отражение света носками можно объяснить в рамках электромагнетизма и химии. Охлаждение моих ног можно объяснить в рамках термодинамики.</p>
<p>Таким образом, всё несколько сложнее, чем заявить «я верю в свободу воли потому, что она у меня есть». Вам придётся разбить причинно-следственную цепочку на отдельные звенья, и объяснить каждое в терминах, которые сами по себе не вызывают замешательства.</p>
<p>Взаимодействие сетчатки с носками вполне понятно и может быть объяснено в терминах компонентов, типа фотонов и электронов, которые не вызывают замешательства. Где в мозге находится детектор свободы воли, и как он определяет наличие или отсутствие свободы воли? Как детектор взаимодействует с детектируемым событием и какова механика этого взаимодействия?</p>
<p>Если ваша вера не проистекает из действительных наблюдений реального явления, мы рано или поздно выясним этот факт, если начнём отслеживать причинно-следственную цепочку, ведущую к вашей вере.</p>
<p>Если вы действительно замечаете своё замешательство, то отслеживание причинно-следственной цепочки найдёт тот алгоритм, который <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Распутывание_вопроса">искажает реальность</a>.</p>
<p>В любом случае, вопрос гарантированно имеет ответ. Более того, есть отличное и вполне определённое место, с которого можно начать отслеживать свои убеждения, место, находящееся непосредственно в вашей голове.</p>
<p>Когнитивистика, быть может, не выглядит настолько возвышенно, как метафизика. Но, по-крайней мере, вопросы когнитивистики <emphasis>решаемы</emphasis>. Поиск ответа может не быть <emphasis>простым</emphasis>, но, по-крайней мере, ответ <emphasis>существует.</emphasis></p>
<p>А, и да: мысль о том, что когнитивистика не столь возвышенна и восхитительна как метафизика элементарно не верна. Я надеюсь, что некоторые читатели начинают замечать это.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Ошибка проецирования ума</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_7"/></p>
<empty-line/>
<p>В дни зарождения научной фантастики, инопланетные захватчики могли при случае похитить девушку в порванном платье и утащить её, с намерением изнасиловать, что было с любовью изображено на многих старых обложках журнала. Несколько странно, что при этом инопланетяне никогда не охотились за мужчинами в порванных рубахах.</p>
<p>Будет ли негуманоидный пришелец с совершенно иной эволюционной историей и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/l1/evolutionary_psychology/">эволюционной психологией</a>(English) воспринимать человеческую самку сексуально привлекательной? Это выглядит, как минимум, весьма маловероятным.</p>
<p>Люди не совершают подобных ошибок когда делают выводы обдуманно. «Все возможные разумы скорее всего устроены в общем похожим образом, поэтому монстр с фасеточными глазами сочтёт человеческую самку привлекательной». Вероятно художник даже не задумался о вопросе, будет ли пришелец воспринимать человеческих самок привлекательными. Вместо этого: «человеческая самка в порванном платье сексуальна» — это им свойственно, это их существенное, неотъемлемое и врождённое свойство.</p>
<p>Тот, кто совершил ошибку, не думал об эволюционной истории пришельцев, они фокусировались на порванном платье женщины. Если бы платье не было бы порвано, то женщина была бы менее сексуальна, монстр-пришелец не заинтересовался бы ею.</p>
<p>Очевидно, что мы инстинктивно представляем Сексуальность как прямой атрибут объекта Женщина, типа Женщина.сексуальность, так же как и Женщина.высота, Женщина.вес.</p>
<p>Если мозг использует эту структуру данных или какую-то метафорически схожую, то <a l:href="http://lesswrong.com/lw/no/how_an_algorithm_feels_from_inside/">внутри</a>(English) он чувствует, будто сексуальность — это врождённое свойство женщины, а не свойство пришельца, который разглядывает женщину. Женщина <emphasis>привлекательна,</emphasis> а значит монстр будет испытывать влечение к ней — логично, не так ли?</p>
<p>Э. Т. Джейнс использовал термин <a l:href="http://citeseer.ist.psu.edu/6330.html">ошибка проецирования ума</a>, чтобы обозначить ошибку проецирования свойств ума наблюдателя на внешний мир. Джейнса — ныне покойного гроссмейстера Байесианского Заговора, — больше всего заботило неверное обращение с <emphasis>вероятностями</emphasis> как врождёнными свойствами объектов, нежели с состоянием частичного знания в некоем конкретном уме.</p>
<p>Но ошибка проецирования ума проявляет себя не только по отношению к вероятностям. Это аргумент против <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Споры_об_определениях">спора о настоящем значении слова «звук»</a>, против изображения на обложке журнала монстра несущего женщину в порванном платье, против заявления Канта о том, что пространство плоское по своей природе (space by its very nature is flat — в философии я нуль, если кто знает что имелось в виду, поправьте пожалуйста, <emphasis>прим. перев.</emphasis>), против определения, которое дал <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Юм%2c%20Дэвид">Юм</a> <a l:href="http://lesswrong.com/lw/k2/a_priori/">априорным</a>(English) идеям, которые «порождаются исключительно работой ума, вне зависимости от существания чего-либо во вселенной».</p>
<p>(Как-то раз я читал в научной фантастике рассказ про самца человека, который имел сексуальные отношения с разумным инопланетным растением, имеющим соответствующе мягкие листья, и впоследствии внезапно обнаружившем, что это был мужской экземпляр растения. Некоторое время мужчина переживал из-за этого, но в конечном итоге решил, что это уже не имеет никакого значения. И у Фоглио с Полоттой во «Внезапном вторжении» люди высаживаются на планету, населённую разумными насекомыми, и видят трейлер показывающий человека, который утаскивает жука в пикантном шёлковом платье. Просто вдруг вспомнилось.)</p>
<p><strong>Вероятность находится в голове</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Вчера я говорил об ошибке проецирования ума, рассматривая пример монстра-пришельца, который уносил девушку в порванном платье, об ошибке, которую я приписал тому, что художник думал о сексуальности женщины как о свойстве самой женщины, женщина.сексуальность, а не о чём-то, что существует исключительно в голове наблюдателя и, вероятно, не существует в голове пришельца.</p>
<p>Термин «ошибка проецирования ума» был введён великим покойным мастером байесианства Э. Т. Джейнсом. Джейнс полагал, что вероятности существуют в уме — не в окружении, — что вероятности выражают незнание, состояние частичной информации, и если я не знаю что-либо о явлении, то это говорит о состоянии моего ума, и ничего не говорит о явлении.</p>
<p>Я не могу отдать должное этому древнему спору, оставаясь при этом кратким, но я приведу классический пример.</p>
<empty-line/>
<p>У вас есть монета.</p>
<empty-line/>
<p>Монета несимметрична.</p>
<empty-line/>
<p>Вы не знаете, какая именно сторона выпадает чаще и насколько чаще. Кто-то сказал вам о том, что монета несимметрична и ничего больше.</p>
<empty-line/>
<p>Больше никакой информации у вас нет.</p>
<p>Вы вытаскиваете монету, подкидываете её, ловите.</p>
<p>А теперь, прежде чем убрать руку и взглянуть на результат, можете ли вы сказать, что вы приписываете вероятность 0,5 тому, что монета упала орлом?</p>
<p>Частотник (сторонник частотного определения вероятности — <emphasis>прим. перев.</emphasis>) скажет: «Нет. Сказать, что вероятность равна 0,5, значит подразумевать, что монета имеет неотъемлемое свойство падать орлом так же часто, как и решкой, а значит, если мы подкинем монету бесконечное число раз, то отношение орлов и решек будет стремиться к 1:1. Но мы знаем, что монета несимметрична, поэтому она может иметь любую вероятность выпадения орла <emphasis>кроме</emphasis> 0,5».</p>
<p>Байесианец же скажет: «Неопределённость существует на карте, не на территории. В реальном мире монета выпадет либо орлом, либо решкой. Любой разговор о вероятности должен отражать ту <emphasis>информацию,</emphasis> которую я имею о монете — моё состояние частичного незнания и частичного знания, — а не какую-то там информацию о монете. Более того, у меня есть теоремы на любой вкус, показывающие, что если я не буду рассматривать моё частичное знание <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2008/01/something-to-pr.html">определённым образом</a>(English), то я буду делать глупые ставки. Если мне придётся учитывать результат броска монеты при составлении плана, то я буду планировать исходя из состояния неопределённости 50:50, в котором я не могу сказать, что исходы, при которых выпадают орлы, имеют больший вес, чем исходы, при которых выпадают решки. Вы можете называть это число как угодно, но я не намерен подчиняться законам теории вероятностей из страха показаться глупым. Таким образом, я не испытываю ни малейшей нерешительности, когда называю такое взвешивание исходов вероятностью».</p>
<p>Я на стороне байесианцев. Вы могли это уже заметить.</p>
<p>Ещё до того, как симметричная монета подброшена в воздух, мнение о том, что она имеет <emphasis>неотъемлемую</emphasis> вероятность 50% упасть орлом может быть элементарно ошибочно. Может быть вы держите монету таким образом, что она гарантированно упадёт орлом или решкой, при данной силе, с которой вы подбрасываете её, и при данных движениях воздуха вокруг вас. Но если вы не знаете каким образом смещены вероятности монеты в данном конкретном случае, то что?</p>
<p>Если я не ошибаюсь, было судебное разбирательство, в котором истец предъявлял претензии организаторам лотереи: карточки с именами участников не были перемешаны достаточно тщательно и поэтому шансы были не равны. Судья выслушал и спросил: «Кто именно имел больше шансов?»</p>
<p>Чтобы сделать эксперимент с монеткой повторяемым, как того имеют обыкновение требовать частотники, мы можем создать автоматический подбрасыватель монет и убедиться, что результаты 50% орлов и 50% решек. Но, быть может, робот с особо чувствительными глазами и хорошим пониманием физики сможет, наблюдая за приготовлениями автоподбрасывателя, предсказать падение монеты заранее — пускай и не совершенно определённо, но, допустим, с точностью 90%. И чем тогда будет <emphasis>настоящая</emphasis> вероятность в этом случае?</p>
<p>Не существует «настоящей вероятности». Робот имеет какую-то частичную информацию. Вы имеете другую частичную информацию. Монета не имеет ума и не владеет никакой информацией, она не назначает никаких вероятностей, она просто взлетает в воздух, переворачивается несколько раз, сталкиваясь с каким-то количеством молекул воздуха, а затем приземляется либо орлом, либо решкой.</p>
<p>Это байесианская точка зрения, и я, пожалуй, покажу несколько классических головоломок, которые обретают свою голово<emphasis>ломность</emphasis> из-за склонности думать о вероятностях как о неотъемлемых свойствах объектов.</p>
<p>Начнём со старой классики: вы встретили на улице математика и она случайно упомянула, что у неё два ребёнка. Вы спросили: «Хотя бы один из них мальчик?» Она ответила: «Да».</p>
<p>Какова вероятность того, что она родила двоих мальчиков? Если вы предположите, что вероятность того, что ребёнок — мальчик, равна 1/2, то вероятность того, что она имеет двух мальчиков равна 1/3. Априорные вероятности такие: 1/4 для двух мальчиков, 1/2 для мальчика и девочки, 1/4 для двух девочек. Ответ математика «да» имеет вероятность ~1 в первых двух случаях и ~0 в третьем. Перенормируя вероятности мы получаем 1/3 вероятности двух мальчиков, и 2/3 вероятности мальчика с девочкой.</p>
<p>Предположим теперь, что вы задали другой вопрос: «Старший ребёнок — мальчик?», и математик ответила: «Да». Тогда вероятность того, что у математика два мальчика будет равна 1/2. Поскольку старший ребёнок — мальчик, а младший может быть кем ему нравится.</p>
<p>То же самое, если бы вы спросили: «Младший ребёнок — мальчик?». Вероятность двоих мальчиков опять же 1/2.</p>
<p>В этом случае, если хотя бы один ребёнок — мальчик, то он должен быть либо старшим, либо младшим. Так каким образом ответ в первом случае отличается от ответа в двух других?</p>
<p>Есть другой похожий пример: допустим, у меня есть четыре карты — туз червей, туз пик, двойка червей и двойка пик. Я беру из них в руку две карты случайным образом. Вы спрашиваете меня: «Держишь ли ты хотя бы одного туза?» и я отвечаю: «Да». Какова вероятность того, что я держу пару тузов? Ответ: 1/5. Существует шесть различных комбинаций из двух карт с равной априорной вероятностью, и вы исключили возможность, что я держу пару двоек. Из пяти оставшихся комбинаций только одна является парой тузов. Таким образом ответ: 1/5.</p>
<p>Теперь предположим, что вы спросили меня: «Держишь ли ты туза пик?» Если я отвечу «да», то вероятность того, что другая карта — туз червей равна 1/3. (Вы знаете, что я держу туза пик, и существует три возможных варианта для другой карты, туз червей — ровно один из них.) Точно так же, если вы спросите меня «Держишь ли ты туза червей?» и я отвечу «да», то вероятность того, что я держу пару тузов равна 1/3.</p>
<p>Но как такое может быть, если в случае вопроса «Держишь ли ты по крайней мере одного туза?» и ответа «Да», вероятность того, что я имею пару была 1/5? Я должен был держать либо туза пик, либо туза червей, как вы знали; и в любом случае вероятность того, что я держу пару тузов равна 1/3.</p>
<p>Как такое может быть? Может я вычитал какие-то вероятности неверно?</p>
<p>Если вы хотите выяснить это самостоятельно, то сделайте это сейчас, потому что я собираюсь раскрыть…</p>
<p>Все указанные расчёты верны.</p>
<p>Что же до парадокса, то его нет. <emphasis>Видимость</emphasis> парадокса возникает из-за того, что вероятности рассматриваются как свойства карт. Туз, которого я держу, может иметь масть либо червей, либо пик; но это не означает, что ваше <emphasis>знание</emphasis> о моих карт должно быть одинаковым, если вы <emphasis>знаете,</emphasis> что я держу червей, или вы <emphasis>знаете,</emphasis> что я держу пики.</p>
<p>Тут может помочь теорема Байеса:</p>
<p>P(H|E) = P(E|H)P(H) / P(E)</p>
<p>Последняя часть, где вы делите на P(E) — это часть, где вы отбрасываете все остальные возможности, которые были исключены и перенормируете ваши вероятности к тому, что осталось.</p>
<p>Давайте рассмотрим вопрос «Держишь ли ты по крайней мере одного туза?». <emphasis>Прежде</emphasis> чем я ответил, ваша вероятность того, что я скажу «да» должна была быть 5/6.</p>
<p>Но если вы спросили меня «держишь ли ты туза пик?», то ваши априорная вероятность того, что я скажу «да», всего лишь 1/2.</p>
<p>То есть, как вы видите, вы <emphasis>узнаёте</emphasis> весьма разные вещи в этих двух разных случаях. Вам придётся исключать и перенормировать какие-то различные возможности, используя разную P(E). Если вы узнаете разные свидетельства, то вам не следует удивляться, если в результате вы приходите к разной частичной информации.</p>
<p>Точно так же, если я спросил математика: «Есть ли среди твоих детей мальчик?», то я ожидал услышать «Да» с вероятностью 3/4, но если бы я спросил: «Старший ребёнок — мальчик?», то я бы ожидал услышать «да» с вероятностью 1/2. Таким образом, совершенно неудивительно, что я пришёл к разному частичному знанию, зависящему от того, какой именно из этих двух вопросов я задал.</p>
<p>Единственная причина того, почему видится парадокс, в том, что вероятность пары тузов рассматривается как <emphasis>свойство карт</emphasis> которые имеют, по крайней мере, одного туза, или как свойство карт, которые, как выясняется, содержат туза пик. В этом случае, для набора карт, имеющего по крайней мере одного туза, было бы парадоксальным иметь прирождённую вероятность пары равную 1/5, в то время как наборы карт, имеющие одного туза пик, имеют прирождённую вероятность пары равную 1/3, и наборы карт, имеющие туза червей, имеют прирождённую вероятность пары 1/3.</p>
<p>Точно так же, если вы считаете о вероятности 1/3 того, что оба ребёнка мальчики, что это <emphasis>прирождённое свойство</emphasis> наборов детей, которые включают хотя бы одного мальчика, то это не совместимо с наборами детей, из которых старший — мальчик, имеющими <emphasis>прирождённую</emphasis> вероятность 1/2 того, что оба мальчики, также как и наборы детей, имеющие младшего мальчика, имеют врождённую вероятность того, что оба — мальчики. Это было бы тоже самое, что и сказать: «Все зелёные яблоки весят по фунту, все красные яблоки весят по фунту, и все яблоки, которые зелёные или красные, весят по полфунта».</p>
<p>Это то, что случается, когда вы начинаете думать о вероятностях как о чём-то, что содержится <emphasis>в вещи</emphasis>, вместо того, чтобы рассматривать вероятности как отражение частичной информации <emphasis>о вещи.</emphasis></p>
<p>Вероятности описывают неопределённость. Но неопределённость существует лишь для <a l:href="https://lesswrong.ru/wiki/Агент">агентов</a>. Пустая карта не соответствует пустой территории. Незнание существует в голове.</p>
<p><strong>Цитата — не референт</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В классической логике <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Операциональное_определение">операциональное определение</a> тождества означает, что если 'A=B' — теорема, то вы можете заменить 'B' на 'A' в любой теореме, где используется 'B'. Например, если (2 + 2) = 4 — теорема, и ((2 + 2) + 3) = 7 — теорема, то (4 + 3) = 7 — тоже теорема.</p>
<p>Это приводит к проблеме, которую обычно выражают словами: утренняя звезда и вечерняя звезда оказываются одним и тем же объектом, планетой Венера. Предположим, что Джон знает, что утренняя звезда и вечерняя звезда — это один и тот же объект. Мэри же полагает, что утренняя звезда — это бог Люцифер, а вечерняя звезда — это богиня Венера. Джон знает, что Мэри считает, что утренняя звезда — Люцифер. Должен ли Джон поэтому (по правилу подстановки) считать, что Мэри верит в то, что вечерняя звезда — это Люцифер?</p>
<p>Или даже более простая версия этой проблемы. 2 + 2 = 4 — это истина, то есть (((2 + 2) = 4) = ИСТИНА) — это теорема. Последняя теорема Ферма — тоже истина. Таким образом: я верю в то, что 2 + 2 = 4 =&gt; я верю в ИСТИНУ =&gt; я верю в последнюю теорему Ферма.</p>
<p>Да, я знаю, это выглядит очевидно неверным. Но представьте себе, что кто-то пишет программу логического вывода, использующую принцип «равные термины можно подставлять», и программа выдаёт такой результат. Теперь представьте, что программист пишет статью о том, как избежать этого. Теперь представьте, что кто-то ещё не соглашается с предложенным решением… Спор до сих пор продолжается.</p>
<p>Я лично сказал бы, что Джон совершает ошибку типизации, вроде попытки вычесть 5 граммов из 20 метров. «Утренняя звезда» — не то же самое, что утренняя звезда, хотя и одна и та же вещь. Убеждение — не планета.</p>
<empty-line/>
<p>утренняя звезда = вечерняя звезда</p>
<empty-line/>
<p>«утренняя звезда» ≠ «вечерняя звезда»</p>
<p>На мой взгляд, проблема проистекает из-за того, что не удалось корректно провести разницу между убеждениями и вещами. Исходная ошибка была в том, что ИИ хранит свои убеждения об убеждениях Мэри об «утренней звезде», используя то же представление, как и для убеждений об утренней звезде.</p>
<p>Если Мэри верит, что «утренняя звезда» — это Люцифер, это не означает, что Мэри верит в то, что «вечерняя звезда» — это Люцифер, потому что «утренняя звезда» ≠ «вечерняя звезда». Весь парадокс возникает из-за того, что в нужных местах не поставлены кавычки.</p>
<p>Вы, быть может, помните, что я не впервые говорю о введении дисциплины использования типизации — последний раз я об этом говорил, когда рассуждал об ошибке, к которой приводит <a l:href="http://lesswrong.com/lw/l4/terminal_values_and_instrumental_values/">неразличение выгоды и ожидаемой выгоды</a>. При изучении физики безмерно полезно отслеживать единицы измерений — может выглядеть утомительным писать «см» и «кг», но только до тех пор, пока вы не заметите, что (а) ваш ответ выглядит ошибочным на порядок и (б) он выражен в секундах на квадратный грамм.</p>
<p>Точно так же, убеждения — это не то же самое, что и планеты. Если мы говорим о человеческих убеждений, то, как минимум, определённым является то, что убеждения находятся в голове, а планеты в космосе. Убеждения весят несколько микрограмм, планеты же весят гораздо больше. Планеты больше, чем убеждения… ну, вы поняли идею.</p>
<p>Кажется недостаточным заключить в кавычки «утреннюю звезду», чтобы предотвратить путаницу, потому что для людей текст будет выглядеть похожим. Поэтому, быть может, лучшим способом ввести типизационную дисциплину будет использование визуально различных способов кодирования:</p>
<empty-line/>
<p>утренняя звезда = вечерняя звезда</p>
<empty-line/>
<p>21.20.18.06.15.15.33.33.00.09.03.06.09.05.01 ≠ 03.06.25.06.18.15.33.33.00.09.03.06.09.05.01</p>
<p>Изучение математической логики также может помочь научиться различать цитату и референт. В математической логике |- P (P — теорема) и |- []'P' (доказуемо, что существует кодированное доказательство кодированного утверждения P в какой-то кодированной системе доказательств) — это очень разные утверждения. Если вы снизите уровень «цитирования» в математической логике, то это примерно то же, что и опустить единицу измерения — в результате вы можете получить нелепые результаты, типа «скорость света равна 299 792 458 метрам».</p>
<p>Альфред Тарский однажды попытался определить значение «истины», используя бесконечную последовательность предложений:</p>
<empty-line/>
<p>(«Снег — белый» — это истина) тогда и только тогда, когда (снег — белый)</p>
<empty-line/><empty-line/>
<p>(«Хорьки зелёные» — это истина) тогда и только тогда, когда (хорьки зелёные)</p>
<empty-line/>
<p>…</p>
<p>Когда предложения типа этих начнут выглядеть в ваших глазах осмысленными, вы начнёте различать закодированные утверждения и состояния окружающего мира.</p>
<p>Похожим образом, понятие истины весьма отличается от понятия реальности. Говоря «истина» мы сравниваем убеждение с реальностью. Но реальность не станет реальнее от того, что её сравнили с убеждением, ей вовсе не нужны никакие сравнения для того, чтобы быть реальной. Помните об этом, когда вам в следующий раз придётся услышать утверждение, что ничто не является истинным.</p>
<p><strong>Качественное замешательство</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я полагаю, что основной причиной путаницы между «убеждением», «истиной» и «реальностью» является <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Софизм_серого">качественное мышление</a> об убеждениях.</p>
<p>Давайте рассмотрим типичную постмодернистскую попытку поумничать:</p>
<p>«Солнце вращается вокруг Земли» — истина для Ханги Охотника-собирателя, но «Земля вращается вокруг Солнца» — истина для Эмары Астронома! Разные общества имеют разные истины!</p>
<p>Нет. Разные общества имеют разные <emphasis>убеждения.</emphasis> Убеждения имеют другой тип, нежели истина, это как сравнивать яблоки с вероятностями.</p>
<p>Ах, но ведь нет никакой разницы между тем, как ты используешь слово «убеждение» и как ты используешь слово «истина»! Вне зависимости от того, говоришь ли ты «я убеждён, что снег белый» или «снег белый — это истина», ты выражаешь одно и то же мнение.</p>
<p>Нет. Эти предложения означают довольно-таки разные вещи, они передают разницу в том, как я ”ощущаю” вероятность того, что мои убеждения — ложь.</p>
<p>О… Ты утверждаешь, что ты ощущаешь, но ты не веришь в это. Как сказал Витгенштейн, «если бы существовал глагол, означающий „ошибочно верить“, то он бы не имел никакого значащего первого лица, настоящего времени изъявительного наклонения».</p>
<p>И вот как раз то, что я имею в виду, разговаривая о качественном рассуждении как об источнике проблемы. Дихотомия между верой и неверием, будучи двоичной, похожа на дихотомию между истиной и неистиной, и это приводит к путанице.</p>
<p>Но давайте попробуем использовать количественное рассуждение. Предположим, что я присваиваю 70% вероятности утверждению, что снег — белый. Это означает, что я думаю, что есть около 70% вероятности того, что предложение «снег белый» окажется истиной. Если это предложение — истина, является ли истиной моё присвоение 70% вероятности этому предложению? Оно более истинно, чем было бы, если бы я присвоил 60% вероятности, но не столь истинно, как если бы я присвоил 80%.</p>
<p>Говоря о соответствии между присвоением вероятности и реальностью, будет лучше использовать слово «точность» вместо слова «истина». «Точность» звучит более количественно, как стреляющий лучник: как близко к центру цели попадёт присвоение вероятности.</p>
<p><a l:href="http://yudkowsky.net/rational/technical/">Короче говоря</a>(English), существует весьма натуральный способ оценить точность присвоения вероятности при сравнении с реальностью: достаточно взять логарифм вероятности, которая была присвоена действительному положению дел.</p>
<p>Таким образом, если снег — белый, то моё убеждение «70%: снег белый» будет <a l:href="http://yudkowsky.net/rational/technical/">оценено</a>как −0,51 бит: log2(0,7) = −0,51.</p>
<p>Но что, если снег не белый, если я присвоил действительному положению дел 30% вероятности? Если «снег белый» — ложь, моё убеждение «30%: снег не белый» даст −1,73 бита. Отметьте: -0,51 &gt; −1,73, то есть в этом случае моё предсказание хуже.</p>
<p>Как оценить точность моих убеждений? Мои ожидания можно оценить как 70% * −0,51 + 30% * −1,73 = −0,88 бит. Если снег белый, то мои убеждения окажутся более точными, чем я ожидал. Если снег не белый, то мои убеждения окажутся менее точными, но, в любом случае, мои убеждения не будут иметь <emphasis>такую же</emphasis> точность, как я ожидал в среднем.</p>
<p>И это ни в коем случае не стоит путать с выражением «я назначаю 70% убеждённости утверждению, что снег белый». Я могу быть убеждён, что <emphasis>это</emphasis> утверждение верно с вероятностью ~1, то есть я не сомневаюсь в этом, это факт о моей вере. И, таким образом, я буду ожидать, что моё мета-убеждение «~1: «я назначаю 70% убеждённости, что снег белый» получит ~0 бит точности, что фактически так и есть.</p>
<p>То, что я не уверен в цвете снега, не означает, что я не уверен в моих <emphasis>цитированных вероятностных убеждениях</emphasis>. Снег где-то там, а мои убеждения в моей голове. Я могу быть заметно менее не уверен в том, насколько я не уверен в цвете снега, чем я не уверен в цвете снега. (В то же время убеждения об убеждениях <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">не всегда точны</a>.)</p>
<p>Сравните эту вероятностную ситуацию с качественным рассуждением, в котором я просто верил, что снег белый, и верил, что я верю, что снег белый, и верил, что «снег белый — истина», и верил, что «моё убеждение, что „снег белый — истина“ — верно», и т.д. Поскольку все вовлечённые величины равны 1, их легко перепутать.</p>
<p>В то же время, вы можете легко упустить эти различия в качественном выводе, если начнёте думать «снег белый с вероятностью 70%» — истина», что является ошибкой типизации. Это истинный факт о вас, о том что вы верите в «70%: снег белый»; но это не означает, что присвоение вероятности является истинным. Вера наберёт либо −0,51, либо −1,73 бита точности, в зависимости от действительного положения дел в реальности.</p>
<p>Знатоки увидят в утверждении «снег белый с вероятностью 70%» — истина» ошибку мышления, выражающуюся в том, что <a l:href="https://lesswrong.ru/node/add/page?edit%5btitle%5d%3dвероятности%20являются%20неотъемлемыми%20свойствами%20вещей%26parent%3d1279">вероятность находится в голове</a>.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/no/how_an_algorithm_feels_from_inside/">Изнутри</a> наши убеждения о мире выглядят как мир, и наши убеждения о наших убеждениях — как наши убеждения. Когда вы смотрите на мир, вы ощущаете убеждение изнутри. Когда вы замечаете, что вы верите во что-то, вы ощущаете убеждение об убеждении. Таким образом, если ваши внутренние представления об убеждениях, и об убеждениях об убеждениях <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Цитата_—_не_референт">отличаются</a>, то вы с меньшей вероятностью перепутаете их и ввалитесь в <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ошибка_проецирования_ума">ошибку проецирования ума</a>. Я надеюсь.</p>
<p>Когда вы думаете вероятностями, можно надеяться, что ваши убеждения и ваши убеждения о ваших убеждениях будут представляться достаточно различно, чтобы вы не путали убеждение и точность, или точность и реальность. Когда вы думаете вероятностями <emphasis>о мире,</emphasis> ваши убеждения будут представлены вероятностями ∈ (0, 1). В отличие от булевских значений утверждений, которые могут принимать значения {истина, ложь}. Точность же ваших вероятностных убеждений вы можете представлять числом из (−∞, 0). Ваши вероятности о <emphasis>ваших убеждениях</emphasis> будут, как правило, «впадать в крайности». А вещи при этом будут просто красными или синими, или весящими 20 фунтов, или ещё какими-нибудь.</p>
<p>Таким образом, у нас будет меньше возможности перепутать карту с территорией.</p>
<p>Различение типов может так же помочь нам помнить, что неопределённость — это состояние ума. Монетка не имеет <emphasis>врождённой</emphasis> неопределённости того, каким образом она приземлится. Монета — не процессор убеждений и не имеет частичной информации о себе. Мысля качественно, вы можете создать убеждение, которое прямо соответствует монетке, типа «монета всегда приземляется орлом». Это убеждение будет истиной или ложью <emphasis>в зависимости</emphasis> от монеты, и будет прозрачное соответствие от истинности или ложности убеждения к выпавшей стороне монеты.</p>
<p>Но, даже при качественном мышлении, сказать, что монета сама по себе является «истиной» или «ложью», будет серьёзной ошибкой типизации. Монета — не убеждение, она — монета. Территория — не карта.</p>
<p>Если монета не может быть истиной или ложью, может ли она присвоить себе 50% вероятности?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Думай как реальность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Всякий раз, когда я слышу, как кто-то описывает квантовую физику как «странную» — всякий раз, когда я слышу, как кто-то сетует на таинственное действие наблюдения на наблюдаемое, или дикое существование нелокальных корреляций, или неимоверную невозможность одновременного знания координат и импульса — я думаю про себя: «Этот человек никогда не поймет физику, независимо от того, сколько книг он прочтет».</p>
<p>Реальность была вокруг задолго до того, как ты появился. Не следует называть ее отвратительными именами вроде «дикая» или «неимоверная». Вселенная распространяла комплексные амплитуды сквозь пространство конфигураций за десять миллиардов лет до того, как жизнь вообще появилась на Земле. Квантовая физика не «странная». Это <emphasis>ты</emphasis> странный. Это у <emphasis>тебя</emphasis> появилась абсолютно дикая идея, что реальность должна состоять из маленьких, танцующих вокруг бильярдных шариков, когда по факту реальность — это совершенно нормальное облако комплексных амплитуд в конфигурационном пространстве. Это <emphasis>твоя</emphasis> проблема, а не реальности, и именно ты должен измениться.</p>
<p>Человеческая интуиция была выработана эволюцией, а эволюция это хак. Тот же оптимизационный процесс, который создал твою сетчатку задом наперед и затем подвел оптический кабель через твое поле зрения, спроектировал твою видеосистему для обработки скачущих вокруг персистентных объектов в 3-х мерном пространстве, потому что это то, чем можно выслеживать тигров. Но «тигры» — протекающие поверхностные обобщения — появились постепенно в процессе эволюции, и они не абсолютно похожи один на другого. Когда ты опускаешься до фундаментального уровня, уровня, законы которого <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Универсальный_закон">стабильны, глобальны и не имеют исключений</a>, на нем нет никаких тигров. Фактически там нет никаких персистентных объектов, скачущих в трехмерном пространстве. Смирись с этим.</p>
<p>Называние реальности «странной» держит тебя внутри точки зрения, ошибочность которой уже доказана. Теория вероятности говорит нам, что удивление — мера некачественности гипотезы; если модель стабильно <a l:href="http://www.yudkowsky.net/rational/technical">глупая</a>(English) — стабильно натыкается на события, которым присваивает крошечные вероятности — тогда пришло время выкинуть эту модель. Хорошая модель делает реальность выглядящей совершенно нормально, а не странно; хорошая модель присваивает высокие вероятности тому, что на самом деле имеет место быть. Интуиция — это еще одна модель с другим именем: плохая интуиция будет шокирована реальностью, хорошая интуиция делает реальность выглядящей нормально. Ты хочешь перестроить свою интуицию так, чтобы реальность выглядела нормальной. Ты хочешь думать, как реальность.</p>
<p>Это конечное состояние нельзя утвердить насильно. Бесполезно делать вид, что квантовая физика естественна для тебя, когда на самом деле ты чувствуешь, что она странная. Так ты лишь откажешься признавать, что ты запутался. Это не поможет тебе распутаться. Но это также помешает тебе думать: «Как дико!» Трата эмоциональных сил на недоверчивость расходует зря время, которое можно было бы употребить на обновление. Оно опять и опять отбрасывает тебя в объятия старой, неверной точки зрения. Оно кормит твое чувство справедливого негодования на реальность, осмелившуюся противоречить тебе.</p>
<p>Этот принцип применим и за границами квантовой физики. Ловил ли ты когда-нибудь себя на том, что говорил что-то вроде «Я не понимаю, как дипломированный физик может верить в астрологию?» Ну, если ты действительно <emphasis>не понимаешь,</emphasis> это показатель проблем в твоей модели человеческой психологии. А может, ты просто <emphasis>возмущён</emphasis> — и хочешь выразить сильное моральное неприятие. Но если ты действительно <emphasis>не понимаешь</emphasis>, тогда твое возмущение не дает тебе придти к согласию с реальностью. Не должно быть трудно вообразить, как получается так, что дипломированный физик верит в астрологию. Люди <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Вне_лаборатории"><emphasis>разграничивают</emphasis></a><emphasis>,</emphasis> вот и всё.</p>
<p>Теперь я стараюсь не использовать выражение «Я совершенно не понимаю, как …» для выражения возмущения. Если я <emphasis>искренне</emphasis> не понимаю, как, то моя модель удивлена фактами, и я должен выкинуть ее и найти лучшую модель.</p>
<p>Удивление существует на карте, а не на территории. Не бывает удивляющих фактов, бывают только модели, удивляющиеся фактам. Как и фактов, называемых такими отвратительными эпитетами, как «дикий», «невероятный», «невообразимый», «неожиданный», «странный», «аномальный», «чудной». Когда ты обнаруживаешь искушение воспользоваться такими эпитетами, может быть мудрее проверить, на самом ли деле предполагаемые факты реальны. Но если факты проверены, тогда проблема не в фактах, проблема в тебе.</p>
<p><strong>Редукционизм</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Почти год назад, в апреле 2007, Мэттью C предложил следующую тему на Overcoming Bias:</p>
<p>«Как и почему царствующий в настоящее время философский гегемон (редукционный материализм) считается очевидно верным […], в то время как царствовавшие философские взгляды всех прошлых обществ и цивилизаций выглядят подозрительными…»</p>
<p>Я помню это, потому что взглянув на запрос и сочтя его уместным, я знал, что не смогу справиться с этой темой, до тех пор пока не начну цепочку <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ошибка_проецирования_ума">Ошибка проецирования ума</a>, но начинать её тогда было ещё рано…</p>
<p>Но теперь пришло время для этого вопроса. И хоть я ещё и не готов к «материализму», но мы можем начать с «редукционизма».</p>
<p>Во-первых, отмечу, что я действительно считаю, что редукционизм (в <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аргумент_к_традиционному_пониманию">значении</a>, которое я даю этому слову) действительно корректен; и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Хранители_истины">пускай горят в аду все предыдущие цивилизации, которые несогласны</a>.</p>
<p>Довольно сильное утверждение, не так ли? По-крайней мере первая его часть. Общая теория относительности хорошо поддерживается, и всё же, кто знает, но может быть физики будущего ниспровергнут её?</p>
<p>С другой стороны, мы никогда не вернёмся <emphasis>обратно</emphasis> к ньютоновской механике. Храповик науки вращается, но только в одном направлении. Бывали случаи в истории науки, когда теория получала удар или два, а затем возвращалась. Но когда теория получила столько стрел в грудь, сколько получила ньютоновская механика, то она <emphasis>останется мёртвой.</emphasis></p>
<p>Вторая часть — «чёрт с тем, что думали прошлые цивилизации,» — тоже выглядит достаточно безопасной. Прошлые цивилизации верили во что-то, что было фальсифицировано и выкинуто на историческую свалку.</p>
<p>И редукционизм не столько позитивная гипотеза, сколько <emphasis>отсутствие</emphasis> веры — в частности, в форме ошибки проецирования ума.</p>
<p>Однажды мне пришлось столкнуться с человеком, который утверждал, что он служил артиллеристом ВМФ, и он говорил «Когда вы ведёте артиллерийский огонь, вам приходится высчитывать траектории согласно ньютоновской механике. Если вы высчитаете траектории используя теорию относительности, то вы получите неверный ответ».</p>
<p>И мы с ещё одним присутствующим человеком решительно ответили «Нет». Я добавил: «Быть может невозможно достаточно быстро рассчитать траектории согласно теории относительности — вы это имели в виду? Но релятивистский ответ всегда будет более точен, нежели ньютоновский».</p>
<p>«Нет,» — сказал он — «Я имею в виду, что теория относительности даст неверный ответ, потому что вещи, двигающиеся со скоростями артиллерийских снарядов, подчиняются ньютоновской механике, а не теории относительности».</p>
<p>«Если бы это было истиной,» — я ответил, — «вы могли бы опубликовать это в физическом журнале и получить Нобелевскую премию».</p>
<p>Стандартная физика использует одну и ту же <emphasis>фундаментальную</emphasis> теорию, чтобы описывать и полёт Боинга 747, и столкновения частиц в релятивистком коллайдере тяжёлых ионов (RHIC). Ядра атомов и самолёты похожи, согласно нашему пониманию, и подчиняются специальной теории относительности, квантовой механике и хромодинамике.</p>
<p>Но мы используем совершенно иные <emphasis>модели,</emphasis> чтобы понимать аэродинамику Боинга и столкновение ядер золота в RHIC. Компьютерное моделирование аэродинамики Боинга может не содержать ни единого символа, ни единого бита ОЗУ, который бы представлял кварк.</p>
<p>Так что же: Боинг сделан не из кварков? Нет, это мы моделируем его, используя такие элементы представления, которые никак не могут быть сопоставлены с кварками Боинга один к одному. Карта — это не территория.</p>
<p>Почему бы не промоделировать Боинг, используя хромодинамическое представление? Потому что получение ответа из такой модели потребует тьмаллион лет. Кроме того, эта модель не поместится в память всех компьютеров мира вместе взятых (на 2008 год).</p>
<p>Как говорится «Карта — это не территория, но невозможно сложить территорию и положить её в бардачок». Иногда приходится использовать меньшую карту, чтобы она помещалась в меньший бардачок. Но это никак не меняет территорию. Масштаб карты — это не свойство территории, это свойство карты.</p>
<p>Если было бы возможно построить и запустить хромодинамическую модель Боинга, то она бы давала точные предсказания. Более точные, чем аэродинамическая, на самом деле.</p>
<p>От точной модели Боинга, в принципе, не требуется, чтобы она содержала явные описания потока воздуха или высоты. Вовсе не обязательно выделять хотя бы один бит ОЗУ под положение крыльев. Возможно, в принципе, построить такую модель, которая не будет содержать ничего, кроме полей элементарных частиц и фундаментальных сил.</p>
<p>«Что?» — кричит антиредукционист, — «Вы говорите мне, что Боинг <emphasis>в действительности не имеет крыльев?</emphasis> Но я вижу крылья у Боинга!».</p>
<p>И вот тут есть некая едва уловимая тонкость. Объект может иметь разные описания на разных уровнях, но дело не только в этом.</p>
<p>Дело в том, что фраза «имеет разные описания на разных уровнях» произносится в Разговоре о Картах, а не в Разговоре о Территории.</p>
<p>Ни <emphasis>аэроплан</emphasis>, ни <emphasis>законы физики</emphasis> сами по себе не используют разные описания на разных уровнях, как думал тот артиллерист. Это <emphasis>мы,</emphasis> для нашего удобства, используем разные упрощённые модели на разных уровнях.</p>
<p>Чисто хромодинамическая модель, содержащая исключительно элементарные частицы и фундаментальные силы, будет содержать и все факты и о потоке воздуха, и о высоте, и о положении крыльев, но она будет содержать их <emphasis>неявно.</emphasis></p>
<p>Вы, глядя на эту модель и думая <emphasis>о модели</emphasis>, сможете определить, где находятся крылья. Таким образом вы получите <emphasis>явное</emphasis> представление о положении крыльев, вы получите явный вычислительный объект в вашем нейронном ОЗУ. <emphasis>В вашем уме.</emphasis></p>
<p>Вы действительно можете вывести все типы явных описаний самолёта на различных уровнях и даже явные правила того, как модели разных уровней взаимодействуют друг с другом, чтобы выдавать совместные предсказания…</p>
<p>И <a l:href="http://lesswrong.com/lw/no/how_an_algorithm_feels_from_inside/">алгоритм изнутри чувствует</a>, что самолёт как будто сделан из многих взаимодействующих между собой уровней.</p>
<p>Убеждение чувствуется изнутри таким образом, что вам кажется, что вы смотрите прямо на реальность. Когда же вам кажется, что вы смотрите на убеждение, в действительности вы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Качественное_замешательство">ощущаете убеждение об убеждении</a>.</p>
<p>Таким образом, когда ваш мозг одновременно верит явным описаниям со многих разных уровней и верит в явные правила перехода с одного уровня на другой, как в часть эффективной комбинированной модели, это ощущается как будто вы видите систему, которая сделана из разных уровней описания и их правил для взаимосвязи.</p>
<p>Но это просто попытка вашего мозга сжать объект, который он не может промоделировать на фундаментальном уровне. Самолёт слишком большой. Даже атом водорода будет слишком большим. Взаимодействия между кварками безумно взаимодействующие. Вы не можете справиться с <emphasis>истиной.</emphasis></p>
<p>Но физика работает так, что, насколько мы видим, существует только один самый-самый базовый уровень — поля элементарных частиц и фундаментальные силы. Вы не можете справиться с сырой истиной, но реальность справляется с ней без всяких упрощений. (Я хотел бы знать, откуда Реальность взяла свою вычислительную мощь.)</p>
<p>Законы физики не содержат различных дополнительных временных сущностей, которые соответствуют высоте или крыльям самолёта, но <emphasis>мозг инженера</emphasis> содержит различные дополнительные когнитивные сущности, которые соответствуют высоте и крыльям самолёта.</p>
<p>Это, в моём понимании — тезис редукционизма. Редукционизм — не позитивная вера, а скорее неверие в то, что более высокие уровни упрощённой многоуровневой модели находятся снаружи, на территории. Понимая это на внутреннем уровне легко можно <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Распутывание_вопроса">распутать вопрос</a> «Как вы можете говорить, что самолёт в действительности не имеет крыльев, если я их вижу?». Достаточно обратить внимание на слова <emphasis>«в действительности»</emphasis> и <emphasis>«вижу.»</emphasis></p>
<p><strong>Объяснение против разобъяснения</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Поэма <a l:href="http://lib.ru/POEZIQ/KITS/keats1_2.txt">Ламия</a> (<a l:href="http://en.wikisource.org/wiki/Lamia">Lamia</a>) Джона Китса определённо заслуживает награды как Наиболее Знаменитая Раздражающая Поэзия:</p>
<p>…От прикосновенья</p>
<empty-line/>
<p>Холодной философии — виденья</p>
<empty-line/>
<p>Волшебные не распадутся ль в прах?</p>
<empty-line/>
<p>Дивились радуге на небесах</p>
<empty-line/>
<p>Когда-то все, а ныне — что нам в ней,</p>
<empty-line/>
<p>Разложенной на тысячу частей?</p>
<empty-line/>
<p>Подрезал разум ангела крыла,</p>
<empty-line/>
<p>Над тайнами линейка верх взяла,</p>
<empty-line/>
<p>Не стало гномов в копи заповедной —</p>
<empty-line/>
<p>И тенью Ламия растаяла бесследной.</p>
<p><emphasis>пер. Сергей Сухарев</emphasis></p>
<p>Мой обычный ответ на подобное заканчивается фразой: «Если мы не можем наслажаться просто реальностью, то наши жизни действительно пусты». Но это я объясню завтра.</p>
<p>Сегодня же я хочу поговорить о другом. Взглянем на эти строки:</p>
<p>гномы в копи</p>
<p>радуги, разложенные на тысячи частей</p>
<p>Что вызывает из памяти несколько другие <a l:href="http://www.youtube.com/watch?v%3dEct-kgxBb4M">стихи</a>:</p>
<empty-line/>
<p>Одна из этих вещей</p>
<empty-line/>
<p>Отличается от остальных,</p>
<empty-line/>
<p>Одна из этих вещей</p>
<empty-line/>
<p>Не к месту</p>
<p>Наука избавила рудники от гномов, но радуга всё ещё здесь.</p>
<p>Я <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Исправление_неверного_вопроса">писал</a> ранее:</p>
<empty-line/>
<p>«Отслеживая назад причинно-следственную цепочку шаг за шагом, я выясняю, что моя вера в то, что на моих ногах надеты носки, полностью объясняется тем, что на моих ногах надеты носки… С другой стороны, если я вижу мираж озера в пустыне, то правильное причинное объяснение моего видения не будет включать в себя факт наличия настоящего озера в пустыне. В этом случае моя вера в существование озера не просто <emphasis>объясняется</emphasis>, но <emphasis>разобъясняется</emphasis>».</p>
<p>Радуга была <emphasis>объяснена.</emphasis> Гномы же были <emphasis>разобъяснены.</emphasis></p>
<p>Я думаю, что в этом как раз кроется тонкость, которую антиредукционисты не улавливают в редукционизме.</p>
<p>Вы можете наблюдать эту ошибку в классическом возражении против редукционизма:</p>
<p>Если редукционизм верен, то даже ваша вера в редукционизм — в сущности, результат движения молекул. И зачем тогда я буду слушать, что вы говорите?</p>
<p>Ключевое слово — «в сущности». Оно подразумевает, что если я принимаю редукционизм, то он разобъяснит все процессы рассуждения, которые ведут к моему принятию редукционизма, тем же способом, каким разобъясняются оптические иллюзии.</p>
<p>Но, тем не менее, возможно объяснить, как работает когнитивный процесс, не являющийся «сущностью»! Моя вера в то, что на мне одеты носки — это, <emphasis>в сущности</emphasis>, результат того, что моя зрительная кора получает нервные импульсы от моей сетчатки, которая получает фотоны, отражённые от моих носков… Короче говоря, в соответствии с научным редукционизмом, моя вера в то, что на мне одеты носки — это сущий результат того факта, что на мне надеты носки.</p>
<p>Что должно <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Распутывание_вопроса">происходить в голове антиредукциониста</a>, чтобы он помещал бы радуги и веру-в-редукционизм в одну категорию с гномами?</p>
<p>Одновременно происходит несколько вещей. Но сейчас давайте рассмотрим мысль, изложенную вчера: <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ошибка_проецирования_ума">ошибку проецирования ума</a> — многоуровневой карты на одноуровневую территорию.</p>
<p>(То есть: вы не можете промоделировать Боинг 747 покварково, поэтому вы <emphasis>вынуждены</emphasis>использовать многоуровневую карту с явными когнитивными представлениями крыльев, потока воздуха и всего прочего.)</p>
<p>Я думаю, что когда физики говорят: «На <emphasis>фундаментальном уровне</emphasis> радуги не существует», — антиредукционисты слышат: «Радуги не существует».</p>
<p>Если вы не видите разницы между многоуровневой картой и одноуровневой территорией, и кто-то пытается объяснить вам, что радуга не является фундаментальным понятием физики, то принятие этого утверждение воспринимается как стирание радуги из вашей многоуровневой карты, что <emphasis>воспринимается</emphasis> как стирание радуг из мира.</p>
<p>Когда наука говорит: «Тигры — не <emphasis>элементарные</emphasis> частицы, они сделаны из кварков», — антиредукционист слышит это, как отрицание типа такого: «Мы заглянули в ваш гараж и не нашли там никакого дракона, только пустой воздух».</p>
<p>То, что учёные сделали с радугами и с гномами, видимо, ощущается как одно и то же для Китса.</p>
<p>Чтобы поддержать этот подтезис, я намеренно использовал в обсуждении поэмы Китса несколько фраз, которые подвержены ошибке проецирования ума. Если вы не заметили, то это неплохая иллюстрация тому, что подобные ошибки легко проходят незамеченными.</p>
<p>Например:</p>
<p>Наука избавила рудники от гномов, но радуга всё ещё здесь.</p>
<p>В действительности, Наука избавила <emphasis>модель</emphasis> от веры в гномов. Наука в действительности не трогала реальных крыльев Ангела и не уничтожала их холодным прикосновением истины. В действительности <emphasis>никогда не было</emphasis> никаких гномов.</p>
<p>Другой пример:</p>
<p>То, что учёные сделали с радугами и с гномами, видимо, ощущается как одно и то же для Китса.</p>
<p>Учёные ничего не делали с гномами, только с «гномами». Цитата — не референт.</p>
<p>Но если вы допускаете ошибку проецирования ума (и, по умолчанию, наши убеждения ощущаются как способ существования мира), то во время T=0 рудники (видимо) содержат гномов, во время T=1 учёные пляшут на сцене, а во время T=2 рудники (видимо) становятся пустыми. Ясно, что гномы когда-то были, но учёные их всех убили.</p>
<p>Плохой учёный! Никаких поэм для тебя, убийца гномов!</p>
<p>Этот процесс <emphasis>ощущается</emphasis> таким образом, если вы эмоционально привязаны к гномам, а учёный говорит, что не существует никаких гномов. Требуется сильный разум, глубокая честность и сознательное усилие, чтобы сказать в этот момент: «То, что может быть разрушено истиной, должно быть разрушено», и «Учёные не забрали гномов от меня, они забрали моё заблуждение», и «У меня не было исключительного права на мою веру в гномов, я не лишился ничего, чем я бы владел <emphasis>по праву</emphasis>», и «Если гномы существуют, то я хочу верить, что гномы существуют, если гномы не существуют, то я хочу верить, что гномы не существуют, я не буду цепляться за веру, которой не хочу» и все остальные вещи, которые рационалисты должны говорить себе в подобных случаях.</p>
<p>Но с радугами нет никакой необходимости для всего этого. Радуги <emphasis>всё ещё здесь!</emphasis></p>
<p><strong>Лжередукционизм</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Дивились радуге на небесах</p>
<empty-line/>
<p>Когда-то все, а ныне — что нам в ней,</p>
<empty-line/>
<p>Разложенной на тысячу частей?</p>
<p>– Джон Китс, «Ламия»</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>пер. Сергей Сухарев</emphasis></p>
<p>Я предполагаю – хоть это лишь предположение – что сам Китс <emphasis>не</emphasis> понимал принципов разложения радуги. Во всяком случае, понимал их не так, как Ньютон. Возможно, даже вообще не знал. Может быть, Китс просто прочитал где-то, что Ньютон объяснил радугу, сказав, что это «свет, отражённый от капель воды»…</p>
<p>…что на самом деле было известно ещё в XIII веке. Ньютон только уточнил объяснение, показав, что свет разбивается на цветные части, а не изменяет цвет. Радуга оказалась в заголовках новостей. И Китс с Чарльзом Лэмом, и Вильямом Вордсвордом, и Бэнджамином Хейдоном поднимали тост «За путаницу в память о Ньютоне», потому что «он разрушил поэзию радуги, редуцировав её в призму». Это одна из причин подозревать, что Китс не слишком глубоко понимал предмет.</p>
<p>Я предполагаю (хоть это лишь предположение), что Китс <emphasis>не</emphasis> мог показать на бумаге, как получается так, что радуга появляется только тогда, когда Солнце находится сзади, или почему радуга — дуга окружности.</p>
<p>Если так, то Китс имел <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">лжеобъяснение</a>. В данном случае — <emphasis>лжередукцию.</emphasis> Ему <emphasis>сказали, что</emphasis> радуга была редуцирована, но в модели мира Китса она не <emphasis>была редуцирована</emphasis>.</p>
<p>И это вторая тонкость, которую не улавливают антиредукционисты — разница между тем, чтобы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">озвучивать</a> факт, что что-то редицируемо, и тем, чтобы <emphasis>понять</emphasis> это.</p>
<p>В этой ошибке антиредукционистов не стоит осуждать, поскольку это часть более общей проблемы.</p>
<p>Раннее я писал о <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">том, что выглядит знанием, но им не является</a>, и убеждениях, которые не <emphasis>о том</emphasis>, что в них говорится, но которые – <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">записи для воспроизведения в классе</a>, и словах, которые работают как <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Семантические_стоп-сигналы">семантические стоп-сигналы</a> для любопытства, а не как ответы, и техноболтологии, которая лишь показывает принадлежность к <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Наука_как_одеяние">литературному жанру «наука»</a>…</p>
<p>Можно понять, откуда взялась радуга, или ставить эксперименты с призмами, чтобы подтвердить свойства радуги, или разбрызгивать воду, чтобы создать искусственную радугу.</p>
<p>И это сильно отличается от философа со строгим видом <emphasis>говорящего</emphasis> вам: «Нет, нет ничего особого в радугах. Вы не слышали? Учёные её разобъяснили. Что-то там происходит с дождевыми каплями или как-то так. Ничего удивительного».</p>
<p>Я думаю, что это отличие и приводит к тому, что за редукционизмом, как бы, тянется дьявольская смертельная экзистенциональная пустота.</p>
<p>Надо понимать, что «редукционизм» для антиредукционистов, вовсе не в том, что они <emphasis>на самом деле понимают</emphasis> как работает радуга, не в том, что они критично восклицают «Ага!», а в том, что им просто говорят, что загаданное слово — «наука». Эффект редукционизма для них сводится к тому, что радуга переходит в другой <emphasis>литературный жанр</emphasis>, в <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Наука_как_одеяние">жанр</a>, который их <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Запасённые_мысли">научили</a> воспринимать как <a l:href="http://lesswrong.ru/w/«Наука»_—_затычка_для_любопытства">скучный</a>.</p>
<p>Для них услышать слова «Наука объяснила радугу!» – повесить на радуге знак «Этот феномен помечен как СКУЧНЫЙ по приказу Совета Изощрённых Литературных Критиков. Не толпитесь. Проходите мимо».</p>
<p>И это всё, что говорит знак. Только это и ничего больше.</p>
<p>Таким образом, литературные критики были лишены гномов силой. Гномы не исчезли, благодаря озарению, но удалены по прямому приказу авторитета. Им не дано никакой красоты, которая могла бы заменить призраков или гномов, никакого подлинного понимания, которое могло бы быть интересно по-своему. Просто надпись, говорящая «Ха! Ты думал, что радуга красивая? Дурачок. Это часть литературного жанра науки, сухих и формальных непонятных слов».</p>
<p>Таким образом антиредукционисты воспринимают «редукционизм».</p>
<p>И… Не ругайте Китса, бедный парень, вероятно, не получил правильного воспитания.</p>
<p>Но он осмелился поднять тост «За путаницу в память о Ньютоне»?</p>
<p>Я предлагаю рационалистам тост «В память о путанице Китса». Аплодисменты.</p>
<p><strong>Поэты саванны</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Поэты говорят, что наука лишает звёзды красоты, что звёзды — просто газообразные шары из атомов. Ничто не «просто». Я тоже могу видеть звёзды в ночи и чувствовать их, но вижу ли я меньше или больше?</p>
<p>Необъятность небес простирается в моём воображении, мой маленький глаз теряется в этой карусели и не может оторваться от света, которому миллионы лет. Безбрежное зрелище безбрежной Вселенной, частью которой я являюсь… Возможно, вещество моего тела было извергнуто из недр какой-то забытой звезды, так же как звёзды в небе сейчас извергают из себя вещество. Если взглянуть на них большим глазом Паломарской обсерватории, взглянуть как они разбегаются из какой-то общей стартовой точки в которой они, возможно, когда-то были вместе. Как это работает, в чём смысл всего этого. И почему? Мы знаем очень мало. Зная так мало, мы не можем причинить никакого ущерба таинству Вселенной.</p>
<p>Это гораздо более изумительно, чем истина, которую могли изобразить художники прошлого! Почему поэты современности не говорят об этом?</p>
<p>Что поэты за люди, если они говорят о Юпитере, если он как человек, но молчат, если он необъятный вращающийся шар из метана и аммиака?</p>
<p>  <emphasis>- Ричард Фейнман, «Фейнмановские лекции по физике», Том I.</emphasis></p>
<p>Задавал ли Фейнман этот вопрос риторически или нет, но это не риторический вопрос: что за поэт может писать о Юпитере как о боге, но не о Юпитере как о необъятном шаре?</p>
<p>Если Юпитер — как мы, он может влюбиться и потерять любовь, а затем обрести её вновь.</p>
<empty-line/>
<p>Если Юпитер — как мы, он может бороться, придти к власти и быть свергнутым.</p>
<empty-line/>
<p>Если Юпитер — как мы, он может смеяться, или плакать, или плясать.</p>
<p>Если же Юпитер — необъятный вращающийся шар из метана и аммиака, то поэту гораздо сложнее заставить нас чувствовать.</p>
<p>Существуют поэты и рассказчики, которые говорят, что Великие Сюжеты не подвержены влиянию времени и никогда не меняются, только пересказываются. Они с гордостью говорят, что Шекспир и Софокл повязаны узами искусства более сильными, чем просто столетия, что двух создателей пьес можно было бы поменять местами во времени без серьёзных потрясений.</p>
<p>Дональд Браун когда-то создал список более чем двух сотен «<a l:href="http://condor.depaul.edu/mfiddler/hyphen/humunivers.htm">универсальных человеческих понятий</a>», которые можно найти во всех (или практически во всех) изученных человеческих культурах, от Сан-Франциско до бушменов, живущих в пустыне Калахари. В списке есть супружество, и табу на инцест, и материнская любовь, и соперничество братьев и сестёр, и музыка, и зависть, и танцы, и истории, и эстетика, и ритуальная лечебная магия, и поэзия, читаемая вслух с театральными паузами…</p>
<p>Любой, кто знаком с <a l:href="http://lesswrong.com/lw/l1/evolutionary_psychology/">эволюционной психологией</a>, вряд ли будет отрицать это: наши самые сильные эмоции глубоко заложены в нас, в наши кровь и кости, в мозг и ДНК.</p>
<p>Можно ожидать, что история Гамлета (с небольшими изменениями) могла быть рассказана в обществе первобытных людей сидящих возле костра в саванне.</p>
<p>Таким образом, можно понять, почему Джон «Расплети радугу» Китс мог чувствовать, что что-то было потеряно, когда выяснилось, что радуга — это солнечный свет, разлетающийся из капель воды. Капли воды не танцуют танцы.</p>
<p>В Ветхом Завете написано, что Бог как-то разрушил весь мир потопом, который покрыл водой всю землю и утопил всех ужасно виновных мужчин и женщин мира, вместе с их ужасно виновными детьми, но Ной построил гигантский деревянный ковчег, и т.д. И после того, как большинство людей было уничтожено, Бог поместил на небо радугу, как знак того, что он не будет делать подобного снова. По крайней мере, не с помощью воды.</p>
<p>Вы можете понять, как Китс был <emphasis>шокирован</emphasis>, когда этот прекрасный рассказ вступил в противоречие с современной наукой. Особенно если (как я описывал <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжередукционизм">вчера</a>) Китс не понимал в действительности физику радуги, если не было никакого «Ага!», никакого озарения, которое было бы по-своему потрясающим и могло бы заменить потерянную драму…</p>
<p>Но, возможно, Китс был бы прав в своём разочаровании, <emphasis>даже если</emphasis> он знал бы математику. Библейская история радуги — это рассказ о кровожадном убийстве и об улыбающемся безумии. Неужели что-то там о каплях и преломлении может достойно заменить это? Капли не кричат, когда умирают.</p>
<p>Таким образом, наука убивает романтику (сказал поэт романтизма), и то, что она даёт взамен, никоим образом не соответствует драме оригинала…</p>
<p>(то есть, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Объяснение_против_разобъяснения">оригинальному заблуждению</a>)</p>
<p>…даже если вы знаете уравнения, потому что уравнения не о сильных эмоциях.</p>
<p>И это самый сильный ответ, который я могу придумать для поэта Романтизма, отвечающего Фейнману. Хоть я и не могу вспомнить, чтобы кто-нибудь так ответил.</p>
<p>Вы, наверное, полагаете, что я не согласен с поэтами Романтизма. Моя собственная позиция такова:</p>
<p>Юпитеру вовсе не <emphasis>необходимо</emphasis> быть как человек, потому что есть достаточно людей, которые как люди. Если Юпитер — необъятный вращающийся шар из метана и аммиака, то это не значит, что любовь и ненависть исчезли из мира. Несмотря ни на что, в мире по-прежнему <emphasis>существуют</emphasis> любящие и ненавидящие умы. <emphasis>Мы.</emphasis></p>
<p>Когда нас более чем шесть миллиардов по последним подсчётам, неужели Юпитеру действительно необходимо быть в списке потенциальных действующих лиц?</p>
<p>Нет никакой <emphasis>необходимости</emphasis> рассказывать Великие Сюжеты о планетах и радугах. Эти сюжеты ежедневно разыгрываются повсюду среди нас. Каждый день кто-нибудь убивает из мести, каждый день кто-нибудь убивает друга по ошибке, каждый день свыше сотни тысяч людей влюбляются. И даже если бы это было не так, вы всё равно могли бы написать рассказ о людях, а не о Юпитере.</p>
<p>Земля стара, она множество раз разыгрывала под Солнцем одни и те же сценарии. И думается мне, что быть может пришло время некоторым из этих Великих Сюжетов измениться. Во всяком случае для меня рассказ, называемый «<a l:href="http://www.yudkowsky.net/other/yehuda/">Прощай</a>», потерял привлекательность.</p>
<p>Великие сюжеты не неизменны, потому что человеческий вид не неизменен. Если вернуться достаточно далеко назад в эволюции человека, то никто не поймёт <emphasis>Гамлета.</emphasis>Если вернуться достаточно далеко назад во времени, то не удастся найти ни одного мозга вообще.</p>
<p>Великие Сюжеты не вечны, потому что человеческий вид, <emphasis>Homo sapiens sapiens</emphasis>, не вечен. Я искренне сомневаюсь, что у нас есть ещё одна тысяча лет на жизнь в нашей современной форме. И я не грущу об этом: я думаю, мы можем <a l:href="https://lesswrong.ru/node/add/page?edit%5btitle%5d%3dЦуёку%20наритаи%26parent%3d1309">быть лучше</a>.</p>
<p>Я бы не хотел, чтобы все Великие Сюжеты были бы окончательно утеряны в будущем. По-моему, этот исход слабо отличается от Солнца, падающего в чёрную дыру.</p>
<p>Но Великие Сюжеты в их современной форме <emphasis>уже были</emphasis> рассказаны, причём многократно. Я не думаю, что есть что-то плохое в том, чтобы некоторые из них изменили бы свою форму или обрели бы более разнообразные финалы.</p>
<p>«И с тех пор они жили счастливо» выглядит достойным, чтобы попытаться хотя бы раз.</p>
<p>Человечество развивается, и Великие Сюжеты могут и должны разнообразиться. Частью этой этики является идея, что когда мы находим странности, мы должны уважать их достаточно для того, чтобы рассказать их историю честно. Даже если это делает создание поэзии сложнее.</p>
<p>Если вы достаточно хороший поэт, чтобы написать оду необъятному вращающемуся шару из метана и аммиака, то вы можете написать что-то <emphasis>новое</emphasis> о новой открытой части настоящей Вселенной. Это может быть не столь драматично, не столь захватывающе, как Гамлет. Но легенда о Гамлете уже была рассказана. Если вы пишете о Юпитере как о человеке, то вы обедняете сложность карты нашего мира, вы впихиваете Юпитер в привычный шаблон историй, которые уже были рассказаны на Земле.</p>
<p>«<a l:href="http://www.poemhunter.com/poem/a-poem-sacred-to-the-memory-of-sir-isaac-newton/">Поэма, посвящённая памяти сэра Исаака Ньютона</a>» Джеймса Томсона восхваляет радугу за то, что она такая, какая она есть. Можно спорить о том, захватывает ли поэма Томсона так же, как <a l:href="http://lib.ru/POEZIQ/KITS/keats1_2.txt">Ламия</a> Джона Китса, кто любил и потерял. Но легенды о любви, и о потере, и о цинизме <emphasis>уже были</emphasis> рассказаны ещё в Древней Греции, и, без сомнения, ещё и раньше, и множество раз. До тех пор, пока мы не поймём радугу как явление, <emphasis>отличающееся</emphasis> от легенд о придуманной человеком магии, истинная история радуги не может быть поэтизирована.</p>
<p>Граница между научной фантастикой и космической оперой была обозначена следующим образом: если вы можете взять сюжет и перенести его на Дикий Запад или в Средние Века без изменений, то это <emphasis>не настоящая</emphasis> научная фантастика. В настоящей наука — неотделимая часть сюжета: вам не удастся без потерь перенести действие из космоса в саванну.</p>
<p>Ричард Фейнман спросил: «Что поэты за люди, которые могут говорить о Юпитере, если он как человек, но молчат если он необъятный вращающийся шар из метана и аммиака?».</p>
<p>Они <emphasis>поэты саванны</emphasis>, они могут рассказывать <emphasis>только те</emphasis> истории, которые могли бы иметь смысл возле костра десять тысяч лет назад. Поэты саванны, которые могут рассказывать <emphasis>только</emphasis> Великие Сюжеты в их классических формах, и ничего больше.</p>
<p><strong>Наслаждение обыденностью</strong></p>
<p><strong>Обыденная магия</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я считаю, что рационалисту следует эмоционально привязываться к <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Редукционизм">редукционистской</a>вселенной — вселенной, которой полностью управляют <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Единый_закон">строгие законы</a> и в которой нет таких <a l:href="https://www.readthesequences.com/ExcludingTheSupernatural">сверхъестественных сущностей</a>, как душа или <a l:href="https://www.readthesequences.com/IfYouDemandMagicMagicWontHelp">магия</a>. Рационалисту стоит вкладывать всю свою надежду и всё своё внимание в эту обычную вселенную и её возможности, принимая её такой, какая она есть.</p>
<p>У буддистов есть старый трюк для борьбы с <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Дуккха">дуккха</a>: надо составить список вещей, за которые ты благодарен, вроде крыши над головой.</p>
<p>Так почему бы не составить список способностей, которые есть у нас и которые были бы супер крутыми, если были бы магией или <a l:href="https://www.readthesequences.com/JoyInDiscovery">если бы ими обладали лишь избранные</a>?</p>
<p>Например, предположим, что вместо одного глаза у нас во лбу был бы ещё магический второй глаз. И этот второй глаз позволял бы нам заглядывать в третье измерение — то есть, можно было бы легко сказать, насколько далеко находится тот или иной предмет, — в то время как один глаз позволял бы видеть только двумерную тень настоящего мира. Лишь те, у кого был бы такой второй глаз, могли бы точно целиться из легендарного оружия, убивающего на расстоянии, гораздо большем досягаемости меча. Или на полную мощь использовать сверхбыстрые механизмы, именуемые «автомобилями».</p>
<p>«Бинокулярное зрение» — <a l:href="https://chaitanya1.files.wordpress.com/2008/06/bigbang.gif">не слишком интересное название</a> для такой крутой способности. Она нас впечатлит, лишь если получит достойное, внушающее уважение имя. Например: «Мистический Глаз Глубокого Восприятия».</p>
<p>Вот вам список моих любимых магических способностей:</p>
<p>Вибрационная телепатия. Обладатели этой способности способны передавать невидимые вибрации через сам воздух, и это позволяет им делиться мыслями. Благодаря этому вибрационные телепаты создают друг с другом очень глубокие эмоциональные связи, недоступные другим приматам.</p>
<p>Психометрическое узорничество. Психометрический узорник оставляет на поверхностях небольшие аккуратные узоры и благодаря этому может оставлять впечатления об эмоциях, истории, знаниях, даже о структуре других заклинаний. Эта способность гораздо сильнее, чем вибрационная телепатия, так как узорник способен делиться мыслями давно умерших узорников, живших тысячи лет назад. Смотря на один узор и одновременно рисуя другой, узорник способен множить узоры, а эти узоры могут содержать подробное описание другой магии. Поэтому как маги-узорники владеют практически невообразимыми силами. Но если узорник попробует использовать сложный узор, который не в состоянии нарисовать сам, у него могут появиться проблемы.</p>
<p>Многомерный кинез. Простейшим, практически неосознаваемым волевым усилием кинетики направляют экстраординарно сложные силы сквозь крохотные щупальца в любой физический объект в пределах досягаемости. Кинетики способны не просто толкнуть объект, а произвести несколько разных толчков с различных направлений, что позволяет создавать вращающие моменты и искривления. Эта способность не так проста, как кажется. Кинетики используют ее не только для управления уже существующими объектами с потрясающей точностью, они ещё и заставляют силы изменять объекты так, что ими становится ещё проще управлять. Кинетики даже создают инструменты, увеличивающие силу их кинеза, которые, в свою очередь, позволяют создавать еще более точные и сложные инструменты. Надеюсь, вы понимаете, насколько впечатляющей является такая цепь положительной обратной связи.</p>
<p>Око. Владеющий этой способностью способен замечать мельчайшие движущиеся возмущения в Силе, что скрепляет материю — крохотные колебания, подобные дарящим жизнь силам Солнца, падающим на листву, но гораздо менее заметные. Носитель Ока может ощущать объекты, находящиеся на расстоянии, намного превышающем расстояние касания, благодаря мелким возмущениям в Силе, которые создают эти объекты. Носители Ока способны постичь горы, до которых нужно идти много дней, с той же лёгкостью, как если бы до них можно было достать рукой. Согласно носителям Ока, когда опускается ночь и гаснет свет солнца, они могут ощущать огромные пылающие огни на немыслимом расстоянии. Впрочем, никто не способен это проверить. Говорят, обладание Оком делает его носителя равным королям.</p>
<p>И наконец,</p>
<p>Абсолютная Сила. Обладающий этой способностью вмещает в себе крохотную, несовершенную копию всей вселенной, что позволяет ему выискивать пути в вероятностях к любому желаемому будущему. Если вам кажется, что эта способность могущественна до абсурда, вы правы. Если она появляется в какой-то игре, она рушит весь игровой баланс. Среди жизненных форм она встречается невероятно редко. Это воистину «тайная техника мира».</p>
<p>Ничто не может противостоять Абсолютной Силе, кроме другой Абсолютной Силы. Любая сила, не дотягивающая до абсолютной окажется просто «осмыслена» Абсолютной и рассеяна каким-нибудь непостижимым образом. Возможно, Абсолютная Сила даже поглотит её и она станет частью её могущества. Поэтому, Абсолютная Сила иногда зовется «Главной техникой техник» или «Козырем, который бьёт все другие козыри». «Осмысление» самых могущественных Абсолютов распространяется на галактические расстояния и целые временные эпохи. Такие Абсолюты способны постигнуть даже странные законы тайного «мира за миром».</p>
<p>Абсолюты погибают от крупных природных катастроф или от невероятно быстрых внезапных атак, которые не дают им возможности использовать свою силу. Но такие победы над Абсолютами, в сущности, вопрос удачи. Они не ставят под сомнения способность Абсолюта подчинять вероятности своей воле, и, если он переживет атаку, то начнёт подчинять само Время, чтобы избежать атак в будущем.</p>
<p>Однако Абсолютная Сила опасна сама по себе, и множество Абсолютов пали жертвой собственных сил – ошибки в их несовершенных внутренних копиях мира уничтожили их.</p>
<p>Абсолют остаётся одной из опаснейших жизненных форм на планете, даже если его лишить оружия и брони и запереть в клетке. Можно сломать меч, можно отрубить конечность, но Абсолютную Силу невозможно отобрать, не убив её носителя.</p>
<p>Возможно из-за того, что связь Абсолютов со своей Силой очень сильна, Абсолюты относятся к тем, кто утратил Абсолютную Силу без надежды на восстановление, как к «мёртвым, пусть и дышащим». Абсолюты утверждают, что именно Абсолютная Сила делает существо самим собой, что это не просто средство. Абсолюты даже настаивают на том, что те, кто не обладает Абсолютной Силой, не в состоянии по-настоящему её осмыслить, и, следовательно, не могут понять, почему она настолько необходима – подозрительно удобный аргумент, кстати.</p>
<p>Власть Абсолютов неоспорима, и другие формы жизни для них не более чем пешки.</p>
<p><strong>Красота устоявшейся науки</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Фактам <a l:href="http://lesswrong.com/lw/or/joy_in_the_merely_real/">не нужно быть</a>(english) необъяснимыми, чтобы быть красивыми; истина не становится <a l:href="http://lesswrong.com/lw/os/joy_in_discovery/">менее достойна изучения</a>(english) если кто-то другой ее уже знает; убеждения не становятся <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ou/if_you_demand_magic_magic_wont_help/">менее стоящими</a>(english), если их разделяют другие…</p>
<p>…к тому же, если тебя волнуют только спорные научные вопросы, твоя голова в конце-концов окажется забита мусором.</p>
<p>СМИ считают, что только самые сенсационные научные открытия достойны репортажей. Как часто ты видишь заголовки наподобие «Общая теория относительности всё ещё управляет орбитами планет» или «Теория Флогистона остаётся ложной»? То есть, как только сенсационное открытие становится устоявшейся наукой, оно уже перестаёт быть горячей новостью. А «достойная репортажа» наука часто основана на мельчайшем количестве доказательств и в половине случаев ложна – если бы она не была спорой и не находилась на краю научного знания – она бы не была горячей новостью.</p>
<p>Научные споры - это проблемы настолько сложные, что даже люди, потратившие годы на изучение конкретно этой области, легко могут запутаться. Это и является причиной горячих обсуждений, которые привлекают всё внимание СМИ.</p>
<p>Что ещё хуже, если ты не являешься учёным этой области и не участвуешь в игре, эти споры даже не приносят тебе удовольствия.</p>
<p>Ну, конечно, ты можешь повеселиться, выбрав сторону в споре. Но то же самое ты можешь сделать и на <a l:href="http://lesswrong.com/lw/mg/the_twoparty_swindle/">футбольном матче</a>(english). Это не то, в чём заключается удовольствие от науки.</p>
<p>Читая хорошо написанный учебник, ты получишь: Аккуратно сформулированные объяснения для начинающих учеников, шаг за шагом выведенную математику (где она используется), большое количество экспериментов процитированных в качестве наглядного материала (где они применяются), тестовые задания на которых ты можешь продемонстрировать только что полученные знания, а ещё достаточно хорошую гарантию того, что то, что ты учишь - на самом деле верно.</p>
<p>Читая пресс релизы, ты обычно получаешь: <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Лжеобъяснения">ложные объяснения</a>, которые не дают тебе ничего <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">кроме заблуждения</a> об обсуждаемом результате, который к тому же вероятно никто ещё и не сможет повторить.</p>
<p>Современная наука построена на открытиях, построенных на открытиях, построенных на открытиях, и так далее, вплоть до людей вроде Архимеда, которые открыли факты, наподобие причины плавания кораблей. Вплоть до открытий, которые ты сможешь понять, даже ничего не зная о других открытиях. Самое лучшее место, с которого стоит начинать путешествие - это начало.</p>
<p>Не надо стесняться читать научные книги для начинающих. Если ты хочешь притвориться утончённым знатоком, пойди и почитай детектив. Если ты просто хочешь получить удовольствие - помни, что простота находится в самом центре научной красоты.</p>
<p>Думать, что ты можешь сразу же отправиться на границу существующих знаний, когда ты не знаком с устоявшейся наукой - это примерно как…</p>
<p>…как пытаться взобраться по верхней половине Эвереста (а это единственная его часть, которая тебе интересна) встав у подножия горы, приседая, и подпрыгивая очень старательно (чтобы пропустить все неинтересные части)</p>
<p>Я, на самом деле, не пытаюсь сказать, что на научные разногласия вовсе не надо обращать внимания. Если 40% онкологов считают, что белые носки вызывают рак, а другие 60% яростно с ними спорят - это важный факт и о нём стоит знать.</p>
<p>Просто не надо жить, думая, что наука должна быть спорной (controversial) для того, чтобы быть интересной.</p>
<p>Или, более того, что наука должна быть современной, для того, чтобы быть интересной. Стабильная подпитка научными новостями тебе вредит: ты - то, что ты ешь. И если ты потребляешь только новостные доклады о ненадёжных ситуациях, без добротных учебников время от времени, то мало того, что ты ничего особенно знать не будешь, тебе ещё и будет с каждым днём всё сложнее и сложнее что-нибудь настоящее узнать.</p>
<p>Часть подцепочки <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Joy_in_the_Merely_Real">Удовольствие во «всего лишь» реальном</a>, цепочки <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Reductionism_%28sequence%29">Редукционизм</a>.</p>
<p><strong>Священная обыденность</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я читал (перевалив уже примерно за половину) книгу Адама Франка «Постоянный огонь» в подготовке к диалогу с ним на Bloggingheads. Его книга о восприятии священного. Я обычно не упоминаю об этом, но конечно же мне знаком опыт, о котором говорит Франк. Это то, что я ощущаю, когда смотрю видео о запуске космического шаттла; или то чувство — в меньшей степени, поскольку этом мире это слишком распространено — когда я смотрю на звезды в ночи и думаю, что они значат. Или о рождении ребенка, скажем. О том, что важно для Развертывающейся Истории.</p>
<p>Адам Франк считает, что такой опыт является тем, что является общим для науки и религии. В отличие от достоинства быть человеком, которое религия портит.</p>
<p>«Постоянный огонь» цитирует Уильяма Джеймса, Вариации Религиозного Опыта:</p>
<p>Религия…должна означать для нас ощущения, действия и опыт отдельных людей в их уединении; насколько они ощущают себя едиными с тем, что полагают как священное.</p>
<p>И эта тема развивается далее в мысль о том, что святость есть нечто личное и отдельное.</p>
<p>Что совершенно ошеломило меня. Предполагается, что у меня нет какого-либо чувства святости, если я один из множества людей, смотрящих о том, как космический корабль успешной стартует? Почему нет? Предполагается думать, что мой опыт святости должен как-то отличаться ото всех смотрящих это людей? Почему, когда у нас у всех мозги одной и той же модели? В самом деле, почему бы мне нужно верить, что я уникален? (но «уникален» это другое слово, которое использует Адам Франк; так-то «уникальный опыт святости».) Это ощущение личное в том же смысле, в каком мы испытываем трудности, передавая любой опыт? Тогда почему делать акцент на святости, а скажем не на насморке?</p>
<p>Озарение пришло ко мне, когда я понял что вижу трюк Эпистемологии Темной Стороны — если вы сделаете нечто личным, это защитит его от критики. Вы сможете говорить «Вы не можете критиковать меня, поскольку это личное для меня, внутренний опыт, к которому у вас никогда не будет доступа, чтобы вы могли поставить его под вопрос».</p>
<p>Но ценой такой защиты себя от критики является то, что вы впадаете в одиночество — то самое, которым Уильям Джеймс так восхищался в качестве ядра религиозного опыта, словно бы одиночество это хорошая штука.</p>
<p>Такие реликвии Эпистемологии Темной стороны — ключ к пониманию множества путей, которыми религия выворачивает опыт святости:</p>
<p>Загадочность — почему священное должно быть загадочным? Запуск космического шаттла обходится без этого. Насколько меньше бы я ценил звезды, если бы не знал что они такое на самом деле, если бы они были для меня всего лишь точками в ночном небе? Но если ваши религиозные убеждения ставятся под вопрос — если кто-то спрашивает «Почему Бог не вылечивает людей, которые потеряли конечности?» — тогда вы отступаете и говорите глубокомысленным тоном «Это священная тайна!». Есть вопросы, которые не стоит спрашивать, и ответы, которые не должны быть подтверждены, чтобы защитить ложь. Таким образом невозможность получить ответ начинает ассоциироваться со святостью. И цена защиты себя от критики здесь — отказ от подлинного любопытства, которое искренне желает найти ответы. Вы поклоняетесь собственному невежеству вопросов вашего поколения, на которые временно нет ответов — возможно включая те, ответы на которые уже есть.</p>
<p>Вера — в ранние дни религии, когда люди были более наивны, когда даже самые умные парни на самом деле верили во все это, религия основывала свою репутацию на доказательствах чудес в своих священных писаниях. Христианские археологи искренне ожидали найти остатки Ноева Ковчега. Но когда таковых не оказалось, религия сделала то, что Уильям Бартли называл убежищем в долге, «Верю, потому что верю!». Таким образом убеждение без хороших свидетельств стало ассоциироваться с опытом священного. И цена за защиту себя от критики здесь то, что вы принесли в жертву свою способность думать ясно о том, что является священным, и развиваться в своем понимании священного, отказываться от ошибок.</p>
<p>Эмпиризм — если раньше вы думали, что радуга это священный мост между Богом и человечеством, а потом начали понимать, что Бога не существует, тогда вы можете сделать отступление к чистому опыту — хвалить себя за переживание таких чудесных ощущений, когда вы думаете о Боге, в независимости от того, существует он или нет. Здесь ценой является солипсизм: ваш опыт лишен связей с чем-либо. Каким ужасным чувством пустоты должно быть наблюдать подъема космического шаттла на струе пламени и говорить себе «Но на самом деле не имеет значения, существуют ли шаттлы, пока я ощущаю, что да».</p>
<p>Отделение — если область священного не подпадает под обычные правила свидетельств или возможность исследования обычными средствами, тогда она должны быть различной по природе с обычной материей; и тогда мы менее склонны думать о космическом шаттле как о кандидате на священность, поскольку это работа обычных человеческих рук. Китс потерял свое восхищение радугой и низвел ее до «скучного перечисления обычных вещей» за преступление, что ее состав и стурктура известны. Цена этого способа защищать себя от критики — потеря священности всех более-менее обычных вещей.</p>
<p>Личный опыт — об этом я уже говорил.</p>
<p>Такие искажения это причина тому, что мы даже не должны пытаться спасать религию. Нет, даже в форме «духовности». Отбросить общественные институты и фактические ошибки, отказаться от церквей и писаний — и вы окажетесь с…со всей этой чепухой про загадочность, веру, солиптический опыт, личное одиночество и неоднородностью.</p>
<p>Изначальная ложь — только начало проблемы. Дальше у вас есть все плохие привычки мышления, которые эволюционировали для защиты этой лжи. Религия это кубок с ядом, из которого мы должны постараться не испить. Духовность — это тот же кубок, из которого вытащили остатки яда, и в котором остался только растворившийся яд — намного менее летально, но все еще лучше бы не пробовать.</p>
<p>Когда ложь защищается веками, подлинное происхождение болезненных привычек теряется в тумане, под множеством слоев недокументированной болезни; и тогда, думаю, мудрее будет начать с нуля, а не пытаться избирательно отказываться от исходной лжи и сохранять привычки мышления, что защищали ее. Просто признайте, что вы неправы, сдайтесь полностью, прекратите защищать ошибку, хватит пытаться говорить, что вы «чуть-чуть правы», не пытайтесь сохранить лицо, просто скажите «Ой!», отбросьте все это и начните заново.</p>
<p>Эта возможность — подлинно, по-настоящему, без защиты, признать что ты полностью неправ — то, почему религиозный опыт никогда не будет похож на научный. Нет религии, что смогла бы вместить ее без того, чтобы не потерять себя полностью, став просто человечностью…</p>
<p>…с возможностью смотреть на звезды. Правдоподобной без напряжения, без постоянной борьбы по отвлечению внимания от контрсвидетельств. По-настоящему существующей в мире, опытом, соединенным с реальностью, единой с развертывающейся историей. Познаваемой без угроз, предлагающей подлинную пищу для любопытства. Разделенной со всеми теми, кто тоже смотрит на звезды, не имеющей нужды в бегстве в личный опыт. Сделанной из того же материала, что и вы сами и все остальное. Самой святой и прекрасной, священной обыденностью.</p>
<p><strong>Физикализм для продвинутых</strong></p>
<p><strong>Рука или пальцы</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Вернёмся к нашей изначальной теме: <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Редукционизм">Редукционизму</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ошибка_проецирования_ума">ошибке проецирования ума</a>. Иногда люди считают, что классными могут быть лишь фундаментальные штуки, и тогда им сложно принять редукционизм на эмоциональном уровне. Но такая позиция лишит нас возможности <a l:href="https://www.lesswrong.com/rationality/joy-in-the-merely-real">наслаждаться</a> чем-либо сложнее кварка, так что я предпочитаю отбросить её.</p>
<p>Напоминаю, что основной тезис редукционизма состоит в том, что хотя мы и используем многоуровневые модели для упрощения вычислений, физическая реальность состоит лишь из одного уровня.</p>
<p>Сегодня же я бы хотел предложить вам следующую загадку: Когда вы берёте стакан воды, его берёт ваша рука?</p>
<p>Большинство людей, конечно же, наивно ответят: «Да».</p>
<p>Однако недавно учёные совершили невероятное открытие. Оказывается, стакан держит вовсе не рука. На самом деле, его держат ваши пальцы и ладонь.</p>
<p>Да, я знаю, меня это тоже потрясло. Но оказалось, что когда учёные измерили силы, приложенные к стакану каждым из ваших пальцев и ладонью, то они не обнаружили никакой дополнительной силы. Таким образом, сила, прикладываемая вашей рукой, должна быть равна нулю.</p>
<p>Идея здесь в том, что когда вы можете увидеть (а не просто знать), как более высокий уровень редуцируется к более низкому, они не будут казаться вам отдельными местами на вашей карте. Вы сможете увидеть, насколько глупо думать, что пальцы могут быть отдельно от вашей руки. Вы сможете увидеть, насколько глупо спорить о том, берёт ли стакан ваша рука или же ваши пальцы.</p>
<p>Ключевое слово: «увидеть». Важна непосредственная визуализация. Когда вы представляете руку, вы также представляете и пальцы, и ладонь. И наоборот, представив ладонь и пальцы, вы поймёте, что это рука. Таким образом, высокий и низкий уровни вашей карты внутри вашего разума окажутся тесно связаны.</p>
<p>В реальности, конечно же, эти уровни связаны ещё теснее — самым тесным из возможных способов: физической идентичностью. Это можно увидеть. Вы можете увидеть, что слова (1) «рука» или же (2) «пальцы и ладонь» относятся не к различным объектам, а всего лишь к различным точкам зрения.</p>
<p>Но представим, что вам не хватает знаний, чтобы настолько тесно связать уровни вашей карты. Например, предположим, у вас был бы «детектор руки», который отображал бы «руку» как точку на карте (как на старых дисплеях радаров), и аналогичные детекторы для пальцев и ладони. Тогда бы вы видели множество точек вокруг руки, но вы могли бы представить, как точка-рука передвигается отдельно от остальных. Таким образом, несмотря на то, что физическая реальность руки (того, чему соответствует точка) идентична/строго состоит из физических реальностей пальцев и ладони, вы бы не смогли увидеть этот факт. Даже если бы кто-то сказал вам, или же если бы вы сами догадались, глядя на совпадение в расположении точек, вы бы только знали о факте редукции, но не могли бы его увидеть. Вы все ещё могли бы представить как точка-рука двигается отдельно, хотя это было бы физически невозможным, при условии, что физическое устройство детекторов остаётся неизменным.</p>
<p>Или же, на ещё более низком уровне связности, люди могли бы просто сказать вам «Вон там рука, а вон там пальцы». И у вас было бы информации не больше, чем у старомодного ИИ, воспринимающего ситуацию, используя Лисп-токены с говорящими названиями. Не было бы никакого очевидного противоречия в допущении:</p>
<p>|—Внутри(Комната,Рука)</p>
<empty-line/>
<p>|—~Внутри(Комната,Пальцы)</p>
<p>Потому что вы бы не обладали знанием, что:</p>
<p>|—Внутри(x, Рука)—&gt; Внутри(x,Пальцы)</p>
<p>Из этого не следует, что рука на самом деле может отсоединиться от пальцев и подобно призраку красться по комнате. Просто у старомодного ИИ с таким устройством нет возможности это понять. Карта — это не территория</p>
<p>В частности, не следует делать слишком много выводов из того, что выглядит умозрительно возможным, ведь разум отдельного воспринимающего субъекта может отделить руку от составляющих её элементов: пальцев и ладони. Умозрительная возможность это не то же самое, что логическая и уж тем более физическая возможность. Вероятно, вы считаете умозрительно возможным, что 235757 — простое число, потому что вы не знаете наверняка. Но логически невозможно, чтобы 235757 было простым числом. Будь вы логически всеведущими, то для вас было бы очевидным, что 235757 составное (и вы бы знали его множители). Вот почему мы используем понятие «невозможных возможных миров»: чтобы рассуждать о вероятностных распределениях по высказываниям, которые <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Качественное_замешательство">на самом деле</a> могут быть или не быть логически возможными.</p>
<p>И легко вообразить философов, критикующих «элиминативных пальцеристов», которые противоречат непосредственному факту личного опыта. Мы ведь можем чувствовать, что наша рука держит стакан. Таким образом, допущение, что «руки» на самом деле не существуют, должно очевидно привести к тому, что стакан упадёт и разобьётся. Также легко вообразить философов, предполагающих существование «межпальцевых связывающих законов», чтобы объяснить, как специфическая конфигурация пальцев порождает существование руки — с дополнением, разумеется, что хотя наш мир и включает в себя эти конкретные «связывающие законы», умозрительно они могли бы быть другими и, таким образом, не являются ни в коем смысле обязательными фактами, и так далее.</p>
<p>Всё это случаи ошибки проецирования ума, и то, что я называю «наивным философским реализмом» — озадаченность философской интуиции касательно прямой, проверяемой информации о реальности. Ваша неспособность представить что-то — всего лишь вычислительный факт о том, что ваш мозг может и не может представить. Другой мозг может работать иначе.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Злые атомы</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Фундаментальная физика — кварки и всё такое — очень далека от тех уровней, который мы можем <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Рука_или_пальцы">увидеть</a>, вроде рук и пальцев. В лучшем случае, вы знаете, как повторить эксперименты, показывающие, что ваша рука (как и всё остальное) состоит из кварков, и знаете, как вывести несколько уравнений, описывающих атомы, электронные облака, молекулы и прочие подобные штуки.</p>
<p>В худшем случае, существование кварков внутри вашей руки — это какое-то утверждение, которое <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Угадай_слово_задуманное_учителем">вам сказали</a>. В таком случае встаёт вопрос, в каком смысле вы вообще можете сказать, что «знаете» об этом, пусть даже вы используете то же слово «кварк», которое использовал бы физик, чтобы передать знание другому физику.</p>
<p>В любом случае, вы не можете действительно увидеть общность между уровнями — ни у кого нет настолько большого мозга, чтобы представить несколько чисел Авогадро кварков и заметить, как они складываются в руку.</p>
<p>Но мы, по крайней мере, понимаем, что руки делают. Руки могут давить на объекты, прикладывая к ним силу. Когда нам рассказывают об атомах, мы представляем маленькие бильярдные шары, стукающиеся друг о друга. Кажется очевидным, что «атомы» тоже могут толкать объекты, врезаясь в них.</p>
<p>Подобное представление об атомах не вполне корректно. Однако человеческое воображение позволяет относительно просто представить, что наша рука сделана из маленькой галактики кружащих бильярдных шариков, давящих на вещи, когда наши «пальцы» касаются их. Демокрит представил это 2400 лет назад, и какое-то время (примерно в <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Атом">1803-1922 годах</a>)Наука считала, что он был прав.</p>
<p>Но как насчёт, например, злости?</p>
<p>Как маленькие бильярдные шарики могут злиться? На бильярдных шарах появляются маленькие хмурые лица?</p>
<p>Представьте себя на месте охотника-собирателя — кого-то, кто даже не имеет представления о письме, не говоря уже о том, чтобы использовать материю для вычислений, кого-то, кто не имеет не малейшего понятия, что существует такая штука, как нейроны. Тогда вы сможете представить функциональный разрыв, который ваши предки могли видеть между маленькими бильярдными шарами и «Гррр! Аргхх!»</p>
<p>Забудьте на минуту о субъективном опыте и подумайте о разрыве между злостью и бильярдными шарами на уровне поведения. О разнице между тем, что делают бильярдные шарики и что заставляет делать людей злость. Злость может заставить человека поднять кулак и ударить кого-то, или говорить подлости за спиной, или подкинуть ночью скорпионов в чью-то палатку. А бильярдные шарики просто толкают предметы.</p>
<p>Попробуйте поставить себя на место охотника-собирателя, который никогда не испытывал «Ага!» от обработки информации. Постарайтесь избегать <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Неспособность_учиться_у_истории">предвзятости послезнания</a> насчёт таких вещей как нейроны и компьютеры. Только тогда вы сможете увидеть эту непреодолимую для объяснений пропасть.</p>
<p>Как можно объяснить злое поведение при помощи бильярдных шаров?</p>
<p>Ну, очевидное материалистическое предположение заключается в том, что маленькие бильярдные шарики толкают вашу руку и заставляют ударить кого-то, или же толкают ваш язык, чтобы получилось оскорбление.</p>
<p>Но откуда бильярдные шарики знают, как это делать — в смысле, как заставить ваш язык или пальцы следовать длительному плану, — если сами они не злятся?</p>
<p>И к тому же, если вы не увлеклись — о, боже! — сциентизмом, вы и сами благодаря своим ощущениям поймёте, что это объяснение очевидно ложно. Атомы могут толкать вашу руку, но они не могут заставить вас чего бы то ни было хотеть.</p>
<p>Кто-нибудь заметит, что вас может разозлить употребление вина. Но кто сказал, что вино состоит исключительно из бильярдных шариков? Может быть, в вине просто содержится эссенция злости?</p>
<p>Очевидно, что редукционизм — это ошибочная концепция.</p>
<p>(Ученик в отчаянии восклицает: «Искусство подвело меня». Мастер в отчаянии восклицает: «Я подвёл своё искусство».)</p>
<p>Что нужно, чтобы преодолеть этот разрыв? Не достаточно просто идеи «нейронов», «обрабатывающих информацию». Если вы скажете лишь эти слова и ничего более, в вашей модели лишь появится магическое, необъяснимым образом соединяющее уровни правило, благодаря которому вы переходите от шариков к мыслям.</p>
<p>Однако настоящий шаг по преодолению этого разрыва проделал разработчик искусственного интеллекта, который знает, как создать программу, играющую в шахматы. Если вы понимаете такие концепции как <a l:href="https://www.lesswrong.com/posts/n5ucT5ZbPdhfGNLtP/terminal-values-and-instrumental-values">консеквенциализм</a>, обратная цепочка рассуждений, функции полезности и <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Минимакс">деревья поиска</a>, вы можете заставить планировать механическую (основанную исключительно на причинно-следственных связях) систему.</p>
<p>Делается это так. Для каждого возможного хода в шахматах, вычислите возможные ходы своего противника, затем свой ответ на эти ходы и так далее. Оцените позицию, получившуюся в результате самого далёкого хода, до которого вы в состоянии досчитать, с помощью какого-нибудь простого алгоритма (можно просто подсчитать материал [Общую стоимость фигур и пешек каждой стороны. — Прим.перев.]). Затем вернитесь назад и с помощью <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Минимакс">минимакса</a> найдите лучший возможный ход для текущей позиции. Сделайте этот ход.</p>
<p>В более общем случае: если у вас в разуме есть цепочки причинно-следственной связи, в какой-то степени являющиеся отображением — зеркалом, эхом — действительности, то вы можете посчитать функцию полезности от исходов, которые предоставляет вам ваше воображение, выбрать действие, которое приведёт к исходу, полезность которого высока, и совершить это действие. Цепочки причинно-следственной связи в вашем разуме, соответствующие внешнему миру, не обязаны быть сделаны из бильярдных шариков, вокруг которых есть маленькие ауры намерений. Deep Blue будет работать и без изображений маленьких шахматных фигурок на его транзисторах. Также читайте эссе «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Простая_истина">Простая истина</a>».</p>
<p>Эти рассуждения всё равно являются очень сильными упрощениями, но по крайней мере они должны сократить разрыв. Если вы всё это понимаете, вы видите, как состоящий из материи планировщик под воздействием алкоголя может выдавать более злое поведение. Бильярдные шарики алкоголя толкают бильярдные шарики, составляющие функцию полезности.</p>
<p>Но даже если вы знаете, как написать небольшие ИИ, вы не можете представить общность уровней между транзисторами и шахматами. Транзисторов слишком много, возможных ходов в шахматах — тоже.</p>
<p>Аналогично, даже если бы вы знали всё о неврологии, вы не смогли бы представить переход от уровня нейронов к уровню злости — не говоря уже о переходе от атомов к злости. Нельзя это увидеть в той же степени, в какой вы способны увидеть руку, состоящую из пальцев и ладони.</p>
<p>Представьте, что учёный-когнитивист <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжередукционизм">заявляет</a>: «Злость — это гормоны». Даже если вы повторите эти же слова, это не значит, что вы преодолели разрыв между уровнями. Вы можете <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">верить в то, что вы в это верите</a>, но это не то же самое, что понять, какое отношение бильярдные шарики имеют к тому, чтобы хотеть кого-то ударить.</p>
<p>В результате, вы приходите к таким интерпретациям как: «Злость это всего лишь гормоны, она вызывается маленькими молекулами, поэтому её нельзя оправдать в каком-либо моральном смысле. И поэтому нужно учиться контролировать свою злость».</p>
<p>Или же: «На самом деле не существует такой вещи как злость — это иллюзия, цитата без <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Референт_%28лингвистика%29">референта</a>, вроде миража воды в пустыне или поисков дракона в гараже, которого там нет».</p>
<p>Эти интерпретации — горькие пилюли (впрочем, вы не обязаны их глотать), и поэтому куда легче их <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Наука_как_одеяние">провозглашать</a>, чем верить в них по-настоящему.</p>
<p>Мне кажется, это то, что не-редукционисты/не-материалисты думают, что критикуют, когда критикуют материалистов-редукционистов.</p>
<p>Но материализм не настолько прост. Он не сводится к заявлению: «Злость состоит из атомов, вот и всё, вопрос решён». Такое заявление не объяснит, как дойти от бильярдных шариков до драки между людьми. Чтобы начать преодолевать разрыв между уровнями, нужно вникнуть в теорию вычислений, консеквенциализм и деревья поиска.</p>
<p>А по современным стандартам это был ещё довольно простой пример, потому что я специально ограничился вопросом лишь злого <emphasis>поведения</emphasis>. Разговор о поведении не требует понимания того, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_алгоритм_ощущается_изнутри">как алгоритм выглядит изнутри</a> (не нужно преодолеть разрыв между взглядом от первого и от третьего лица) или же умения разрешать <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Неверные_вопросы">неверные вопросы</a> (не нужно распутать места, где ваш собственный разум неверно отражает реальность).</p>
<p>Переход от материальных сущностей, которые гнут и ломают, жгут и роняют, толкают и пихаются, к злому поведению — всего лишь практическая задача для современной философии. Но это очень важная практическая задача. Её можно всецело оценить, лишь когда вы поймёте, насколько сложно её было решить до того, как была изобретена письменность. Когда-то и здесь был разрыв в понимании — хотя сейчас, когда этот разрыв давно и успешно закрыт, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Неспособность_учиться_у_истории">в ретроспективе</a> он может быть и незаметен.</p>
<p>Преодолеть разрыв в понимании можно, если принять помощь от науки и не доверять взгляду изнутри, порождённому вашим разумом.</p>
<p><strong>Тепло или движение</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Завершив предыдущее эссе, я понял, что существует куда более простой пример, как редукционизм преодолевает разрыв между двумя вроде бы разными сущностями: редукция тепла к движению.</p>
<p>Сегодня, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Знание_задним_числом_обесценивает_науку">задним числом</a>, эквивалентность тепла и движения многим кажется <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Неспособность_учиться_у_истории">совершенно очевидной</a>. Раз уж <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Запасённые_мысли">все говорят</a>, что «тепло — это движение», то это убеждение не может быть «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Культовая_контркультовость">странным</a>».</p>
<p>Но когда-то <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Theory_of_heat">кинетическая теория тепла</a> была крайне спорной научной гипотезой. В научном мире господствовали убеждения о <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Теплород">теплороде</a>, невесомом веществе, перетекающем из горячих объектов в холодные. А до того основной теорией тепла было: «потому что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">флогистон</a>!»</p>
<p>Представьте, что вы изучили кинетическую теорию и теорию теплорода совершенно независимо. Теперь вы знаете кое-что о движении: столкновение, упругий отскок, импульс, кинетическая энергия, гравитация, инерция, траектория свободного движения. Также, без какой-либо связи с предыдущим, вы знаете кое-что о тепле: температура, давление, горение, тепловые потоки, двигатели, таяние, испарение.</p>
<p>Такое состояние знаний не просто возможно. Примерно такие знания были у Сади Карно, который, исходя исключительно из теории теплорода, придумал идею цикла Карно — тепловой машины максимально возможной эффективности, из существования которой следует <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Второй_закон_термодинамики_и_двигатели_познания">второй закон термодинамики</a>. И это в 1824 году, когда кинетика была уже высокоразвитой наукой.</p>
<p>Представьте, что, как и Карно, вы знаете многое о движении и знаете многое о тепле, но для вас это разные сущности. Для вас это разные части знания — в вашем мозге есть отдельные корзины для убеждений о движении и для убеждений о тепле. Но <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_алгоритм_ощущается_изнутри">изнутри</a> при таком состоянии кажется, будто в окружающем мире есть движущиеся объекты и горячие объекты, будто в окружающем мире движение и тепло — независимые свойства материи.</p>
<p>И вдруг к вам является физик из будущего и говорит: «Где тепло, там и движение, и наоборот. Вот почему, например, два предмета нагреваются при трении друг о друга».</p>
<p>Есть (как минимум) две возможные интерпретации утверждения: «Где тепло, там и движение, и наоборот».</p>
<p>Во-первых, вы можете предположить, что движение и тепло существуют отдельно друг от друга. Что теория теплорода верна, однако среди законов нашей вселенной существует «связывающий закон», согласно которому, когда объекты быстро двигаются, возникает теплород. И наоборот, другой связывающий закон утверждает, что теплород может давить на объекты и заставлять их двигаться, и именно поэтому горячий газ оказывает больше давления на своё окружение (таким образом, позволяя паровой машине использовать пар, чтобы двигать поршень).</p>
<p>Во-вторых, вы можете предположить, что тепло и движение в некотором, хотя и пока ещё таинственном смысле, — это буквально одно и то же.</p>
<p>«Бессмыслица», — скажет Первый Мыслитель, — «у слов „тепло“ и „движение“ — разные значения. Поэтому мы и используем два разных слова. Мы знаем, как определить, стоит ли рассуждать о наблюдаемом явлении как о «тепле»: тепло может плавить объекты или воспламенять их. Мы знаем, как определить, что объект „быстро двигается“: он меняет своё положение в пространстве, и когда он столкнётся с препятствием, он может треснуть или деформироваться. Тепло имеет отношение к изменению вещества, движение же — к изменению местоположения и формы. Утверждать, что эти два слова имеют одно и то же значение, значит, банально вводить себя в заблуждение».</p>
<p>«Невозможно», — скажет Второй Мыслитель. — «Не исключено, что в нашем мире тепло и движение связывают какие-то законы, в смысле, существуют законы физики, согласно которым движение создаёт тепло и наоборот. Но я легко могу вообразить мир, где трение не нагревает предметы, а газы при высоких температурах не создают больше давления. И раз существуют возможные миры, где тепло и движение не связаны, то тепло и движение должны быть разными свойствами — это истинно априори».</p>
<p>Первый Мыслитель <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Цитата_—_не_референт">путает цитату и референт</a>. 2 + 2 = 4, но «2 + 2» ≠ «4». Строка «2 + 2» содержит пять символов (включая пробелы), а строка «4» содержит лишь один. Если ввести обе строки в интерпретатор питона, они выведут один и тот же результат &gt;&gt;&gt; 4. Таким образом, если вы видите строки «2 + 2» и «4», нельзя заключить, что из различия этих строк следует, что они должны иметь различное «значение» согласно интерпретатору питона.</p>
<p>Можно сказать, что слова «тепло» и «кинетическая энергия» «указывают на» одно и то же явление, даже если мы пока не знаем, как именно тепло сводится к движению. В смысле, пусть мы не знаем, какие именно объекты находятся по ссылкам, но это совпадающие объекты. Можете вообразить идеальный всеведущий интерпретатор науки, который выведет один и тот же результат, когда мы вводим в командную строку «тепло» и «кинетическая энергия».</p>
<p>Я использую метафору интерпретатора науки, чтобы акцентировать внимание на том, что для разыменовывания указателя приходится выйти за пределы мышления. Конечным результатом разыменовывания является нечто, находящееся в реальности, не в чьём-либо уме. Так можно сказать «настоящий референт», но нельзя непосредственно вычислить значение этих слов изнутри собственной головы. Нельзя мыслить, используя настоящий референт тепла. Если бы вы размышляли, используя настоящее тепло, то мысль «один миллион Кельвинов» тут же испарила бы ваш мозг. Однако, формируя убеждение о своём убеждении о тепле, вы можете рассуждать о вашем убеждении о тепле, и делать утверждения вида: «Возможно, что мое убеждение о тепле не слишком соответствует настоящему теплу». Вы не можете по-настоящему сравнить своё убеждение о тепле и настоящее тепло внутри своего разума, но вы можете рассуждать об этом сравнении.</p>
<p>Таким образом, вы можете сказать: «Мои убеждения о тепле и движении — это разные убеждения, но, возможно, что настоящие тепло и движение — это одно и то же явление». Приведу аналогию: можно додуматься до идеи, что «утренняя звезда» и «вечерняя звезда», вероятно, одна и та же планета, и при этом понимать, что нельзя это определить точно, лишь анализируя свои убеждения, — вам потребуется найти телескоп.</p>
<p>Аналогично можно разобрать ошибку Второго Мыслителя. Физик сказал ему: «Где тепло, там и движение», и мыслитель воспринял это утверждение как физический закон: «наличие теплорода порождает движение». Физик же на самом деле подразумевал что-то похожее на дедуктивное правило: «если вам говорят, что где-то есть „тепло“, автоматически выводите наличие там „движения“ ».</p>
<p>Из подобной проекции многоуровневой модели на многоуровневую реальность вытекает ещё одна, отдельная ошибка: неспособность отделить умозрительную возможность от логической. Сади Карно мог допустить существование другого мира, где тепло и движение не связаны друг с другом. Для Ричарда Фейнмана, точно знающего, как из уравнений движения выводятся уравнения тепла, такая идея не просто невообразима, но и настолько внутренне противоречива, что попытка её представить может взорвать мозг.</p>
<p>Отдам должное философам — некоторые из них упоминали подобные проблемы. Например, Хилари Патнэм, автор мысленного эксперимента «Земля-Близнец», <a l:href="https://books.google.ru/books?id%3dcEPNtxAoYPAC%26pg%3dPA18%26lpg%3dPA18%26dq%3dh2o%2blogically%2bpossible%26source%3dweb%26ots%3dR9zyWvo3Uz%26sig%3dFjyegdF0D-2I77l7dHQ-RRkSR88%26hl%3den%26redir_esc%3dy">писал</a><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Тепло_или_движение">12</a>:</p>
<p>Как только мы открыли, что вода (в действительном мире) есть H2O, ни один мир, где вода не есть H2O, не может рассматриваться как возможный. В частности, если «логически возможное» утверждение — это утверждение, истинное в некотором «логически возможном мире», то утверждение «вода не есть H2O» не является логически возможным.</p>
<p>С другой стороны, вполне можно представить себе, что опыт убедит нас (и придаст рациональный характер нашей вере в то), что вода не есть H2O. В этом смысле мыслимо, что вода не есть H2O. Мыслимо, но не логически возможно! Быть мыслимым не значит быть логически возможным.</p>
<p>Мне кажется, что слово «вода» в этих двух параграфах используется в разных смыслах — в одном случае «вода» относится к данным, которые мы вводим в интерпретатор науки, а в другом «вода» относится к тому, что мы получим из интерпретатора науки, введя туда слово «вода». В первом параграфе, Хилари, как я понимаю, утверждает, что после того, как были произведены эксперименты и обнаружено, что вода это H2O, вода немедленно переопределяется так, чтобы и означать буквально H2O. Но вы могли бы непротиворечиво поддерживаться иной позиции касательно того, означает ли слово «вода» «H2O» или же «то, что на самом деле находится в этой бутылке», до тех пор пока вы используете свои определения последовательно.</p>
<p>Полагаю, вышенаписанное тоже уже неоднократно повторялось? Так или иначе…</p>
<p>Вполне вероятно, что если в мире существует некая единая сущность, которая принимает достаточно различные формы, а вы при этом недостаточно разбираетесь в редукции, то вам будет казаться, что в мире присутствуют две разных сущности. Знания, относящиеся к этим двум разным явлениям, вероятно, отнесут к разным учебным дисциплинам и их будут изучать два разных научных направления, расположенные в разных зданиях вашего университета.</p>
<p>Чтобы вспомнить, насколько разными когда-то казались тепло и движение, приходится настраиваться на соответствующий исторический контекст. Не исключено, что есть способ легче — в зависимости от того, сколько вы уже знаете, — если вы в состоянии игнорировать давление привычного (например, фраза «тепло — это движение» сейчас звучит не странно, а «тепло — это не движение» — странно). В смысле предположим, что завтра физики объявят: «В популярных книгах о науке всегда <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2008/02/my-favorite-lia.html">было одно ложное утверждение</a>. На самом деле тепло не имеет ничего общего с движением». Смогли бы вы доказать, что они неправы?</p>
<p>Сказать: «Возможно, тепло и движение — это одно и то же!» — легко. Сложно — объяснить, как это. Нужно очень много знаний, чтобы дойти до того уровня, когда вы уже не сможете представить мир, в котором эти два явления могут существовать по отдельности. Редукция не дёшева, и потому она даёт столь многое.</p>
<p>Или, возможно, стоит переформулировать так: «Редукционизм — это легко, редукция — вот что сложно». Но весьма помогает быть редукционистом, когда дело доходит до поиска редукции.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Тепло_или_движение">1.</a>Hilary Putnam, “The Meaning of Meaning,” in The Twin Earth Chronicles, ed. Andrew Pessin and Sanford Goldberg (M. E. Sharpe, Inc., 1996), 3–52.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Тепло_или_движение">2.</a>Русский перевод цитируется по изданию Патнэм Х. «Философия сознания» — М.: Дом интеллектуальной книги, 1999, перевод Макеевой Л. Б., Назаровой О. А., Никифорова А. Л. — Прим.перев.</p>
<p><strong>Когда антропоморфизм стал глупым</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Оказывается, большинство вещей во вселенной неразумны.</p>
<p>Это утверждение вызвало бы недоверие во множестве ранних культур. В те времена был распространён <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Анимизм">анимизм</a>: вера в то, что деревья, камни, реки и холмы — всё имеет души, потому что, а почему бы собственно и нет?</p>
<p>Если эти куски плоти, называемые людьми, способны мыслить, то почему то же самое не могут делать и куски дерева?</p>
<p>Мои мышцы двигаются согласно моей воле, а вода течет по реке. Кто может утверждать, что река не повелевает движением воды? Река вытекает из берегов и затапливает место стоянки моего племени. Почему бы не предположить, что река разозлилась, раз она направила часть себя, чтобы навредить нам? Ведь именно это мы подумаем, когда чей-то кулак ударит в наш нос.</p>
<p>Нет никакой очевидной (для охотника-собирателя) причины, почему это невозможно. Это может показаться глупой ошибкой, только если <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Культовая_контркультовость">путать глупость со странностью</a>. Естественно, убеждение, что у рек есть духи, кажется нам «странным», ведь в нашем племени нет таких убеждений. Но нет ничего очевидно глупого в том, чтобы считать, что в движущейся воде есть духи, как и в движущихся кусках плоти.</p>
<p>Если бы эта идея была очевидно глупой, никто бы в неё и не поверил. Как, например, долгое время никто не верил в очевидно глупую идею, будто бы Земля движется, хотя всё выглядит так, будто она совершенно неподвижна.</p>
<p>Разве это так уж очевидно, что деревья не могут мыслить? Не будем забывать, что деревья вообще-то наши дальние родственники. У нас есть общий предок с папоротником, надо просто отойти подальше в прошлое, чтобы его найти. Если куски плоти могут мыслить, то почему не могут куски дерева?</p>
<p>Чтобы было очевидным, что древесина не может мыслить, нужно принадлежать к культуре, у которой есть микроскопы. Причём хорошие микроскопы.</p>
<p>Аристотель считал, что мозг — это орган для охлаждения крови. (Хорошо, что наши убеждения о работе нашего мозга практически не влияют на его работу).</p>
<p>Египтяне выкидывали мозг в процессе мумификации.</p>
<p>Вместилищем интеллекта мозг назвал Алкмеон Кротонский, пифагореец пятого века до нашей эры. Он отследил путь оптического нерва от глаза к мозгу. Но при тех свидетельствах, которыми он располагал, это была всего лишь догадка.</p>
<p>Когда центральная роль мозга перестала быть лишь догадкой? Я не знаю <a l:href="https://www.readthesequences.com/BrainBreakthroughItsMadeOfNeurons">историю</a>достаточно хорошо, чтобы ответить на этот вопрос. Вероятно, даже нельзя выделить какую-то ключевую точку. Быть может, стоит объявить ей тот миг, когда кто-то проследил анатомию нервов и заметил, что отделение их от мозга приводит к потере способности двигаться и чувствовать?</p>
<p>Но даже в этом случае причиной остаётся лишь таинственный дух, движущийся по нервам. Кто может утверждать, что древесина и вода, пусть даже они и не содержат этих маленьких нитей, которые есть в человеческом теле, не способны переносить этот мистический дух каким-то другим способом?</p>
<p>Я потратил некоторое время на поиски в Сети, чтобы выяснить точно, когда кто-то обратил внимание на очень запутанную внутреннюю структуру нейронов мозга и воскликнул: «Эй, спорим, этот гигантский клубок занимается обработкой сложной информации!» Я не преуспел в своих поисках. (Это не Камилло Гольджи — связность нейронов была известна и до него). Возможно, здесь также не было единственного переломного момента.</p>
<p>Однако я бы сказал, что антропоморфизм постепенно начал становиться ошибочным именно с открытия этой связности, а также с появлением теории естественного отбора Чарльза Дарвина и идеи, что мышление — это вычисление.</p>
<p>Именно в это время стало возможным посмотреть на дерево и сказать: «Я не вижу в биологии дерева органа, который занимался бы обработкой сложной информации. По поведению дерева тоже не заметно, что у него есть подобный орган. А если он спрятан настолько, что не влияет на поведение дерева, как естественный отбор мог бы привести к его появлению?»</p>
<p>Именно в это время стало возможным посмотреть на реку и сказать: «В воде нет элементов, которые <a l:href="https://www.readthesequences.com/NoEvolutionsForCorporationsOrNanodevices">воспроизводились бы на протяжении множества поколений с некоторыми отличиями, которые могли бы обеспечить естественный отбор</a>. Откуда у реки может появиться структура, сравнимая с мозгом по сложности и функциям?»</p>
<p>Именно в это время стало возможным посмотреть на атом и сказать: «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Злые_атомы">Злость кажется очень простым явлением, но на самом деле она устроена сложно</a>. В таком простом объекте как атом для неё нет места, разве что внутри кварков существует целая неизведанная вселенная субчастиц. Но даже в таком случае, раз мы никогда не наблюдали каких-либо признаков атомной злости, эта вселенная никак не влияла бы на известные нам высокоуровневые явления».</p>
<p>Именно в это время стало возможным посмотреть на щенка и сказать: «Родители щенка могут прижать его к земле, когда тот совершит что-то неправильное, но это не значит, что щенок способен на размышления о морали. Согласно нашим нынешним теориям эволюционной психологии, способность к моральным рассуждениям возникает, как ответ на более сложные социальные испытания. Развитая мораль, которая появилась у нас, — это результат естественного отбора в результате словесных споров о политике племени».</p>
<p>Именно в это время стало возможным посмотреть на камень и сказать: «Тут нет даже простейших поисковых деревьев, какие есть в шахматной программе. Откуда у камня может появиться намерение катиться вниз, как когда-то считал Аристотель?»</p>
<p>Есть известная притча:</p>
<p>Чжуан-цзы и Хуэй-цзы прогуливались по мосту через реку Хао. Чжуан-цзы сказал:</p>
<empty-line/>
<p>— Как весело играют рыбки в воде! Вот радость рыб!</p>
<empty-line/>
<p>— Ты ведь не рыба, — возразил Хуэй-цзы. — Откуда тебе знать, в чём радость рыб?</p>
<empty-line/>
<p>— Но ведь ты не я, — ответил Чжуан-цзы. — Откуда же ты знаешь, что я не знаю, в чём заключается радость рыб?<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Когда_антропоморфизм_стал_глупым">1</a></p>
<p>Теперь мы знаем.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Когда_антропоморфизм_стал_глупым">1.</a>Цитируется перевод с китайского В. В. Малявина по книге Чжуан-Цзы, «Даосские каноны». — Прим.перев.</p>
<p><strong>Априори</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Традиционная Рациональность сформулирована на языке социальных норм. Нарушение норм трактуется как жульничество: если ты нарушаешь правила, и никто другой этого не делает, значит, ты предаёшь первым, что делает тебя плохим, очень плохим человеком. Для байесианцев, мозг –– это машина для достижения точности: <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Законы_рациональности_беспристрастны">если нарушать принципы рациональности, машина просто не работает</a> — независимо от того, нарушает ли правила кто-то ещё.</p>
<p>Предположим, что Традиционные философы столкнулись с проблемой <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Бритва_Оккама">бритвы Оккама</a>. Если две гипотезы одинаково хорошо удовлетворяют одним и тем же наблюдениям, почему мы должны считать, что с большей вероятностью истинной окажется более простая из них? Наверное, кто-нибудь скажет, что бритва Оккама работала в прошлом и, таким образом, скорее всего, продолжит работать и в будущем. Но, судя по всему, такой аргумент сам является предсказанием на основании бритвы Оккама: предположение «бритва Оккама работает вплоть до 8 октября 2027 года, а затем перестаёт работать» –– более сложная гипотеза, но она также удовлетворяет всем наблюдаемым свидетельствам.</p>
<p>Кто-нибудь скажет, что бритва Оккама — это разумное распределение априорных вероятностей. Но какое распределение оказывается «разумным»? Почему бы не назвать «разумным» очень сложное априорное распределение, при котором бритва Оккама работает во всех предыдущих случаях, но выдаёт ошибки в будущем?</p>
<p>Итак, похоже, не существует способов <emphasis>оправдать</emphasis> использование бритвы Оккама иначе как путём <emphasis>апелляции</emphasis> к бритве Оккама. То есть вряд ли этот аргумент <emphasis>убедит какого-либо судью</emphasis>, который изначально не <emphasis>признает</emphasis> бритву Оккама. (Что общего в словах, выделенных курсивом?)</p>
<p>Если вы философ, который ежедневно лишь пишет статьи, критикует статьи других людей и отвечает на их критику своих статей, вы можете просто взглянуть на бритву Оккама и пожать плечами. Оправдания, споры и риторика здесь заканчиваются. В своём написании статей вы заключаете <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Семантические_стоп-сигналы">перемирие</a>: пока ваши приятели-философы не требуют от вас обоснований для ваших не подкреплённых аргументами убеждений, вы не требуете от них обоснований для их не подкреплённых аргументами убеждений. И в качестве символа вашего перемирия — вашего белого флага — вы используете фразу «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_убедить_меня_что_2_2_3">истинно априори</a>».</p>
<p>Но для байесианца, живущего в нашу эпоху когнитивных наук, эволюционной биологии и Искусственного Интеллекта, слово «априори» совершенно не объясняет, почему мозг-машина работает. Если мозг содержит в себе удивительную «фабрику априорных истин», которая действительно работает, производя точные убеждения, становится любопытно, почему мучимый жаждой охотник-собиратель не может использовать «фабрику априорных истин», чтобы обнаружить источник питьевой воды. Становится любопытно, почему вообще эволюция привела к появлению глаз, если уж существует способ производить точные убеждения без необходимости <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">смотреть на что-либо</a>.</p>
<p>Джеймс Ньюман сказал: «Факт, что яблоко, добавленное к ещё одному яблоку, всегда даёт два яблока, помогает обучать арифметике, однако никак не связан с истинностью равенства 1 + 1 = 2». Согласно Интернет Энциклопедии Философии, априорными <a l:href="https://www.iep.utm.edu/apriori/">называются</a> утверждения, познаваемые независимо от опыта. Википедия <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Априори">цитирует</a>Юма<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Априори">1</a>: к отношениям между идеями «можно прийти благодаря одной только мыслительной деятельности, независимо от того, что существует где бы то ни было во вселенной»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Априори">2</a>. Можно увидеть, что 1 + 1 = 2, всего лишь подумав об этом и безо всяких яблок.</p>
<p>Но в нашу эру нейронаук следует понимать, что мысли объективно существуют во вселенной. Мысли — это деятельность мозга. Материальные мозги — реальные объекты вселенной — состоят из кварков согласно единой математической физике, законы которой внутри и вне вашего черепа одинаковы.</p>
<p>Когда вы мысленно складываете 1 + 1 и получаете 2, эти мысли представляют собой активацию нейронов. В принципе, мы могли бы экспериментально наблюдать те же самые материальные явления в чужом мозгу. Такой эксперимент потребует некоторого прогресса в вычислительной нейробиологии и нейрокомпьютерных интерфейсах, но, теоретически, он реализуем. Вы могли бы увидеть, как чья-то чужая машина работает в рамках цепочек материальных причин и следствий, чтобы «чисто умозрительно» вычислить, что 1 + 1 = 2. Чем же наблюдение за принципом работы чужого мозга как способ познания отличается от наблюдения за собственным мозгом, решающим ту же задачу? Когда «чистый разум» говорит вам, что 1 + 1 = 2, «независимо от опыта или наблюдений», вы на самом деле наблюдаете за работой вашего мозга в качестве свидетельства.</p>
<p>Если это кажется контринтуитивным, попробуйте рассмотреть разум/мозг как машину, сталкивающую нейронный шаблон единицы с нейронным шаблоном единицы и получающую нейронный шаблон двойки. Если двигатель работает правильно, то он должен производить абсолютно те же самые выходные данные, как если бы он наблюдал (при помощи глаз и сетчатки) за таким же мозгом-машиной, производящей такое же столкновение и копировал себе итоговый шаблон. Проще говоря, для любого априорного знания, полученного силой «чистого разума», вы узнали бы то же самое, если бы пронаблюдали активацию нейронов чужого мозга, в котором нейроны активируются таким же образом. Машины эквивалентны, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">результаты их работы</a> эквивалентны, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">убеждения сцеплены с реальностью</a> в той же степени.</p>
<p>Нет ничего, что вы могли бы знать «априори», и при этом не могли бы узнать с тем же уровнем правдоподобия, наблюдая за выбросом нейротрансмиттеров в чьём-то мозгу. Сами-то вы кто, дорогой читатель?</p>
<p>Именно поэтому вы можете предсказать результат сложения 1 яблока и 1 яблока, мысленно представив сначала такое сложение, или же ввести «3 х 4» в калькулятор, чтобы предсказать результат воображения 4 рядов с 3 яблоками в каждом из них. Вы и яблоки существуете в рамках <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Единый_закон">единого универсального физического процесса</a>, и одна его часть может отражать состояние другой.</p>
<p>Являются ли все активации нейронов, которые философы называют «априорными убеждениями», произвольными? Многие алгоритмы ИИ работают лучше с «регуляризацией», сдвигающей пространство решений в пользу более простых решений. Но регуляризованные алгоритмы сложнее сами по себе. Они содержат лишнюю строчку кода (а может и 1000 строчек), по сравнению с нерегуляризованными алгоритмами. Человеческий мозг предвзят в пользу простоты и таким образом мы мыслим более эффективно. Если на данном этапе <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Объяснить_поклониться_пренебречь">нажать кнопку «Пренебречь»</a>, мы получим сложноустроенный мозг, существующий и работающий без каких-либо причин. Так что не следует называть априорные убеждения произвольными –– они формируются явно не путём генерации случайных чисел. (Что вообще означает слово «произвольный»?)</p>
<p>Даже если другие философы затрудняются с тем, чтобы обосновать свои утверждения, это не <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Законы_рациональности_беспристрастны">позволяет</a> вам называть свои утверждения «истинными априори». Факт, что философ не в состоянии что-то объяснить, не может как обеспечить холодильник электроэнергией, так и создать волшебную фабрику по производству точных убеждений. Пока вы не поймёте, почему машина работает, не может быть ни перемирий, ни белых флагов.</p>
<p>Если выкинуть из головы «обоснования» и «аргументы», становится очевидным, почему бритва Оккама работает на практике: мы живём в простом мире, во вселенной с низкой энтропией, и в ней можно найти простые объяснения. «Но» - воскликнете вы, - «почему сама вселенная устроена таким образом?» Этого я не знаю, но своё незнание я воспринимаю, как следующую тайну, которую необходимо <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Объяснить_поклониться_пренебречь">понять</a>. Этот вопрос отличается от: «Как я могу обосновать бритву Оккама для гипотетического собеседника, который её ещё не принял?»</p>
<p>Возможно, вы не сможете убедить в чём бы то ни было гипотетического собеседника, не принимающего бритву Оккама, как не сможете убедить в чём-нибудь камень. Разуму необходимо некоторое количество динамической структуры, чтобы быть способным воспринимать аргументы. Если разум не поддерживает <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Modus_ponens">modus ponens</a>, он может целый день принимать «A» и «A → B», но так и не вывести из этого «B». Как можно обосновать modus ponens для разума, который его не поддерживает? Как можно убедить камень стать мозгом?</p>
<p>Мозги эволюционировали из не-мозговой материи путём естественного отбора. Их существование не было оправданно в процессе спора с идеальным студентом философии абсолютной пустоты. Это не делает наши заключения бессмысленными. Мозг-машина может корректно работать, производя точные убеждения, даже если он был всего лишь собран, — не важно, человеческими руками или же совокупным стохастическим естественным отбором — а не появился во вселенной как результат дискуссии. Но чтобы удовлетвориться этим ответом, необходимо воспринимать рациональность на языке машин, а не аргументов.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Априори">1.</a>Юдковский ссылается на <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/A_priori_and_a_posteriori">англоязычную статью</a>, но в настоящее время она тоже не содержит упомянутой цитаты. — Прим.перев.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Априори">2.</a>Цитируется перевод С. И. Церетели. — Прим.перев.</p>
<p><strong>Редуктивная отсылка</strong></p>
<p><emphasis>Элизер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Основной тезис редукционизма (в моей формулировке) состоит в том, что человеческий разум ради эффективности использует многоуровневую карту, в рамках которой мы <emphasis>думаем</emphasis> об «атомах» и «кварках», «руках» и «пальцах», «тепле» и «кинетической энергии», как об отдельных сущностях. В то же время, реальность является одноуровневой. Атомы не являются некой <emphasis>дополнительной</emphasis> сущностью, чье <emphasis>влияние на цепочку причин и следствий выходит за рамки</emphasis> кварков.</p>
<p>Сади Карно сформулировал предшественника Второго Закона Термодинамики, используя теорию теплорода, в которой тепло считалось жидкостью, перетекающей из горячих тел в холодные, производимой огнем и заставляющей газы расширяться – свойства тепла изучались отдельно от кинетики задолго до того, как была произведена редукция. Если вам нужно спроектировать паровой двигатель, суммарный эффект всех этих крошечный вибраций и столкновений, что мы называем «теплом», может быть представлен значительно проще, чем при помощи полного квантово-механического описания каждого отдельного кварка. Люди вычисляют эффективно, стремясь к достижению своих целей, мы думаем лишь о том, что в значительной мере влияет на них.</p>
<p>Но сама реальность действительно использует всю квантовую механику кварков. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Редукционизм">Однажды я встретил человека</a>, считавшего, будто использование Общей Теории Относительности для решения задачи с малыми скоростями, подобным скорости артиллерийского снаряда, даст <emphasis>неверный ответ</emphasis> – он не просто потребует больше вычислений, но будет <emphasis>экспериментально ошибочен</emphasis> – потому что при низких скоростях, артиллерийские снаряды подчиняются Ньютоновской Механике, а не ОТО. Это отличный пример того как физика <emphasis>не</emphasis> работает. Реальность продолжает пользоваться Теорией Относительности, даже когда разница заключена лишь в четырнадцатом знаке после запятой, что человек бы воспринял как бессмысленную трату вычислительных ресурсов. Физика делает все при помощи грубой силы. Еще никто <emphasis>никогда</emphasis> не замечал, чтобы физика упрощала свои вычисления, либо же Властелины Матрицы стирали всем свидетелям память.</p>
<p>В таком случае наша карта очень сильно отличается от территории. Наши карты – многоуровневые, а территория – одноуровневая. И раз представление столь отлично от референта, в каком смысле убеждения вида: «Я ношу носки» может быть <emphasis>истинным</emphasis>, в то время как сама реальность состоит лишь из кварков?</p>
<p>В случае если вы забыли что значит слово «истинный», классическое определение было дано Альфредом Тарским:</p>
<p>Утверждение «снег белый» истинно тогда и только тогда, когда снег белый.</p>
<p>В случае если вы забыли, в чем разница между утверждениями «Я верю в то, что снег белый» и «”Снег белый” – истина», перечитайте <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Качественное_замешательство">Качественное замешательство</a>. Истина не может быть получена <emphasis>лишь</emphasis> путем размышлений – если вы хотите знать, например, является ли истинным утверждение: «утренняя звезда = вечерняя звезда», вам потребуется телескоп, недостаточно лишь изучить сами убеждения.</p>
<p>Вот что упускают постмодернисты, вопрошающие: «Но откуда вы можете знать, что ваши убеждения истинны?» Когда вы проводите эксперимент, вы на самом деле выходите за пределы собственной головы. Вы вступаете в сложное взаимодействие, чей результат причинностно определен предметом рассуждения, а не одними только вашими убеждениями о нем. Я <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Простая_истина">определил «реальность» следующим образом</a>:</p>
<p>В некоторых случаях, когда у меня есть простая гипотеза, которая прекрасно согласуется со всеми известными мне данными, даже и тогда случаются сюрпризы. Так что мне нужно по-разному называть те штуки, которые определяют предсказанные мной результаты, и ту штуку, которая определяет опытный результат. Первое я называю «верой», а второе — «реальностью».</p>
<p>Интерпретация вашего эксперимента по-прежнему зависит от ваших исходных убеждений. Я не собираюсь сейчас рассматривать вопрос о том, Откуда Берутся Исходные Убеждения, так как это было бы отступлением от темы эссе. Суть в том, что истина определяется как <emphasis>идеальное</emphasis> сопоставление между убеждением и реальностью. Если мы понимаем, что планеты отличны от убеждений о планетах, мы можем провести такой эксперимент, что позволит проверить, является ли убеждение «утренняя звезда и вечерняя звезда – это одна и та же планета» <emphasis>истинным</emphasis>. Этот эксперимент будет включать в себя использование телескопов, а не одну только рефлексию, так как мы понимаем, что «истина» подразумевает сравнение внутреннего убеждения и внешнего факта. Поэтому мы используем инструмент – телескоп, – наблюдения через который, насколько нам известно, зависят от внешней действительности – планеты.</p>
<p>Убеждение, что телескоп способен помочь нам узнать «истинность» убеждения «утренняя звезда = вечерняя звезда» основывается на нашем предшествующем убеждении о том, как телескоп взаимодействует с планетой. Повторюсь, я не собираюсь рассматривать проблему исходных убеждений в данном эссе, разве что процитирую одну из моих любимых строчек Рэймонда Смаллиана: «Если более умудренный читатель возразит, что данное утверждение является всего лишь тавтологией, то пусть хотя бы отдаст ему должное за внутреннюю непротиворечивость». Аналогично, я нахожу использование телескопа примером не порочного логического круга, а самосогласованности: для любого систематического способа получения истинных убеждений должно существовать рациональное объяснение того, как он работает.</p>
<p>Вопрос, интересующий нас сейчас: Что <emphasis>значит</emphasis> для утверждения «снег белый» являться <emphasis>истинным</emphasis>, когда в реальности существуют лишь кварки.</p>
<p>Хотя сейчас мы и не можем узнать наверняка, непосредственно рассмотрев необходимые нейронные связи, считается, что существует их особый шаблон, объединяющий ваши убеждения о «снеге» и «белизне». Подобные шаблоны нейронных связей в свою очередь представляют собой еще менее известные нам шаблоны кварков. В это же время во внешнем мире молекулы воды, чья температура достаточно низка, формируют повторяющиеся шаблоны кристаллической решетки. Они совершенно не похоже на нейронные узлы. В каком же смысле, сравнение одного (еще и непостоянного) шаблона кварков с другим, может считаться <emphasis>истинностью</emphasis> убеждения «снег белый»?</p>
<p>Очевидно, ни я, ни кто-либо другой не может предложить Функцию Идеального Кваркового Сопоставления, принимающую на вход кварковые описания заключенного в нейронах убеждения (а также всего остального мозга) и снежинки (а также законов оптики), а в качестве результата возвращающей «истинно» или «ложно». Да и не факт что фундаментальный уровень <emphasis>действительно</emphasis> представлен полями частиц.</p>
<p>С другой стороны, выкидывать на помойку все наши убеждения из-за того, что они не представлены в виде огромного набора трудных для восприятия характеристик кварков, которых мы даже не можем увидеть… не кажется такой уж разумной мыслью. <a l:href="https://www.readthesequences.com/Something-To-Protect">Не лучший способ оптимизации ради наших целей</a>.</p>
<p>Мне кажется, что такие слова как «снег» или «белый» могут быть приняты вроде долговой расписки. Это не <emphasis>известное</emphasis> описание того, какие физические конфигурации кварков считаются «снегом», но, тем не менее, есть <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Экстенсионалы_и_интенсионалы">те вещи, что вы зовете снегом и те, что нет</a>. И, даже если вы пару раз ошибетесь (например, касательно синтетического снега), Идеальный Всезнающий Интерпретатор Науки увидел бы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Кластерная_структура_пространства_вещей">сконцентрированный кластер в центре</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Где_проводить_границу">переобозначил границы</a> так, чтобы иметь более <a l:href="https://www.readthesequences.com/Superexponential-Conceptspace-And-Simple-Words">простые определения</a>.</p>
<p>В одноуровневой вселенной, чей нижний уровень неизвестен наверняка или же слишком обширен для описания, концепции в многоуровневом разуме можно воспринимать как подобные долговые расписки – мы не знаем, <emphasis>к чему именно</emphasis> они относятся. Но, похоже, что мы способны отличить положительные и отрицательные примеры в <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Общая_информация_и_плотность_в_пространстве_вещей">предсказуемо продуктивной манере</a>, так что мы полагаем: возможно, в некотором общем смысле существует некие отличия в кварках, некие отличия в конфигурациях на фундаментальном уровне, объясняющие отличия в наших ощущениях и, в конце концов, приводящие к тому, что мы говорим «снег» или «не снег».</p>
<p>Я вижу эту белую штуку, одну и ту же в нескольких случаях, так что я предполагаю, существование стабильной скрытой причины в окружающей среде. И я называю эту белую штуку «снег». Таким образом «снег» – это долговая расписка, соответствующая тому, что мы считаем простой границей, проведя которую, удастся очертить незримые причины моего опыта.</p>
<p>Мысленный эксперимент Хилари Патнема (в котором вода это не H2O, а некая иная субстанция, обозначаемая XYZ, со всеми известными нам свойствами, характерными для воды) и последующий за ним философский спор, помогает более явно рассмотреть данную проблему. «Снег» не имеет логического определения, известного нам – он скорее является эмпирически определенным указателем на логическое определение. Это остается истинным, даже если вы считаете, что снег это кристаллы льда, которые в свою очередь являются низкотемпературными молекулами воды. Молекулы воды состоят из кварков. Что если окажется, что кварки состоят из чего-то еще? Тогда, что же такое снежинка? Вы не знаете, но это по-прежнему снежинка, а не пожарный гидрант.</p>
<empty-line/>
<p>И, конечно же, эти абзацы, что я только что написал, находятся куда выше уровня кварков. «Чувствовать белую штуку, визуально категорировать ее и думать “снег” или “не снег”» – это также говорить о чем-то значительно выше кварков.</p>
<p>Таким образом, мои мета-убеждения также являются долговыми расписками, и Идеальный Всезнающий Интерпретатор Науки знал бы какая конфигурация кварков (или чего бы там ни было), делает мой мозг соответствующим состоянию «верить в то, что снег белый».</p>
<p>Но тогда вся доступная нам реальность состоит из векселей подобного рода. Кто-то мог бы назвать это порочным кругом, я же предпочитаю называть это самосогласованностью.</p>
<p>Это может немного беспокоить – балансировать на шатком эпистемологическом шесте, как в отношении убеждений о реальности, так и рефлексии, высоко над глубокой пропастью неизвестности, лежащей в основе фундаментальной реальности и надеяться не свалиться.</p>
<p>Хотя, если подумать, то разве могло быть иначе?</p>
<p>Таким образом, утверждение «реальность не содержит руки как фундаментальные, дополнительные сущности сверх кварков» совершенно не то же самое что «рук не существует» или «У меня нет рук». Нет никаких <emphasis>фундаментальных</emphasis> рук: руки состоят из ладони и пальцев, которые в свою очередь состоят из мышц и костей, и так далее вплоть до полей элементарных частиц, что являются фундаментальными причинностными сущностями, насколько нам известно.</p>
<p>Это не то же самое, что утверждение «рук не существует». Не то же самое, что «слово “руки” – это долговое обязательство, что никогда не будет оплачено, так как не существует эмпирического кластера, соответствующего ему». Или же «обязательство “руки” никогда не будет оплачено, потому что логически невозможно согласовать все необходимые характеристики». Или «утверждение “люди имеют руки” логически непротиворечиво, но это не то состояние, в котором находится реальность»</p>
<p>Нет. На место того, что мы воспринимаем, как руки, находятся шаблоны, существующие <emphasis>в</emphasis>реальности, у этих шаблонов есть нечто общее, но они не фундаментальны.</p>
<p>Если бы я <emphasis>действительно</emphasis> не имел бы рук – если бы реальность внезапно перешла в то состояние, что мы описали бы как «У Элизера нет рук» – вскоре бы реальность соответствовала состоянию, которое мы бы описали как «Элизер кричит, а кровь хлещет из обрубков его кистей»</p>
<p>И это <emphasis>истинно</emphasis>, даже несмотря на то, что в предложении выше не были указаны какие-либо положения кварков.</p>
<p>Соответственно, предыдущее предложение мета-истинно.</p>
<p>Карта содержит множество уровней, территория – лишь один. Это не значит, что более высоких уровней «не существует», аналогично дракону в гараже или миражу в пустыне. Высшие уровни вашей карты не <emphasis>ложны</emphasis>, не лишены референта: их референты находятся в единственном уровне физики. Если бы «крылья самолета» не существовали – самолет бы упал. «Крылья самолета» <emphasis>явно</emphasis> существуют в многоуровневой модели самолета в голове инженера, а также <emphasis>не явно</emphasis> в квантовой физике реального самолета. Неявное существование не то же самое что несуществование. Точное описание этой неявности не известно нам – оно не является явно представленным на карте. Но это не мешает нашей карте работать или даже быть <emphasis>истинной</emphasis>.</p>
<p>Хотя это и может немного беспокоить. Понимание, что каждое убеждение и концепция в вашем мозгу, включая мета-концепции о том, как работает ваш мозг и почему вы можете формировать корректные убеждения, взгромождены на множество и множество порядков вверх над реальностью…</p>
<p><strong>Зомби! Зомби?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Зомби» в философском значении этого слова – предположительно, существо в точности подобное нам в <emphasis>любом</emphasis> отношении: одинаковое поведение, речь, мозг; каждый атом и кварк находится <emphasis>точно</emphasis> в том же месте и движется согласно тем же законам механики – <emphasis>отличие</emphasis> лишь в том, что зомби не имеет сознания.</p>
<p>Более того, утверждается, что если зомби «возможны» (понятие, остающееся предметом баталий), то, исходя исключительно из нашего знания об этой «возможности», мы можем <emphasis>a priori</emphasis> сделать вывод о вне-физической природе сознания – в значении, описанном далее; стандартное определение для такой точки зрения – «эпифеноменализм».</p>
<p>(Для тех, кто не знаком с зомби, обращаю внимание, что это не «<a l:href="http://lesswrong.com/lw/85h/better_disagreement/">чучело</a>»<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">1</a>. См., например, статью в <a l:href="http://plato.stanford.edu/index.html">Стэнфордской философской энциклопедии</a> о зомби. «Возможность» зомби признана существенной частью – вероятно, большинством – академических представителей философии сознания.)</p>
<p>Я где-то прочитал: «Вы не тот, кто произносит свои мысли – вы тот, кто <emphasis>слышит</emphasis> их». В иврите величайшая душа – та, которую Бог вдохнул в Адама – называется Н’шама, «слышащий».</p>
<p>Если вы представляете себе «сознание» как исключительно пассивное слушание, понятие «зомби» изначально кажется легко представимым. Это некто, лишенный «слышащего».</p>
<p>(Предупреждение: впереди много букв. <emphasis>Очень</emphasis> длинная статья из 6600 слов, затрагивающая Дэвида Чалмерса. Ее можно считать моим наглядным контрпримером к Спору с Элиезером, часть 2, где Ричард Чапелл обвиняет меня в том, что я не связываюсь со сложными аргументами настоящих философов.)</p>
<p>Когда вы открываете холодильник и видите, что апельсиновый сок закончился, вы думаете: «Черт, я остался без сока». Звучание этих слов, вероятно, воспроизводится в слуховом отделе коры вашего головного мозга, как будто вы слышите, как кто-то еще сказал это. (Почему я так думаю? Потому что носители китайского языка способны запоминать более длинные последовательности цифр, чем носители английского. Китайские числительные все односложные, и говорящие на китайском могут помнить до 10 цифр, в отличие от известного «7±2» для англоговорящих. Кажется, в «оперативной памяти» слухового отдела коры головного мозга существует самозамкнутая петля из повторяющихся звуков, ограничение по длине которой исчисляется в фонемах.)</p>
<p>Предположим, что сказанное верно; в качестве начального условия это не должно составлять трудности для сторонников зомби. Даже если в отношении людей это неверно, кажется нетрудным вообразить ИИ, разработанный на такой основе (а «возможность вообразить» - это суть спора о зомби). Сказанное не только осознаваемо в принципе – в ближайшую пару десятилетий вполне возможно, что хирурги смогут подключить сеть рецепторов нервных сигналов к слуховой коре и прочитать разворачивающееся в ней повествование. (Исследователи уже подключились к боковому коленчатому ядру<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">2</a> мозга кошки и воспроизвели узнаваемые визуальные образы на входе.)</p>
<p>Итак, наш зомби, физически идентичный нам до последнего атома, откроет холодильник и сформирует в слуховой коре образы для фонем «Черт, я остался без сока». До этого момента эпифеноменалисты охотно с нами соглашаются.</p>
<p>Но, говорит эпифеноменалист, внутри зомби некому <emphasis>слышать</emphasis>; отсутствует внутренний слушатель. Внутреннее повествование произнесено, но не услышано. Вы не тот, кто высказывает ваши мысли, а тот, кто их слышит.</p>
<p>Они бы сказали, что, кажется, куда проще создать ИИ, который выводит на печать некое внутреннее повествование, чем показывать, что внутренний слушатель слышит его.</p>
<p>Спор о зомби состоит в том, что если Мир Зомби <emphasis>возможен</emphasis> – не обязательно физически возможен в нашей вселенной, лишь «возможен в теории», или «может быть представлен», или что-то в этом роде – тогда сознание должно быть вне-физическим явлением, чем-то вне и сверх обычных атомов. Почему? Потому что даже если вы каким-то образом узнаете положение всех атомов во вселенной, вам все еще предстоит услышать, как отдельный и дополнительный факт, что люди обладают сознанием – что у них есть внутренний слушатель – что мы, <emphasis>вероятно</emphasis>, не в Мире Зомби.</p>
<p>«Зомбизм» не то же самое, что дуализм. Декарт считал, что существует телесная субстанция и совершенно отличная от нее разумная субстанция, но Декарт также полагал, что эта разумная субстанция есть источник <emphasis>активной причинности</emphasis>, взаимодействующий с телесной субстанцией и управляющий нашей речью и действиями. Лишение человека разумной субстанции породило бы <emphasis>традиционного,</emphasis> шатающегося и завывающего, зомби.</p>
<p>И хотя в иврите самая сокровенная душа названа Н’шама, тот-кто-слышит, я не слышал о рабби, отстаивающем возможность зомби. Большинство рабби, вероятно, почувствовали бы отвращение к идее, что божественная частица, которую Бог вдохнул в Адама, <emphasis>на самом деле бездействует.</emphasis></p>
<p>Технический термин, обозначающий веру, что сознание присутствует, но не воздействует на физический мир, - <emphasis>эпифеноменализм</emphasis>.</p>
<p>Хотя в споре о зомби есть и другие составляющие (я разберусь с ними далее), думаю, первое, что прельщает в «зомбизме» - это интуитивно понятный тезис о пассивном слушателе. В особенности он прельщает непрофессиональную аудиторию. Ключевое понятие просто и доступно: свет горит, вот только дома никого нет.</p>
<p>Философы обращаются к интуитивно понятному тезису о пассивном слушателе, когда говорят: «Конечно, мир зомби можно представить; вы в точности знаете, на что он будет похож».</p>
<p>Одно из величайших сражений Войны зомби происходит на почве того, что, в точности, имеют в виду, говоря, что зомби «возможны». Ранние философы-зомбисты в 1970-е просто считали, что зомби «возможны» и не трудились определить, какого рода возможность они имели в виду.</p>
<p>Поскольку я поднаторел в математической логике, первое, что приходит мне на ум – это логическая возможность. Если у вас есть подборка утверждений вроде (A-&gt;B), (B-&gt;C), (C&gt;~A), то сложное убеждение логически возможно, если для него есть модель – которая, в вышеприведенном простом случае, сводится к поиску таких значений для А, В, С, что все утверждения (A-&gt;B), (B-&gt;C), (C-&gt;~A) – истинны. Тогда ответом будет A=B=C=0, а также A=0, B=C=1 или A=B=0, C=1.</p>
<p>Нечто будет <emphasis>казаться</emphasis> возможным – «концептуально возможным» или «представимым» - если вы рассматриваете подборку утверждений, не <emphasis>замечая</emphasis> противоречий. Но, как правило, наибольшая трудность – именно обнаружить противоречия или*, с другой стороны*, разработать полную и точную модель! Если вы ограничиваетесь простыми Булевыми утверждениями вида((А или В или С) и (В или ~С или D) и (D или ~A или ~C) …), конъюнкциями или дизъюнкциями трех переменных, тогда это очень известная задача под названием 3-SAT, одна из первых задач, для которой была доказана NP-полнота<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">3</a>.</p>
<p>Итак, то, что вы не видите противоречий в Мире зомби с первого взгляда, не означает, что противоречий не существует. Это как не видеть с первого взгляда противоречий в гипотезе Римана. От концептуальной возможности («не вижу трудности») к строгой <emphasis>логической возможности</emphasis> – огромный скачок. Легко сделать так, что это будет скачок к NP-полноте, а с использованием теорий первого порядка<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">4</a>, даже для ограниченных задач вычисление можно сделать сколь угодно трудным. И именно логическая, а не концептуальная возможность Мира зомби необходима, чтобы предположить, что логически всезнающий разум может знать положение всех атомов во вселенной - и все же ему нужно сообщить как дополнительный, не вытекающий [из его знания] факт то, что у нас есть внутренний слушатель.</p>
<p>Само по себе то, что вы <emphasis>пока</emphasis> не видите противоречие, не дает гарантии, что вы не увидите противоречие в следующие 30 секунд. «Все нечетные числа – простые. Доказательство: 3 – простое, 5 – простое, 7 – простое…»</p>
<p>Поэтому давайте <emphasis>еще немного</emphasis> поразмыслим над Спором о зомби. Можем ли мы придумать контрпример к утверждению «Сознание не имеет причинного воздействия на мир, которое может быть обнаружено извне»?</p>
<p>Если вы закроете глаза и сконцентрируетесь на вашей внутренней осведомленности, в вашем внутреннем повествовании будут появляться мысли из ряда «Я сознаю…», «Мое осознание отдельно от моих мыслей», «Я не тот, кто высказывает мои мысли, но тот, кто их слышит», «Поток моего сознания не есть мое сознание» и «Кажется, существует часть меня, которую я могу представить уничтоженной без перемен в моем внешнем поведении».</p>
<p>Вы даже можете произнести эти фразы вслух в то время как вы размышляете. В принципе, некто со сверхчувствительным томографом<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">5</a> мог бы прочитать фонемы в вашей слуховой коре; но произнести вслух означает устранить все сомнения насчет того, вошли ли вы в мир проверяемости и физических следствий.</p>
<p>Определенно кажется, что внутренний слушатель ловится в акте слушания той вашей частью, что создает внутреннее повествование и приводит в движение язык.</p>
<p>Представьте, что таинственная инопланетная раса посетила вас и оставила в подарок таинственный черный ящик. Вы тыкаете и пинаете ящик, но (насколько можете сказать) не вызываете никакой реакции. Вы не можете вынудить ящик отсыпать вам золотых монет или ответить на вопросы, и делаете вывод, что ящик причинно неактивен. «Для всех Х, черный ящик не делает Х». Черный ящик – результат, но не причина; он эпифеноменален, не имеет причинной способности. Размышляя, вы проверяете эту общую гипотезу, чтобы понять, истинна ли она в некоторых пробных случаях, и она кажется истинной – «Превращает ли ящик свинец в золото? Нет. Кипятит ли ящик воду? Нет.»</p>
<p>Но вы можете <emphasis>видеть</emphasis> черный ящик; он поглощает свет и веско оттягивает вашу руку. Это также часть танца причинности. Если бы черный ящик был <emphasis>всецело</emphasis> за пределами причинной вселенной, вы бы не могли его видеть; вы никак не могли бы узнать о его существовании; вы не могли бы сказать: «Спасибо за ящик!» Вы бы не <emphasis>думали</emphasis> об этом контрпримере, формулируя общее правило. «Все Х: Черный ящик не делает Х». Но он все время был здесь.</p>
<p>(На самом деле, инопланетяне оставили вам<emphasis>и другой</emphasis> черный ящик, на этот раз <emphasis>совершенно</emphasis> эпифеноменальный, и у вас нет ни малейшего намека, что он здесь, в вашей комнате. Они так пошутили.)</p>
<p>Если вы можете закрыть глаза и ощутить, что вы ощущаете – если вы можете осознавать себя сознающего, и думаете «Я сознаю, что я сознаю» - и говорите это вслух – то ваше сознание не бездействует в отношении вашего внутреннего повествования или ваших шевелящихся губ. Вы можете видеть себя видящим, и ваше внутреннее повествование отражает это, так же, как ваши губы – если вы решите сказать об этом вслух.</p>
<p>Я не встречал приведенный выше аргумент – «слушатель, пойманный в акте слушания» - сформулированным именно так, хотя это, конечно, может быть кем-то уже высказано.</p>
<p>Но общепринятым моментом является то – и философы-зомбисты это признают! – что философы Мира зомби, до последнего атома идентичные нашим философам, пишут те же труды по философии сознания.</p>
<p>С этого момента Мир зомби перестает быть интуитивно понятным следствием идеи пассивного слушателя.</p>
<p>Философы, пишущие о сознании, <emphasis>окажутся</emphasis> хотя бы одним воздействием сознания на мир. Вы можете придумать изощренные причины, почему это не так, но вам придется постараться.</p>
<p>Интуитивно вы предположите, что если бы ваша внутренняя осведомленность исчезла, мир бы изменился так, что ваше внутреннее повествование более не включало бы фразы вроде «Внутри меня есть таинственный слушатель», потому что таинственный слушатель исчез. Но обычно ваше внутреннее повествование может сказать «Я осознаю свою осведомленность» лишь <emphasis>после</emphasis> того, как вы сфокусируете свое сознание на собственной осведомленности – из этого следует, что если первое так и не произошло, не будет и второго. Вы можете придумать изощренные причины, почему это не так, но вам придется постараться.</p>
<p>Вы можете внушить себе веру в то, что «Сознание не воздействует» и не увидите противоречия, пока не поймете, что разговор о сознании – следствие того, что вы сознаете. Но как только вы поймете связь между общим правилом, что «сознание не воздействует», и его частным приложением, что сознание не воздействует на то, как философы пишут труды про сознание – «зомбизм» перестает быть интуитивно понятным и начинает требовать, чтобы вы приняли как должное странные вещи.</p>
<p>Первая странность, которую вы должны принять – существование Повелителя зомби, бога Мира зомби, который тайно управляет зомби-философами и заставляет их говорить и писать о сознании.</p>
<p>Повелитель зомби не кажется невозможным. Люди часто не вполне последовательны, говоря о сознании. Наверное, нетрудно исказить их рассуждения до уровня, скажем, обывателя, разглагольствующего в баре. Можно взять за основу болтовню тысячи обывателей на тему сознания, скормить ее не сознающему, но хитроумному ИИ – продвинутому, но не самообучающемуся – и получить на выходе рассуждения о «сознании», звучащие так же здраво, как рассуждения большинства людей – то есть, вполне бредово.</p>
<p>Но эти рассуждения о «сознании» не будут произвольными. Они не созданы <emphasis>внутри</emphasis> ИИ – это будет записанная имитация речей кого-то еще, всего лишь симуляция<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">6</a> с главным ИИ, озвучивающим персонажей. Это не то, что имеется в виду, когда говорят о Мире зомби.</p>
<p>Предположим, Мир зомби до последнего атома совпадает с нашим миром, за исключением того, что его обитатели лишены сознания. Далее, атомы в Мире зомби движутся по тем же физическим законам, что и в нашем мире. Если есть «законы сопряжения», определяющие, <emphasis>какие соединения атомов пробуждают сознание</emphasis>, то эти законы неизвестны. Но, гипотетически, различие и не может быть установлено экспериментально. Когда речь идет о кварке, движущемся так или этак или воздействующем на соседние кварки – о том, что можно измерить в рамках эксперимента –действуют те же законы физики.</p>
<p>В Мире зомби нет места для Повелителя зомби, потому что последнему придется управлять движением зомбьих губ, а такое управление, в принципе, можно обнаружить экспериментально. Повелитель зомби движет губами – следовательно, у него есть наблюдаемые следствия. Это может быть точка, в которой электрон по знаку Повелителя движется туда, а не сюда. (Если не принимать, что Повелитель на самом деле <emphasis>находится внутри</emphasis> мира, понимаемого как структура из кварков – но тогда Мир зомби не совпадает с нашим до последнего атома, если вы не думаете, что Повелитель зомби присутствует и в <emphasis>нашем</emphasis> мире.)</p>
<p>Когда философ в нашем мире пишет: «Я думаю, что Мир зомби возможен», его пальцы последовательно нажимают клавиши З-О-М-Б-И. В этих нажатиях можно отследить цепь причинности: сокращение мышц, возбуждение нервов, команды, посылаемые через спинной мозг двигательной областью коры головного мозга – и далее в менее известные области мозга, где внутреннее повествование философа впервые заговорило о «сознании».</p>
<p>И зомби-двойник философа нажимает те же клавиши, вследствие тех же факторов с точки зрения причинности. В цепи объяснений того, почему философ пишет именно так, нет причины, которой бы отсутствовала в отношении его зомби-двойника. У двойника также есть внутреннее повествование о «сознании», которое продвинутый томограф мог бы считать из его слуховой коры. И какие бы другие мысли, или иные подобные мотивы, ни вели к такому внутреннему повествованию, они в точности те же как в нашей вселенной, так и в Мире зомби.</p>
<p>Итак, вы не можете сказать, что философ пишет о сознании <emphasis>вследствие</emphasis> сознания, в то время как зомби-двойник пишет о сознании <emphasis>по знаку</emphasis>Повелителя зомби или ИИ. Когда вы отслеживаете цепь причинности от клавиатуры к внутреннему повествованию, отзывающемуся в слуховой коре, и к причине повествования, вы должны найти <emphasis>такое же</emphasis>физическое объяснение в нашем мире, как и в мире зомби.</p>
<p>Как пишет самый убежденный защитник зомбизма Дэвид Чалмерс:</p>
<p>«Подумайте о моем зомби-двойнике в соседней вселенной. Он все время говорит о сознательном опыте – по сути, он кажется одержимым. Он тратит абсурдное количество времени, сгорбившись за компьютером и строча главу за главой о тайнах сознания. Он часто говорит об удовольствии, которое он получает от неких свойств чувственного опыта<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">7</a>, питая особую любовь к темно-зеленому и багровому. Он часто ввязывается в споры с зомби-материалистами, заявляя, что их позиция несправедлива к реалиям сознательного опыта.</p>
<p>И в то же время у него нет сознательного опыта вообще! В его вселенной материалисты правы, а он ошибается. Большая часть его утверждений о сознательном опыте – попросту ложь. Но, несомненно, есть физическое или физиологическое объяснение, почему он утверждает то, что утверждает. В конце концов, его вселенная всецело подчиняется законам, в ней нет чудес – следовательно, должно быть какое-то объяснение и его утверждениям.</p>
<p>…Любое объяснение поведения моего двойника равно будет считаться объяснением моего поведения, так как процессы внутри его тела в точности соответствуют процессам внутри моего. Основание под его утверждениями, очевидно, не зависит от существования сознания, ведь в его мире сознания не существует. Следовательно, объяснение моих утверждений также не зависит от существования сознания».</p>
<p>Чалмерс не выдвигает аргументы <emphasis>против</emphasis> зомби; таковы его подлинные убеждения!</p>
<p>Эта парадоксальная ситуация одновременно радует и пугает. Она не обязательно станет приговором убеждениям не-редукционизма, но, по крайней мере, с ней нам придется сцепиться.</p>
<p>Я на самом деле полагаю, что эта пилюля горчайшая из всех, что нам вовеки пришлось проглотить. Таков мой сомнительный комплимент Дэвиду Чалмерсу. Менее горькая не помогла бы прояснить все следствия, позволила бы уйти от столкновения с ними или рационализировать причину, почему все не так страшно.</p>
<p>Почему кто бы то ни было решил проглотить такую пилюлю? Почему кто-то выдвинул утверждение о бессознательных зомби, которые пишут труды о сознании <emphasis>точно по той же причине</emphasis>, что и наши, несомненно наделенные сознанием, философы?</p>
<p>Я писал не об интуитивно ясном понятии пассивного слушателя. Интуиция в этом случае может подсказать, что зомби могут водить машину, заниматься математикой или даже влюбиться – но она не говорит, что зомби пишут философские труды о своем пассивном слушателе.</p>
<p>Спор о зомби покоится не <emphasis>только</emphasis> на понятии пассивного слушателя. Если б дело было только в нем, думаю, спор бы уже затих. Интуитивное представление, что «слушателя» можно устранить без последствий, исчезло бы, как только вы осознаете, что ваше внутреннее повествование, <emphasis>по-видимому</emphasis>, связывается со слушателем в каждом акте слушания.</p>
<p>Нет, побуждение проглотить эту пилюлю исходит из совершенно иного интуитивного представления – состоящего в том, что, сколько бы атомов вы ни добавили, сколько бы масс и электрических зарядов ни взаимодействовали, они <emphasis>с необходимостью</emphasis> никогда не вызовут субъективного ощущения таинственной красноты красного. То, что расположение таких-то атомов в таком-то порядке вызывает ощущение красноты, (по Чалмерсу) может быть фактом нашей физической вселенной – но если это верно, то без данного факта <emphasis>можно обойтись</emphasis> и объяснить [это явление], не вовлекая движение атомов.</p>
<p>Но если вы рассмотрите второе интуитивное представление само по себе, без понятия пассивного слушателя, трудно понять, почему оно предполагает зомбизм. Возможно это всего лишь <emphasis>иной род вещества</emphasis>, отличный от атомов и дополняющий их, который не является причинно пассивным – душа, которая на самом деле порождает вещество и на самом деле играет роль причинности, когда мы пишем о «таинственной красноте красного». Уберите душу и…хм, предполагая, что вы не впадете в кому, вы точно не напишете новых трудов о сознании.</p>
<p>Это точка зрения Декарта и большинства других древних мыслителей. Душа имеет иную природу, но она <emphasis>взаимодействует</emphasis> с телом. Точка зрения Декарта известна как <emphasis>вещественный дуализм</emphasis> – существуют вещество-мысль, вещество-разум, отличные от атомов; но они причинно действенны, взаимодействуют с нашей вселенной и оставляют на ней различимый отпечаток.</p>
<p>Зомбисты же привержены дуализму свойств – они верят не в <emphasis>обособленную</emphasis> душу, а в то, что материя в нашей вселенной имеет дополнительные свойства, не относящиеся к физическим.</p>
<p>«Не относящиеся к физическим?» Что это значит? А то, что дополнительные свойства здесь, но они не влияют на движение атомов, в отличие от параметров электрического заряда или массы. Дополнительные свойства не обнаруживаются <emphasis>сторонним</emphasis>экспериментом; <emphasis>вы</emphasis> осознаете, что наделены сознанием, <emphasis>изнутри</emphasis> ваших дополнительных свойств, но ни один ученый не может непосредственно обнаружить это извне.</p>
<p>Итак, дополнительные свойства здесь, но они не являются причинно активными. Они не перемещают атомы и поэтому не могут быть обнаружены извне.</p>
<p>И поэтому мы (якобы) можем представить вселенную в точности, как эта, где все атомы на тех же местах, но дополнительные свойства отсутствуют, и все происходит так же, как раньше, только никто не наделен сознанием.</p>
<p>Мир зомби может быть <emphasis>физически</emphasis> невозможным, - скажут зомбисты, - так как установлено, что вся материя в нашей вселенной имеет дополнительные свойства, либо подчиняется «законам сопряжения», пробуждающим сознание – но Мир зомби возможен <emphasis>логически</emphasis>: законы сопряжения могли бы оказаться иными.</p>
<p>Но если вы осознаете, что «возможность вообразить» и логическая возможность не одно и то же, и что Мир зомби не так уж интуитивно понятен – почему вы говорите, что Мир зомби логически возможен?</p>
<p>Почему, почему вы говорите, что дополнительные свойства эпифеноменальны и не могут быть обнаружены?</p>
<p>Мы можем сделать эту дилемму еще жестче. Чалмерс верит, что <emphasis>существует</emphasis> нечто, называемое сознанием, и что это сознание воплощает подлинную и неописуемую сущность таинственной красноты красного. Это может быть свойство, не связанное с массой и зарядом, но оно <emphasis>есть</emphasis>, и это – сознание. Сказав все это, Чалмерс далее определяет, что сущность сознания эпифеноменальна и не является причинно действенной – но <emphasis>почему он так решил</emphasis>?</p>
<p>Как можно сказать, что возможно устранить самую суть сознания и оставить все атомы на своих местах и в том же состоянии? Если это верно, нам нужно отдельное физическое объяснение для всего того, что Чалмерс говорит о «таинственной красноте красного». То есть, одновременно существуют <emphasis>вне-физическая</emphasis>«таинственная краснота красного» и <emphasis>совершенно отдельная физическая</emphasis> причина того, что Чалмерс <emphasis>способен</emphasis> <emphasis>говорить</emphasis> о «таинственной красноте красного».</p>
<p>Чалмерс признает, что эти две вещи, по-видимому, должны быть связаны, но послушайте, зачем нам сразу обе? Почему бы не выбрать ту или другую?</p>
<p>Если вы утверждаете, что существует таинственная краснота красного, почему бы не сказать, что она взаимодействует с вашим внутренним повествованием и побуждает вас говорить о ней?</p>
<p>Не проще ли подход, выбранный Декартом – <emphasis>в строгом смысле</emphasis>?</p>
<p>Зачем заявлять о вне-материальной душе – и <emphasis>тут же</emphasis> о том, что эта душа не воздействует на физический мир – <emphasis>а затем</emphasis> вводить ужасно таинственный материальный процесс, который побуждает ваше внутреннее повествование говорить о сознательном опыте?</p>
<p>Почему бы не заявить об истинной материи сознания, к которой простые бездушные атомы в любом количестве не смогут ничего добавить – и <emphasis>только потом</emphasis>, зайдя так далеко, позволить этой материи сознания обладать свойствами причинности вроде тех, что позволяют философам говорить о сознании?</p>
<p>Я не одобряю подход Декарта. Но я хотя бы понимаю, из чего исходил Декарт. Сознание кажется таинственным, и вы заявляете о таинственной материи сознания. Прекрасно!</p>
<p>Но теперь зомбисты заявляют, что эта таинственная материя <emphasis>ничего не делает</emphasis>, так что вам необходимо <emphasis>абсолютно новое</emphasis> объяснение того, почему вы можете <emphasis>сказать</emphasis>, что наделены сознанием.</p>
<p>Это не витализм. Это нечто столь причудливое, что виталисты подавились бы кофе. «Когда огонь горит, он высвобождает флогистон. Но флогистон не оказывает экспериментально подтвержденного воздействия на нашу вселенную, так что вам придется искать <emphasis>отдельное</emphasis> объяснение, почему огонь плавит снег». <emphasis>Вы шутите</emphasis>?</p>
<p>Полагают ли приверженцы «дуализма свойств», что, если они заявят о новой действующей силе, которая оказывает причинное воздействие на наблюдаемые объекты, они высунут голову слишком далеко?</p>
<p>Что до меня, я бы сказал, что если вы заявляете о таинственном, дополнительном, отдельном, сугубо умозрительном свойстве сознания, не связанном с положениями и скоростями в пространстве, вы <emphasis>уже</emphasis> высунули голову дальше некуда. Сначала заявить о материи сознания, а потом о том, что она <emphasis>ни на что не влияет</emphasis> – во имя няшных котят, <emphasis>за что</emphasis>?</p>
<p>Это даже не является очевидным карьерным мотивом. «Привет, я философ сознания. Мой предмет исследования – самая важная штука во вселенной, и мне нужна наилучшая финансовая поддержка, понимаете? Хм, мило, что вы это сказали, но на самом деле явление, которое я изучаю, вообще ни на что не влияет». (Аргумент от карьеры несостоятелен, но я его привел, чтобы оставить место для отступления).</p>
<p>Чалмерс критикует вещественный дуализм на том основании, что не видно новой физической теории или нового вещественного взаимодействия, которые могли бы объяснить сознание. Но у дуализма свойств те же проблемы. Неважно, о каком роде двойных свойств вы говорите – как именно он объясняет природу сознания?</p>
<p>Когда Чалмерс заявляет о дополнительном свойстве, которым <emphasis>является</emphasis> сознание, он <emphasis>перепрыгивает</emphasis> необъяснимое. Как это поможет его теории определить далее, что это дополнительное свойство <emphasis>ни на что не влияет</emphasis>? Почему бы просто не придать ему причинность?</p>
<p>Если б я разозлился, именно сейчас я бы вытащил на свет дракона – притчу Карла Сагана о драконе в гараже. «У меня в гараже дракон!» Отлично! Пойдем посмотрим! «Ты его не увидишь – это невидимый дракон». Тогда я бы хотел его услышать! «Извини, дракон не слышен». Тогда я измерю прирост концентрации углекислоты! «Он не дышит». Я распылю в воздухе мешок муки, чтобы обрисовать его форму. «Дракон проницаем для муки».</p>
<p>Один из мотивов для попытки сделать свою теорию принципиально неопровергаемой<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">8</a> – то, что в глубине души вы боитесь подвергнуть ее проверке. Сэр Роджер Пенроуз (физик) и Стюарт Хэмерофф (невролог) – вещественные дуалисты, полагающие, что в квантах протекает нечто таинственное, что Эверетт неправ и что «коллапс волновой функции» физически реален – что именно там обитает сознание, и таким образом оно оказывает причинное воздействие на ваши губы, когда вы произносите «Я мыслю, следовательно, я существую». Поверив в это, они предсказывают, что нейроны сопротивляются декогеренции достаточно долго, чтобы поддерживать макроскопические квантовые состояния.</p>
<p>Это процедура проверки, и до сих пор ее перспективы для Пенроуза выглядели не блестяще – но основная деятельность Пенроуза с научной точки зрения вполне респектабельна. Может, не соответствует Байесовым критериям – но все же имеет здоровые корни. Он выступил с бредовой гипотезой – указал, как ее проверить – вышел и действительно попытался проверить ее.</p>
<p>Как я сказал Стюарту Хэмероффу, «Думаю, гипотеза, которую вы проверяете, совершенно безнадежна, и ваши эксперименты <emphasis>определенно</emphasis> заслуживают финансирования. Даже если вы не найдете в точности то, что ищете, вы ищете там, где до вас никто не искал – и можете обнаружить что-нибудь интересное».</p>
<p>Итак, устранение эпифеноменализма будет неприятно тем, что зомбисты побоятся говорить о <emphasis>действующем</emphasis> веществе-сознании, ведь ученые могут отправиться <emphasis>искать</emphasis> эти дополнительные свойства – и не найти их.</p>
<p>Хотя я не думаю, что это справедливо в отношении Чалмерса. Если бы Чалмерсу недоставало честности к себе, он мог бы многое сделать <emphasis>намного</emphasis> проще.</p>
<p>(На случай, если Чалмерс читает это и действительно боится фальсификации, я укажу, что, если эпифеноменализм ложен, то существует другое объяснение так называемому сознанию, и оно будет в итоге найдено – тогда теория Чалмерса обрушится; так что, если Чалмерса заботит его место в истории, у него нет мотивов поддерживать эпифеноменализм, если он действительно не считает его истинным).</p>
<p>Чалмерс – один из самых неуспешных философов, кого я знаю. Иногда мне интересно, не готовит ли он нечто вроде «Побежденного атеизма». Чалмерс проводит действительно <emphasis>тонкий</emphasis> анализ… и в последний миг сворачивает в тупик. Он показывает все неувязки сценария с Миром зомби – и тут же, выбросив все свои доводы на свалку, смиренно принимает этот сценарий.</p>
<p>Чалмерс делает то же самое, когда подробно объясняет, почему нельзя оправдать нашу собственную веру в сознание тем, что наш зомби-двойник ошибается, говоря те же вещи по тем же причинам.</p>
<p>По поводу теории Чалмерса – его слова о вере в сознание не имеют <emphasis>причинного</emphasis>обоснования; вера не может быть вызвана фактом как таковым. В отсутствие сознания Чалмерс писал бы те же труды по тем же причинам.</p>
<p>Насчет эпифеноменализма – высказывание Чалмерса о вере в сознание не обосновано тем, что это результат процесса, систематически выдающего верные убеждения, поскольку зомби-двойник пишет те же труды в результате того же систематического процесса – и ошибается.</p>
<p>Чалмерс признает это и, на самом деле, объясняет в своей книге каждый довод очень подробно. Значит, Чалмерс прочно доказал, что его вера в эпифеноменальное сознание не обоснована, так? Нет, он пишет:</p>
<p>«Опыт сознания находится в центре нашей эпистемологической вселенной; у нас есть <emphasis>прямой</emphasis> доступ к нему. Отсюда вопрос: что, как не причинная связь с этим опытом и не механизмы формирования убеждений, обосновывает наше доверие к этому опыту? Думаю, ответ ясен: <emphasis>обладание</emphasis> опытом обосновывает доверие к нему. Например, сам факт, что у меня есть опыт красного, обосновывает мое убеждение, что у меня есть опыт красного…</p>
<p>Поскольку мой зомби-двойник лишен опыта, его эпистемологическая ситуация сильно отличается от моей, и его суждения лишены соответствующего обоснования. Тянет возразить, что, если мое убеждение относится к области физического, его обоснование также должно относиться к этой области – но это <emphasis>non sequitur (нелогично). Из отсутствия обоснований</emphasis> в области физического можно сделать вывод, что не обосновано убеждение моей <emphasis>физической</emphasis> части (скажем, мозга). Но вопрос в том, обосновано ли <emphasis>мое</emphasis> убеждение, а не убеждение <emphasis>моего мозга –</emphasis>ведь<emphasis>,</emphasis> если дуализм свойств верен, то я – нечто большее, чем мой мозг».</p>
<p>Итак – если я верно понял этот тезис – есть «подлинный я», где-то за пределами моего мозга, который верит, что он не зомби, и непосредственно ощущает опыт зомби-небытия – и это обосновывает его веру.</p>
<p>Но Чалмерс лишь <emphasis>написал все это</emphasis> в своей очень даже физической <emphasis>книге</emphasis>, и то же сделал Чалмерс-зомби.</p>
<p>Чалмерс-зомби не смог бы написать книгу благодаря тому, что за пределами мозга есть «подлинное зомби-я» – должна быть совершенно иная причина в рамках законов физики.</p>
<p>Следовательно, даже если существует скрытая часть Чалмерса, сознающая и верящая в сознание прямо и непосредственно, также существует отделимое подпространство Чалмерса – закрытая для причинности познающая подсистема, действующая всецело в рамках физики – именно это «внешнее я» проговаривает чалмерсово внутреннее повествование и пишет труды о сознании.</p>
<p>Не вижу способа избежать обвинения, что, исходя из его же собственной теории, этот отделимый внешний Чалмерс сошел с ума. Это часть Чалмерса, которая одинакова в этом мире и в Мире зомби, и в каждом из миров она пишет философские труды о сознании <emphasis>без веских причин</emphasis>. Его философские труды не исходят из внутреннего ядра осведомленности и убеждения в осведомленности, они исходят из обычной физики внутреннего повествования, которое заставляет пальцы Чалмерса нажимать на клавиши компьютера.</p>
<p>И этот безумный внешний Чалмерс пишет философские труды, которые вдруг оказываются совершенно правильными, по <emphasis>отдельной и дополнительной чудесной причине</emphasis>. Чудо не является логически необходимым (тогда был бы логически возможен и Мир зомби). Это физически возможное чудо, которое оказывается верным в том, что мы полагаем нашей вселенной, даже несмотря на то, что наука не может различить нашу вселенную и Мир зомби.</p>
<p>Или по меньшей мере так покажется исходя из того, что говорит нам безумный, по его собственному признанию, внешний Чалмерс.</p>
<p>Думаю, я говорю за всех редукционистов, когда произношу «Эээ…?»</p>
<p>Это не эпициклы. То есть, «Движение планет следует этим эпициклам – но эпициклы на самом деле ничего не делают – что-то еще, что я не могу объяснить, движет планеты так, как это описывают эпициклы – и, я бы сказал, даже если б не было никаких эпициклов».</p>
<p>У меня нестандартный взгляд на философию, поскольку я смотрю на всё глазами разработчика ИИ; конкретнее – самосовершенствующегося ИИ общего характера со стабильной структурой мотивации.</p>
<p>Когда я думаю о разработке ИИ, я рассматриваю такие принципы, как теория вероятности, Байесовы представления о свидетельстве как дифференциальной диагностике и, прежде всего, согласованность [связность] мышления. Любой самосовершенствующийся ИИ, начинающий работу в состоянии несогласованного мышления, долго не протянет.</p>
<p>Если самосовершенствующийся ИИ обратится к той своей части, что делает заключение Б исходя из условия А – части, что записывает Б в память, когда истинно условие А – исследовав эту часть, ИИ определяет, каким образом она (причинно) действует в контексте большой вселенной, и решает, что эта часть систематически записывает в память ложные данные – тогда ИИ вносит в себя изменение: не записывать Б в область убеждений при условии А.</p>
<p>Любая эпистемологическая теория, не принимающая во внимание согласованность [связность] мышления – не лучшая теория, чтобы строить на ее основе самосовершенствующийся ИИ. С моей точки зрения, это сокрушительный аргумент, принимая во внимание, <emphasis>для чего</emphasis> я на самом деле собираюсь применять философию. Так что, в любом случае мне придется разработать теорию, предусматривающую согласованность мышления. И когда я это сделаю – ей-богу, согласованность мышления обретет интуитивно понятный смысл.</p>
<p>Таков необычный аспект, в котором я предполагаю рассматривать все эти вопросы. А теперь вернемся к Чалмерсу.</p>
<p>Причинно замкнутый «внешний Чалмерс» (на которого никак не влияет «внутренний Чалмерс» со своими отдельными, дополнительными знаниями и убеждениями) должен осуществлять некое систематически ненадежное, недозволенное действие, которое <emphasis>необъяснимым образом</emphasis> побуждает внутреннее повествование порождать убеждения о «внутреннем Чалмерсе» - <emphasis>правильные без какой-либо на то причины, логичной</emphasis> в нашей вселенной.</p>
<p>Но у внешнего Чалмерса или <emphasis>любого ИИ с последовательным мышлением и самодиагностикой</emphasis>нет возможных оснований, чтобы верить в эту чудесную правильность. Хорошо спроектированный ИИ, думаю, выглядит как последовательно мыслящий разум, воплощенный в системе причинности, с проверяемой теорией того, как эта система причинности систематически порождает точные убеждения, решая при этом поставленные перед ней задачи.</p>
<p>Итак, ИИ вглядится в Чалмерса и увидит познавательную систему с замкнутыми причинными связями, выдающую бессмысленное внутреннее повествование. Бессмыслица, по-видимому, существенно влияет на то, что, по мысли Чалмерса, <emphasis>должно считаться морально целостной личностью</emphasis>.</p>
<p>Эту проблему <emphasis>не нужно</emphasis> решать теоретикам Дружественного ИИ – сложность возникает, лишь если вы эпифеноменалист. Если верить редукционистам (сознание возникает <emphasis>в пределах</emphasis> атомарной структуры, или вещественным дуалистам (сознание представляет собой <emphasis>причинно действенную</emphasis> нематериальную сущность), говорящий о сознании говорит о чем-то реально существующем, и последовательно мыслящий байесианский ИИ может понять это, отследив цепь причин, побуждающих человека говорить о «сознании».</p>
<p>По Чалмерсу, познавательная система с замкнутыми причинными связями, порождающая чалмерсово внутреннее повествование, работает с (таинственными) искажениями, поскольку чудесным образом – не с необходимостью, а <emphasis>случайно и только в нашей</emphasis>вселенной – выдает верные ответы. Более того, внутреннее повествование утверждает, что «внутреннее повествование, работает с (таинственными) искажениями, но чудесным образом верно отражает обоснованные представления эпифеноменального внутреннего ядра»</p>
<p><emphasis>Да неужели!</emphasis></p>
<p>Не пора ли вам уже отбросить эту идею? Не пора ли, на самом грубом интуитивном уровне, прийти к мысли: «<emphasis>О чем я только думал?</emphasis>»</p>
<p>Человечество накопило обширный опыт того, как выглядят верные представления о мире. <emphasis>Они выглядят совсем не так</emphasis>.</p>
<p>«Аргумент от недоверия», - вы говорите. Отлично, вы хотите, чтобы я это сказал? Указанная чалмерсианская теория заявляет о множественных необъяснимых сложных чудесах. Это обрушивает ее изначальную вероятность, согласно вероятностному правилу конъюнкции и Бритве Оккама. Следовательно, над ней берут верх, самое малое, две теории, которые предусматривают меньше чудесного, а именно:</p>
<p>вещественный дуализм:</p>
<p>«существует еще не понятая материя сознания, необычайная сверх-физическая материя, которая <emphasis>оказывает видимое воздействие</emphasis> на наш мир; именно эта материя побуждает нас говорить о сознании».</p>
<p>Не-вполне-основанный-на-вере редукционизм:</p>
<p>так называемое «сознание» возникает <emphasis>в рамках</emphasis> физики не понятым пока образом, в точности как последние три тысячи раз, когда человечество сталкивалось с чем-то таинственным.</p>
<p>интуитивное представление, что вещество не может, теоретически, быть частью сознания, - неверно. <emphasis>Точное</emphasis> знание причин, почему вы можете рассуждать о сознании, могло бы подтолкнуть вас к пониманию вещей, о которых вы не имеете пока никакого представления; и впоследствии вы бы осознали, что ваши доводы о том, что в физике нет места сознанию, имели изъян.</p>
<p>Сравните с эпифеноменальным дуализмом свойств:</p>
<p>У вещества есть дополнительные свойства, обусловленные сознанием, которые мы пока не понимаем. Эти свойства эпифеноменальны по отношению к экспериментальной физике – они не воздействуют на движение частиц.</p>
<p><emphasis>Отдельно</emphasis>существует еще не понятая <emphasis>физическая</emphasis> причина, по которой философы могут говорить о сознании и выдумывать теории двойных свойств.</p>
<p><emphasis>Чудесным образом</emphasis>, когда философы говорят о сознании, законы сопряжения с <emphasis>нашим</emphasis> миром в точности таковы, что рассуждения о сознании оказываются верными, хотя они и возникают вследствие неисправности (логически не допустимых выводов) в познавательной системе с замкнутыми причинными связями, которая строчит философские труды.</p>
<p>Знаю, что мои слова основаны на ограниченном опыте. Но исходя из моего ограниченного опыта Спор о зомби может быть кандидатом на <emphasis>самую безумную идею в философии</emphasis>.</p>
<p>Временами вы как рационалист вынуждены верить в вещи, кажущиеся вам странными. Странными кажутся относительность, квантовая механика, естественный отбор.</p>
<p>Но эти странности закреплены солидными свидетельствами. Есть разница между верой в что-то странное, но в полной мере подтвержденное наукой –</p>
<p>и верой в утверждение, которое кажется совершенно безумным, поскольку большой сложный философский спор крутится вокруг неопределенных чудес и громадных слепых пятен, даже не претендующих на постижимость -</p>
<p>и даже после того, как вы примете на веру все, что вам говорят, явление все еще будет казаться тайной и останется таким же удивительно непроницаемым, каким было изначально.</p>
<p>Если бы все аргументы Дэвида Чалмерса по отдельности казались правдоподобными – а они таковыми мне не кажутся – то рационалисту уместно было бы сказать:</p>
<p>«Ладно… Признаю, что не знаю, как работает сознание… может, я неверно подхожу к проблеме как таковой или задаю неверные вопросы…но эта тема с зомби <emphasis>не может быть здравой</emphasis>. Аргументы недостаточно хорошо стыкуются, чтобы вынудить меня во все это поверить – особенно когда я понимаю, что не стану оттого менее озадаченным. На уровне чутья, она просто <emphasis>не похожа</emphasis> на то, как действительность могла бы работать <emphasis>на самом-самом деле</emphasis>.</p>
<p>Обратите внимание, я не говорю, что это заменит аккуратное аналитическое опровержение тезиса Чалмерса. Система 1 не заменит Систему 2, хотя она может направить к цели. Вам все же придется найти, в чем именно загвоздка.</p>
<p>Чалмерс написал толстую книгу, не полностью доступную в бесплатном анонсе Гугла. Я не воспроизвел длинные цепи аргументов, которые Чалмерс обстоятельно выдвигает против себя. Я лишь взялся за окончательное опровержение последних доводов Чалмерса в свою защиту, которые он еще не противопоставил моим знаниям – чтобы загнать мяч на его поле, где он и был.</p>
<p>Но на глубинном уровне – да, при виде аргументов в пользу зомби разумно сказать: «Это не может быть верно», - и начать поиск ошибки.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">1.</a>Понятие «чемпион» (steel man) используется, когда обращаются к наиболее сильной форме позиции или аргумента противника. «Чучело» (straw man)- это искажение позиции или аргумента оппонента с тем, чтобы их было легко опровергнуть.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">2.</a>*Боковое коленчатое ядро -**одно из двух клеточных ядер таламуса, расположенных на концах каждого из оптических трактов, из которых зрительные пути идут к полосатой области затылочной коры.*</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">3.</a>NP - класс задач, решения для которых можно быстро проверить. NP-полная задача - задача, умея решать которую, можно решить любую NP-задачу</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">4.</a>Теория первого порядка – теория, в которой можно формулировать утверждения про объекты ее модели, но не про множества объектов.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">5.</a>fMRI – functional magnetic resonance imaging, функциональная магнитно-резонансная томография.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">6.</a>Holodeck - Holographic Environment Simulator (Голографический симулятор окружающей среды) - система виртуальной реальности для экипажей космических кораблей вселенной Star trek.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">7.</a>Термин, используемый в аналитической философии сознания для обозначения сенсорных, чувствительных явлений любого рода. В более точных <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Философия">философских</a> терминах квалиа — это <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Свойство">свойства</a><a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Восприятие">чувственного опыта</a>.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Зомби_Зомби">8.</a>Unfalsifiable, нефальсифицируемой (согласно критерию Поппера).</p>
<p><strong>Зомби: теперь в кино!</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/><empty-line/>
<p>Военный штаб. За столом сидят несколько человек в офицерской форме. Во главе стола — командир базы генерал Фред, грузный мужчина с резкими чертами лица.</p>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Сообщения подтвердились. Нью-Йорк заполонён… зомби.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Полковник Тодд</strong></p>
<p>: Опять?! Но у нас уже были зомби, всего месяц назад!</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Эти зомби… они другие. Это философские зомби.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Капитан Мадд</strong></p>
<p>: Они агрессивные? Бросаются на людей, кусаются?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Полковник Тодд</strong></p>
<p>: Они полностью теряют мыслительные способности?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Нет. Внешне они ничем не отличаются от людей… Но они лишены сознания.</p>
<p>Гнетущая тишина.</p>
<p><strong>Полковник Тодд</strong></p>
<p>: О, боже.</p>
<p>Генерал Фред встал и подошёл к большому экрану на стене.</p>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Это — Нью-Йорк две недели назад.</p>
<p>На экране сменяются кадры: шумная многолюдная улица, ресторан с обедающими посетителями, работники, загружающие мусорный контейнер в грузовик.</p>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: А это — Нью-Йорк… сегодня.</p>
<p>На экране — станция метро в час пик, шумная компания студентов в парке, парочка, гуляющая по набережной.</p>
<p><strong>Полковник Тодд</strong></p>
<p>: Это гораздо хуже, чем я мог себе представить.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Капитан Мадд</strong></p>
<p>: Почему?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Полковник Тодд</strong></p>
<p>: Никогда в жизни не видел такой зловещей обыденности.</p>
<p>К столу подошёл учёный в лабораторном халате.</p>
<p><strong>Учёный</strong></p>
<p>: Заболевание лишает человека сознания, никоим образом не влияя на мозг. Мы пытаемся определить пути распространения. Заболевание поражает дуальные свойства материи, поэтому мы пришли к выводу, что оно действует за пределами нашей Вселенной. Мы имеем дело с эпифеноменальным вирусом.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Вы уверены?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Учёный</strong></p>
<p>: Настолько, насколько можем быть уверены при отсутствии каких-либо свидетельств.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Так. Составьте отчёт по каждому случившемуся эпифеномену. Где, как и с кем. Мне нужен полный список всего ненаблюдаемого за последние 50 лет.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Капитан Мадд</strong></p>
<p>: Если вирус эпифеноменальный, как мы узнали, что он существует?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Учёный</strong></p>
<p>: Так же, как мы узнали, что обладаем сознанием.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Капитан Мадд</strong></p>
<p>: М-м… окей.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Какие успехи с эпифеноменальным лекарством?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Учёный</strong></p>
<p>: Мы перепробовали каждое известное плацебо. Всё бестолку. Они все обладают эффектами.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Пробовали подключить к работе гомеопатов?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Учёный</strong></p>
<p>: Мы пытались, сэр! Нам не удалось их найти!</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Отлично. А даосов?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Учёный</strong></p>
<p>: Они отказываются что-либо делать!</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Значит, у нас ещё есть шанс.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Полковник Тодд</strong></p>
<p>: А что на счёт Дэвида Чалмерса? Разве он не должен быть здесь?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Чалмерс… он заразился одним из первых.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Полковник Тодд</strong></p>
<p>: Чёрт…</p>
<p>===========================================================================</p>
<p>Медицинский изолятор со стенами из пуленепробиваемого стекла. Дэвид Чалмерс бесцельно бродит из угла в угол. К изолятору подходит доктор.</p>
<p><strong>Доктор</strong></p>
<p>: Дэвид! Давид Чалмерс! Вы меня слышите?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Чалмерс</strong></p>
<p>: Слышу.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Медсестра</strong></p>
<p>: Всё бестолку…</p>
<empty-line/>
<p><strong>Чалмерс</strong></p>
<p>: Я в полном порядке. Я наблюдал за своими мыслями и чувствами, и не заметил никаких изменений. Знаю, именно это вы и ожидаете от меня услышать, но…</p>
<p>Доктор отвернулся от стекла.</p>
<p><strong>Доктор</strong></p>
<p>: Его слова больше ничего не значат.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Чалмерс</strong></p>
<p>: Это какое-то безумное извращение моих философских идей. То, о чём вы говорите — просто бред!</p>
<empty-line/>
<p><strong>Доктор</strong></p>
<p>: Почему это?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Чалмерс</strong></p>
<p>: Потому что…</p>
<p>===========================================================================</p>
<p>Двое военных в камуфляже, офицер и сержант, охраняют просёлочную дорогу, ведущую к большим металлическим воротам огромного бетонного строения. На их форме — нашивка с надписью «КАРАНТИН».</p>
<p><strong>Офицер</strong></p>
<p>: Хрен опознаешь этих ублюдков. Выглядят как люди, разговаривают как люди, до последней молекулы не отличаются от людей. Но они — не люди.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Сержант</strong></p>
<p>: Уроды…</p>
<p>Вдалеке раздался рёв двигателя. Показался человек на белом мотоцикле. Он был в чёрных очках, в строгом чёрном кожаном костюме с чёрным кожаным галстуком, и в серебристых ботинках. Седая борода развевалась на ветру. Человек в костюме резко остановился у ворот. Двое военных подбежали к нему.</p>
<p><strong>Офицер</strong></p>
<p>: Стоять! Вы к кому?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Человек в костюме</strong></p>
<p>: Здесь содержится Дэвид Чалмерс?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Сержант</strong></p>
<p>: Вам-то что, он ваш друг?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Человек в костюме</strong></p>
<p>: Не совсем. Но даже у зомби есть права.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Офицер</strong></p>
<p>: Предъявите ваши квалиа.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Человек в костюме</strong></p>
<p>: У меня их нет.</p>
<p>Сержант выхватил пистолет.</p>
<p><strong>Сержант</strong></p>
<p>: Допрыгался, зомби!</p>
<empty-line/>
<p><strong>Офицер</strong></p>
<p>: Стой. Зомби всегда говорят, что у них есть квалиа.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Сержант</strong></p>
<p>: Значит, он нормальный человек?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Офицер</strong></p>
<p>: Нет, они говорят то же самое.</p>
<p>Охранники замерли в замешательстве.</p>
<p><strong>Сержант</strong></p>
<p>: Эм-м…</p>
<empty-line/>
<p><strong>Офицер</strong></p>
<p>: Кто вы?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Человек в костюме</strong></p>
<p>: Я Дэниел Деннет, твари!</p>
<p>Словно из ниоткуда Деннет выхватил меч и со звонким лязгом разрубил пистолет сержанта. Офицер потянулся за своим, но Деннет внезапно оказался у него за спиной и ребром ладони ударил его в основание шеи. Офицер тут же упал без сознания. Сержант в панике попятился назад.</p>
<p><strong>Сержант</strong></p>
<p>: Это невозможно! Что это было?!</p>
<empty-line/>
<p><strong>Деннет</strong></p>
<p>: Я един со своим телом.</p>
<p>Следующим ударом Деннет отправил сержанта к своему командиру. После этого он повернулся к огромному строению и крепче сжал в руке свой меч.</p>
<p><strong>Деннет</strong></p>
<p> (тихо, сам себе): Ложка существует.</p>
<p>===========================================================================</p>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Только что получили рапорт. Мы потеряли Детройт.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Капитан Мадд</strong></p>
<p>: Не то чтобы я был рад этому, но…</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Население Австралии стало простой материей.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Полковник Тодд</strong></p>
<p>: Эпифеноменальный вирус распространяется всё быстрее. Мы можем потерять человеческую цивилизацию, какой мы её знаем. Судьба всего человечества зависит от нас.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Капитан Мадд</strong></p>
<p>: Мы можем попытаться договориться с ними…</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Мы пытались связаться с ними несколько раз, и получили только один ответ.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Капитан Мадд</strong></p>
<p>: Какой же?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Скоро узнаем.</p>
<p>Вошёл секретарь с конвертом в руках и передал его генералу. Тот распечатал конверт, достал листок бумаги и молча уставился на него.</p>
<p><strong>Капитан Мадд</strong></p>
<p>: Что они пишут?</p>
<empty-line/>
<p><strong>Генерал Фред</strong></p>
<p>: Они написали… «Это</p>
<p><emphasis>у вас</emphasis></p>
<p> вирус».</p>
<p>Гробовая тишина. Полковник Тодд медленно поднял руки к глазам.</p>
<p><strong>Полковник Тодд</strong></p>
<p>: О боже, это правда. Это правда. Я… — Слеза скатилась по его щеке. — Я ничего не чувствую.</p>
<p><strong>Исключая сверхъестественное</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Порой кто-нибудь заявляет, что креационизм нельзя преподавать в школе, — особенно как гипотезу, конкурирующую с теорией эволюции, — поскольку креационизм апеллирует к «сверхъестественному» и потому его априори автоматически следует исключить из сферы научного рассмотрения.</p>
<p>То есть… эти люди утверждают, что, возможно, креационисты правы, но даже будь креационизм правдой, его всё равно следовало бы запретить в научно-образовательных учреждениях, поскольку наука имеет дело только с «естественным»?</p>
<p>Очевидно, такое представление родилось из стремления <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Претензия_религии_на_неопровергаемость">избежать конфронтации между наукой и религией</a>. Нельзя же просто так взять и заявить, что наука не учит Религиозному Убеждению X, потому что X протестировали научным методом, и оно оказалось ложным. Так что вместо этого можно… скажем… заявить, что наука исключает гипотезу X априори. В этом случае не приходится обсуждать, как эксперимент показал ложность X апостериори.</p>
<p>Разумеется, подобная аргументация играет на руку креационистам. Они получают возможность утверждать, что наука предвзята в пользу атеизма и несправедливо относится к теории Разумного Замысла, не обращая внимания на свидетельства. Если бы наука априорно отвергала гипотезу Разумного Замысла, такое негодование было бы вполне справедливым!</p>
<p>Но давайте вернёмся немного назад. Вот кто-то приходит и говорит: «Разумный Замысел отвергается наукой априори, потому что он „сверхъестественнен“, а наука имеет дело только с „естественными“ объяснениями».</p>
<p>Что конкретно подразумевается под «сверхъестественным»? Является ли любое объяснение, придуманное кем-то по фамилии Коэн, сверхъестественным? Короче, если мы хотим выкинуть некоторое множество гипотез из области научного, то какие именно гипотезы предполагается исключать?</p>
<p>Пока что лучшее услышанное мной определение «сверхъестественному» принадлежит <a l:href="http://richardcarrier.blogspot.com/2007/01/defining-supernatural.html">Ричарду Кэрриеру</a>: «сверхъестественное» объяснение прибегает к онтологически базовым разумным сущностям, то есть таким разумным сущностям, которые не могут быть сведены к неразумным.</p>
<p>Именно в этом, например, заключается разница между утверждением «Вода течёт вниз, потому что хочет быть внизу» и дифференциальными уравнениями, которые описывают только движение, но не желания. В этом разница между утверждением, что дерево отращивает листья благодаря духу дерева, и изучением биохимии растений. Когнитивная наука <a l:href="https://www.readthesequences.com/DreamsOfAIDesign">переносит битву со сверхъестественностью на поле разума</a>.</p>
<p>Чем замечательно это определение сверхъестественного? За полной аргументацией я отсылаю вас к Ричарду Кэрриеру. Однако, для примера: допустим, вы обнаружили что-то похожее на духа, живущего в дереве — дриаду, которая материализуется внутри и снаружи дерева, на чистом английском говорит, что ей нужно защищать её дерево, и так далее. А затем, предположим, мы навели микроскоп на эту дриаду, и оказалось, что она состоит из частиц — не из особых неизъяснимых спиритических частиц типа материи желаний или полотна верований, а из обыкновенных частиц типа кварков и электронов, частиц, поведение которых определяется движением, а не сознанием. Разве это тут же не низвело бы дриаду в разряд <a l:href="https://www.readthesequences.com/JoyInTheMerelyReal">обычных скучных вещей</a>?</p>
<p>Но если мы принимаем определение сверхъестественного, которое предложил Ричард Кэрриер, то у нас возникает дилемма: мы хотим объективно оценивать религиозные утверждения, но у нас, кажется, есть серьёзные основания исключить сверхъестественные объяснения априори.</p>
<p>Ведь как выглядела бы вселенная, если бы редукционизм был ложной идеей?</p>
<p>Ранее я <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Редукционизм">определил тезис редукционистов</a> так: человеческое сознание создаёт многоуровневые модели реальности, причём разные уровни этих моделей разделяются явным образом. Физику знакомо и уравнение гравитации Ньютона, и уравнение гравитации Эйнштейна, и то, как первое выводится из второго, будучи его приближением для низких скоростей. Но все эти три отдельных представления существуют лишь для удобства человеческого познания. Нельзя сказать, что в реальности существует закон тяготения Ньютона, который правит на низких скоростях, закон гравитации Эйнштейна, который правит на высоких скоростях, и «закон-перемычка», сглаживающий интерфейс. Сама по себе реальность имеет только один уровень — Эйнштейновскую гравитацию. Лишь <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ошибка_проецирования_ума">ошибка проецирования ума</a> заставляет некоторых людей говорить так, словно высокоуровневые представления существуют сами по себе. Разные уровни структуры могут быть по разному представлены на картах людей, но территория — это единый низкоуровневый математический объект.</p>
<p>Теперь представим, что всё это неверно.</p>
<p>Представим, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ошибка_проецирования_ума">ошибка проецирования ума</a> ведёт не к ошибочным, а к верным выводам.</p>
<p>Представим, что Боинг 747 имеет собственное фундаментальное физическое существование, независимое от кварков, которые его составляют.</p>
<p>Какие экспериментальные наблюдения вы ожидали бы получить, окажись вы в такой вселенной?</p>
<p>Если вы не можете придумать хороший ответ, то это не наблюдение, опровергающее «нередукционистские» убеждения, а логическая несостыковка. Если вы не знаете, какие предсказания делает «нередукционистская» модель, как вы поймёте, что экспериментальные данные её опровергают?</p>
<p>Мой тезис таков: нередукционизм — это лишь путаница в головах у людей. Но когда ты считаешь некоторую идею лишь следствием путаницы, становится сложно представить, как выглядела бы вселенная, если на самом деле никакой путаницы нет. Возможно, моя многоуровневая модель мира состоит во взаимно-однозначном соответствии с порождающими её физическими элементами. Но почему, при заданных правилах, модель не могла бы оказаться отображением ещё и какого-нибудь другого списка фундаментальных штук и их взаимосвязей? Должно ли всё, что я вижу в модели (вроде Боинга 747 или человеческого разума), оказаться отдельной настоящей сущностью? Однако, что если я вижу шаблон в этой новой суперсистеме?</p>
<p>Вера в сверхъестественное — это частный случай нередукционизма. Только в этом случае оказывается несводимым к первоэлементом не Боинг, а лишь (некоторые) вымышленные объекты. Религия — это частный случай веры в сверхъестественное, где нередуцируемыми объектами являются Бог(и) и души. А также грехи, ангелы, карма и так далее.</p>
<p>Рассмотрим идею могущественной сущности, способной наблюдать и изменять любой элемент нашей наблюдаемой вселенной, однако сводимой к неразумным частицам, которые взаимодействуют с элементами нашей вселенной по общим законам. Если я предположу, что эта сущность чего-то хочет, однако это «хотение» обусловлено мозгом, состоящим из частиц и полей, то это окажется не религией, а лишь натуралистической гипотезой о натуралистической Матрице. Если завтра разверзнутся небеса, явится огромная светящаяся бесформенная фигура и провозгласит вышеприведённое описание мира, это не будет значить, что фигура непременно говорит правду. Впрочем, я бы показал видеозапись этого явления на уроке естествознания и попытался вывести проверяемые следствия из провозглашённой теории.</p>
<p>С другой стороны, религии проигнорировали открытие <a l:href="https://www.readthesequences.com/AnAlienGod">древней бестелесной сущности</a> — присутствующей в каждом творении природы и в каждом падающем листе, не созданной разумным замыслом, а возникшей из физических законов. Она огромна как поверхность планеты, и ей миллиарды лет. Не имея мозга, она создала всю жизнь на Земле и человеческий разум. Естественный отбор, открытый Дарвином, так никто и не провозгласил долгожданным Создателем — он не был фундаментально разумным.</p>
<p>И теперь мы столкнулись с дилеммой: если стандартное, нормальное, общепринятое, скучное понимание физики и мозга верно, то человек в принципе не может ни помыслить, ни сделать экспериментально проверяемые предсказания об альтернативной вселенной, в которой нематериальные сущности несводимы к материальным. Ведь если старая добрая скучная, нормальная модель верна, значит наши мозги сделаны из кварков, и поэтому мы можем породить только такие представления и гипотезы, какие могут породить кварки. То есть любая модель, которую вы способны вообразить, заведомо порождена взаимодействием простых частиц.</p>
<p>Люди, живущие в редукционистской вселенной не могут вообразить в деталях нередукционисткие вселенные. Они могут <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Провозглашения_и_крики_ободрения">произнести по слогам</a> «не-ре-дук-ци-о-нист-ский», но не могут это представить.</p>
<p>Люди часто склонны к антропоморфизму. <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Бритва_Оккама">Сверхъестественные объяснения им кажутся более простыми, чем они есть на самом деле</a>. Это вызвано тем, что ваш мозг использует себя как непрозрачный черный ящик, чтобы предсказывать поведение других объектов, помеченных как «сознательные». Поскольку у вас уже есть большая сложная нейронная сеть, которая осуществляет вашу способность «хотеть», мы с лёгкостью описываем воду как нечто «желающее» течь вниз. Самих только слов «хотеть/желать» уже достаточно, чтобы <a l:href="https://www.readthesequences.com/Detached-Lever-Fallacy">привести в действие</a> всю сложную механику вашего мозга, которая за это отвечает.</p>
<p>Или же вы представляете, что Богу нравятся красивые вещи, и поэтому он создал цветы. Ваше собственное чувство прекрасного определяет, что прекрасно, а что нет. Но у вас нет диаграммы ваших собственных синапсов. Вы не можете описать неразумную систему, которая решит, что «красиво», а что «некрасиво», также как вы. Не можете написать компьютерную программу, которая спрогнозирует ваши собственные оценки. Но это лишь изъян в вашем собственном знании. Из этого не следует, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">мозг непознаваем</a>.</p>
<p>Если «скучный» взгляд на реальность верен, то вы никогда не сможете предсказать что-либо нередуцируемое, поскольку вы сами редуцируемы. Вы никогда не сможете получить Байесовское подтверждение гипотезе о нередуцируемости, поскольку абсолютно любое ваше предположение окажется предположением редуцируемой штуки — вашего мозга.</p>
<p>У нашего мышления есть пределы, за которые действительно нельзя выйти. Если наша вселенная и в самом деле вычислима машиной Тьюринга, то мы никогда не сможем представить себе что-либо, невычислимое машиной Тьюринга. Наши математики могут описывать машины с оракулом любого класса сложности для разрешения проблемы останова, однако мы всё равно не сможем предположить такой результат работы этой машины, который был бы достоверно отличим от результата, вычислимого обычной машиной Тьюринга.</p>
<p>Конечно, всё это верно, только если верна «скучная» точка зрения. Насколько вы верите, что теория эволюция верна, настолько же вы должны ожидать, что сильного свидетельства против эволюции не найдётся. Насколько вы убеждены в том, что теория редукционизма верна, настолько же вы должны ожидать, что нередукционистские гипотезы окажутся непоследовательными и ложными. Насколько вы убеждены в ложности сверхъестественного, настолько же вы должны ожидать, что оно окажется невообразимым.</p>
<p>С другой стороны, если обнаружится, что гипотеза о сверхъестественном верна, то, предположительно, также обнаружится, что сверхъестественное не является невообразимым.</p>
<p>Итак, вернёмся теперь снова к проблеме разумного замысла (далее РЗ).</p>
<p>Следует ли признать, что теория РЗ априори является нефальсифицируемой, и вычеркнуть её из круга научных вопросов на основании того, что эта теория апеллирует к сверхъестественному и, таким образом, ставит себя вне натурфилософии?</p>
<p>Мой ответ: «Конечно же, нет». Нередуцируемость разумного создателя не является необходимой частью гипотезы РЗ.</p>
<empty-line/>
<p>И поскольку сами сторонники гипотезы РЗ редуцируемы, то для каждого предполагаемого нередуцируемого бога найдётся предполагаемый редуцируемый инопланетянин с абсолютно таким же поведением. Насколько я уверен (а я весьма и весьма уверен) в том, что теория редукционизма и вправду верна, настолько же я должен ожидать, что для любой мыслимой гипотезы о сверхъестественном найдётся соответствующая ей редукционистская формулировка.</p>
<p>Если мы обратимся к археологическим данным, чтобы проверить, действительно ли воды Красного моря расступились только из-за желания Иеговы продемонстрировать свои сверхъестественные способности, то нам не важно, был ли Иегова базовой онтологической сущностью, или инопланетянином с нанотехнологиями, или Тёмным Повелителем Матрицы. Вы проводите какое-то количество раскопок, не находите на дне Красного моря ни скелетов, ни оружия, зато находите записи, что Египет управлял большей частью территории Ханаана. Так что вы помечаете соответствующую историческую запись в Библии как «опровергнуто» и продолжаете жить дальше. Эта гипотеза непротиворечива, фальсифицируема и неверна.</p>
<p>Аналогично биологические свидетельства показывают, что лисы сконструированы так, чтобы ловить кроликов, кролики — чтобы убегать от лис, но <a l:href="https://www.readthesequences.com/EvolvingToExtinction">ни те, ни другие не сконструированы, чтобы «сохранять свой вид» или «сохранять гармонию в природе»</a>. Можно вспомнить и о сетчатке глаза, которая устроена шиворот-навыворот: её светочувствительные клетки расположены с противоположной стороны от глаза. И так далее. Есть тысячи примеров случайного, безнравственного, <a l:href="https://www.readthesequences.com/EvolutionsAreStupidButWorkAnyway">непродуманного</a> устройства. Библейская модель нашего <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Чуждый_Бог">чуждого бога</a> непротиворечива, фальсифицируема и неверна — непротиворечива до тех пор, покуда вас не заботит, является ли Бог базовой онтологической сущностью или просто пришельцем.</p>
<p>Просто преобразуйте сверхъестественные гипотезы в соответствующие естественные. Просто делайте такие же предсказания таким же образом, но без привлечения каких-либо нематериальных базовых онтологических сущностей. Консультируйтесь с «чёрным ящиком» в своей голове, чтобы строить предположения. Допустим, вы рассуждаете о «разгневанном боге», и у вас нет полноценного «разгневанного ИИ», чтобы отличить «разгневанное» поведение от «не разгневанного». Делайте предсказание самостоятельно или сверяйтесь с предсказаниями древних теологов, у которых не было доступа к результатам экспериментов. Если эксперимент противоречит вашим предсказаниям, то справедливо будет заявить, что данное религиозное утверждение было научно опровергнуто. Утверждению был дан шанс на выживание, но оно было отвергнуто. Апостериори. Не априори.</p>
<p>В конечном счёте, редукционизм — это всего лишь неверие в сложные базовые штуки. Если словосочетание «сложные базовые штуки» звучит для вас как оксюморон… ну, вот поэтому я и считаю доктрину о нередуцируемости скорее путаницей в головах, чем одним из возможных вариантов мироустройства. Если вы обнаруживаете, что допускаете существование сложных базовых сущностей, лучше будьте осторожней.</p>
<p>Самое главное правило науки — смотреть и видеть. Даже если бы Бог оказался громом в горах, все равно было бы что-то, что можно найти и увидеть.</p>
<p>Вывод: любой кандидат в <a l:href="https://www.readthesequences.com/DreamsOfAIDesign">разработчики</a> Сильного Искусственного Интеллекта, который <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вне_лаборатории">уважительно отзывается о религиозных убеждениях</a>, определённо не является <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/04/expert_at_versu.html">экспертом</a>в редуцировании ментальных объектов до нементальных. Совершенно точно он очень мало знает о самых основах, и крайне маловероятно, что такой человек окажется стоящим специалистом в искусстве разработки ИИ. Разве что мы имеем дело со случаем крайнего савантизма. Или разве что он явно лжёт. В общем, небольшое заблуждение тут точно исключено.</p>
<p><strong>Просто доброта</strong></p>
<p><strong>Теория ценности</strong></p>
<p><strong>Раскладывание камней в правильные кучи</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Давным-давно жили странные существа (может быть они были биологическими, или может быть они были синтетическими, а может это был просто сон), и они увлекались укладыванием камней в правильные кучи.</p>
<p>Они не могли сказать, почему некоторые кучи правильны, а некоторые неправильны. Но все они соглашались, что наиболее важная вещь в мире — это создание правильных куч и раскидывание неправильных.</p>
<p>Причина, по которой этих Камнераскладывающих Людей так заботило раскладывание камней, была давно утеряна в истории — может быть <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Фишеровское_убегание">фишеровское убегание</a>, начавшееся миллион лет назад по какому-то совершенно случайному стечению обстоятельств? Или может быть это результат разумного творения, которое было заброшено?</p>
<p>Но, как бы там не было, раскладывание камней так много значило для них, что Камнераскладывающие философы в унисон говорили, что раскладывание камней по кучам было смыслом их жизней, что единственная оправданная причина кушать — это раскладывание камней; единственная причина размножаться — это раскладывание камней, единственная оправданная причина участвовать в экономической жизни их мира — это эффективное раскладывание камней.</p>
<p>Все Камнераскладывающие Люди соглашались с этим, но они не всегда соглашались с тем, какие кучи правильные, а какие нет.</p>
<p>На заре Камнераскладывающей цивилизации, кучи, создаваемые людьми, были по преимуществу маленькими, из 23 или 29 камней, и никто не знал, были бы более большие кучи правильными или нет. Три тысячелетия назад Великий Лидер Бико сделал кучу из 91 камня и объявил её правильной, и легионы его восторгающихся последователей создали множество других подобных куч. Но через несколько столетий, когда сила Биконианцев увяла, среди умнейших и наиболее просвещённых стало укрепляться чувство, что кучи из 91 камня неправильные. В конечном итоге, они пришли к пониманию того, что было сделано, и они раскидали все кучи из 91 камня. Не без некоторого сожаления, поскольку некоторые из этих куч были великими произведениями искусства, но неправильными. Они даже разбросали исходную кучу Бико, сделанную из 91 драгоценного камня, каждый своего типа и цвета.</p>
<p>И с тех пор ни одна цивилизация не сомневалась серьёзно в том, что куча из 91 камня неправильна.</p>
<p>Сегодня, в эти более умудрённые времена, размер куч, которые Камнераскладыватели осмеливаются создавать, вырос гораздо больше — и все согласны с тем, что это было бы великолепно и превосходно, если бы они могли убедиться в том, что кучи были действительно <emphasis>правильными.</emphasis> Иногда государства не соглашались о том, какие кучи правильные, и тогда случались войны: Камнераскладыватели никогда не забудут Великую Войну 1957 между И’ха-нтхей и И’не’ха-итлей из-за куч из 1957 камней. Та война, в которой впервые на Камнераслкдывающей планете было применено ядерное оружие, в конечном итоге закончилась, когда философ Эт’гра’лен’лей из И’не’ха-итлейев, расположил кучу из 103 камней рядом с кучей из 19 камней. Это аргумент оказался настолько убедительным, что даже И’не’ха-итлеи неохотно согласились, что лучше прекратить создавать кучи из 1957 камней, по-крайней мере в настоящее время.</p>
<p>После Великой Войны 1957 страны неохотно шли на открытое одобрение или осуждение куч большого размера, поскольку это легко могло привести к войне. В действительности некоторые Камнераскладыватели-философы — кто, видимо, получал удовольствие, шокируя других своим цинизмом — полностью отрицали существование какого-либо <emphasis>прогресса</emphasis> в раскладывании камней; они намекали, что мнения о камнях были просто случайным броуновским движением сквозь время, без какой-либо согласованности, иллюзия прогресса создавалась благодаря осуждению всех достижений прошлого, не похожих на сегодняшие, как неправильных. Философы указывали на несогласие о кучах большого размера, как на доказательство того, что нет ничего, что делало бы кучу размера 91 действительно <emphasis>неправильной</emphasis> — просто было модным создавать такие кучи в определённый период времени, а затем в другой период было модным разрушать их. Они отказывались принимать «Но…13!» как аргумент, заявляя что «13!» не убедительный аргумент, но лишь ещё одно соглашение. Кучевые Релятивисты утверждали, что их философия может помочь предотвратить будущие катастрофы типа Великой Войны 1957, но большинство рассматривало её как философию отчаяния.</p>
<p>В настоящее время вопрос, что делает кучу правильной или неправильной, стал важным по ещё одной причине: Камнераскладыватели в ближайшем будущем могли создать самосовершенствующийся ИИ. Кучевые Релятивисты выступили против проекта, они сказали, что ИИ, не принадлежа к виду Камнераскладыватель Разумный, могут создать свою собственную культуру, которая будет нести совершенно иные идеи о том, какие кучи правильные или неправильные. «Они могут решить, что кучи из 8 камней правильные», — сказали Кучевые Релятивисты, — «и поскольку они не будут ультимативно более или менее правыми, чем мы, всё же наша цивилизация говорит, что мы не должны создавать таких куч. Не в наших интересах создавать ИИ, если только мы не встроим бомбу в каждый компьютер, чтобы даже если ИИ подумает, что куча из 8 камней правильная, то мы могли бы заставить их строить кучи из 7 камней. Либо БАБАХ!»</p>
<p>Но для большинства Камнераскладывателей это было абсурдом. Определённо, любой достаточно мощный ИИ — особенно «суперинтеллект» о котором рассуждали некоторые транскамнераскладыватели — сможет увидеть в мгновение ока, какие кучи правильные, а какие нет! Мысль о том, что нечто с мозгом размером с планету, будет думать, что куча из 8 камней правильна — это просто слишком абсурдно, чтобы об этом даже разговаривать.</p>
<p>В действительности, совершенно бесполезно ограничивать суперинтеллект в том, какие кучи он будет строить. Предположим, что Великий Лидер Бико мог бы в его примитивный век построить самосовершенствующийся ИИ и встроил бы в него максимизатор ожидаемой полезности, чья функция полезности говорила бы ему создавать так много куч размера 91, сколько возможно. Несомненно, когда этот ИИ достаточно сильно бы себя улучшил и стал бы достаточно умным, то он бы увидел в мгновение ока, что его функция полезности была неправильной, и, имея возможность менять свой исходный код, он переписал бы свою функцию полезности, чтобы она ценила бы более осмысленные размеры куч, типа 101 или 103.</p>
<p>И конечно же не кучи размера 8. Это было бы просто <emphasis>глупо.</emphasis> Любой ум, который настолько глуп, слишком туп, чтобы быть угрозой.</p>
<p>Убеждённые таким здравым смыслом, Камнераскладыватели дали зелёный свет их проекту, по собиранию из множества разнообразных алгоритмов случайных программ, в надежде, что таким образом возникнет разум. Вся история цивилизации показывала, что более богатые, умные, более просвещённые цивилизации были склонны соглашаться о кучах, о которых спорили их предки. Конечно же, ещё оставались кучи бóльших размеров и они спорили о них, но по мере того как развивались технологии, цивилизации приходили к согласию о кучах большего размера и создавали их.</p>
<p>На самом деле, интеллект сам по себе всегда коррелировал с созданием правильных куч — ближайшие родственники по эволюции к Камнераскладывателям — Камнераспанзе — создавали кучи размером в 2 или 3 камня, и иногда глупые кучи, типа 9. А другие, ещё менее интеллектуальные животные, например, рыбы, вообще не делали куч.</p>
<p>Умнее мозги, следовательно, умнее кучи. С чего бы это вдруг эта закономерность перестанет работать?</p>
<p><strong>Настоящая дилемма заключенного</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Однажды я понял, что обычно <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Дилемма_заключённого">дилемму заключенного</a> представляют неправильно.</p>
<p>В основе дилеммы заключенного лежит вот такая симметричная платежная матрица:</p>
<empty-line/>
<p>1:С</p>
<p>1:П</p>
<p>2:С</p>
<p>(3,3)</p>
<p>(5,0)</p>
<p>2:П</p>
<p>(0,5)</p>
<p>(2,2)</p>
<p>Есть два игрока: Игрок 1 и Игрок 2. Каждый из них может выбрать С или П. Итоговый результат для Игрока 1 и Игрока 2 — соответственно, первое и второе число пары чисел в скобках. По причинам, которые станут понятны ниже, C означает «сотрудничать», П — «предать».</p>
<p>Заметим, что для участника этой игры (пусть он считает себя первым) предпочитаемые исходы выстраиваются в следующем порядке: (П, С) &gt;&gt; (C, С) &gt;&gt; (П, П) &gt;&gt; (С, П).</p>
<p>Видим, что П предпочтительнее, чем С: если второй игрок выбирает С, то первому выгоднее (П, С), чем (С, С). Если второй выбирает П, то первому выгоднее (П, П), чем (С, П). Таким образом, ты мудро выбираешь П, а так как платежная матрица симметрична, второй игрок аналогично выберет П.</p>
<p>Если бы вы оба были не так мудры! Каждому из вас выгоднее (С, С), чем (П, П). Поэтому вы оба предпочитаете обоюдное сотрудничество обоюдному предательству.</p>
<p>В теории принятия решений дилемма заключенного — одна из основ, и о ней написано огромное количество томов. Но я осмелюсь утверждать, что в традиционном представлении дилеммы заключенного есть серьезное упущение — по крайней мере, для людей.</p>
<p>Классическое представление дилеммы заключенного таково: ты преступник, пойманный властями вместе с сообщником. Независимо друг от друга, без возможности общаться между собой и без возможности изменить решение впоследствии, каждый из вас должен решить, давать показания против сообщника (П) или молчать (С).</p>
<p>В настоящий момент каждому из вас грозит год тюрьмы. Дача показаний против сообщника уменьшает твой срок на год и прибавляет другому два года.</p>
<p>В другом варианте, ты и незнакомец, не зная ничего друг о друге и не имея возможности узнать в будущем, единожды должны сыграть С или П, получив выигрыш в соответствии с приведенной выше платежной матрицей.</p>
<p>И, конечно, в классическом варианте предполагается, что ты полностью эгоистичен, т.е. не заботишься о сообщнике или об игроке в другой комнате.</p>
<p>И именно последнее условие, с моей точки зрения, приводит к неправильному восприятию дилеммы заключённого.</p>
<p>Невозможно устранить эффект <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Знание_задним_числом">знания задним числом</a>, инструктируя присяжных вести себя так, будто они не знают, к чему привели рассматриваемые события. Аналогично, без больших усилий, подкрепленных соответствующими знаниями, психически здоровый человек не может притворяться по-настоящему эгоистичным.</p>
<p>У нас есть врожденные чувства честности, чести, сопереживания, симпатии и даже альтруизма. Это результат того, что наши предки длительное время <a l:href="https://www.readthesequences.com/AdaptationExecutersNotFitnessMaximizers">приспосабливались</a>к игре в повторяющуюся дилемму заключенного. Мы не можем полностью и честно предпочесть исход (П, С) исходу (С, С), хотя можем полностью предпочесть исход (С, С) исходу (П, П) и исход (П, П) исходу (С, П). Мысль о сообщнике, проводящем три года в тюрьме, не может совсем не трогать нас.</p>
<p>В закрытой комнате, где под наблюдением специалистов по экономической психологии мы играем в простую игру, мы не можем совсем не симпатизировать незнакомцу, который может сотрудничать. Мы не можем быть полностью счастливы при мысли о том, что незнакомец выбрал сотрудничать, а мы — предавать, и благодаря этому мы получим пять долларов, а он не получит ничего.</p>
<p>Мы инстинктивно держимся за исход (С, С) и ищем способы увериться, что этот выбор разделяет и вторая сторона. Наша невольная мысль — «как бы убедиться, что сотрудничество взаимно», а не «как бы обмануть второго, чтобы он сыграл С, в то время как я сыграю П и получу максимальный выигрыш».</p>
<p>Для тех, кому важны альтруизм, честь и справедливость, дилемма заключенного не содержит по-настоящему критической платежной матрицы, безотносительно финансовых исходов для игроков. (С, С) предпочтительнее, чем (П, С), и ключевой вопрос — думает ли второй игрок так же.</p>
<p>И людям, которые только что познакомились с теорией игр, нельзя объяснить, что они должны притворяться полностью эгоистичными. Это ничуть не легче, чем объяснить людям, познакомившимся с идеей <a l:href="https://www.readthesequences.com/AnthropomorphicOptimism">антропоморфизма</a>, что они должны притворяться максимизаторами скрепок.</p>
<p>Для настоящей дилеммы заключённого ситуация должна быть примерно такой:</p>
<p>Игрок 1: Человек, дружественный искусственный интеллект или другой человекоподобный разум.</p>
<empty-line/>
<p>Игрок 2: Недружественнный искусственный интеллект, либо инопланетянин, который озабочен лишь <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Раскладывание_камней_в_правильные_кучи">раскладыванием камней в правильные кучи</a>.</p>
<p>Представим, что четыре миллиарда людей — не всё человечество, но значительная его часть — страдает прогрессирующим смертельным заболеванием, которое может вылечить только Вещество.</p>
<p>Однако Вещество возможно производить, только взаимодействуя с максимизатором скрепок из параллельного мира — с помощью Вещества еще можно делать скрепки. Максимизатора скрепок волнует количество скрепок только в его мире, а не в нашем, так что мы не можем влиять на него, предлагая изготавливать или уничтожать скрепки здесь. Мы никогда раньше не имели дело с максимизатором скрепок и никогда больше не встретим его впредь.</p>
<p>У человечества и максимизатора скрепок есть только один шанс добыть себе немного Вещества, потому что щель между мирами скоро захлопнется. Однако, процесс добычи вещества приводит к потере его части.</p>
<p>Платежная матрица выглядит так:</p>
<empty-line/>
<p>1:С</p>
<p>1:П</p>
<p>2:С</p>
<p>(спасти 2 миллиарда человеческих жизней, сделать 2 скрепки)</p>
<p>(3 миллиарда жизней, 0 скрепок)</p>
<p>2:П</p>
<p>(0 жизней, 3 скрепки)</p>
<p>(1 миллиард жизней, 1 скрепка)</p>
<p>Я составил матрицу так, чтобы вызвать чувство негодования при мысли о том, что максимизатор скрепок хочет обменять миллиарды человеческих жизней на пару скрепок. Очевидно же, что максимизатор скрепок обязан отдать все Вещество нам. Но он делает не то, что обязан, а просто максимизирует количество своих скрепок.</p>
<p>В этом случае мы на самом деле предпочитаем исход (П, С) исходу (С, С), оставляя за скобками средства, которыми достигается цель. Мы намного охотнее предпочтем жить во вселенной, где три миллиарда людей спаслись и не было произведено ни одной скрепки, чем пожертвуем миллиардом жизней в обмен на изготовление двух скрепок. Кажется, что в этом случае сотрудничать просто неправильно. Предавать даже не кажется нечестным – ведь так велика жертва для нас и так мал выигрыш максимизатора скрепок! Уточним особо, что максимизатор скрепок не чувствует боль или удовольствие — он просто действует так, чтобы в его мире стало больше скрепок. Он не испытает радость, приобретя скрепки, не испытает боль, потеряв скрепки, и не оскорбится, если мы предадим его.</p>
<p>Что же ты сделаешь? Будешь ли сотрудничать, если искренне, целиком и полностью желаешь того огромного выигрыша, который можешь получить, и нисколько не озабочен ничтожной в сравнении с этим потерей второго игрока? Если предать кажется правильным, даже если второй игрок сотрудничает?</p>
<p>Именно так выглядит платёжная матрица для настоящей дилеммы заключённого. Настоящая дилемма заключённого — это ситуация, когда исход (П, С) кажется правильнее, чем (С, С).</p>
<p>Но вся остальная логика — что будет, если оба игрока так думают, и поэтому оба предадут — ничуть не меняется. Ведь максимизатор скрепок настолько же мало обеспокоен людскими смертями, болью или нашим ощущением предательства, как нас мало волнуют скрепки. Но обоим нам выгоднее (С, С), чем (П, П).</p>
<p>Если ты когда-нибудь гордился тем, что в дилемме заключенного выбрал сотрудничать, или однажды оспаривал вывод классической теории игр о том, что «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Парадокс_Ньюкома_сожалея_о_своей_рациональности">рациональнее</a>» предать — что ты скажешь об этой настоящей дилемме заключенного?</p>
<p>PS На самом деле, я не считаю, что рациональные агенты всегда должны предавать в однократной дилемме заключённого, в которой другой игрок выберет сотрудничать, если ожидает того же от вас. Я думаю, что есть ситуации, где два агента могут рационально прийти к (С, С), а не к (П, П) и получить соответствующую выгоду.</p>
<p>Часть своих доводов я изложил при обсуждении <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Парадокс_Ньюкома_сожалея_о_своей_рациональности">задачи Ньюкома</a>. Однако, мы не можем рассуждать о том, <a l:href="https://intelligence.org/files/TDT.pdf">возможно ли в этой дилемме рациональное сотрудничество</a>, пока не избавимся от интуитивного ощущения, что исход (С,С) хорош сам по себе. Если мы хотим понять математику, мы должны научиться видеть сквозь социальный <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Контрабанда_характеристик">ярлык</a> «взаимного сотрудничества». Если вы чувствуете, что с точки зрения Игрока 1 (С,С) гораздо лучше, чем (П,П), но не чувствуете, что при этом (П,С) гораздо лучше, чем (С,С), то вы пока не понимаете всю сложность этой задачи.</p>
<p><strong>Количественный гуманизм</strong></p>
<p><strong>Пренебрежение масштабом</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Однажды трём группам испытуемых задали вопрос, сколько они готовы заплатить, чтобы 2 000, 20 000 и 200 000 перелётных птиц не погибли, увязнув в нефти. В ответах были названы суммы 80, 78 и 88 долларов соответственно<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">1</a>. То, что можно принять за бесчувственность, называется пренебрежением масштабом: количество спасённых птиц – масштаб альтруистического действия – мало повлияло на готовность заплатить.</p>
<p>Похожие эксперименты показали, что за очистку всех загрязнённых озёр Онтарио жители Торонто заплатили бы немногим больше, чем за очистку определённого района Онтарио<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">2</a>. Аналогично, жители четырёх западных штатов США за защиту всех 57 заповедников дикой природы в этих штатах заплатили бы лишь на 28% больше, чем за заботу об одном из заповедников<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">3</a>.</p>
<p>Люди представляют «одинокую обессилевшую птицу с пропитанными чёрной нефтью перьями, которой не спастись» <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">4</a>. Это представление, этот образ вызывает эмоциональное возбуждение, которое в основном и отвечает за готовность заплатить – и образ во всех трёх случаях один и тот же. Что до масштаба, то на него не обращают внимания – ни один человек не сможет представить 2 000 птиц сразу, не говоря уже про 200 000. Классический вывод состоит в том, что масштаб, растущий по экспоненте, вызывает всего лишь линейное увеличение готовности платить. Возможно, такое линейное увеличение соответствует увеличению времени скольжения взгляда по нулям в числах; это небольшое влияние добавляется к влиянию представления, но не умножает его. Эта гипотеза известна как «оценка по представлению».</p>
<p>Альтернативная гипотеза – «приобретение морального удовлетворения». Люди тратят достаточно денег, чтобы им стало теплее на душе от чувства выполненного долга. Уровень расходов, необходимый для приобретения теплоты на душе, зависит от личных качеств и финансового положения, но уж точно не от количества птиц.</p>
<p>Мы пренебрегаем масштабом, даже если на кону человеческие жизни. По мере увеличения предполагаемого риска хлорирования питьевой воды с 0,004 до 2,43 смертей в год на тысячу человек – в 600 раз – готовность заплатить возрастает с 3,78 до 15,23 долларов<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">5</a>. Барон и Грин не обнаружили эффекта от изменения числа спасённых жизней в 10 раз<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">6</a>.</p>
<p>В статье «<a l:href="https://www.researchgate.net/publication/227004861_Insensitivity_to_the_Value_of_Human_Life_A_Study_of_Psychophysical_Numbing">Нечувствительность к ценности человеческой жизни: исследование психофизического ступора</a>» собраны свидетельства того, что сила восприятия человеческих смертей подчиняется закону Вебера и прямо пропорциональна логарифму их количества. Другими словами, порог различия (количество смертей, которое необходимо добавить к имеющимся, чтобы возникло чувство различия) постоянно увеличивается по мере роста общего количества смертей. Так, здравоохранительная программа для беженцев из Руанды получила намного больше поддержки, когда гарантировалось спасение 4 500 людей в лагере из 11 тысяч беженцев, чем тех же 4 500 в лагере из 250 000. Чтобы потенциальное лекарство от болезни посчитали достойным финансирования, оно должно гарантировать спасение значительно большего числа жизней, если изначально утверждалось, что эта болезнь – причина смерти 290 000 людей в год, нежели 160 000 или 15 000<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">7</a>.</p>
<p>Мораль: если вы хотите быть эффективным альтруистом, вы должны задействовать ту часть мозга, что обрабатывает нудные чернильные нули, а не просто переживать о бедной исстрадавшейся пропитанной нефтью птице.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">1.</a>Desvousges, W. Johnson, R. Dunford, R. Boyle, K. J. Hudson, S. and Wilson K. N. (1992). Measuring non-use damages using contingent valuation: experimental evaluation accuracy. Research Triangle Institute Monograph 92-1</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">2.</a>Kahneman, D. 1986. Comments on the contingent valuation method. Pp. 185-194 in Valuing environmental goods: a state of the arts assessment of the contingent valuation method, eds. R. G. Cummings, D. S. Brookshire and W. D. Schulze. Totowa, NJ: Roweman and Allanheld</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">3.</a>McFadden, D. and Leonard, G. 1995. Issues in the contingent valuation of environmental goods: methodologies for data collection and analysis. In Contingent valuation: a critical assessment, ed. J. A. Hausman. Amsterdam: North Holland</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">4.</a>Kahneman, D., Ritov, I. and Schkade, D. A. 1999. Economic Preferences or Attitude Expressions?: An Analysis of Dollar Responses to Public Issues, Journal of Risk and Uncertainty, 19: 203-235</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">5.</a>Carson, R. T. and Mitchell, R. C. 1995. Sequencing and Nesting in Contingent Valuation Surveys. Journal of Environmental Economics and Management, 28(2): 155-73</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">6.</a>Baron, J. and Greene, J. 1996. Determinants of insensitivity to quantity in valuation of public goods: contribution, warm glow, budget constraints, availability, and prominence. Journal of Experimental Psychology: Applied, 2: 107-125</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Пренебрежение_масштабом">7.</a>Fetherstonhaugh, D., Slovic, P., Johnson, S. and Friedrich, J. 1997. Insensitivity to the value of human life: A study of psychophysical numbing. Journal of Risk and Uncertainty, 14: 238-300</p>
<p><strong>Парадокс Аллэ</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Выберите между двумя следующими возможностями:</p>
<p>1А. 24 000 долларов, точно.</p>
<p>1Б. Шанс в 33/34 выиграть 27000 долларов и в 1/34 — не получить ничего.</p>
<p>Что интуитивно кажется лучшим выбором? И что вы выберете в реальной жизни?</p>
<p>А какой из двух выборов вы предпочтете теперь и какой выберете в реальной жизни?</p>
<p>2А. 34-процентный шанс выиграть 24 000 долларов и 66-процентный шанс не получить ничего.</p>
<p>2Б. 33-процентный шанс выиграть 27 000 долларов и 67-процентный шанс не получить ничего.</p>
<p>Парадокс Аллэ, названный по имени исследователя, на самом деле не является парадоксом — он был одним из первых конфликтов между теорией принятия решений и человеческим мышлением; он был показан экспериментально в 1953 году. Я <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прекрасная_вероятность">слегка модифицировал его</a>, чтобы его легче было понять математически, однако в сущности проблема осталась той же: большинство людей предпочтут вариант 1А, и большинство людей предпочтут вариант 2Б. На самом деле, в пределах задачи, большинство испытуемых выражают оба предпочтения одновременно.</p>
<p>Это проблема, поскольку второй вариант задачи эквивалентен одной трети шанса от первого. То есть, 2А это все равно что получить 1А с вероятностью в 34%, и 2Б эквивалентно 1Б с вероятностью 34%.</p>
<p>Среди аксиом, используемых для доказательства, что последовательный сторонник теории принятия решений может рассматриваться как тот, кто максимизирует ожидаемую полезность, есть аксиома независимости: если <emphasis>Х</emphasis> строго предпочитается <emphasis>Y</emphasis>, тогда вероятность <emphasis>Р</emphasis> от <emphasis>Х</emphasis> и (1 – <emphasis>Р</emphasis>) от <emphasis>Z</emphasis> должны строго предпочитаться вероятности <emphasis>P</emphasis> от <emphasis>Y</emphasis> и (1 - <emphasis>Р</emphasis>) от <emphasis>Z</emphasis>.</p>
<p>Все аксиомы являются следствием и основанием последовательной функции полезности. Так что должно быть возможно доказать, что экспериментальные испытуемые выше не имели последовательной функции полезности для своих выборов. И в самом деле, вы не можете одновременно выбирать:</p>
<p>U(24 000 )≻33/34U(27000)≻33/34U(27000) + 1/34 U(0 $)</p>
<p>0,34 U(24 000)+0,66U(0)+0,66U(0) ≺ 0,33 U(27 000)+0,67U(0)+0,67U(0)</p>
<p>Эти два уравнения алгербаически непоследовательны независимо от U, и поэтому парадокс Аллэ не имеет ничего общего с убывающей предельной полезностью денег.</p>
<p>Морис Аллэ первоначально защищал выявленные предпочтения испытуемых: он рассматривал эксперимент как разоблачение недостатка в обычной идее полезности, а не подвергал критике изъян в человеческой психологии. В конце концов, это был 1953 год, и до начала движения эвристики и искажений было еще два десятилетия. Аллэ думал, что эксперимент просто показывает, что аксиома независимости не может быть применена в чистом виде в реальной жизни.</p>
<p>(<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Прекрасная_вероятность">Как наивно, как глупо, как упрощённо</a> в Байесовской теории принятия решений…)</p>
<p>Конечно, <emphasis>определенность</emphasis> в обладании 24 000 долларов должна что-то значить. Вы <emphasis>ощущаете</emphasis> разницу, верно? Твердую уверенность?</p>
<p>(Я начинаю думать об этом как о «наивном философском реализме» — предположении, что наши интуитивные ожидания прямо отражают истины о том, какие стратегии мудрее, как о непосредственно осознаваемом факте, что «1А превосходит 1Б». Интуитивные ожидания прямо отражают истины о человеческих когнитивных функциях и только <emphasis>косвенно</emphasis> отражают (после того как мы отразим когнитивные функции сами по себе) истины о рациональности.)</p>
<p>«То есть», — скажете вы, — «это настолько ужасно, что следует отказаться от изящества байесианства?» Хорошо, поскольку испытуемые не следовали чистой малой аксиоме независимости, представленной фон Нейманом и Моргенштерном. Но кто вообще сказал, что вещи <emphasis>должны</emphasis> быть ясными и чистыми?</p>
<p>Зачем беспокоится о изяществе, если оно заставляет нас брать риски, которых мы не хотим? Ожидаемая полезность говорит нам количественно оценить результат, умножить на его вероятность, сложить и т. д. Хорошо, но <emphasis>почему мы должны</emphasis> это делать? Почему бы не использовать более подходящие правила?</p>
<p>Всегда есть цена за уход с байесовского пути. Это то, о чем говорят теоремы согласованности и уникальности.</p>
<p>В данном случае, если агент предпочитает 1A &gt; 1Б, и 2Б &gt; 2A, он вводит <strong>противоречивую систему предпочтений — динамическую неслогласованность</strong>в системе планирования агента. Вы начинаете <emphasis>терять деньги</emphasis>.</p>
<p>Предположим, что в 12:00 я брошу кость со 100 гранями. Если кость покажет число больше, чем 34, то игра заканчивается. В любом другом случае в 12:05 я спрошу совета по выбору между двумя положениями, А и Б. Если положение А, то я заплачу вам 24 000 долларов. Если положение Б, то я бросаю кость с 34 гранями и плачу вам 27 000 долларов, но только если кость не показывает «34»: в этом случае я не плачу вам ничего.</p>
<p>Предположим, что вы выбрали 1А, а не 1Б, и 2Б, а не 2А, и вы должны заплатить один пенни за каждый выбор. Выбор начинается с состояния А. До 12:00 вы платите мне пенни, чтобы перейти в состояние Б. Кость показывает 12. После 12:00 и до 12:05 вы платите мне пенни за переход в состояние А.</p>
<p>Я принимаю ваши два цента с субъекта.</p>
<p>Если вы действуете в угоду своим интуитивным ожиданиям и отказываетесь от изящества как от бессмысленной одержимости, не удивляйтесь, когда ваши деньги уходят от вас…</p>
<p>(Я думаю, та же неспособность пропорционально девальвировать эмоциональное воздействие малых вероятностей несет ответственность за лотерею.)</p>
<p>Allais, M. (1953). Le comportement de l’homme rationnel devant le risque: Critique des postulats et axiomes de l’école Américaine. Econometrica, 21, 503-46.</p>
<p>Kahneman, D. and Tversky, A. (1979.) Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk. Econometrica, 47, 263-92.</p>
<p><strong>Чувство морали</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Предположим, что нечто — болезнь, монстр, война, или что-то ещё — убивает людей. И допустим, что у вас достаточно ресурсов для осуществления одного из двух вариантов:</p>
<p>Гарантированно спасти 400 жизней;</p>
<p>Спасти 500 жизней с вероятностью в 90%, но при этом процент вероятности того, что спасти людей не удастся, составит 10%.</p>
<p>Большинство людей выбирают первый вариант, что я считаю глупым, поскольку, если вы умножите 500 жизней на 90% вероятности, то получите 450 жизней, что превышает 400 жизней из первого варианта. (Для спасённых жизней предельная полезность не убывает, так что это уместное вычисление).</p>
<p>Вы можете возмущённо воскликнуть: «Что?! Как вы можете играть с человеческими жизнями? Как вы можете думать о цифрах, когда столько поставлено на карту? Что если выпадут те 10% и все умрут? Это слишком большая плата за вашу проклятую логику! Ваша рациональность оторвана от реальности!»</p>
<p>Ах, но вот одна интересная вещь. Если вы представите параметры таким образом:</p>
<p>100 человек гарантированно умрут.</p>
<p>Шанс 90%, что никто не умрёт, но вероятность 10%, что погибнут 500 человек.</p>
<p>В таком случае большинство выберут второй вариант. Даже если это та же самая авантюра. Очевидно, что так же, как уверенность в спасении 400 жизней кажется гораздо более комфортной, чем ненадёжная выгода, также и конкретная потеря ощущается сильнее, чем неопределённая.</p>
<p>Вы можете играть на публику и в этом случае: «Как вы можете обречь 100 человек на верную смерть, когда есть такая хорошая возможность спасти их? Мы все должны рискнуть! Даже если бы шанс спасти всех составлял всего 75%, всё равно стоило бы попробовать, раз есть шанс! Пусть им воспользуются все или никто!»</p>
<p>Знаете что? Это не о ваших чувствах. Человеческая жизнь, со всеми её радостями и страданиями, складывающимися в течение десятилетий, стоит гораздо больше, чем чувство комфорта или дискомфорта вашего мозга от планирования. Вам кажется, что вычисление ожидаемой полезности слишком бесчувственно? Что же, это ощущение — лишь перо на чаше весов, когда на карту поставлена жизнь. Просто заткнитесь и умножайте. Гугол равен 10^100 — единица, за которой следуют сто нулей. Гуголплекс — ещё более непостижимое большое число, это 10^гугол, единица, за которой следует гугол нулей. Теперь выберите какое-нибудь банальное неудобство, типа икоты, и какое-нибудь явно нетривиальное несчастье, например, медленно отрывающаяся конечность при нападении садистскими акулами-мутантами. Если мы вынуждены сделать выбор между предотвращением икоты у гуголплекс людей или предотвращением нападения акулы-мутанта на одного человека, какой выбор мы должны сделать? Если вы присваиваете икоте какое-то негативное значение, то, под страхом теоретической несогласованности решений, должно быть некоторое количество икоты, которое в сумме составило бы конкуренцию негативному значению атаки акулы. Для любого конкретного конечного зла должно быть <a l:href="https://www.lesswrong.com/posts/a5JAiTdytou3Jg749/pascal-s-mugging-tiny-probabilities-of-vast-utilities">некоторое количество</a> икоты, которое было бы ещё хуже.</p>
<p>Подобные моральные дилеммы не являются умозрительным кровавым спортом для развлечения философов-аналитиков на званых обедах. Это искажённые версии тех ситуаций, в которых мы на самом деле <a l:href="https://www.youtube.com/watch?v%3dDiuv3XZQXyc">оказываемся каждый день</a>. Стоит ли мне потратить 50 долларов на консольную игру или отдать их на благотворительность? Должен ли я организовывать сбор средств в размере 700 000 долларов для оплаты одной трансплантации костного мозга или использовать эти же деньги для приобретения противомоскитных сеток и предотвратить смерть <a l:href="http://www.givewell.org/charities/against-malaria-foundation">примерно 200 детей от малярии</a>?</p>
<p>Тем не менее, многие отводят взгляд от обилия неприятных моральных компромиссов в реальности — многие даже гордятся тем, что отводят взгляд. Исследования показывают, что люди проводят различие между «священными ценностями», такими как человеческие жизни, и «не священными ценностями», такими как деньги. И когда вы пытаетесь обменять священную ценность на не священную, субъекты выражают большое негодование. (И порой они даже хотят покарать человека, который сделал такое предложение.)</p>
<p>У меня есть любимая история про то, как команда исследователей, которые оценивают эффективность разных проектов, подсчитала стоимость спасённой жизни и порекомендовала правительству реализовать этот проект, поскольку он был экономически эффективным. Правительственное агентство отклонило отчёт, потому что, по их словам, нельзя оценивать человеческую жизнь в долларах. После отклонения отчёта агентство решило не использовать такой способ оценки.</p>
<p>Обмен сакральной ценности на не сакральную кажется действительно ужасным. Просто умножать одно на другое было бы слишком хладнокровно – для этого надо быть очень рациональным… Но альтруизм — это не тёплое неопределённое чувство, которое вы испытываете, будучи альтруистом. Если вы делаете это ради духовной выгоды, это не что иное, как эгоизм. Но главное — это помочь другим, какими бы ни были средства. Так что заткнись и умножай!</p>
<p>И если вам кажется, что в этой максимизации есть жестокость, подобная обнажённому мечу Фемиды или горению Солнца, — если кажется, что посреди этой рациональности есть небольшое холодное пламя…</p>
<p>Ну, тогда есть способ, который может помочь почувствовать себя лучше. Но он не сработает.</p>
<p>Я скажу вот что: если вы отбросите своё сожаление по поводу духовного удовлетворения, которое могли бы получить — и будете искренне следовать Пути, не думая, что вас обманут, — если вы посвятите себя рациональности, не сдерживая себя, то увидите, что рациональность даст вам взамен.</p>
<p>Но это сработает, только если вы не будете говорить себе: «Мне было бы лучше, если бы я был менее рациональным». Разве вам грустно оттого, что у вас есть возможность реально помогать людям? Вы не можете полностью раскрыть свой потенциал, если считаете свой дар тяжёлой ношей.</p>
<p><strong>Парадокс Ньюкома: сожалея о своей рациональности</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Ниже пойдет речь о, возможно, самой дискуссионной проблеме в истории теории принятия решений — парадоксе Ньюкома:</p>
<p>Сверхразумное существо с другой галактики (будем называть его Омега) прилетает на Землю и приступает к маленькой необычной игре. Омега выбирает человека, ставит перед ним два ящика и скрывается из виду.</p>
<p>Ящик А прозрачен, в нём лежит тысяча долларов.</p>
<p>Ящик Б закрыт и содержит либо миллион долларов, либо ничего.</p>
<p>Вы можете выбрать либо оба ящика, либо только второй.</p>
<p>Интрига же в том, что Омега положил миллион долларов в ящик Б тогда и только тогда, когда он предсказал, что вы возьмете только этот ящик.</p>
<p>До сих пор (на каждом из ста случаев, которые вы смогли пронаблюдать) Омега оказывался прав: каждый, кто брал оба ящика, находил ящик Б пустым и получал только тысячу долларов; каждый, кто брал только ящик Б, обнаруживал в нём миллион. (Будем полагать, что ящик А исчезает в облаке дыма, если вы берете только ящик Б; нельзя взять ящик А уже потом.)</p>
<p>До того, как вы сделаете выбор, Омега уже улетел, чтобы приступить к следующей игре. Ящик Б либо уже пуст, либо уже содержит деньги.</p>
<p>Омега бросает два ящика прямо перед вами и исчезает.</p>
<p>Вы возьмете оба или только ящик Б?</p>
<p>Типичная дискуссия об этой задаче протекает примерно так:</p>
<p>Вася: «Конечно же, я возьму только ящик Б. Лучше выиграть миллион, чем тысячу».</p>
<p>Петя: «Омега уже скрылся. Ящик Б либо уже полон, либо уже пуст. Если он уже пуст, то я получу 1000 долларов, взяв оба ящика, и ничего, если возьму только один. Если ящик Б уже полон, то, если я возьму оба, мне достанется 1 001 000 долларов, а если возьму только Б, то 1 000 000 долларов. В любом случае взять оба ящика лучше, а оставить тысячу долларов хуже, так что я буду действовать рационально и возьму оба ящика».</p>
<p>Вася: «Если ты такой умный, то почему ты такой бедный?»</p>
<p>Петя: «Не моя вина, что Омега решил награждать только иррационально настроенных людей, но мой ход в этой игре уже ничего не изменит».</p>
<p>О парадоксе Ньюкома написаны горы литературы, особенно если считать дилемму заключенного ее частным случаем, каковым она, как правило, является. Например, «Парадоксы рациональности и кооперации» («Paradoxes of Rationality and Cooperation») — издание, в которое входит оригинальная статья Ньюкома.</p>
<p>Я сейчас не буду глубоко погружаться в литературу, но замечу, что преобладающее мнение в современной теории принятия решений гласит, что следует выбрать оба ящика, а Омега просто вознаграждает агентов с нерациональными установками. Эта доминирующая точка зрения берет свое начало из причинной теории принятия решений <emphasis>(в русскоязычных текстах также иногда встречается наименование «каузальная теория принятия решений» — прим. перев.)</emphasis></p>
<p>Как вам известно, основная причина того, что я пишу в блог, — моя невероятно низкая скорость, если я пытаюсь писать в каком-либо другом формате. Так что я не собираюсь выкладывать здесь мой собственный разбор проблемы Ньюкома. Это была бы слишком долгая история, даже по моим стандартам.</p>
<p>Но даже адепты причинной теории согласны, что если у вас есть силы заранее настроить себя на то, чтобы взять один ящик, то нужно сделать это. Если вы можете «настроиться» до того, как Омега проверит вас, то этим самым вы непосредственно обусловливаете то, что ящик Б не будет пустым.</p>
<p>В моей области деятельности (в построении самоулучшающегося искусственного интеллекта, если кто забыл) это выражается так: если вы построите ИИ, берущий оба ящика в проблеме Ньюкома, то он изменит себя так, чтобы брать один ящик, если сможет заранее предположить, что может столкнуться с такой ситуацией. Агенты, имеющие свободный доступ к своему исходному коду, способны легко настраивать себя заранее.</p>
<p>Что, если вы ожидаете, что можете встретиться с этой задачей, но не знаете точную формулировку? Тогда вам необходимо изменить себя, сделав свои установки такими, какие в общем случае обеспечивают высокий выигрыш в подобных задачах.</p>
<p>Но в чем же заключаются установки, нацеленные на хорошее решение задач вроде этой? Можно ли описать их формально?</p>
<p>Да, но, пытаясь сделать это, я осознаю, что начинаю писать небольшую книгу. (И не самую важную книгу, которую пишу, так что я откладываю это. Моя низкая скорость письма — настоящая отрава моего существования.) В теории, над которой я работаю, больше, как мне кажется, положительных моментов, не считая даже того, что она лучше решает задачи вроде проблемы Ньюкома. Работа могла бы стать неплохой диссертацией, если бы я нашел кого-нибудь, кто принял бы у меня ее в таком качестве. Но стряхнуть пыль с этого проекта и снова взяться за него заняло бы слишком много времени и сил; я бы не смог оправдать такой расход времени, учитывая скорость, с которой я сейчас пишу книги.</p>
<p>Я говорю это потому, что общепринятая позиция гласит: «Словесные аргументы в пользу того, чтобы брать один ящик, отыскать легко, но трудно разработать хорошую теорию, которая этого требует». Нужна последовательная математическая теория принятия решений, указывающая на необходимость брать только один ящик и не порождающая парадоксов в других задачах. Я понимаю, как можно это сделать, и взялся за разработку таковой, но скорость, с которой я пишу крупные работы, так низка, что я не могу ее опубликовать. Верите ли вы или нет, но это так.</p>
<p>Несмотря на всё это, я бы хотел изложить некоторые собственные мотивы к решению этой проблемы, причины, побудившие меня отыскивать новую теорию, — потому что они разъясняют мое базовое отношение к вопросу рациональности (даже если я не смогу рассказать саму теорию, к созданию которой эти мотивы побуждают).</p>
<p>Во-первых, в основном, по существу и прежде всего:</p>
<p>Рациональные агенты должны ВЫИГРЫВАТЬ.</p>
<p>Не поймите меня превратно, подумав, что я говорю о штампе «голливудской рациональности», который утверждает, что рационалисты должны быть эгоистичными или недальновидными. Если ваша функция полезности включает в себя благо других, то их счастье — ваш выигрыш. Если она подразумевает сроки в миллионы лет, то выигрывать следует на протяжении геологических эр.</p>
<p>Но, так или иначе, речь о том, чтобы <emphasis>ВЫИГРЫВАТЬ.</emphasis> Не упустите мысли: <strong>ВЫИГРЫВАТЬ.</strong></p>
<p>Сейчас некоторые сторонники причинной теории принятия решений заявляют, что брать оба ящика — значит, делать всё возможное, чтобы выиграть, и нельзя ничем им помочь, если их наказывает Предсказатель, благоволя же иррационалам. Скоро я скажу, что думаю об этой точке зрения, но для начала я хочу провести черту между теоретиками причинного принятия решений, которые убеждены, что брать оба ящика — по-настоящему делать все возможное для выигрыша, и теми, кто считает, что брать два ящика <emphasis>осмысленно</emphasis> или <emphasis>рационально</emphasis>, но этот разумный выбор приводит в случае этой игры к предсказуемому проигрышу. Вокруг нас чертова прорва народу думает, что рациональность ожидаемо проигрывает при решении разнообразных задач; это, к тому же, часть штампа «голливудской рациональности», в котором Кирк предсказуемо превосходит Спока.</p>
<p>Теперь давайте вернемся к призу, которым Омега награждает иррационалов. Я в состоянии вообразить сверхсущество, которое платит только людям, рожденным с определенным геном, <emphasis>не обращая внимания на их выбор.</emphasis> Я могу представить инопланетянина, награждающего игроков, в чьи мозги врезан <emphasis>конкретный алгоритм</emphasis>«Опишите по-английски возможные варианты и выберите последний в алфавитном порядке», но не отдающего приза тем, кто выбирает тот же вариант, но по другой причине. Однако Омега награждает тех, кто выбрал только ящик Б, <emphasis>вне зависимости от того, каким именно способом они пришли к этому решению,</emphasis> и именно поэтому я не куплюсь на то, что Омега благоволит иррационалам. Его не заботит, следуете ли вы или нет определенному образцу мышления; всё, что его интересует, — ваше предсказанное <emphasis>решение.</emphasis></p>
<p>Можно выбрать любой алгоритм обоснования, какой нам нравится, и мы будем награждены или наказаны только в зависимости от выбора, произведенного алгоритмом, независимо от всего прочего: Омегу интересует только то, куда мы приходим, а не как попадаем туда.</p>
<p>Я говорю именно с той точки зрения, которая гласит, что Природа не заботится о нашем <emphasis>алгоритме.</emphasis> Это открывает возможность следовать Пути выигрывания и освобождает нас от какого-либо отдельного ритуала мышления (кроме наших убеждений, что это работает). На каждое хитрое правило найдется свой контрпример, <emphasis>кроме</emphasis>правила выигрывания.</p>
<p>Как сказал Миямото Мусаси (это стоит повторить):</p>
<p>«Ты можешь победить с длинным клинком, но можешь выиграть бой и с коротким. Вкратце, Путь школы Ити — дух победы, вне зависимости от вида оружия и его длины».</p>
<p>(Другой пример: Мак-Ги утверждал, что мы обязаны ограничивать применение функций полезности, или же мы бесчисленное количество раз будем оказываться жертвой собственной непоследовательности. Но <emphasis>у функции полезности нет исключений.</emphasis> Я люблю жизнь без ограничений, без верхней границы: нет такого конечного значения N, что я предпочту шанс в 80,0001 % прожить N лет по сравнению с вероятностью в 0,0001 % прожить гуголплекс лет и восьмидесяти процентной вероятностью жить вечно. Это достаточное условие, чтобы можно было сказать, что моя функция полезности неограниченна. Так что мне просто надо сформулировать, как оптимизировать её для данных <emphasis>норм поведения.</emphasis> Вы не можете сказать мне «Для начала ты, прежде всего, должен приспособиться к определённому ритуалу мышления, а затем, если приспособишься, тебе нужно изменить свои нормы поведения, чтобы избежать непоследовательности». Откажитесь от схемы, ведущей к поражению; не меняйте определение выигрыша. Иное значило бы, что вы предпочитаете тысячу долларов миллиону, так что в свете проблемы Ньюкома ваша новая схема мышления не будет выглядеть плохо.)</p>
<p>«Но», — скажет сторонник причинной теории принятия решений, — «чтобы взять только один ящик, вам нужно сначала как-то поверить, что ваш выбор способен повлиять на то, пуст ящик Б или полон; это <emphasis>неразумно!</emphasis> Омега уже улетел! Это физически невозможно!»</p>
<p>Неразумно? Я рационалист; какое мне дело до того, быть ли неразумным? Я не собираюсь подчиняться определенной схеме мышления. Я буду брать только ящик Б <emphasis>не потому, что убежден, что мой выбор влияет на содержимое ящика, хотя даже Омега улетел.</emphasis> Я могу просто… взять только ящик Б.</p>
<p>Я собираюсь предложить альтернативный способ мышления, который рассчитает необходимость этого решения, но поля слишком узки для него; однако мне нет нужды предъявлять его вам. Дело не в том, чтобы обладать изящной теорией выигрывания, — дело в том, чтобы выигрывать; красота формулировок — побочный эффект.</p>
<p>Или посмотрим на это с другой стороны: вместо того, чтобы начинать с определения разумного решения, а затем задаваться вопросом, получит ли этот «разумный» агент много денег, взгляните лучше на агента, который получил много денег, затем разработайте теорию, в соответствии с которой агент будет оставаться с наибольшим количеством денег, и, уже отталкиваясь от этой теории, попробуйте вывести определение «разумности». «Разумность» может быть лишь ярлыком тех решений, которые соответствуют нашему текущему ритуалу мышления, — как ещё можно определить, является ли что-либо «разумным» или нет?</p>
<p>Джеймс Джойс, «Основы причинной теории решений»:</p>
<p>У Рэйчел был потрясающий ответ на вопрос, почему она не обогатилась <emphasis>(в этой игре — прим. перев.)</emphasis> «Я не выиграла много денег потому», — говорила она, — «что я не такой неудачник, который, как думают психологи, откажется от денег. Я просто не такая как ты, Ирен. Учитывая то, что я знаю, что не обладаю характером неудачника, и то, что психологи знают, что я такова, было бы разумным думать, что миллион не достанется мне. Тысяча долларов была наибольшей суммой, что я собиралась получить вне зависимости от того, что предприму. Поэтому единственная разумная вещь — взять их».</p>
<p>Ирен, возможно, захочет настоять на своем, спросив: «Но ведь ты не хочешь быть такой как я, Рэйчел? Ты не хочешь быть тем, кто проигрывает?» Существует некая склонность к тому, чтобы думать, что Рэйчел, преданная причинной теории принятия решений, должна ответить на этот вопрос отрицательно, и это кажется очевидно ошибочным (учитывая, что, будь она «неудачницей», как Ирен, она бы смогла получить больший приз). Это не тот случай. Рэйчел может и должна признать, что она хочет быть более похожей на Ирен. «Сейчас это было бы для меня лучше», — может допустить она, — «будь я неудачницей». И здесь Ирен восклицает: «Ага, ты признаешь это! В конце концов, не так уж умно было попытаться взять все деньги». К несчастью для Ирен, ее заключение вовсе не следует из того, что сказала Рэйчел. Та терпеливо разъяснит, что желать быть «неудачником» в задаче Ньюкома не противоречит тому, что необходимо брать тысячу долларов <emphasis>независимо от своего характера.</emphasis> Когда Рэйчел хочет быть такой же «неудачницей», как Ирен, она желает получить такие же возможности, а не одобрить ее выбор.</p>
<p>И я должен сказать, что это всеобщий принцип рациональности (конечно, в том смысле, как я <emphasis>определяю</emphasis> это понятие) — то, что вы никогда в конце концов не обнаружите себя завидующим чужому <emphasis>выбору</emphasis> самому по себе. Вы можете позавидовать чьим-нибудь генам, если бы Омега награждал за гены или именно они создавали бы установки, благополучные для выигрыша. Однако Рэйчел в вышеприведенной цитате завидует выбору Ирен и <emphasis>только</emphasis> выбору безотносительно от того, какой алгоритм та использовала, чтобы сделать его. Рэйчел стремится лишь к тому, чтобы настроить себя для принятия другого решения.</p>
<p>Невозможно заявлять, что вы более рациональны, чем кто-то другой, и в то же время завидовать тому, какой выбор сделал этот другой, если речь <emphasis>только</emphasis> о выборе. Просто <emphasis>сделайте</emphasis> то, чему завидуете.</p>
<p>Я всё пытаюсь сказать, что рациональность — это Путь выигрывания, но апологеты причинной теории принятия решений настаивают, что брать оба ящика и <emphasis>значит на самом деле выиграть,</emphasis> потому что <emphasis>невозможно поступить лучшим образом,</emphasis> оставив тысячу долларов… даже если те, кто берет один ящик, уходят с эксперимента с большей суммой. Остерегайтесь доводов такого рода каждый раз, когда вы замечаете за собой то, что определяете как «победителя» кого-то отличного от агента, с улыбкой взирающего с вершины гигантской пирамиды полезности.</p>
<p>Да, во многих мысленных экспериментах агенты имеют фору с самого начала, но если, скажем, нужно решить, прыгать ли со скалы, то нужно остерегаться того, чтобы определить агентов, воздерживающихся от прыжка, как заранее обладающих несправедливым преимуществом, — что, якобы, они подло отказались прыгать. В этом месте вы незаметно переопределяете понятие «выигрывать», называя им следование определенному ритуалу мышления. <emphasis>Следите за деньгами!</emphasis></p>
<p>Другой способ взглянуть на проблему: столкнувшись с задачей Ньюкома, вы бы захотели приложить заметные усилия, чтобы понять разумное обоснование того, что брать только ящик Б рационально и осмысленно (ведь если аргумент такого рода существует, вам <emphasis>следует</emphasis> взять только ящик Б, и вы найдете его полным денег)? Потратите ли вы несколько дополнительных часов, обдумывая эту проблему, если уверены, что в конце концов убедите себя, что брать только ящик Б — рациональный выбор? В этом положении достаточно странно находиться. Обычно работа рациональности заключается в том, чтобы разъяснить, какой выбор является наилучшим, а не отыскать обоснование к убеждению, что какое-либо конкретное решение оптимально.</p>
<p>Возможно, слишком легко говорить, что вы «следуете» стратегии «брать оба ящика» в проблеме Ньюкома и что это «разумный» выбор, пока деньги не будут действительно перед вами. Возможно, вы просто нечувствительны к абстрактным проблемам такого рода. А что, если у вашей дочери заболевание, смертельное в 90% случаев, и в ящике А сыворотка, которая вылечит ее с вероятностью в 20%, а ящик Б может содержать лекарство, успешно действующее с шансами в 95%? Что, если к Земле мчится астероид, и ящик А содержит систему защиты, действующую 10% времени, а в ящике Б может быть орудие, которое защищало бы Землю постоянно?</p>
<p>Будь это так, вы бы заметили, что вас просто <emphasis>соблазняет сделать необоснованный выбор?</emphasis></p>
<p>Что, если ставка, которую может принести ящик Б, — это что-то такое, что вы <emphasis>не можете</emphasis>оставить? Что-то безгранично более важное для вас, нежели следовать тому, что выглядит разумным? Если вам совершенно <emphasis>нужно</emphasis> выиграть — <emphasis>действительно</emphasis> выиграть, а не просто определить себя как победителя?</p>
<p>Захотели бы вы <emphasis>всем своим нутром</emphasis>, чтобы «разумным» решением оказалось взять только ящик Б?</p>
<p>Если да, то, возможно, сейчас настало время обновить ваше определение разумности.</p>
<p>Предполагая себя рационалистом, вы не должны обнаруживать, что завидуете решениям-самим-по-себе, принятым предполагаемыми не-рационалистами: ваше решение может быть любым. Когда вы обнаружите себя в подобном положении, вам не следует упрекать другого в том, что он не смог подстроиться к вашему пониманию разумности. Вам нужно осознать, что вы шли по ложному пути.</p>
<p>То же самое верно, и если вы заметите, что продолжаете хранить веру в отдельный след «обоснованного» убеждения в противовес убеждению, которые выглядит по-настоящему <emphasis>истинным</emphasis>: либо вы недопонимаете «обоснованность», либо ваше представление об истинности второго убеждения ошибочно.</p>
<p>Невозможно одновременно <emphasis>определить</emphasis> «рациональность» и как Путь выигрывания, и как некую конкретную систему в рамках байесовской теории вероятностей и теории принятия решений. Но это тот самый аргумент, который я привожу в первую очередь, и мораль моего совета — верить в байесианство, в то, что законы, ведущие к выигрышу, имеют достаточный доказательный аппарат, чтобы быть точной наукой. Если же когда-нибудь окажется, что байесовские принципы терпят неудачу, систематически решая некую задачу плохо (по сравнению с решениями других теорий), то байесианство придётся оставить на свалке истории. «Рациональность» — просто ярлык, который я использую для своих представлений о Пути выигрывания — пути агента, улыбающегося с вершины гигантской пирамиды полезности. <emphasis>Сейчас</emphasis> этим ярлыком помечено байесовское искусство.</p>
<p>Я понимаю, что эта статья — еще не окончательный нокаут для причинной теории принятия решений (для этого нужна была бы целая книга или диссертация), но я надеюсь, что смог частично проиллюстрировать свое подсознательное отношение к понятию «рациональность».</p>
<p>Вы не должны обнаруживать себя отделяющим «выгрышный» выбор от «разумного» или «обоснованное» убеждение от «наиболее правдоподобного».</p>
<p>Я рассказал, почему я называю «рациональными» свои убеждения в зависимости от их точности и выигрышности, но <emphasis>не для того,</emphasis> чтобы указать на словесное обоснование или на конкретные стратегии, приводящие к определенному успеху; не для того, чтобы назвать этим словом то, что доказуемо логически, наглядно для других или выглядит «обоснованным».</p>
<p>Как сказал Миямото Мусаси:</p>
<p>«Помни, когда в твоих руках меч — ты должен поразить противника, чего бы тебе это ни стоило. Когда ты парируешь удар, наносишь его, делаешь выпад, отбиваешь клинок или касаешься атакующего меча противника, ты должен сразить противника тем же движением. Достигай цели. Если ты будешь думать только о блокировании ударов, выпадах и касаниях, ты не сможешь действительно достать врага».</p>
<p><strong>Стать сильнее</strong></p>
<p><strong>Бросая вызов сложностям</strong></p>
<p>Эта цепочка посвящена тому, как делать сложные или «невозможные» вещи.</p>
<p><strong>Цуёку наритаи («Хочу стать сильней!»)</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В ортодоксальном иудаизме есть следующий афоризм: «Если древние были как ангелы, то мы – как люди, а если древние были как люди, то мы – как ослы», что вытекает из убеждения в том, что всё иудейское право было получено на горе Синай Моисеем напрямую от Господа. Действительно, вряд ли возможно получить новое галахическое знание, проведя какой-нибудь эксперимент; получить это знание можно лишь из уст кого-то, кто уже им владеет — потому что он услышал его от кого-то ещё, кто получил его непосредственно от Господа. Поскольку вся информация исходит из единственного, давно замолкшего источника, она может лишь искажаться в процессе передачи от поколения к поколению.</p>
<p>Поэтому слова современных раввинов не могут перекрывать слова древних раввинов. Ползающие животные обычно не кошерны, но позволительно съесть червяка, обнаруженного внутри яблока: древние считали, что червь самопроизвольно возник внутри яблока, и поэтому является его частью. Современный раввин не имеет права сказать «Понятно, что древние раввины разбирались в биологии также, как пингвины в математической логике. Завет отвергнут!». Современный раввин не может знать какой-либо галахический принцип, неведомый древним раввинам, потому что это означает обрыв цепочки древних раввинов, передающих друг другу ответы, полученные на горе Синай. Знание происходит от авторитета, и поэтому оно не нарастает, а лишь утрачивается с течением времени.</p>
<p>Я услышал эту поговорку про ангелов и ослов, когда я был в младших классах религиозной школы. Я был слишком молод для того, чтобы быть полностью созревшим атеистом, но я всё равно подумал про себя: «Тора теряет знание с каждым поколением. Наука приобретает знание с каждым поколением. Неважно, с чего они начали, рано или поздно наука обгонит Тору».</p>
<p>Очень важно, чтобы прогресс не исчезал. До тех пор, пока вы продолжаете двигаться вперёд, вы достигнете своей цели; но если вы остановитесь, то вы никогда не достигнете её.</p>
<p>«Цуёку наритаи» это на японском. «Цуёку» значит «сильный»; «нару» это «становиться», а форма «наритаи» это «хочу стать». Вместе это значит «Я хочу стать сильнее» и выражает настроение, ярче звучащее в японских работах, нежели в любой западной литературе, которую я читал. Вы можете сказать это, когда выражаете стремление стать профессиональным игроком в Го — или после того как вы проиграли важный матч, но не сдались — или после того как вы выиграли важный матч, но все еще не на вершине мастерства — или после того как вы стали наилучшим игроком в Го всех времен, но все еще думаете, что можете играть еще лучше. Это и есть «Цуёку наритаи», воля к трансцендентности.</p>
<p>«Цуёку наритаи» это движущая сила моего эссе «Правильное использование смирения», в котором я сравнивал студента, который смиренно проверяет дважды свой тест по математике и студента который скромно говорит «Но как мы можем действительно знать? Не имеет значения как много раз я проверю, я никогда не буду уверен абсолютно». Студент, который проверяет дважды свои ответы «хочет стать сильнее»; он реагирует на возможный внутренний недостаток посредством деятельности при помощи которой он может исправить недостаток, а не отступлением.</p>
<p>Каждый год, в праздник под названием Йом Киппур, ортодоксальный иудей читает литанию, которая начинается словами «ашамну, багадну, газалну, дибарну дофи» и похожим образом проходит через весь древнееврейский алфавит: «Мы грешили, мы предавали, мы грабили, мы злословили».</p>
<p>С каждым словом вы бьёте себя в грудь в знак раскаяния. Никто не может освободить вас от этого ритуала: нет такого правила, что, если вы ухитрились прожить весь год, ничего ни разу ни украв, то вы можете пропустить слово «газалну» и не бить себя в грудь в этот раз. Это нарушит чувство принадлежности к празднику Йом Киппур, который посвящён исповеданию грехов, а не избеганию грехов, чтобы исчезла причина в них исповедоваться.</p>
<p>Тот же символизм есть и в «Ашамну». Молитва не оканчивается словами «но это было в этом году, а в следующем году я добьюсь большего».</p>
<p>«Ашамну» носит удивительное сходство с представлением о том, что основная идея пути рациональности — это бить себя кулаком в грудь и говорить: «Все мы предвзяты, все мы иррациональны, все мы невежественны, все мы сверхуверенны, все мы плохо откалиброваны, все мы страдаем от искажений».</p>
<p>Замечательно. Теперь расскажите, как вы собираетесь стать менее предвзятым, более осведомлённым, менее сверхуверенным, лучше откалиброванным.</p>
<p>Мне вспоминается старая еврейская шутка: в день Йом Киппур раввин неожиданно оказывается охвачен непривычно сильным чувством вины. Он падает ниц и сквозь слезы восклицает: «Всевышний, я ничто пред ликом Твоим!». Волна вины накатывает и на кантора, который также вскрикивает: «Всевышний, я ничто пред ликом Твоим!». Увидев это, уборщик в дальнем углу синагоги падает на колени и восклицает: «Всевышний, я ничто пред ликом Твоим!». А затем раввин незаметно толкает кантора локтём в бок и шепчет: «Ты только посмотри, кто возомнил себя ничем».</p>
<p>Не гордитесь своим признанием в том, что вы тоже страдаете от искажений, и не упивайтесь знанием о своих изъянах. Этот принцип сродни принципу о том, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Двенадцать_добродетелей_рациональности">не надо гордиться признанием в своём невежестве</a>; ибо если черпать в невежестве гордость, то будет нелегко поступиться своим невежеством, когда к вам постучатся свидетельства. Точно также и с изъянами: не надо внутренне восхищаться своей честностью и наблюдательностью, позволившей вам их признать; ликовать следует тогда, когда поводов для признания стало меньше.</p>
<p>В противном случае, когда кто-то идет к нам с планом «коррекции» влияния, мы огрызнемся: «Ты думаешь поставить себя над нами?» Мы печально покачаем головами и скажем: «У тебя, должно быть, низкое самосознание».</p>
<p>Никогда не говорите, что вы так же порочны, как и я, до тех пор, пока вы не можете сказать мне, что планируете с этим делать. После этого у вас все еще остается много недостатков, но дело не в этом; важно «делать лучше», двигаться вперед, делать шаг за шагом вперед. Цуёку наритаи!</p>
<empty-line/>
<p><strong>Цуёку против уравнительского инстинкта</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В племенах охотников и собирателей обычно сильно развит уравнительный принцип (по крайней мере, если вы мужчина) — принцип всемогущего племенного вождя чаще можно найти в аграрных обществах, редко в родоплеменном строе. В большинстве племен, живущих охотой и собирательством, охотник, который приносит больше всего добычи, будет стараться приуменьшить свои заслуги.</p>
<p>Возможно, если ваша стартовая точка находится ниже среднего уровня, вы можете улучшать себя без опаски выделиться из толпы. Однако рано или поздно, если вы стремитесь сделать все как можно лучше, ваша цель превзойдет средний уровень.</p>
<p>Если вы не можете признаться себе, что вы действуете лучше остальных — или если вы стыдитесь желания действовать лучше остальных — тогда средний уровень навсегда станет для вас непреодолимым барьером, местом, где вы прекращаете свое развитие. И что насчет тех людей, что находятся ниже среднего уровня? Вы смеете сказать, что желаете быть лучше них? Ну вы и гордец!</p>
<p>Возможно не слишком нормально гордиться собой так, словно вы лучше вообще всех. Но лично я обнаружил, что это полезный мотиватор, несмотря на мои принципы, а я хочу использовать всю полезную мотивацию, которую смогу получить. Возможно этот вид соревнования представляет собой игру с нулевой суммой, наподобие го; это не значит, что мы должны отменить данную человеческую активность, если людям это нравится и представляет собой нечто интересное.</p>
<p>Но, в любом случае, конечно же это плохо — стыдиться делать все как можно лучше.</p>
<p>И кстати, жизнь нельзя оценить графиком. Стремление к трансцендентности не имеет точки, за которой это стремление становится хуже; и гонка, в которой нет финиша, не имеет и золотых или серебряных медалей. Просто бегите как можно быстрее изо всех сил, не беспокоясь, что вы можете оставить позади других. (Но будьте настороже: если вы откажетесь думать об этой возможности, однажды так и произойдет. Если вы игнорируете последствия, они могут настигнуть вас.)</p>
<p>Рано или поздно, если твой путь ведет к истине, вы захотите убрать те недостатки, которые большинство людей не убирают. Рано или поздно, если ваши усилия приносят хоть какие-то плоды, вы обнаружите, что у вас меньше слабых мест.</p>
<p>Возможно вы найдете мудрым преуменьшить свои достижения, даже если вы и в самом деле преуспели. Люди могут простить гол, но вряд ли обрадуются выигрышу вами всей игры. Вы возможно найдете проще, быстрее и больше всего подходящим публично принизить свои достоинства, постараться сделать вид, что вы такой же несовершенный, что и все. Ну, до тех пор, пока всем уже не станет ясно, что это не так. Это может быть забавно — гордо показывать свою скромность так, что каждый знает как много вы достигли, о чем можете скромно умолчать.</p>
<p>Но не позволяйте этому стать концом вашего путешествия. Даже если вы только шепчете это себе под нос, продолжайте шептать: цуёку, цуёку! Сильнее, сильнее!</p>
<p>А потом установите себе цель еще выше. Вот истинный смысл осознания, что вы все еще несовершенны (пусть теперь и немного меньше). Он заключается в том, чтобы всегда достигать больше, безо всякого стыда.</p>
<p>Цуёку наритаи! Я буду всегда бежать настолько быстро, насколько могу, даже если я вырвусь вперед, я продолжу бежать; и кто-то однажды превзойдет меня; но даже хотя я останусь позади, я всегда буду бежать изо всех сил.</p>
<p><strong>Пытаясь пытаться</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Нет! Не надо пытаться! Делай. Или не делай. Не надо пытаться.</p>
<p><emphasis>Йода</emphasis></p>
<p>Когда-то давно я думал, что есть другой пример глубокой (великой) мудрости, а этот глуповат. Успех — не простое действие. Вы не можете просто решить выиграть путем достаточно трудного выбора. Не существует плана, который бы всегда работал.</p>
<p>Но Йода оказался мудрее, чем я сначала себе представил.</p>
<p>Первая элементарная техника эпистемологии — не глубокая, зато дешевая — отделять цитату от того, что она обозначает. Разговор о снеге не то же самое, что разговор о «снеге». Когда я использую слово «снег» без кавычек, я имею в виду снег; а когда я использую слово « „снег“ » в кавычках, я веду разговор именно о самом слове. Вам нужно сменить тип мышления, перейти в режим цитирования, чтобы вести разговор о своих убеждениях. Обычно, мы говорим о реальности.</p>
<p>Если кто-то говорит «я хочу нажать на выключатель», тогда по умолчанию, он имеет в виду то, что он собирается попробовать нажать на выключатель. Он собирается выстроить план, который обещает путем последовательностей действий привести его к нужному состоянию выключателя; и осуществить данный план.</p>
<p>Не существует плана, который работал бы с бесконечной определенностью. Так что по умолчанию, когда вы говорите о намерении достигнуть цели, вы не подразумеваете, что ваш план точно и совершенно приведет вас только к этой возможности. Но когда вы говорите «я собираюсь нажать на выключатель», вы пытаетесь нажать на выключатель — не пытаетесь достигнуть 97.2% вероятности нажатия на выключатель.</p>
<p>Так что же подразумевается, когда кто-либо говорит «Я собираюсь нажать на выключатель?»</p>
<p>Ну, в разговорной речи «я собираюсь нажать на выключатель» и «я собираюсь попробовать нажать на выключатель» означают более или менее одно и то же, за исключением того, что последнее выражение подразумевает возможность неудачи. Вот почему я изначально обиделся на Йоду за кажущееся отрицание возможности. Ну уж извините.</p>
<p>Наибольший жизненный вызов состоит в том, чтобы удерживать себя на достаточно высоком уровне. Я могу рассказать об этом принципе позже, поскольку это линза, через которую вы можете видеть многие-но-не-все личные дилеммы — «На каком уровне я держу себя? Достаточно ли он высок?»</p>
<p>Поскольку большинство жизненных неудач заключаются в том, что вы держите себя на слишком низком уровне, вам нужно опасаться требовать от себя слишком мало — ставить цели, что легко достижимы.</p>
<p>Часто там, где успешно сделать вещь очень трудно, попробовать это сделать куда легче.</p>
<p>Что легче — построить успешный стартап или попробовать построить успешный стартап? Заработать миллион долларов или попробовать заработать миллион долларов?</p>
<p>Так что если «я собираюсь нажать на выключатель» означает по умолчанию что вы попытаетесь нажать на выключатель — то есть, вы собираетесь следовать плану, который обещает привести к желаемому результату если не со стопроцентной вероятностью, то по крайней мере с наибольшей вероятностью, которую вы можете обеспечить -</p>
<p>тогда «я намерен «попытаться нажать» на выключатель» означает что вы хотите попробовать «попробовать нажать на выключатель», то есть вы собираетесь попробовать достичь цели-состояния «имею план который может помочь нажать на выключатель».</p>
<p>Теперь, если бы был самомодифицирующийся ИИ, о котором мы уже говорили, преобразование, которое мы только что выполниили, должно было закончится отраженным равновесием — ИИ планировал бы операции по планированию.</p>
<p>Но когда мы имеем дело с людьми, они могут удовлетвориться планом, который не особо вероятно гарантирует успех. Момент, что план должен максимизировать вашу вероятность успеха, теряется из виду. Куда легче убедить себя что мы «максимизировали нашу вероятность выиграть» нежели убедить себя что мы выиграем.</p>
<p>Почти любое усилие должно служить для убеждения нас, что мы «сделали все что могли», если попытки сделать все, что мы можем, это все, что мы пытаемся сделать.</p>
<p>«Вы спросили себя, что вы можете сделать в великих событиях, которые начинаются сейчас, и ответили себе, что ничего. Но из-за того, что вы страдаете, вы неправильно поставили вопрос…вместо того, чтобы спрашивать, что вы можете сделать, вы должны были спросить, что нужно сделать».</p>
<p>- Стивен Браст, Дороги Мертвых</p>
<p>Когда вы спрашиваете «что я могу сделать?», вы пытаетесь сделать все, что можете. Много ли вы можете? Это все, что не вызывает у вас ни малейшего затруднения. Это все, что вы можете сделать с деньгами у вас в кошельке минус деньги на ланч. Что вы можете сделать с этими ресурсами, может не дать вам очень хорошие шансы на выигрыш. Но это «все что вы можете сделать» и таким образом вы действуете обоснованно, так?</p>
<p>Но что нужно сделать? Может быть то, что нужно сделать, требует в три раза больше, нежели все ваши сбережения за всю жизнь, и вы должны сделать это или потерпите неудачу.</p>
<p>Так что старание иметь «максимизированную вероятность успеха» — в противовес стараниям достичь успеха — является существенно более низким барьером. Вы можете иметь «максимизированную вероятность успеха» используя только деньги у вас в кармане, хотя на самом деле претендовать на победу не сможете.</p>
<p>Хотите попробовать сделать миллион долларов? Купите лотерейный билет. Ваши шансы на выигрыш не очень хороши, но вы попытались, чего и хотели. На деле, вы сделали все, что в ваших силах — ведь у вас был всего лишь доллар после обеда. Максимизация шансов на достижение цели, используя доступные ресурсы: разве это не интеллект?</p>
<p>И только когда вы хотите, превыше всего остального, на самом деле нажать на выключатель — без цитирования и без утешительных призов за попытки — тогда вы на самом деле приложите усилия, чтобы действительно максимизировать вероятность.</p>
<p>Но если все, что вы хотите, это «максимизировать вероятность успеха при доступных ресурсах», тогда наиболее легкий путь сделать это — просто убедить себя в том, что это уже сделано. Самый первый план, который вы придумаете, уже будет служить как «максимизирующий» — если нужно, то вы можете придумать несколько худших планов, чтобы доказать оптимальность первого. И все крошечные ресурсы, которые вы вложите в этот план, будут гордо называться «доступными ресурсами». Не забудьте заодно поздравить себя с тем, что вы выложились на все 100%!</p>
<p>Не старайтесь изо всех сил. Либо побеждайте, либо проигрывайте. Но не старайтесь.</p>
<p><strong>Используй вторую попытку, Люк</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Если кто-то хочет провалиться, он везде найдет препятствия» — Джон Маккарти.</p>
<p>Первый раз я увидел 4-6 «Звездные войны», еще когда был совсем юн. Мне было семь или девять, где-то так. Я плохо помню то время, однако я запомнил Люка Скайуокера как крутого джедайского парня.</p>
<p>Представьте мой ужас и разочарование, когда я годы спустя пересмотрел всю сагу и понял, что Люк был подростком-нытиком.</p>
<p>Я упоминаю это потому, что вчера я просматривал на Ютьюбе источник цитаты Йоды: «Делай или не делай. Не пытайся».</p>
<p>О. Мой. Ктулху.</p>
<p>Наряду с клипом с Ютьюба я представляю вам малоизвестную сценку, которая произошла на съемках фильма между директором картины Джорджем Лукасом и Марком Хамиллом, который играл Люка:</p>
<p>Люк: Хорошо, я попробую.</p>
<p>Йода: Нет! Не пробуй. Делай. Или не делай. Но не пробуй.</p>
<p>Люк поднимает руку и его корабль медленно начинает всплывать из воды. Глаза Йоды загораются интересом — но корабль снова тонет.</p>
<p>Марк Хамилл: «Эээ, Джордж…»</p>
<p>Джордж Лукас: «Что?»</p>
<p>Марк: «Так… дальше по тексту я говорю, что не могу поднять корабль, так как он слишком большой».</p>
<p>Джордж: «Ну да».</p>
<p>Марк: «А разве Люк не попробует еще раз?»</p>
<p>Джордж: «Нет. Люк сдается и садится рядом с Йодой…»</p>
<p>Марк: «И это герой, который собирается драться со всей Империей? Смотри, это могло бы произойти, когда он был только подростком, однако теперь он уже тренированный джедай. В последнем фильме он взорвал Звезду Смерти. Он должен показать хотя бы немного силы воли».</p>
<p>Джордж: «Нет. Ты сдаешься. И тогда Йода читает тебе лекцию, ты говоришь, что это невозможно. Тебе понятно?»</p>
<p>Марк: «Невозможно? Он что, на калькуляторе это высчитал, что ли? Корабль уже начал подниматься! Это прямая демонстрация того, что это осуществимо! Люк потерял концентрацию на секунду и корабль начал тонуть обратно — и после этого он сразу же сдается и говорит, что это невозможно? Не говоря уже о том, что Йода, который уже восемьсот лет занимается этим, прямо говорит ему, что это возможно…»</p>
<p>Джордж: «И тогда ты уходишь».</p>
<p>Марк: «Это его долбаный корабль! Если он оставит его в болоте, то остаток своей никчемной жизни он проведет на Дагобе! Он не может уйти! Смотри, давай просто перед следующей сценой вставим слова «месяц спустя», Люк все еще стоит перед болотом, в тысячный раз стараясь вытащить корабль — «</p>
<p>Джордж: «Нет».</p>
<p>Марк: «Ну ладно! Покажем как он солнечным днем стоит с напряженной рукой и говорит «Невозможно». На самом деле, он же должен был попытаться снова, когда отдохнул бы — «</p>
<p>Джордж: «Нет».</p>
<p>Марк: «Хотя бы пять долбаных минут! Пять минут перед тем, как он сдастся!»</p>
<p>Джордж: «Я не хочу снимать пять минут про то, как корабль качается в болоте наподобие игрушки для ванной».</p>
<p>Марк: «Святые угодники! Если этот жалкий неудачник зовется мастером Силы, тогда все в Галактике должны были бы владеть ею! Люди становились бы джедаями потому, что это было бы проще, чем закончить среднюю школу».</p>
<p>Джордж: «Слушай, ты актер. А я сценарист. Так что просто говори, что у тебя написано в сценарии».</p>
<p>Марк: «Люди на это не купятся».</p>
<p>Джордж: «Купятся, уж поверь».</p>
<p>Марк: «Они плюнут и пойдут в театр».</p>
<p>Джордж: «Они будут сидеть и кивать, не замечая ничего необычного. Ты просто не понимаешь человеческую натуру. Люди не будут стараться даже пять минут перед тем, как сдаться, пусть даже на кону будет судьба всего человечества».</p>
<p><strong>Создание сообщества</strong></p>
<p>Фрагменты цепочки о создании сообщества рационалистов</p>
<p><strong>Общий уровень здравомыслия</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Перефразирую «Байесианца с чёрным поясом» <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Общий_уровень_здравомыслия">1</a>: за каждой впечатляющей, драматичной ошибкой кроется история о более важной и менее драматичной ошибке, без которой первая не случилась бы.</p>
<p>Даже если завтра повсюду в мире магическим образом исчезнут все следы религии, то, хотя жизнь многих людей и улучшится, нам всё ещё будет очень далеко до решения серьёзных проблем со здравомыслием, из-за которых вообще существует религия.</p>
<p>У нас есть веская причина потратить часть наших усилий на устранение религии, ведь религия — это непосредственная проблема. Однако религия исполняет и роль задохнувшейся канарейки в угольной шахте. Религия — это знак, симптом большей проблемы, которая никуда не денется просто потому, что кто-то лишится своей религии.</p>
<p>Рассмотрим мысленный эксперимент: чему вы могли бы научить других людей, с условиями, что это правда, это полезная широко применимая рационалистская техника, это напрямую не касается религии, но это могло бы подтолкнуть людей от религии отказаться? Даже так: представьте, что вы опросите всех ваших студентов через пять лет, чтобы посмотреть, как много из них откажется от религии по сравнению с контрольной группой. Но если вы хотя бы чуть-чуть попытаетесь сражаться с религией напрямую, вы провалите эксперимент. На уроках вам запрещается упоминать религию и любое религиозные утверждения, вам даже нельзя никак намекать на них. Все ваши примеры должны основываться на ситуациях из реального мира и не иметь ничего общего с религией.</p>
<p>Если мы не сражаемся с религией напрямую, чему мы научим людей, чтобы поднять общий уровень здравомыслия до уровня, при котором религия исчезнет сама собой?</p>
<p>Ниже перечислены несколько тем, которые я уже освещал. У меня встречались упоминания религии, но от них можно легко избавиться.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аффективные_смертельные_спирали">Аффективные смертельные спирали</a> — множество не сверхъестественных примеров.</p>
<p>Как избегать <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Кешированные_мысли">кешированных мыслей</a>, <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_казаться_и_быть_глубокомысленным">фальшивой мудрости</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Эксперимент_Аша_о_конформизме">давления конформизма</a>.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Что_такое_свидетельство">Свидетельства</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Бритва_Оккама">бритва Оккама</a> — правила вероятности.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Нижняя_строчка">Нижняя строчка</a> / <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Второй_закон_термодинамики_и_двигатели_познания">Двигатели познания</a> — работа Разума с точки зрения причин и следствий.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">Таинственные ответы на таинственные вопросы</a> и вся связанная с этим цепочка. Вопросы вроде «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">Убеждения должны окупаться</a>» и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Семантические_стоп-сигналы">стоп-сигналов</a> прекрасно иллюстрируются историческими примерами витализма и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Лжепричинность">флогистона</a>.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Исключая_сверхъестественное">Несуществующие онтологически базовые разумные сущности</a> — примените <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ошибка_проецирования_ума">ошибку проецирования ума</a> к <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вероятность_находится_в_голове">вероятностям</a>, двигайтесь от <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Тщетность_эмерджентности">холизма</a> к <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Редукционизм">редукционизму</a>, затем переходите к <a l:href="https://www.readthesequences.com/Brain-Breakthrough-Its-Made-Of-Neurons">работе мозга</a> и <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Злые_атомы">когнитивным наукам</a>.</p>
<p>Множество вспомогательных техник из «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Кризис_веры">Кризиса Веры</a>» — хотя вам лучше подыскать какое-то другое название для этой техники высшего уровня, которая позволяет обновлять свои убеждения на основании свидетельств.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Эпистемология_темной_стороны">Тёмная сторона эпистемологии</a> — учить этому не упоминая религию будет сложновато, но возможно как пример из реальной жизни подойдёт запись допроса какого-нибудь деятеля сетевого маркетинга.</p>
<p>«<a l:href="https://www.lesswrong.com/posts/K4aGvLnHvYgX9pZHS/the-fun-theory-sequence">Теорию удовольствия</a>» можно преподавать как теорию утопической фантастики без упоминания теодиции.</p>
<p><a l:href="https://www.readthesequences.com/Joy-In-The-Merely-Real">Наслаждение обыденностью</a>, <a l:href="https://www.lesswrong.com/posts/JynJ6xfnpq9oN3zpb/inseparably-right-or-joy-in-the-merely-good">натуралистическая метаэтика</a>, и так далее, и так далее.</p>
<p>Но давайте посмотрим с другой стороны.</p>
<p>Предположим, что мы знаем учёного, который <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вне_лаборатории">всё ещё религиозен</a>: не важно, имеем мы дело с активным участием в религиозной жизни или с неясными случайными высказываниями о чем-то «духовном».</p>
<p>Теперь мы знаем, что этот человек не понимает во всех тонкостях…</p>
<p>…что есть свидетельство и почему;</p>
<p>…бритву Оккама;</p>
<p>…что два правила выше вытекают из законов и причинно-следственного механизма, благодаря которым мозг составляет карты, и не отменяются, когда речь идёт о зубных феях;</p>
<p>…чем отличаются настоящие ответы от затычек для любопытства;</p>
<p>…как переосмысливать что-либо, вместо того, чтобы просто повторять услышанное;</p>
<p>…некоторые основные направления науки за последние три тысячи лет;</p>
<p>…сложные искусства обновления убеждений на основе новых свидетельств и отказа от устаревших убеждений;</p>
<p>…эпистемологию начального уровня;</p>
<p>…честности перед собой продвинутого уровня;</p>
<p>…и так далее, и так далее, и тому подобное.</p>
<p>Если посмотреть на этот список, то видно, что изучить все его составляющие не так уж сложно. Быстрое введение во всё это (кроме <a l:href="https://www.readthesequences.com/Value-Is-Fragile">натуралистической метаэтики</a>) могло бы оказаться… обязательным предметом второго курса?</p>
<p>Но даже некоторые нобелевские лауреаты не прошли такой курс! <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/02/what_evidence_i.html?cid%3d61577404">Пример Ричарда Смолли</a> может показаться некорректным, но есть и более пугающий <a l:href="https://www.readthesequences.com/Changing-The-Definition-Of-Science">пример Роберта Ауманна</a>.</p>
<p>И их нельзя считать отдельными исключениями. Если бы все их коллеги прошли бы такой курс, они бы поправили Смолли и Ауманна (дружески отвели бы в сторонку и объяснили базовые принципы) или относились бы к ним достаточно настороженно и не дали бы Нобелевскую премию. Ведь если рассуждать реалистично (пусть это и кажется несправедливым), разве получил бы Нобелевскую премию учёный, публично рассуждающий о существовании Санта Клауса?</p>
<p>Именно об этом и говорит нам мёртвая канарейка, религия: общий уровень здравомыслия сейчас смехотворно низок. Даже в научной элите.</p>
<p>Если мы выкинем мёртвую гниющую канарейку, то в нашей шахте станет пахнуть чуть лучше, но уровень здравомыслия значительно не вырастет.</p>
<p>Я не планирую критиковать движение нео-атеистов. Вред, нанесённый религией, — это очевидная существующая опасность, или даже продолжающееся бедствие. Сражение против непосредственных последствий религии приоритетней использования её в качестве канарейки или экспериментального индикатора. Но даже если Докинз, Деннет, Харрис и Хитченс каким-то образом окончательно победят даже в самых далёких уголках человеческого мира, настоящая работа рационалистов только начнётся.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Общий_уровень_здравомыслия">1.</a>Юдковский ссылается на блог «Black Belt Bayesian», который уже не существует. — Прим.перев.</p>
<p><strong>Чувство, что большее возможно</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Предыдущий в серии: <a l:href="http://lesswrong.com/lw/1e/raising_the_sanity_waterline/">Raising the Sanity Waterline</a> (English)</p>
<p>Продолжает: <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Учи_невыучиваемому">Учи невыучиваемому</a></p>
<p>Когда учишь людей теме, которую ты пометил как «рациональность», помогает, если они уже заинтересованы в ней. (Есть менее прямые пути учить людей составлять <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Для_чего_нужна_истина">карты, отражающие территорию</a>, или оптимизировать реальность в соответствии с их ценностями, но я выбрал именно <emphasis>явный</emphasis> метод.)</p>
<p>И когда люди объясняют, почему они <emphasis>не</emphasis> заинтересованы в рациональности, одна из самых частых причин — это что-то вроде: «Я знаю парочку рациональных людей и они не кажутся мне более счастливыми»</p>
<p>О ком они думают? Наверное, об <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Хранители_Айн_Рэнд">объективистах</a> или о ком-то похожем. Может, об <a l:href="http://lesswrong.com/lw/qe/do_scientists_already_know_this_stuff/">обычном учёном</a> (English), которого они знают. Или <a l:href="http://lesswrong.com/lw/1e/raising_the_sanity_waterline/">обычном атеисте</a> (English).</p>
<p>Это далеко <emphasis>не</emphasis> самая суть рациональности, как я и говорил прежде.</p>
<p>Даже если ограничиться людьми, способными вывести формулу Байеса — что уже вычёркивает 98% вышеназванных — это <emphasis>всё ещё</emphasis> не суть рациональности. В смысле, это же довольно базовая теорема.</p>
<p>С самого начала у меня было чувство, что должна существовать какая-то дисциплина познания, искусство мышления, навык, делающий людей заметно компетентнее, мощнее; эквивалент <a l:href="http://tvtropes.org/pmwiki/pmwiki.php/Main/TookALevelInBadass">Поднятия Уровня в Крутости</a> (English).</p>
<p>Но когда я смотрю на окружающий мир, я не вижу этого. Иногда я замечаю намёк, эхо того, что должно быть возможно, когда читаю творчество Робина Доуса, Даниэла Гилберта, Туби и Космидеса [1]. Отдельные маститые учёные-психологи, которым <emphasis>далеко</emphasis>не всё равно — настолько не всё равно, что, мне кажется, их коллеги чувствуют себя неудобно, ведь не круто заботиться о чём-то настолько сильно. Они уловили ритм, единство, пронизывающее их аргументы —</p>
<p>Но даже это… всё ещё не самая суть рациональности.</p>
<p>Даже среди тех немногих, кто впечатляет меня отголоском брезжущей внутренней мощи, я не думаю, что их мастерство рациональности может сравниться со, скажем, мастерством математики Джона Конвэя [2]. Базовое знание, которое мы привлекаем к построению нашего понимания — если извлечь только части, которые мы использовали, а не всё, что было необходимо изучить, чтобы отыскать их — не сравнимо по величине со всем тем, что профессиональный инженер-атомщик знает про строение ядерных реакторов. Наверное, оно даже не сравнится с тем, что обычный инженер знает про мосты. Мы практикуем наши навыки способами, которые выучили постфактум; однако, эта практика и близко не стояла с тренировочным режимом олимпийского бегуна или даже игрока в теннис средней лиги.</p>
<p>И корень <emphasis>этой</emphasis> проблемы, как я подозреваю, это то, что мы ещё не собрались вместе и не систематизировали наши навыки. Нам пришлось создавать их постфактум, и есть верхний предел, как много один человек может сделать, даже если он может привлечь работу, проделанную в других научных областях.</p>
<p>Основное препятствие, сбивающее нас с <emphasis>правильного</emphasis> пути, — это сложность тестирования <emphasis>результатов</emphasis> тренировочных программ, следовательно мы не можем так просто получить методы, основанные на экспериментальных результатах. Я напишу больше на эту тему, потому что мне кажется, что распознание успешных методов и отделение их от провальных — важная, блокирующее дальнейшее развитие проблема.</p>
<p>Существуют эксперименты, исследующие балансирующие поправки для исправления отдельных когнитивных искажений, но они больше похожи на «заставь студентов практиковаться час, затем протестируй их через две недели», а не на «проведи половину записавшихся через версию А трёхмесячной тренировочной программы, а половину — через версию Б, а затем проведи исследование через пять лет». Вытекающее из обстоятельств количество усилий подходит для обучения людей, который Действительно Серьёзны Насчёт Рациональности, но никак для тех, кто Готов Потратить Час Времени Или Около Того.</p>
<p>Дэниэл Бурфут [3] замечательно заметил, почему интеллект кажется решающим фактором в рациональности: когда приходится импровизировать с совсем малым багажом знаний и количеством систематической практики, интеллект оказывается на самом важном месте.</p>
<p>Почему «рационалисты» не окружены видимой аурой мощи? Почему они ещё не на самой верхушке любой элиты любого направления, имеющего дело с мышлением? Почему большинство «рационалистов» кажутся обычными людьми, возможно со слегка большим интеллектом, с ещё одной игрушкой в чулане?</p>
<p>Тут можно придумать несколько ответов, но один из них определённо состоит в том, что они практикуются в рациональности намного менее систематично, чем каратист с первым даном — в поединках.</p>
<p>Я не ухожу от критики. Я не <a l:href="http://lesswrong.com/lw/q9/the_failures_of_eld_science/">бейцукай</a> (English), потому что есть граница того, как много Искусства можно создать в одиночку и как сильно можно полагаться на умозрительные заключения без экспериментально выявленной статистики. Я знаю о <emphasis>единственном</emphasis>использовании рациональности под названием «редукционизм запутывающих знаний». Об этом я спрашивал свой мозг, это он мне дал. Есть и другие искусства, я думаю, которые могла бы включить зрелая рационалистская тренировочная программа, которые сделали бы меня сильнее, счастливее и эффективнее. Если бы я только мог пройти через стандартизированную тренировочную программу, собирая сливки с методов обучения, экспериментально подтверждённых, как эффективные. Но моя жизнь не вместит ещё один огромный сфокусированный поток усилий, который я вложил в моё <emphasis>под-искусство</emphasis>рациональности, создавая его с нуля.</p>
<p>Я считаю себя в чём-то лучше каратиста с первым даном, но в чём-то и хуже. Я могу <emphasis>пробить</emphasis> кирпич и уже работаю над сталью, при том, что моя конечная цель — адамантий. Но у меня весьма приблизительное понимание того, как следует бить, блокировать или бросать в уличном бою.</p>
<p>Почему есть школы боевых искусств, но нет <a l:href="http://lesswrong.com/lw/gn/the_martial_art_of_rationality/">рационалистских додзе</a> (English)? (Этот вопрос был первым в моём <a l:href="http://lesswrong.com/lw/gn/the_martial_art_of_rationality/">первом посте в блоге</a> (English).) Разве бить важнее чем думать?</p>
<p>Нет, но гораздо легче <emphasis>проверить</emphasis>, ударил ли ты кого-то или нет. Это часть обучения, важная часть.</p>
<p>Но что ещё более важно, есть люди, которые <emphasis>хотят</emphasis> бить, которые следуют идее, что должно быть систематизированное искусство сражения, которое сделает обучающегося заметно более мощным бойцом, со скоростью и изяществом за пределом возможностей не практикующихся. Они идут в школу, которая обещает научить их этому. И эта школа существует, потому что давным-давно у каких-то людей было чувство, что большее возможно. Эти люди собрались вместе, поделились между собой техниками, практиковались вместе, формализовали знания и в конце-концов разработали Систематизированное Искусство Боя. Они добились так много потому что считали, что <emphasis>должны быть круты</emphasis>, и были готовы вложить <emphasis>усилия</emphasis>.</p>
<p>Сейчас они <emphasis>добились</emphasis> чего-то стоящего этим стремлением, в отличие от тысячи других стремящихся к крутости, потому что могли <emphasis>сказать</emphasis>, ударили они цель или нет; это дало возможность школам регулярно соревноваться друг с другом в реалистичных соревнованиях с явно определёнными победителями.</p>
<p>Но до всего этого было стремление, желание <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Цуёку_наритаи">стать сильнее</a>, чувство, что большее возможно. Видение скорости, силы и грации, которой они ещё не обладали, но <emphasis>могли бы</emphasis>обладать, <emphasis>если</emphasis> бы вложили уйму работы, которая позволила бы им систематизировать, тренироваться и тестировать.</p>
<p>Почему у нас ещё нет Искусства Рациональности?</p>
<p>В-третьих, потому что современные «рационалисты» имеют проблемы в командной работе: об этом я напишу больше.</p>
<p>Во-вторых, потому что сложно проверить, успешна ли тренировка или какая из двух школ сильнее.</p>
<p>Но во-первых, потому что у людей нет ощущения, что рациональность — это что-то, что <emphasis>должно</emphasis> быть систематизировано, тестируемо и передаваемо, как боевое искусство, что должно включать так же много знания, как и инженерия, чьи суперзвёзды должны практиковаться так же усердно, как и шахматные гроссмейстеры, чьи успешные адепты должны быть окружены видимой аурой крутости.</p>
<p>И обратно, они не оглядываются на <emphasis>отсутствие</emphasis> видимой мощи, и не говорят: «Должно быть, мы делаем что-то не так»</p>
<p>«Рациональность» кажется ещё одним хобби, о котором люди говорят на вечеринках, искусственным разговорным <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Убеждение_как_одеяние">одеянием</a> с немногими или вовсе никакими бонусами; при том не кажется, что этот подход неверен.</p>
<p>[1]: Robyn Dawes, Daniel Gilbert, Tooby &amp; Cosmides</p>
<p>[2]: John Conway</p>
<p>[3]: Daniel Burfoot</p>
<p><strong>Прочие материалы</strong></p>
<p><strong>Прочие материалы с lesswrong.com</strong></p>
<p>Сюда попадают все материалы, которые не входят в книгу «Рациональность: от ИИ до Зомби». Также здесь могут встречаться материалы, которые в упомянутую книгу входят, но как часть «Цепочек», которые почти не переведены на русский.</p>
<p><strong>Знание задним числом</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Знание задним числом это искажение, при котором люди, знающие ответ, значительно переоценивают его предсказуемость или очевидность в сравнении с оценками тех, кто данный ответ заранее не знает. Иногда это искажение называют эффектом «я-знал-это-наперед».</p>
<p>Фишхофф и Бейт [Fischhoff и Beyth, 1975] представили студентам исторические отчеты о малоизвестных событиях, таких, как конфликт между гуркхами и англичанами в 1814 году. Пять групп студентов, получивших эту информацию, были опрошены в отношении того, как бы они оценили степень вероятности каждого из четырех исходов: победа англичан, победа гуркхов, патовая ситуация с мирным соглашением или пат без соглашения. Каждое из этих событий было описано как реальный итог ситуации одной из четырех экспериментальных групп. Пятой, контрольной группе, о реальном исходе не говорили ничего. Каждая экспериментальная группа приписала сообщенному ей итогу гораздо большую вероятность, чем любая другая или контрольная группа.</p>
<p>Эффект знания «задним числом» важен в суде, где судья или присяжные должны определить, виновен ли обвиняемый в преступной халатности, не предвидев опасность. [Sanchiro, 2003]. В эксперименте, основанном на реальном деле, Камин и Рахлинский [Kamin and Rachlinski, 1995] попросили две группы оценить вероятность ущерба от наводнения, причиненного закрытием принадлежащего городу разводного моста. Контрольной группе сообщили только базовую информацию, бывшую известной городу, когда власти решили не нанимать мостового смотрителя. Экспериментальной группе была дана эта же информация плюс сведения о том, что наводнение действительно случилось. Инструкции устанавливают, что город проявляет халатность, если поддающаяся предвидению вероятность наводнения больше 10 процентов. 76 % опрашиваемых из контрольной группы заключили, что наводнение было настолько маловероятным, что никакие предосторожности не были нужны. 57 % экспериментальной группы заключили, что наводнение было настолько вероятно, что неспособность принять меры предосторожности была преступной халатностью. Третьей группе сообщили итог и также ясным образом инструктировали избегать оценки задним числом, что не привело ни к каким результатам: 56 % респондентов этой группы заключили, что город был преступно халатен.</p>
<p>Рассматривая историю сквозь линзы нашего последующего знания, мы сильно недооцениваем затраты на предотвращения катастрофы. Так, в 1986 году космический челнок Челленджер взорвался по причине того, что кольцевой уплотнитель потерял гибкость при низкой температуре [Rogers, 1986]. Были предупреждающие сигналы о проблемах, связанных с кольцевым уплотнителем. Но предотвращение катастрофы Челленджера должно было потребовать не только внимания к проблемам с кольцевым уплотнителем, но и озабоченности каждым аналогичным предупреждающим сигналом, который бы казался столь же серьезным, как проблема уплотнителей, без преимущества последующего знания.</p>
<p>Вскоре после 11 сентября я подумал про себя, что сейчас кто-либо вспомнит про предупреждавшие сигналы разведки или наподобие этого, после чего знание задним числом начнет свою работу. Да, я уверен, что были предупреждения об Аль-Каиде, но вероятно были такие же предупреждения и об активности мафии, незаконной продаже ядерных материалов и вторжении с Марса.</p>
<p>Поскольку мы не видим цену всей картины, мы склонны выучивать только частные уроки. После 11 сентября Федеральное авиационное агенство запретило пользоваться на самолетах ножами для бумаг - словно бы проблема заключалась в том, что была пропущена эта частная «очевидная» мера предосторожности. Мы не выучили главный урок: цена эффективных мер предосторожности крайне высока, поскольку вам нужно стараться понять, что проблемы не так очевидны, какими кажутся прошлые трудности в свете знания задним числом.</p>
<p>Тестирование модели подразумевает под собой рассмотрение, насколько вероятен наблюдаемый исход. Знание задним числом систематически искажает этот тест; мы думаем, что у нашей модели больше вероятность быть истинной, чем на самом деле. И простое знание об этом когнитивном искажении не помогает убрать его влияние. Вам нужно выписывать ваши предсказания заранее. Или как говорит Фишхофф (1982):</p>
<p>Когда мы пытаемся понять прошлые события, мы неявно тестируем гипотезы или правила, которые используем для интерпретации и предсказания мира вокруг нас. Если, в свете знания задним числом, мы систематически недооцениваем сюрпризы, которые прошлое готовило и готовит для нас, мы подвергаем эти гипотезы слишком слабым тестам, и, возможно, не находим достаточно причины менять их.</p>
<p><strong>Пример мотивированного продолжения</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я могу понять многих комментирующих в <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kn/torture_vs_dust_specks/">«Пытки против песчинок в глазу»</a>(English), которые утверждают, что предпочтительней песчинки в глазах у 3^^^3 (удивительное большое, но конечное число) людей, чем пятидесятилетняя пытка одного человека. Если вы думаете, что песчинка просто не имеет значения, пока нет других посторонних эффектов — если вы буквально не предпочитаете отсутствие песчинки ее наличию — тогда ваша позиция последовательна. (Хотя я подозреваю, что многие сторонники песчинок выразили бы иное предпочтение, если бы не знали о жале дилеммы.)</p>
<p>Так что хоть я и на стороне тех, кто выбирает ПЫТКУ, но я могу понять и тех, кто выбирает ПЕСЧИНКИ.</p>
<p>Но некоторые из вас говорят, что вопрос бессмысленен; или что вся мораль относительна и субъективна; или что вам нужно больше информации, прежде чем вы можете решить; или вы говорите о других запутывающих аспектах проблемы; и тогда вы не хотите выражать свои предпочтения.</p>
<p>Простите. Не могу поддержать вас в этом.</p>
<p>Если вы на самом деле отвечаете на дилемму, тогда не имеет значения какой выбор вы сделаете, все равно придется от чего-то отказаться. Если вы скажете ПЕСЧИНКИ, вы откажетесь от вашего утверждения на основании определенного вида утилитаризма; вы можете волноваться, что вы недостаточно рациональны, или что другие обвинят вас в приверженности большим числам. Если вы скажете ПЫТКА, вы примете исход, что там есть пытка.</p>
<p>Я фальсифицируемо предсказываю, что большинство тех, кто уходит от ответа, на самом деле уже знают свой ответ — либо ПЫТКА, либо ПЕСЧИНКИ — от высказывания которого они уходят. Возможно просто на долю секунды прежде чем запутывающе-вопросная операция закончится, но я предсказываю, что уход есть. (для большей конкретности: я не предсказываю, что вы знали и выбрали и имели в сознании прямо сейчас некоторый определенный ответ, который осознанно не даете. Я предсказываю, что ваше мышление склонно к определенному неудобному ответу, по крайней мере на долю секунды, прежде чем вы начнете искать причины, чтобы поставить под вопрос саму дилемму.)</p>
<p>В дискуссиях на тему биоэтики, вы очень часто можете видеть экспертов, обсуждающих то, что они видят как за и против, скажем, для исследований по стволовым клеткам; и тогда, в заключение своей речи, они рассудительно объявляют, что срочно требуется больше обсуждений, с участием всех заинтересованных сторон. Если вы на самом деле приходите к некому заключению, если вы на самом деле делаете вывод, что нужно запретить эти исследования, то на вас ополчатся родственники умирающих от болезни Паркинсона. Если вы выскажетесь за продолжение исследований, то на вас обрушится гнев религиозных фундаменталистов. Но кто будет спорить с призывом к дальнейшим обсуждениям?</p>
<p>Не нравится то, к чему ведут свидетельства в споре дарвинистов и креационистов? Рассмотрите вопрос трезво вопрос и решите, что нужно больше свидетельств; вы хотите, чтобы археологи нашли еще миллиард окаменелостей, прежде чем вы придете к единому выводу. Таким образом вы никогда не скажете ничего кощунственного, и в то же время не порушите свой образ как рационалиста. Продолжайте делать это во всех вопросах, которые могут выглядеть как ведущие в неудобном направлении, и вы сможете поддерживать в своем сознании всю религию.</p>
<p>Настоящая жизнь часто запутана, и нам приходится выбирать все равно, поскольку отказаться от выбора — это тоже выбор. План ничего не делать — это тоже план. Мы всегда что-то делаем, даже бездействуя. Как сказали Рассел и Норвиг, «Отказываться выбирать это все равно что отказываться, чтобы время шло».</p>
<p>Уворачиваться от неудобных выборов — опасная привычка для сознания. Есть определенные случаи, когда мудро отложить суждение (на час, но не на год). Но когда вы встаете перед дилеммой, где все ответы кажутся неподходящими, это не такой случай! Выберите один из неудобных ответов как наилучший по степени неудобности. Если информации недостает, заполните пробелы правдоподобными предположениями или вероятностными распределениями. Делайте все, что угодно, чтобы превозмочь простой уход в сторону от неудобства. Поскольку при этом вы просто пытаетесь убежать.</p>
<p>Пока вы не выбрали промежуточное лучшее предположение, неудобство будет поглощать ваше внимание, отвлекать вас от поиска, искушать вас запутаться в вопросе всякий раз, когда ваш анализ будет приводить вас к определенному направлению.</p>
<p>В реальной жизни, когда люди уклоняются от неудобных выборов, они часто вредят другим точно так же, как и себе. Отказаться от выбора очень часто наихудший выбор, который вы можете сделать. Мотивированное продолжение это не привычка мышления которую себе кто-либо может себе позволить, независимо от того, эгоист это или же альтруист. Цена удобства слишком велика. Важно овладеть привычкой стискивать зубы и выбирать — так же важно как впоследствии искать лучшие альтернативы.</p>
<p><strong>Атеизм = не-теизм + анти-теизм</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Время от времени нам задают вопросы из серии «Какая польза от того, чтобы постоянно быть недовольным по поводу того, что Бога нет?». С другой стороны, мы слышим такие фразы, как «Младенцы — атеисты от природы». Мне кажется, что такие замечания и довольно глупые дискуссии, которые вокруг них разгораются, показывают, что понятие «атеизм» на самом деле состоит из двух отдельных компонентов. Назовём их «не-теизм» и «анти-теизм».</p>
<p>Чистый «не-теист» — это человек, выросший в обществе, в котором понятие «Бог» просто никогда не было изобретено — письменность в этом обществе изобрели раньше сельского хозяйства, и одомашивание растений и животных было делом рук ранних учёных. В таком мире суеверие добралось только до первобытного этапа, на котором мир кажется наполненным множеством духов, почти не имеющих собственной морали. Затем суеверие вступило в конфликт с наукой и сошло на нет.</p>
<p>Суеверия первобытных охотников и собирателей не очень похожи на то, что мы обычно понимаем под «религией». Ранние западные комментаторы часто высмеивали их, утверждая, что они и вовсе религией не являются; эти комментаторы, на мой взгляд, были правы. У охотников и собирателей сверхъестественные агенты не имеют никакой особенной моральной грани, и не следят за соблюдением каких-то правил. Их можно умилостивить церемониями, но им не <emphasis>поклоняются</emphasis>. И, что самое главное, охотники и собиратели ещё <emphasis>не успели расщепить свою эпистемологию</emphasis>. У первобытных культур нет специальных правил для <emphasis>рассуждений</emphasis> о «сверхъестественных» сущностях, или даже явного разграничения между сверхъестественным и естественным; духи грома просто существуют в рамках естественного мира, о чём свидетельствует молния, и наш ритуальный танец вызова дождя призван управлять ими. Это, наверно, не идеальный танец вызова дождя, но это лучший из всех, что пока придумали — был ещё тот знаменитый случай, когда он сработал…</p>
<p>Если бы вы показали первобытным людям ритуал для вызова дождя, который работал бы со стопроцентной гарантией посредством взывания к другому духу (или завод по опреснению воды, что в принципе одно и то же), они, скорее всего, быстро избавились бы от старого. У них нет <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Anti-Epistemology">специальных правил для рассуждения</a> (English) о духах — ничего, что могло бы оправдать результат <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Претензия_религии_на_неопровергаемость">теста имени пророка Илии</a>, который прошёл новый ритуал и не прошёл старый. Для отрицания этого теста нужна вера, религиозные убеждения — а это концепция, возникшая уже после аграрного периода. Перед этим не было государств, в которых священнослужители были ветвью власти, боги не являлись моральным стандартом и не следили за соблюдением установленных вождями правил, и за сомнения в них и их существовании не было специального наказания.</p>
<p>И поэтому цивилизация не-теистов, изобретя науку, просто самым обычным образом делает вывод, что дождь, оказывается, вызван конденсацией в облаках, а не духами. Они ощущает некоторую неловкость по поводу старого суеверия и без промедления выбрасывают его прочь. Они не испытывают никаких трудностей, потому что у них есть <emphasis>лишь</emphasis> суеверия, они ещё не успели добраться до <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Anti-Epistemology">анти-эпистемологии</a> (English) (дополнительных правил мышления в определённых категориях, обычно для защиты существующих убеждений от опровержения).</p>
<p>Не-теисты не знают, что они «атеисты», потому что им никто не рассказал, во что они должны не верить — никто не изобрел «высшего бога», который был бы главным в пантеоне, не говоря уже о монолатрии или монотеизме.</p>
<p>Тем не менее, не-теисты уже знают, что они не верят в существование духов деревьев. Мы можем даже предположить, что они не только не верят в лесных духов, но и в целом имеют хорошую, развитую эпистемологию, и поэтому понимают, что постулировать <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tv/excluding_the_supernatural/">онтологически базовые ментальные сущности</a> (English) (сущности, которые нельзя редукционистски свести к не-ментальным сущностям, таким, как атомы) — не очень хорошая идея.</p>
<p>Как не-теисты встретят идею Бога?</p>
<p><emphasis>— Вселенная была создана Богом.</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>— Кем?</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>— Э-э, гм, Богом. Бог есть Творец — разум, который решил создать вселенную, и…</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>— А, так вы утверждаете, что вселенная была создана разумным агентом. Похоже, вы говорите о стандартной гипотезе о том, что мы живём в компьютерной симуляции. Вы, кажется, весьма уверены в этом — у вас что, есть какие-то сильные свидетельства?..</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>— Нет, я не имею ввиду Матрицу! Бог — это не житель другой Вселенной, запустивший симулятор этой, он просто… Его невозможно описать. Он есть Первопричина, Творец</emphasis> всего, <emphasis>и…</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>— Кажется, вы постулируете онтологически базовую мыслящую сущность.</emphasis> К тому же, <emphasis>то, что вы предложили — это просто </emphasis><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы"><emphasis>таинственный ответ на таинственный вопрос</emphasis></a><emphasis>. Вообще,</emphasis> откуда <emphasis>вы всё это взяли? Не могли бы вы начать рассказ со своих свидетельств — какие новые наблюдения Вы пытаетесь объяснить?</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>— Мне не нужно никаких свидетельств, у меня есть Вера!</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>— У вас есть что?</emphasis></p>
<p>И в этот самый момент не-теисты впервые стали атеистами. То, благодаря чему произошла эта трансформация и есть приобретение анти-теизма — формулирование явных аргументов против теизма. Если вы ни разу не слышали о Боге, вы можете быть не-теистом, но не анти-теистом.</p>
<p>Конечно же, не-теисты не собираются изобретать какие-то <emphasis>новые</emphasis> правила для опровержения Бога — они просто <emphasis>применяют</emphasis> стандартные эпистемологические принципы, которые были разработаны их цивилизацией в процессе отказа от других теорий и концепций — таких, скажем, как <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">витализм</a>. Рационалисты утверждают, что именно так и <emphasis>должен</emphasis> выглядеть анти-теизм в нашем мире: анализ религии при помощи стандартных, общих правил. Этот анализ, как становится ясно достаточно скоро, <emphasis>приводит</emphasis> к её полному отбрасыванию — как с точки зрения познания мира, так и с точки зрения морали. Каждый анти-теистический аргумент должен быть частным случаем <emphasis>общего</emphasis> правила эпистемологии или морали, применимого и вне религии — к примеру, в столкновении науки и витализма.</p>
<p>Если принять во внимание различие между не-теизмом и анти-теизмом, то многие современные споры становятся более понятными — например, вопрос «Зачем придавать столько значения тому, что Бога не существует?» можно перефразировать в «Какова польза обществу от попыток распространения анти-теизма?» Или вопрос «Какой толк от того, чтобы быть просто против чего-то? Где ваша позитивная программа?» превращается в «Меньше анти-теизма и больше не-теизма!». И становится понятно, почему фраза «дети рождаются атеистами» звучит странновато — просто дети не имеют понятия об анти-теизме.</p>
<p>Теперь что касается утверждения о том, что религия совместима с разумным познанием: найдётся ли хоть одно религиозное утверждение, которое <emphasis>не будет</emphasis> отвергнуто хорошо развитой, продвинутой цивилизацией не-теистов? Не будет отвергнуто в ситуации, когда ни у кого нет причин быть осторожным с выводами, нет специальных правил, выделяющих религию в отдельный магистерий, и нет последователей существующих традиционных религий, которых не хотелось бы расстраивать?</p>
<p>Борьба против богизма не имеет никакой самостоятельной ценности — общество не-теистов забудет об этом споре на следующий же день.</p>
<p>Но, по крайней мере, в нашем мире безумие — это не очень хорошо, и здравомыслие стоит защищать, и поэтому открытый анти-теизм (такой как, например, у Ричарда Докинза) приносит пользу обществу — разумеется, при условии того, что он действительно работает (вполне возможно, так и есть: в новом поколении всё больше и больше атеистов).</p>
<p>Тем не менее, цель в долгосрочной перспективе — это не общество атеистов. Это общество не-теистов, в котором на вопрос «Если Бога нет, то что же остается?» люди с недоумением отвечают «А разве чего-то не хватает?».</p>
<p><strong>Забудьте кое-что, чему вас учили в школе</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В <a l:href="http://ben.casnocha.com/2007/07/three-things-to.html">«Трех школьных вещах, от которых нужно отучиться»</a> (English) Бен Касноча ссылается на список из трех вредных привычек мышления, составленный Биллом Буллардом: считать важными частные мнения, решать выданные задачи, зарабатывать одобрение других. Альтернативы, предлагаемые Буллардом, не кажутся мне хорошими, однако он уверенно выделил некоторые важные проблемы.</p>
<p>Я могу назвать многие другие вредные привычки мышления, привитые школой (и их будет слишком много, чтобы озвучить здесь), но ограничусь двумя из наиболее нелюбимых.</p>
<p>I. Полагаю, что <emphasis>самая</emphasis> опасная привычка мышления, которую прививает школа, заключается в том, что вы, даже не понимая чего-то, можете просто воспроизвести это, как попугай. Один из базовых навыков, полезных в жизни, — уметь осознать свое замешательство, и школа активно сводит эту способность на нет, приучая школьников думать, что они «понимают», если они в состоянии успешно ответить на аттестационные вопросы, что крайне, невероятно далеко от полноценного усвоения знаний, когда они становятся частью вас. Ученики привыкают, что «питание» означает «класть еду в рот»; экзамен не требует разжевывать ее или проглатывать, и они остаются голодными.</p>
<p>Основной причиной этой проблемы может быть необходимость параллельно изучать несколько предметов (каждый из них, разумеется, требует прочитывать большие объемы текстов и выполнять немалое количество домашних работ); расписание <emphasis>запланировано</emphasis>под неистовую зубрежку, за это время <emphasis>невозможно</emphasis> глубоко разжевать и неторопливо переварить знания. Ученикам колледжей не позволяется быть озадаченными; если кто-то из них решит сказать «Постойте, а понимаю ли я это на самом деле? Может, лучше будет, если я проведу несколько дней, читая статьи на эту тему, или обращусь к другому учебнику», он провалится на всех курсах, которые взял на четверть. Через месяц он смог бы понять материал куда лучше и запомнить надолго, но месяц после экзаменов — слишком поздно; в безумной функции полезности, принятой в университетах, это пустой звук.</p>
<p>Многие учащиеся, прошедшие через этот процесс, после этого даже не осознают, если что-то озадачивает их, и не замечают белых пятен в своем мышлении. Их отучили брать паузу на размышление.</p>
<p>II. Я где-то читал (не помню, где именно), что в некой стране физики, казалось, всё больше становились похожими на фанатичных религиозных экстремистов. Это озадачивало меня, пока автор не предположил, что студенты-физики воспринимают услышанные знания как твёрдую истину и таким образом усваивают привычку доверять авторитету.</p>
<p>Выдавать людям авторитетные знания в огромных объемах может быть опасно, особенно если эти знания верны. Это может навредить критическому мышлению.</p>
<p>Но как же нужно поступать? Рассказывать учащимся историю физики, как одни идеи, в свою очередь, сменялись другими, верными? «Вот старая идея, вот новая, вот эксперимент: новая идея победила!» Повторите этот урок десять раз, и какой навык мышления вы привьете? «Новые идеи всегда выигрывают; каждая новая мысль в физике оказывается верной». Так вы по-прежнему не научите никого критическому мышлению, потому что только покажете, как выглядит история задним числом. Вы привьете студентам мысль, что различать справедливые и ложные идеи — это совершенно прозрачно и прямолинейно, и даже если нет ничего, что подтвердило бы новую блестящую мысль, она, похоже, верна.</p>
<p>Не исключено, что возможно преподавать историю физики с исторически реалистичной точки зрения (не опираясь на ретроспективный взгляд) и показывать студентам различные альтернативы, казавшиеся вероятными в свое время, воспроизводя имевшие тогда место разногласия и дискуссии.</p>
<p>Возможно, вы смогли бы избежать подачи знаний студентам на блюдечке с голубой каемочкой: покажите им различные версии уравнений (выглядящие похожими на правду!) и попросите объяснить, какие из них справедливы, или разработать эксперименты, которые смогут различить альтернативы. Это не настолько затруднительно, как если бы мы требовали замечать необычное без подсказок и изобретать объяснения с нуля, но этот способ был бы громадным улучшением по сравнению с тем, чтобы просто запоминать авторитетные знания.</p>
<p>Пожалуй, вы смогли бы выработать привычку думать так: «Мысли, изложенные в авторитетных источниках, зачастую несовершенны, но необходимо приложить огромные усилия, чтобы найти идею лучше. Большинство возможных изменений привело бы к худшему, хотя каждое улучшение — это обязательно изменение».</p>
<p><strong>Непередаваемое превосходство</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Есть целый литературный жанр, предлагающий продать вам секретный ингредиент успеха Билла Гейтса или Уоррена Баффета, создателя сверхуспешной холдинговой компании Berkshire Hathaway. Основная идея: <emphasis>вы, да-да, именно вы</emphasis> можете стать следующим Ларри Пейджем.</p>
<p>Но скорее всего даже Уоррен Баффет не сможет сделать из вас следующего Уоррена Баффета. Настолько <emphasis>невероятный</emphasis> успех потому и называется <emphasis>невероятным</emphasis>, что никто ещё не догадался, как достичь его наверняка.</p>
<p>Эти книги в большинстве своём – <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Лотереи_бессмысленная_трата_надежды">пустая трата надежды</a>. Они скармливают нам исступление от близкой, но недостижимой возможности славы; поэтому я называю их «порнографией превосходства», с поджанрами вроде «порнографии инвестирования» или «порнографии бизнеса», рассказывающими, как любой бариста может основать следующий Старбакс, а любой экономист - попасть в список Fortune 500. Называть эти произведения «порнографией превосходства», наверное, нехорошо по отношению к настоящей порнографии, которая, по крайней мере, явная фикция.</p>
<p>В нашем мире есть невероятно мощные техники, которые наша цивилизация научилась преподавать, техники наподобие «проверяй идеи экспериментом» или «используй капитал, чтобы добыть больше капитала». <emphasis>Вы, да-да, именно вы,</emphasis> можете стать учёным! Может, не совсем каждый, но <emphasis>достаточно</emphasis> людей могут стать учёными, используя <emphasis>выучиваемые</emphasis> техники и <emphasis>передаваемое</emphasis> знание, чтобы поддержать нашу техногенную цивилизацию.</p>
<p>«Вы можете заново инвестировать выручку от предыдущих инвестиций!» Может, вы и не взорвёте рынок, как Уоррен Баффет, но подумайте о цивилизации <emphasis>в целом</emphasis>, практикующей это правило. Мы справляемся намного лучше, чем это делали древние общества без банков и бирж. (Нет, серьёзно, в целом мы до сих пор лучше.) Потому что приём Реинвестирования <emphasis>может</emphasis> быть передан, <emphasis>может</emphasis> быть записан словами, <emphasis>может</emphasis> работать даже для обычных людей без экстраординарной удачи… мы не считаем его невероятным триумфом. Каждый может его применить, значит, наверное, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ve/mundane_magic/">не так уж он и важен</a>(English).</p>
<p>Уоррен Баффет сумел заставить многих людей ценить инвестирование. Он выдал череду советов, и действенных советов притом, исходя из тех, что я читал. По крайней мере, у меня сложилось впечатление, что если бы он знал, как <emphasis>рассказать</emphasis>, что осталось, он бы попросту <emphasis>рассказал</emphasis>.</p>
<p>Но Berkshire Hathaway и Баффет лично до сих пор тратят огромное количество времени, высматривая выдающихся менеджеров. Зачем? Потому что они не знают никакого систематически надёжного способа брать смышлёных детей и превращать их в обитателей Fortune 500.</p>
<p><emphasis>Есть</emphasis> вещи, которым можно научиться у звёзд. Но вы не можете ожидать так просто поглотить всю их душу; последние кусочки экстраординарности будут самыми сложными. В лучшем случае, вы выучите несколько полезных трюков, которые также могут выучить немало других людей, но так и не подберётесь к желаемому статусу звезды. Если, конечно, у вас самих нет правильного набора генов, годов усилий, вложенных в тренировки, гор удачи на всём пути, и т.д., и т.п.; идея в том, что вам не добраться туда, читая порнографию.</p>
<p>(Если кто-то и в самом деле изобретёт новый <emphasis>выучиваемый</emphasis> суперприём, способный двинуть нашу цивилизацию далеко вперёд, то уже к тому моменту, как вы его закончите учить, появятся сотни других звёзд, применяющих этот трюк!)</p>
<p>Есть много уроков, которые можно извлечь отсюда, но один из главных - история учит не тому, как побеждать, а тому, <a l:href="http://www.iwillteachyoutoberich.com/blog/how-to-not-lose/">как не проигрывать</a> (English).</p>
<p>Намного легче <emphasis>избегать</emphasis> повторения легендарных провалов, чем повторять легендарные успехи. Также ошибки намного легче обобщать между областями. Предполагаемые инструкции «как стать звездой» крайне конкретные (Баффет != Эйнштейн), тогда как уроки «как не быть идиотом» в разных профессиях имеют много общего.</p>
<p>Кен Лэй, может научить, как <emphasis>не</emphasis> погубить ещё один Enron, намного надёжнее, чем Уоррен Баффет – как основать ещё один Berkshire Hathaway. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/gx/just_lose_hope_already/">Кейси Серин</a> может научить, как терять надежду, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">лорд Кельвин</a> - как не поклоняться своему невежеству…</p>
<p>Но такие уроки не сделают из вас звезды. Они могут предотвратить вашу жизнь от несчастий, но это не то же самое, что великие победы. Ещё хуже, эти уроки могут показать, что вы делаете что-то <emphasis>не так</emphasis>, что <emphasis>вы, да-да, именно вы</emphasis> вот-вот пополните списки дураков.</p>
<p>Намного легче продавать порнографию превосходства.</p>
<p><strong>О красоте математики</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Взглянем на последовательность {1, 4, 9, 16, 25, …}. Можно заметить, что это квадраты: <emphasis>A</emphasis>[<emphasis>k</emphasis>] = <emphasis>k</emphasis>^2. Предположим, однако, что вы не увидели закономерности с первого взгляда. Есть ли способ предсказать следующий элемент последовательности? Да, можно найти разности между соседними элементами (разности первого порядка) и получить следующе:</p>
<p>{4 – 1, 9 – 4, 16 – 9, 25 – 16, …} = {3, 5, 7, 9, …}</p>
<p>Даже если вы не заметили, что это последовательные нечётные числа, сдаваться пока рано. Если вы найдете разности соседних чисел ещё раз (назовем это разностями второго порядка), то у вас получится следующее:</p>
<p>{5 – 3, 7 – 5, 9 – 7, …} = {2, 2, 2, …}</p>
<p>Если вы не сможете увидеть, что это повторяющаяся двойка, то <emphasis>в этом случае</emphasis> вы действительно безнадежны.</p>
<p>Но если вы предскажете, что и следующая разность второго порядка — это тоже 2, то это позволит предположить, что следующая разность первого порядка — 11, а следующий элемент исходной последовательности должен равняться 36. И это, как вы вскоре убедитесь, верно.</p>
<p>Копнув достаточно глубоко, можно обнаружить скрытую закономерность, внутреннюю структуру, устойчивые соотношения под переменчивой поверхностью.</p>
<p>Исходная последовательность была получена возведением в квадрат идущих друг за другом чисел. Однако нам удалось продолжить её, используя, казалось бы, совершенно другой подход — такой, который мы, в принципе, могли бы применить, даже не осознавая, что получаем квадраты. Можете ли вы доказать, что эти способы <emphasis>всегда</emphasis> равносильны? (Ведь до сих пор, как вы заметили, мы этого не доказывали, а только предполагали по индукции.) Можете ли вы, как любил спрашивать Пойя, упростить доказательство так, чтобы оно было ясным <emphasis>с первого взгляда</emphasis>?</p>
<p>По современным стандартам это очень простой пример, но это пример такой вещи, в поисках которой математики порой тратят целые жизни.</p>
<p>Радость математики заключается в том, что мы изобретаем некоторые объекты, а затем обнаруживаем, что они обладают всевозможными удивительными свойствами, которые мы не намеревались им прививать. Это как сконструировать тостер и увидеть, что ваше изобретение по какой-то неясной причине работает ещё и как реактивный ранец и mp3-плеер.</p>
<p>Числа открывали и переоткрывали множество раз на протяжении истории человечества. (Похоже, что на некоторых артефактах, датируемых 30000 г. до Р. Х., действительно находятся насечки, подозрительно напоминающие счетные.) Но я сомневаюсь, что кто-нибудь из людей, придумавших счёт, представлял себе, какой работой он обеспечит будущие поколения математиков. Или то возбуждение, которое однажды будет окружать Великую теорему Ферма или проблему факторизации в RSA-криптографии… И тем не менее всё это неявно уже содержится в определении натуральных чисел, как разности первого и второго порядка — в последовательности квадратов.</p>
<p>Именно это создает впечатление математической вселенной, существующей «где-то там», в платоновском Идеальном, которое люди скорее изучают, нежели создают. Наши определения переносят нас в различные участки Идеального, но мы не создаем там ничего самостоятельно. Так кажется, как минимум, потому, что мы не помним создания всех тех замечательных вещей, которые мы открыли. Первооткрыватели натуральных чисел отправились в Страну счёта, но не создали её, а последующие математики потратили столетия, изучая эту Страну и обнаруживая в ней всевозможные вещи, которые никто не мог даже попытаться себе представить в 30 000 г. до Р. Х.</p>
<p>Сказать, что люди «изобрели числа» (или неявную сущность, скрытую в числах) — всё равно, что заявить, будто Нил Армстронг своими руками слепил Луну. Вселенная существовала до того, как появились разумные существа, её изучающие, и это подразумевает, что физика предшествовала физикам. Это головоломка, я знаю; но если вы заявите, что физики были первыми, то все станет еще запутаннее, ведь возникновение физика требует, хм, достаточно много физики. Физика опирается на математику, так что последняя (или хотя бы та её часть, которая используется физикой) должна предшествовать математикам. Иначе не было бы структурированной вселенной, существующей достаточно долго, чтобы за миллиарды лет организмы, не знающие даже сложения, смогли эволюционировать в математиков.</p>
<p>Удивительно, что математика — это игра без разработчика, и, тем не менее, в неё в полной мере можно играть.</p>
<p>О, а вот и доказательство, что закономерность, которую мы обсуждали выше, верна:</p>
<p>(<emphasis>k</emphasis> + 1)^2 = <emphasis>k</emphasis>^2 + (2k + 1)</p>
<p>Или, более наглядно:</p>
<p><image l:href="#img_8"/></p>
<p>Думаете, задача квадратов настолько тривиальна, что не заслуживает вашего внимания? Думаете, что нет ничего удивительного в разностях первого и второго порядка? Думаете, они так очевидно подразумеваются в квадратах, что не могут считаться отдельным открытием? Тогда рассмотрите кубы:</p>
<p>1, 8, 27, 64…</p>
<p>А теперь — без прямых вычислений и каких-либо математических действий — можете ли вы с первого же взгляда сказать, какой будет разность третьего порядка?</p>
<p>И, конечно, когда вы узнаете, какова у последовательности кубов разность третьго порядка, вы осознаете, что по-другому и быть не могло.</p>
<p><strong>Пацифизм губит ухоженные сады</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Основная причина гибели хороших интернет-сообществ — отказ от самозащиты.</p>
<p>Где-нибудь в необъятных недрах интернета найдётся место, где это происходит прямо сейчас. Когда-то это был чистый ухоженный сад интеллектуальных бесед, куда приходили образованные и заинтересованные люди, привлечённые высоким уровнем доносящихся оттуда речей. Но в сад прибывает глупец, и уровень бесед чуточку падает — или даже не на чуточку, если глупец вмешивается в разговоры с достойной лучшего плодовитостью. Сад вянет ещё сильнее, если глупец вежлив и слова его понятны; тогда жители сада связаны обязательством ответить, и тогда глупец начинает захватывать беседы.</p>
<p>И сад начинает гнить, и поэтому в нём уже <emphasis>не так весело играть</emphasis>; привыкшие к саду давние гости не покидают его, но новые люди уже не так охотно приходят сюда. Качество же новоприбывших тоже чуточку снижается.</p>
<p>Затем приходит <emphasis>ещё один</emphasis> глупец, и два глупца начинают говорить <emphasis>друг с другом</emphasis>, и после этого некоторые старожилы — люди самих высоких требований и самих радужных перспектив — покидают сад в поисках лучшей доли где-нибудь там, за горизонтом…</p>
<p>Я успел застать ныне забытый USENET, хоть я и был тогда очень молод. Тот первый интернет пал жертвой Вечного Сентября в незапамятные времена; в сегодняшнем же интернете всегда имеется <emphasis>какой-нибудь</emphasis> способ бороться с нежелательными сообщениями или посетителями. Скорее всего, причиной этому служит спам: бедствие столь вопиющее, что никто его не защищает, и столь обширное, что никто не может его просто игнорировать — так что где-то <emphasis>должен</emphasis> быть банхаммер.</p>
<p>Но <emphasis>некоторые</emphasis> сообщества не хотят <emphasis>опускаться</emphasis> до использования банхаммера, если речь идёт о вторжении глупцов. Они слишком добры, чтобы становиться кошмарными <emphasis>цензорами</emphasis>.</p>
<p>В конце концов, любой воспитанник мира университетской науки знает, что <emphasis>цензура</emphasis> — смертный грех. Смертный грех внутри этих огороженных неприступной стеной садов, вход в которые стоит больших денег и значительных усилий, где студентов волнует мнение своих профессоров, и упаси боже, если вахтёр осмелится открыть рот во время конференции.</p>
<p>Легко наивно возмущаться ужасами <emphasis>цензуры</emphasis>, уже живя в холёном саду. Точно также легко наивно восхищаться добродетелью безусловного ненасильственного пацифизма, когда на страже границ твоей страны уже стоят вооружённые солдаты, а покой твоего города охраняет полиция. До тех пор, пока полиция выполняет свою работу, благочестивость не налагает на тебя никаких серьёзных обязательств и не стоит практически никаких усилий.</p>
<p>Особенность интернет-сообществ, однако, состоит в том, что уже нельзя понадеяться на то, что полиция пропустит благородные лозунги мимо ушей и продолжит исполнять свою работу. Сообществу приходится платить за доброту и всепрощение.</p>
<p>В самом начале, когда сообщество ещё цветёт, <emphasis>цензура</emphasis> кажется ужасающей и излишней мерой. Всё ещё довольно неплохо. Это всего лишь один глупец, и если мы не можем вынести одного глупца, то, гм, терпимость и понимание явно не относятся к числу наших сильных сторон. Глупец может уйти и сам по себе, нет нужды паниковать и вводить <emphasis>цензуру</emphasis>. И пусть участвовать в жизни сообщества стало не так <emphasis>весело</emphasis> — разве какое-то банальное <emphasis>веселье</emphasis> может быть внятным оправданием кошмаров <emphasis>цензуры</emphasis>? Это словно считать, что можно избить человека, если тебе не понравилось, как он на тебя посмотрел.</p>
<p>(Это не очень хорошая аналогия: вступление в сообщество — процесс полностью добровольный, и если многообещающего нового участника насторожит то, как на него смотрят, то он просто не будет вступать в сообщество)</p>
<p>И в конце концов, <emphasis>кто</emphasis> будет цензором? Кому <emphasis>в принципе</emphasis> можно доверить такую власть?</p>
<p>Если сад ухожен, то, скорее всего, довольно многим. Но если сад хоть чуточку разделён <emphasis>внутри</emphasis>, если в нём есть <emphasis>фракции</emphasis>, если в нём найдутся люди, не слишком доверяющие потенциальному носителю банхаммера…</p>
<p>(в глазах таких людей внутренняя политика часто представляется чем-то намного более важным, чем какое-то там нашествие варваров)</p>
<p>…то тогда попытка защитить сообщество обычно объявляется попыткой <emphasis>государственного переворота</emphasis>. Как он <emphasis>посмел</emphasis> объявить себя судией и палачом? Он что, думает, что владеть сервером — значит владеть <emphasis>людьми</emphasis>? Владеть <emphasis>нашим</emphasis> сообществом? Он считает, что возможность редактирования исходников делает его <emphasis>богом</emphasis>?</p>
<p>Должен признаться: долгое время я не понимал, почему предложение о защите встречает такой отпор (я считал, что причина — <emphasis>наивность</emphasis> и больше ничего). Мысль о том, что это последствия <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Цуёку_против_уравнительского_инстинкта">инстинкта эгалитаризма</a>, не дающего вождям сосредоточить слишком много власти в своих руках. «Среди нас нет лучших, все мы мужчины, способные сражаться; я принесу свой лук и стрелы» — такая поговорка ходила в одном племени охотников-собирателей (в отличие от шимпанзе, у людей есть «уравнители»: оружие, способное убивать быстро и с расстояния. Похоже, что вожди появились лишь ко времени развития земледелия, когда усложнившаяся жизнь уже не позволяла просто взять и покинуть племя).</p>
<p>Возможно, всё потому, что я вырос в тех областях интернета, где всегда был сисоп, и поэтому мне кажется естественным считать, что владелец сервера несёт определённую ответственность. Возможно, всё потому, что я интуитивно ощущаю: противоположность цензуры — не академия, а двач (да и у того <emphasis>всё равно</emphasis> есть какие-то механизмы для борьбы со спамом). Возможно, я вырос на том просторном пустыре, где главной и единственной важной свободой была свобода выбора того ухоженного сада, который был тебе по нраву, и которому по нраву был ты; на пустыре, дышащим мечтой о поиске страны с хорошими законами. Возможно, я принимал за должное то, что если тебе не нравится местный архиволшебник, то правильным решением будет просто уйти (такое случилось со мной однажды; и я действительно просто взял и ушёл).</p>
<p>А, возможно, потому, что владельцем сервера часто был я. Но я играю честно, поддерживая модераторов даже тогда, когда мы расходимся во взглядах касательно внутренней политики. Я <emphasis>знаю</emphasis>, что происходит, когда сообщество начинает сомневаться в своих модераторах. Любой мой политический враг (если его популярность позволяет ему быть опасным), скорее всего не принадлежит к числу людей, могущих злоупотреблять получаемой вместе с титулом модератора властью (по крайней мере, для <emphasis>конкретно этих</emphasis>целей); и когда он надевает костюм модератора, я громогласно его поддерживаю: его нужно подгонять, а не останавливать. Выросшие в академии люди попросту не осознают, насколько велика толщина стен недопущения, удерживающих троллей снаружи их холёного сада так называемой «гласности».</p>
<p>Если у сообщества <emphasis>действительно</emphasis> есть основания для сомнения в модераторах, если его модераторы <emphasis>в самом деле</emphasis> используют свою власть в личных целях — то, наверное, это сообщество не стоит того, чтобы его спасать. Но это, как правило, встречается лишь на словах, и почти никогда — на деле, насколько мне известно.</p>
<p>В любом случае, озарение касательно эгалитаризма (глубинного стремления не допустить, чтобы лидер осуществлял слишком много власти), убивающего интернет-сообщества, пришло ко мне совсем недавно. Во время чтения какого-то комментария на LessWrong’е (я не помню, какого именно), если быть точным.</p>
<p>Но я это <emphasis>наблюдал</emphasis>. Снова и снова, одним из участников этой пьесы был я, подталкивающий модераторов и поддерживающий все их решения, нравились ли они мне как люди, или нет; и <emphasis>всё равно</emphasis>, модераторы боялись сделать то, что могло бы предотвратить медленное разложение. Они были слишком <emphasis>скромны</emphasis> и степень их сомнения в себе была на порядок выше, чем <emphasis>моя</emphasis> степень сомнения в них. Дело происходило в прибежище рационалистов, а третье главное искушение рационалистов — грех <a l:href="http://lesswrong.com/lw/c3/the_sin_of_underconfidence/">недоуверенности</a> (English).</p>
<p>Такова суть интернета: войти может любой. И любой может выйти. И поэтому в интернет-сообществе должно быть <emphasis>весело</emphasis>, ведь иначе оно погибнет. Если ты будешь ждать до последнего, ждать до тех пор, пока не увидишь абсолютный, неоспоримый, вопиющий кошмар — ждать столько, сколько бы ждал полицейский-офицер перед тем, как открыть огонь — потакать своей совести и добродетелям, усвоенным внутри огороженной стеной крепости, и начнёшь действовать лишь тогда, когда ты <emphasis>будешь уверен в своей правоте и не будешь бояться вопрошающих взглядов</emphasis> — то в момент принятия мер будет <emphasis>уже поздно</emphasis>.</p>
<p>Я видел, как сообщества рационалистов умирали из-за того, что они слишком мало доверяли своим модераторам.</p>
<p>Но <emphasis>это</emphasis> — не то же самое, что и система кармы, на самом деле.</p>
<p>Если речь идёт о системе кармы, то доверять нужно <emphasis>себе</emphasis>.</p>
<p>Мне хочется привести небезызвестную цитату: «Ты можешь не верить в себя. Но поверь в меня, того, кто верит в тебя!»</p>
<p>Потому что я действительно и без шуток думаю, что, если ты хочешь минусануть комментарий, который кажется тебе низкокачественным — но всё же ты медлишь, боясь, что на самом деле желание минусануть возникло лишь из-за того, что ты не согласен с заключением или недолюбливаешь автора, нервничая из-за того, что кто-то может обвинить тебя в конформизме, бездумном поддакивании или (о ужас!) в осуществлении <emphasis>цензуры</emphasis> — то, я уверен, <emphasis>как минимум</emphasis> в девяти случаях из десяти этот комментарий действительно будет низкокачественным.</p>
<p>У тебя есть минусовалка. Используй её. Или USENET.</p>
<p><strong>Полезная идея истины</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Помню, как я однажды сдавала письменную работу по экзистенциализму. Преподаватель вернула мне её с оценкой «плохо». Она подчеркнула слова «истина» и «истинный» везде, где они встречались в эссе, примерно двадцать раз, и рядом с каждым поставила вопросительный знак. Она хотела узнать, что я понимаю под истиной.</p>
<p>— Даниэлла Эган</p>
<p>Я понимаю, что значит называть гипотезу элегантной, или фальсифицируемой, или соответствующей экспериментальным данным. Мне кажется, что называть убеждение «истинным», или «настоящим», или «действительным» — это всего лишь делать различие между утверждением, что вы во что-то верите, и утверждением, что вы во что-то очень-очень сильно верите.</p>
<p>— Дейл Каррико</p>
<p>Итак, что такое истина? Движущаяся толпа метафор, метонимий, антропоморфизмов, — короче, сумма человеческих отношений, которые были возвышены, перенесены и украшены поэзией и риторикой и после долгого употребления кажутся людям каноническими и обязательными.</p>
<p>— Фридрих Ницше</p>
<p>Задача на ложные убеждения «Салли–Анна» — это эксперимент, который используется, чтобы установить, понимает ли ребёнок разницу между убеждением и реальностью. Проводится он так:</p>
<p>Ребёнок видит, как Салли прячет шарик в закрытую корзину, а Анна за этим наблюдает.</p>
<p>Салли выходит из комнаты, а Анна вынимает шарик из корзины и прячет его в закрытую коробку.</p>
<p>Анна выходит из комнаты, и Салли возвращается.</p>
<p>Экспериментатор спрашивает ребёнка, где Салли будет искать шарик.</p>
<p>Дети до четырёх лет говорят, что Салли будет искать шарик в коробке, а более старшие дети — что в корзине.</p>
<p>Человеческие дети, начиная с возраста (обычно) в четыре года, впервые начинают понимать, что это значит, когда убеждения утрачивают связь с реальностью. Трёхлетний ребёнок моделирует только то, <emphasis>где находится шарик</emphasis>. Четырёхлетний ребёнок, начиная вырабатывать теорию сознания, отдельно моделирует, <emphasis>где находится шарик</emphasis>, и отдельно — <emphasis>где находится шарик по убеждению Салли</emphasis>, и может заметить, когда эти понятия конфликтуют — когда у Салли есть ложное убеждение.</p>
<p><image l:href="#img_9"/></p>
<p>Любое осмысленное убеждение имеет <emphasis>условие истинности</emphasis>, то есть реальность может каким-то образом быть такой, чтобы это убеждение было истинным или наоборот, ложным. Если мозг Салли содержит мысленный образ шарика в корзине, то в реальности шарик действительно может лежать в корзине — и в этом случае убеждение Салли называется «истинным», поскольку реальность удовлетворяет его условию истинности. Либо же возможно, что Анна вынула шарик и спрятала его в коробке, и в этом случае убеждение Салли называется «ложным», поскольку реальность не удовлетворяет его условию истинности.</p>
<p><image l:href="#img_10"/></p>
<p>Математик Альфред Тарский однажды описал понятие «истины» как бесконечную серию условий истинности:</p>
<p>Предложение «снег белый» истинно тогда и только тогда, когда снег белый.</p>
<p>Предложение «небо голубое» истинно тогда и только тогда, когда небо голубое.</p>
<p>Теперь кажется, что различие тут тривиально: зачем вообще говорить о предложениях, если предложение выглядит настолько похожим на реальность, когда и предложение, и реальность описаны на одном и том же языке?</p>
<p>Но когда мы оглядываемся на задачу «Салли–Анна», это различие становится куда яснее: <emphasis>убеждение</emphasis> Салли закодировано конфигурацией нейронов и нейронных путей в мозгу Салли, во влажной и чрезвычайно сложной органической ткани массой в килограмм с третью, находящейся внутри черепа Салли. Сам же шарик — это маленькая пластиковая сфера, которая перемещается между корзиной и коробкой. Сравнивать убеждение Салли с шариком — значит сравнивать совершенно разные вещи.</p>
<p><image l:href="#img_11"/></p>
<p>Тогда зачем вообще говорить об абстрактных «предложениях», а не об убеждениях, закодированных нейронами? Может быть так, что Салли и Фред верят «в одно и то же», то есть их мозги содержат внутренние модели шарика в корзине — то есть оба утверждения, каждое в своём мозге, имеют одинаковое условие истинности. В этом случае можно абстрагировать то, что эти убеждения имеют между собой общего, то есть общее условие истинности, в виде предложения или утверждения, которое мы считаем истинным или ложным отдельно от каких-либо верящих в него мозгов.</p>
<p><image l:href="#img_12"/></p>
<p>Некоторые мыслители выражают панику по поводу того, что любое суждение об <emphasis>истине</emphasis> — любое сравнение убеждения с реальностью — является частью чьего-то мышления, и, казалось бы, всего лишь сравнивает <emphasis>чужое убеждение со своим собственным:</emphasis></p>
<p><image l:href="#img_13"/></p>
<p>То есть получается, что все эти разговоры об истине — это всего лишь сравнение чужих убеждений со своими и попытка установить свой авторитет? Получается, что слово «истина» — всего лишь оружие в борьбе за власть?</p>
<p>Мало того, мы даже не можем <emphasis>напрямую</emphasis> сравнить чужие убеждения с своими собственными. Мы можем только сравнить, внутри себя, наше <emphasis>убеждение</emphasis> о чьём-то чужом убеждении с нашим собственным убеждением — сравнить нашу карту их карты с нашей картой территории.</p>
<p>Аналогично получается, что когда мы говорим о наших собственных убеждениях, что они «истинны», это означает, что мы сравниваем свою карту своей карты со своей картой территории. Обычно люди не ошибаются в своём представлении о том, во что они верят. Хотя из этого правила есть <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">определённые</a> <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Убеждённость_в_успешном_самообмане">исключения</a>, обычно <emphasis>карта карты</emphasis> верна, то есть люди обычно имеют верные убеждения о том, <emphasis>какие убеждения они имеют:</emphasis></p>
<p><image l:href="#img_14"/></p>
<p>Следовательно, сказать «Я считаю, что небо голубое, и это верно!» — обычно значит выразить ту же информацию, которую выражают предложения «Я считаю, что небо голубое» или просто «Небо голубое», то есть информацию о том, что ваша мысленная модель мира содержит голубое небо.</p>
<p><emphasis>Медитация:</emphasis></p>
<p>Если это так, то получается, что постмодернисты правы? Получается, что все эти рассуждения об «истине» — это всего лишь попытка установить приоритет ваших собственных убеждений над чужими, и нет способа сравнить убеждение с самой реальностью, а не с содержимым чьей-то головы?</p>
<p><emphasis>Здесь и далее «медитация» — это загадка, которую читателям предлагается попытаться решить самостоятельно, прежде чем двигаться дальше. Это моя несколько неуклюжая попытка отразить результаты исследований, показавших, что читатели значительно чаще запоминают какой-то факт или решение проблемы, если сначала пытаются решить проблему сами, прежде чем прочитать решение. Удастся вам решить проблему или нет, главное — попытаться и только затем читать дальше. Здесь отражена также проблема, существующая по мнению Майкла Вассара: поскольку статьи такого рода часто кажутся очевидными после прочтения, читателям зачастую сложно визуализировать разницу между «до» и «после», и для целей обучения эту разницу полезно себе представлять. Поэтому, пожалуйста, попытайтесь сначала высказать свой собственный ответ на медитацию — в идеале прошепчите его себе, либо двигайте губами, представляя, как вы его проговариваете, чтобы сделать его явным и доступным для вашей памяти — прежде чем продолжать. Попытайтесь также осознанно заметить разницу между вашим ответом и ответом, приведённым в статье, включая любые дополнительные или отсутствующие детали, и не пытайтесь увеличить или уменьшить это различие.</emphasis></p>
<p>…</p>
<p>…</p>
<p>…</p>
<p><emphasis>Ответ:</emphasis></p>
<p>Ответ, который я дал Дейлу Каррико — который заявил мне, что знает, что означает фальсифицируемость убеждения, но не знает, что означает его истинность, — состоял в том, что мои <emphasis>убеждения</emphasis> определяют мои экспериментальные <emphasis>предсказания</emphasis>, но только <emphasis>реальность</emphasis> может определять мои экспериментальные <emphasis>результаты</emphasis>. Если я очень сильно верю в то, что я умею летать, то это убеждение может сподвигнуть меня сделать шаг с обрыва, ожидая, что он безопасен; но только <emphasis>истинность</emphasis> этого убеждения может спасти меня от смертельного падения.</p>
<p><image l:href="#img_15"/></p>
<p>Поскольку мои ожидания иногда конфликтуют с тем, что я затем вижу и ощущаю происходящим вокруг меня, мне нужны разные названия для того, что определяет мои экспериментальные предсказания, и для того, что определяет мои экспериментальные результаты. Первое я называю «убеждениями», а второе — «реальностью».</p>
<p>Вы не получите прямого столкновения между убеждениями и реальностью — или между чужими убеждениями и реальностью — если будете сидеть в комнате с закрытыми глазами. Но если вы откроете глаза, ситуация изменится!</p>
<p>Давайте проследим за тем, как ваш мозг получает информацию о том, что ваши шнурки развязаны:</p>
<p>Фотон покидает Солнце и летит к Земле через её атмосферу.</p>
<p>Ваш шнурок поглощает и снова испускает этот фотон.</p>
<p>Отражённый фотон проходит через зрачок вашего глаза и направляется на сетчатку.</p>
<p>Фотон падает на клетку-палочку или клетку-колбочку, или, ещё точнее, он падает на фоторецептор, форму витамина А, известную как <emphasis>ретиналь</emphasis>. Эта молекула затем изменяет свою форму, вращаясь вокруг двойной связи, благодаря поглощению энергии фотона. Связанный белок под названием опсин в ответ претерпевает смену конформации, и это возмущение далее распространяется на тело нервной клетки, которая наполняет энергией протон и увеличивает его поляризацию.</p>
<p>Постепенное изменение поляризации распространяется на биполярную клетку и затем клетку ганглия. Если поляризация клетки ганглия превышает определённую границу, клетка испускает <emphasis>нервный импульс</emphasis> — распространяющееся электрохимическое явление поляризации-деполяризации, которое проходит по мозгу со скоростью от 1 до 100 метров в секунду. Таким образом, свет из внешнего мира преобразуется в информацию внутри нервной системы, совместимую с субстратом остальных мыслей.</p>
<p>Нервный сигнал подвергается предварительной обработке другими нейронами в сетчатке, затем в латеральном коленчатом теле в середине мозга, после чего в зрительной коре, находящейся в задней части головы, восстанавливается <emphasis>уменьшенное изображение</emphasis> окружающего мира — изображение, закодированное в частотах испускания сигналов нейронами, составляющими зрительную кору. (Это изображение искажено, поскольку центр поля зрения обрабатывается со значительно большей степенью детализации, чем его края, — то есть распределяется между большим числом нейронов и большей площадью коры.)</p>
<p>Информация из зрительной коры затем направляется в височные доли, которые отвечают за распознавание объектов.</p>
<p>Ваш мозг распознаёт форму развязанного шнурка.</p>
<p><image l:href="#img_16"/></p>
<p>Так ваш мозг обновляет свою картину мира, включая в неё тот факт, что ваши шнурки развязаны. Даже если до этого он ожидал увидеть их связанными! У вашего мозга нет никакой причины не обновлять свою картину мира, если только в этом не замешана политика. Когда фотоны, направляющиеся в сторону глаза, преобразуются в нервные сигналы, они принимают форму, совместимую с другой содержащейся в мозгу информацией, и могут сравниваться с предыдущими убеждениями.</p>
<p>Убеждения и реальность взаимодействуют <emphasis>постоянно</emphasis>. Если бы мозг и его окружение никогда не соприкасались, нам не нужны были бы ни глаза, ни руки, и мозг мог бы иметь <emphasis>намного</emphasis> более простое строение. Организмам вообще не нужны были бы мозги.</p>
<p>Хорошо, убеждения и реальность — это разные сущности, которые пересекаются и взаимодействуют. Но из того, что нам нужны отдельные понятия для «убеждений» и «реальности», ещё не следует потребность в понятии «истины», то есть сравнения между ними. Возможно, мы могли бы говорить отдельно (а) о представлениях некоего разумного существа о том, что небо голубое, и (б) о самом небе. Вместо того, чтобы говорить «Джейн считает, что небо голубое, и она права», мы могли бы сказать «Джейн считает, что небо голубое; кроме того, небо голубое» и тем самым выразить ту же информацию (а) о наших убеждениях относительно неба и (б) о наших убеждениях относительно убеждений Джейн. Мы всегда могли бы, применяя схему Тарского «Предложение “X“ истинно тогда и только тогда, когда X», заменить любое утверждение об истинном предложении утверждением о его условии истинности, о соответствующем состоянии реальности (неба или чего-нибудь ещё). Так мы могли бы вообще избежать этого надоедливого слова «истина», о котором философы ведут бесконечные споры и которым злоупотребляют разные раздражающие личности.</p>
<p>Пусть есть некое разумное существо — для определённости пусть это будет искусственный интеллект, который занимается своей работой в одиночку и которому никогда не требовалось ни с кем спорить о политике. ИИ знает, что «Моя модель полагает с вероятностью 90%, что небо голубое»; он уверен в том, что эта вероятность — это именно то предложение, которое сохранено в его оперативной памяти. Отдельно ИИ моделирует, что «Вероятность того, что мои оптические датчики обнаружат за окном голубой цвет, равна 99% <emphasis>при условии</emphasis>, что небо голубое», и не путает это утверждение с утверждением о том, что его оптические датчики обнаружат голубой цвет, когда он <emphasis>полагает</emphasis>, что небо голубое. Значит, этот ИИ определённо может отличать карту от территории; он знает, что разные состояния его оперативной памяти имеют последствия и причинно-следственные связи, отличные от тех, какими обладают разные состояния неба.</p>
<p>Но может ли этому ИИ понадобиться <emphasis>общее понятие истины</emphasis> — может ли ему понадобиться придумать слово «истина»? Почему, если бы у него было это понятие, он мог бы работать лучше?</p>
<p><emphasis>Медитация:</emphasis> Если мы имеем дело с искусственным интеллектом, которому не нужно ни с кем спорить о политике, может ли ему когда-нибудь понадобиться слово или понятие «истина»?</p>
<p>…</p>
<p>…</p>
<p>…</p>
<p><emphasis>Ответ:</emphasis> Абстрактное понятие «истины» — общая идея о соответствии карты и территории — нужно, чтобы выразить такие идеи, как:</p>
<p>Обобщение по всем возможным картам и городам: если ваша карта города точна, то более вероятно, что навигация по этой карте вовремя доставит вас в аэропорт.</p>
<p>Чтобы начертить верную карту города, кто-то должен выйти на улицу и посмотреть на здания. Вы не сможете составить точную карту, сидя в комнате с закрытыми глазами и пытаясь представить, каким бы вы хотели видеть город.</p>
<p>Истинные убеждения с большей вероятностью делают правильные экспериментальные предсказания, чем ложные убеждения; поэтому, если мы будем больше доверять гипотезам, делающим правильные экспериментальные предсказания, наша модель реальности со временем будет становиться всё более верной.</p>
<p>В этом и состоит главное преимущество рассуждений и размышлений об «истине»: мы можем обобщать правила составления карт, соответствующих территориям, и извлекать уроки, которые можно распространять на другие области, а не только на цвет того или иного неба.</p>
<p>Как и всегда, тотальная философская паника оказалась в данном случае необоснованной. Но наша внутренняя оценка «истины» как сравнения между картой карты и картой реальности есть ключевая практическая проблема: в этой схеме мозгу <emphasis>очень просто</emphasis>принять за истину <emphasis>абсолютно бессмысленное</emphasis> предложение.</p>
<p>Пусть некий профессор литературы рассказывает на лекции, что знаменитые писатели Кэрол, Дэнни и Элейн являются «пост-утопистами», что следует из того, что их произведения имеют признаки «колониального отчуждения». Для большинства студентов типичным результатом будет то, что в аналоги ассоциативных массивов в их мозгах к объектам «Кэрол», «Дэнни» и «Элейн» будет добавлено свойство «пост-утопист». Когда в последующей контрольной работе встретится вопрос «Приведите пример писателя — пост-утописта», студент напишет «Элейн». Что, если студент напишет «Я думаю, что Элейн — <emphasis>не</emphasis> пост-утопист»? Тогда профессор смоделирует…</p>
<p><image l:href="#img_17"/></p>
<p>…и пометит ответ как <emphasis>неправильный</emphasis>.</p>
<p>В конце концов…</p>
<p>Предложение «Элейн — пост-утопист» истинно тогда и только тогда, когда Элейн — пост-утопист.</p>
<p>…правильно?</p>
<p>Может, конечно, быть и так, что этот термин действительно что-то означает (хотя я сам его выдумал). Может даже быть и так, что, хотя профессор не может дать хорошего и явного ответа на вопрос «А что вообще такое пост-утопизм?», тем не менее можно показать многим разным профессорам литературы новые произведения неизвестных им авторов, и все они независимо придут к одному и тому же ответу, из чего последует, что <emphasis>какое-то</emphasis> доступное чувствам свойство текста они явно обнаруживают. Мы не всегда знаем, как работают наши мозги, и мы не всегда знаем, что мы видим, и небо было голубым задолго до того, как появилось слово «голубой»; чтобы часть картины мира в вашем мозгу имела смысл, не требуется, чтобы вы могли объяснить её словами.</p>
<p>С другой стороны, может быть и так, что профессор узнал о «колониальном отчуждении», зазубрив то, что ему в своё время говорил его профессор. Может быть так, что единственный человек, чей мозг когда-то вкладывал в эту фразу реальный смысл, уже умер. Так что к тому времени, как студенты узнают, что слово «пост-утопист» — это пароль, который требуется называть в ответ на запрос «колониальное отчуждение», обе фразы стали не более чем словесными ответами. которые требуется заучивать, не более чем набором ответов для теста.</p>
<p>Эти две фразы не выглядят «оторванными» от реальности сами по себе, потому что они не оторваны друг от друга: пост-утопизм как будто имеет последствие в виде колониального отчуждения, а если вы спросите, что следует из колониального отчуждения, то это означает, что автор, скорее всего, пост-утопист. Но если вы очертите кругом эти два понятия, то обнаружите, что ни с чем больше они не связаны. Это <emphasis>плавающие убеждения</emphasis>, никак не связанные со всей остальной моделью. И тем не менее нет никакого внутреннего тревожного сигнала, который бы звучал, когда такое происходит. Точно так же, как «неправота ощущается как правота» — так же, как обладание ложным убеждением ощущается как обладание истинным убеждением, по крайней мере до проведения эксперимента, — так и бессмысленное убеждение может <emphasis>ощущаться</emphasis> как осмысленное.</p>
<p>Группы, обладающие совершенно бессмысленными убеждениями, могут даже враждовать. Если кто-то спросит «Является ли Элейн пост-утопистом?» и одна группа закричит «Да!», а вторая — «Нет!», они могут подраться просто из-за разных кричалок: для начала вражды необязательно, чтобы слова что-то значили. С тем же успехом может начаться драка между группой, кричащей «Ку!», и группой, кричащей «Кю!» Говоря более общо, важно различать видимые последствия <emphasis>высказанного</emphasis> убеждения, содержащегося в мозгу профессора (студенты должны написать на контрольной то, что нужно, иначе профессор посчитает их ответ неверным) и видимые последствия <emphasis>состояния реальности</emphasis>, не оформленного словесно (то есть состояния территории, при котором Элейн <emphasis>действительно</emphasis> является пост-утопистом).</p>
<p>Одним классическим ответом на эту проблему был <emphasis>верификационизм</emphasis>, который считал, что предложение «Элейн — пост-утопист» является <emphasis>бессмысленным</emphasis>, если оно не говорит нам, какие сенсорные ощущения мы ожидаем испытать, если это предложение истинно, и как эти ощущения будут отличаться в случае, когда предложение ложно.</p>
<p>Но теперь представьте, что я направляю фотон в пустоту между галактиками, и он улетает далеко в глубины космоса. В расширяющейся Вселенной этот фотон в конце концов пересечёт <emphasis>космологический горизонт</emphasis>, за которым, даже если фотон упадёт на зеркало, которое отразит его обратно в направлении Земли, он никогда не вернётся сюда, потому что за это время Вселенная расширится слишком быстро. Следовательно, после того, как фотон пересечёт определённую черту, у утверждения «Фотон продолжает существовать вместо того, чтобы исчезнуть» не будет <emphasis>совершенно никаких экспериментальных последствий</emphasis>.</p>
<p>И тем не менее мне кажется — и, надеюсь, вам тоже, — что утверждение «Фотон внезапно исчезает из мироздания сразу же, как только у нас пропадает возможность его когда-либо увидеть, и тем самым нарушает закон сохранения энергии и ведёт себя не так, как все видимые нам фотоны» <emphasis>ложно</emphasis>, а утверждение «Фотон продолжает существовать, улетая в никуда» <emphasis>истинно</emphasis>. И подобные вопросы могут иметь важные последствия в контексте принятия решений: представьте, что мы думаем о снаряжении околосветового корабля, летящего как можно дальше, так что он пересечёт космологический горизонт до того, как он замедлится, чтобы колонизировать какое-нибудь далёкое сверхскопление галактик. Если бы мы думали, что корабль исчезнет из Вселенной, как только пересечёт космологический горизонт, мы бы не стали и рассматривать возможность отправить его в полёт.</p>
<p>Спрашивать себя об ощутимых последствиях наших убеждений полезно и мудро, но они не подходят на роль <emphasis>фундаментального</emphasis> определения осмысленных утверждений. Это отличная <emphasis>подсказка</emphasis>, сигнализирующая о том, что что-то может быть оторванным от реальности «плавающим убеждением», но не абсолютное правило.</p>
<p>Можно попробовать ответить, что для того, чтобы утверждение было осмысленным, реальность должна иметь возможность быть такой, чтобы это утверждение могло быть истинным или ложным; а поскольку Вселенная состоит из атомов, должна существовать такая конфигурация атомов Вселенной, чтобы это утверждение было истинным или ложным. Например, чтобы утверждение «Я в Париже» было истинным, нужно переместить в Париж составляющие меня атомы. Литературный критик может заявлять, что Элейн имеет свойство, называемое пост-утопизмом, но нет никакого способа перевести это заявление в способ перераспределить атомы Вселенной так, чтобы сделать его истинным или же ложным; следовательно, у него нет условия истинности, то есть оно бессмысленно.</p>
<p>И действительно, существуют такие заявления, при которых, если вы остановитесь и подумаете: «Как можно перестроить Вселенную так, чтобы это было истинным или ложным?», то вы внезапно осознаете, что вы не так хорошо понимаете условие истинности этого заявления, как вы думали. Например, «Страдание закаляет дух» или «Все экономические кризисы — результат плохой денежной политики». Эти утверждения необязательно бессмысленны, но их гораздо проще <emphasis>высказать</emphasis>, чем представить себе мир, в котором они истинны или ложны. Точно так же, как и вопрос об ощутимых последствиях, вопрос о способе конфигурации Вселенной является важным индикатором осмысленности или бессмысленности.</p>
<p>Но если бы вы сказали, что для осмысленности утверждения должна существовать конфигурация <emphasis>атомов</emphasis>, делающая его истинным или ложным…</p>
<p>Тогда такая теория, как квантовая механика, изначально была бы бессмысленной, поскольку нет никакого способа распределить <emphasis>атомы</emphasis> так, чтобы сделать её истинной.</p>
<p>И наше открытие, что Вселенная состоит не из атомов, а из квантовых полей, обратило бы все осмысленные утверждения во всём мире в бессмысленные — потому что оказалось бы, что нет никаких атомов, которые можно было бы перераспределить, чтобы выполнить их условия истинности.</p>
<p><emphasis>Медитация:</emphasis> Какое правило могло бы ограничить наши убеждения только теми, которые могут иметь смысл, не отсекая при этом раньше времени ничего, что в принципе может быть истинным?</p>
<p><strong>Предполагая красоту</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Если вы посмотрите на последовательность {1, 4, 9, 16, 25, …} и не увидите в ней квадраты чисел, то вы все еще можете успешно предсказать последующие числа, если заметите разности первого порядка — {3, 5, 7, 9, …}. Действительно, ваше предсказание может попасть в точку, хотя у вас нет никакой возможности это проверить, не посмотрев на выдачу генератора. Соответствие может быть выражено <a l:href="https://lesswrong.ru/w/О_красоте_математики">алгебраически или даже геометрически</a>. Это и вправду довольно изящно.</p>
<p>Что бы ни прославляли люди, они будут склонны прославлять это еще сильнее; поэтому некоторые скептики считают, что погоня за изящностью подобна болезни; она создает стройную математику вместо того, чтобы разбираться в беспорядке реального мира. «Тебе повезло», — скажут они, — «но тебе не будет везти всегда. Если ты ожидаешь подобной изящности, то ты исказишь видение мира в угоду своим представлениям и отсечешь те куски реальности, которые не вписываются в твою милую картинку».</p>
<p>Я имею в виду, например, следующее. К вам в руки попадает последовательность {1, 8, 27, 64, 125, …}. Отыскав разности первого порядка, вы получите {7, 19, 37, 61, …}. Все эти числа объединяет лишь то, что они простые, но они даже не идут в последовательности простых чисел подряд. Тут, очевидно, нет изящного порядка, какой мы видели у квадратов чисел.</p>
<p>Вы можете попытаться заставить последовательность вести себя, по-вашему, правильно, настаивая, что разности первого порядка должны быть равномерно распределены, а любые отклонения — ошибки измерения (впрочем, лучше о них просто не думать). «Вы решите», — скажет скептик, — «что разности первого порядка отстоят друг от друга примерно на двадцать, являясь простыми числами, так что следующая разность, вероятно, 83, тогда следующим числом в исходной последовательности будет 208. Но действительность с вами не согласится — это 216».</p>
<p>Сами виноваты, раз ожидали ясности и изящества там, где их нет. Вы оказались чересчур привержены абсолютам, слишком нуждались в совершенстве. Здесь-то и зарыта собака (уф… внимание!) редукционизма!</p>
<p>Уже из выбранного мной примера вы могли догадаться, что я не считаю это хорошим подходом к задаче. Ведь здесь не то чтобы совсем не было закономерности, просто нужно было копнуть немного глубже. Последовательность {7, 19, 37, 61, …} непримечательная (встреть вы ее на улице, могли бы и не узнать), но найдите разности второго порядка, и получите {12, 18, 24, …}. Теперь третьего, и у вас будет {6, 6, …}.</p>
<p>Вы забрались глубже, отыскав устойчивый уровень, но он <emphasis>уже</emphasis> был в примере всё это время.</p>
<p>Если вы слишком быстро хватаетесь за увиденную закономерность, допытываетесь совершенства здесь и сейчас, пытаетесь взломать модель, то, возможно, вам никогда не удастся добраться до устойчивого уровня. Если вы подправляете разности первого порядка, чтобы сделать их «более равномерными» в соответствии со своими эстетическими понятиями (еще до того, как обнаружите настоящий закон, заключенный в самой математике), то найденные вами разности второго и третьего порядков окажутся неверными. Может быть, вы даже не затрудните себя найти их. С того момента, как вы приведете разности первого порядка в соответствие со своими представлениями о прекрасном, вы обретете счастье. Или будете <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Провозглашения_и_крики_ободрения">громогласно заявлять</a>, что его обрели.</p>
<p>Ничего из вышесказанного никак не противоречит редукционизму. Порядок заключен здесь, просто спрятан глубже. Мораль моей басни в том, что не надо искать прекрасного? Или в том, чтобы горделиво исповедовать это повсеместное мировоззрение об уродливости мироздания? Нет; мораль в том, чтобы переходить на более глубокий уровень в свое время; сначала отмерять, а уж потом резать; не прерывать исследование ради красоты раньше времени. Пока вы в состоянии не принимать преждевременную иллюзорную красоту за чистую монету, все необходимые меры предосторожности на случай, что реальность окажется неизящной, уже соблюдены.</p>
<p>Но разве это не (уф…) вера — искать красоту там, где ее еще не видно?</p>
<p>Как я недавно подметил, если вы скажете «Я много раз видел смену времен года и ожидаю, что завтра солнце взойдет вон в той точке горизона», это будет недостоверно. И если вы скажете, «Я предполагаю, что мне явится джинн и подарит мне сказочное богатство», то это также будет недостоверно. Но это не одна и та же степень недостоверности; недостаточно справедливо называть то и другое одним словом «вера».</p>
<p>Искать математическую красоту, где ее пока не видно, не столь же надежно, как ожидать, что солнце поднимется на востоке. Но, однако, не кажется, что это та же градация неуверенности, что и в случае с джинном, особенно если перед этим вы изучили последние 57 тысяч случаев, когда человечеству удалось найти скрытую закономерность.</p>
<p>И все же постулаты и аксиомы математики — самодостаточные и закрытые структуры. Можем ли мы рассчитывать, что беспорядочный реальный мир обнаружит скрытую красоту? <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Реальность_безобразна">В следующем выпуске</a> нашей радиопередачи мы расскажем об этом. Не переключайтесь!</p>
<p><strong>Против адвокатуры дьявола</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Из <a l:href="http://www.americanscientist.org/bookshelf/pub/through-a-glass-darkly">статьи</a> Майкла Рьюза:</p>
<p>Ричард Докинз однажды назвал меня подонком. Он сделал это весьма публично, но не подразумевал желание меня обидеть. Я и не обиделся: мы были и остаёмся друзьями. Причиной его гнева — или даже страданий — было то, что я в ходе публичной дискуссии защищал позицию, которой по-настоящему не придерживался. Мы, философы, все время так делаем; это вариант аргумента «reductio ad absurdum». Отчасти мы делаем это, чтобы подстегнуть дебаты (особенно на уроках), отчасти, чтобы увидеть, насколько далеко можно завести позицию, пока она не разрушится, (и увидеть, почему разрушится), и, отчасти, (будем честны) излить кровожадность, поскольку нам нравится возмущать оппонентов.</p>
<p>Докинз тем не менее, обладает моральной непорочностью — кто-то даже сказал бы моральной закостенелостью — пылкого христианина или идейного феминиста. Даже во имя спора он не может поддержать то, что считает неверным. Делать так не просто ошибочно, считает он; это неправильно в каком-то очень глубоком смысле. Жизнь серьёзна, и есть зло, с которым нужно бороться. Здесь нет места компромиссам или неоднозначностям, даже в педагогических целях. Как говорят квакеры: «Да будет слово ваше: да, да; нет, нет».</p>
<p>Майкл Рьюз ничего не понял.</p>
<p>Когда я был ребёнком, мой отец учил меня скептицизму —</p>
<p>(Папа был в той же степени заядлым скептиком и поклонником Мартина Гарднера и Джеймса Рэнди, в какой и ортодоксальным евреем. Пусть это будет доводом в пользу анти-лечебной силы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вне_лаборатории">отделения религии от повседневной жизни</a>.)</p>
<p>— он приводил в пример гипотезу: «Есть объект в поясе астероидов, состоящий целиком из шоколадного торта». Тебе придется изучить каждый объект пояса, чтобы опровергнуть эту гипотезу. Однако, несмотря на то, что эту гипотезу невероятно тяжело опровергнуть, нет и ни одного довода в её пользу.</p>
<p>И маленький Элиезер попросил свой разум поискать аргументы в пользу существования шоколадного торта в поясе астероидов. И вот его разум выдал ответ: «Так как шоколадный торт в поясе астероидов - один из классических примеров плохой гипотезы, если кто-нибудь когда-нибудь изобретёт машину времени, то какой-нибудь шутник подбросит шоколадный торт в пояс астероидов в двадцатом веке, чтобы всё это оказалось правдой».</p>
<p>Так — в очень раннем возрасте — я обнаружил, что мой разум способен, если постараться, придумать аргументы в пользу чего угодно.</p>
<p>Я знаю людей, которых это открытие лишило здравого смысла. Они пришли к выводу, что Разум может быть использован, чтобы отстаивать что угодно. Тогда бессмысленно доказывать, что Бога не существует, потому что вы с тем же успехом могли бы доказывать, что он существует. Ничего не остаётся, кроме как верить, во что захотите.</p>
<p>Сдавшись, они разрабатывают целые философские системы, чтобы их отчаяние выглядело <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Как_казаться_и_быть_глубокомысленным">Глубокой Мудростью</a>. Если они заметят, что вы пытаетесь использовать Разум, они просто улыбнутся, погладят вас по голове и скажут: «О, когда-нибудь ты поймёшь, что можешь аргументировать за что угодно».</p>
<p>Быть может, даже сейчас мои читатели думают: «Ох, Элиезер может рационализировать что угодно, это дурной знак».</p>
<p>Но вы знаете… быть ментально гибким не всегда обрекает вас на катастрофу. Я имею в виду, вы этого ожидаете. Но оказывается, что практика отличается от теории.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.ru/w/Рационализация">Рационализация</a> пришла ко мне слишком просто. Было заметно, что это просто игра.</p>
<p>Если бы у меня было хуже с воображением или меня легче было бы поставить в тупик - если бы я не обнаружил, что могу аргументировать любое предположение, и неважно, насколько оно бредовое - тогда, возможно, я бы мог перепутать это занятие с мышлением.</p>
<p>Но я могу даже привести аргументы в пользу существования шоколадного торта в поясе астероидов. Это даже не было трудно; мой мозг сразу же выдал аргумент. Было совершенно ясно, что это мышление — поддельное, а не настоящее. Я ни на мгновение не перепутал игру с реальной жизнью. Я не начал думать, что в поясе астероидов действительно может оказаться шоколадный торт.</p>
<p>Можно было бы ожидать, что любой ребёнок, обладающий достаточно живым умом, чтобы придумать аргументы в пользу чего угодно, точно <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Знание_искажений_может_вредить">обречён</a>. Но интеллект не всегда приносит столько вреда, как вы могли бы подумать. В данном случае он просто помог мне в очень раннем возрасте начать различать «рассуждение» и «рационализацию». Между ними ощущалась разница.</p>
<p>Возможно, память меня обманывает… но мне кажется, что даже в таком юном возрасте я посмотрел на предложенный моим мозгом удивительно умный аргумент в пользу путешествующего во времени шоколадного торта и подумал: я должен избегать этого.</p>
<p>(Хотя существуют другие, гораздо более тонкие когнитивные воплощения процессов рационализации, чем бесстыдный, очевидный, сознательный поиск подходящих аргументов. Бессловесное уклонение от рассмотрения той или иной идеи может сбить вас с пути не хуже, чем преднамеренный поиск аргументов против неё. Эти коварные процессы я начал замечать только годы спустя).</p>
<p>Интуитивно я ощущал, что настоящее мышление - это нечто, что дает вам правильный ответ, нравится он вам или нет, а поддельное мышление — это способность доказать что угодно.</p>
<p>Это был невероятно ценный урок —</p>
<p>(хотя, как и многие другие принципы, которые молодой я приобрёл путём анализа вещей, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Обратное_глупости_не_есть_ум">обратных глупости</a>. Он был хорош, когда требовался совет по конкретным проблемам, но мог завести в <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Моя_дикая_и_безбашенная_юность">страшные дебри</a>, когда я пытался применять его, чтобы сделать абстрактные выводы, например, о природе морали)</p>
<p>— который был одним из главных факторов, приведших к моему разрыву с иудаизмом. Тщательно продуманные аргументы и контраргументы древних раввинов были похожи на то фальшивое мышление, которое помогло мне придумать историю про шоколадный торт в поясе астероидов. Только раввины забыли, что это игра, и действительно воспринимали всё всерьёз.</p>
<p>Поверьте, я понимаю традиционный довод в пользу практики адвоката дьявола. Защищая противоположную позицию, вы делаете свой ум более гибким. Вы вытряхиваете себя из привычных рамок. У вас появляется шанс собрать свидетельства против своей позиции, вместо того чтобы защищать её. Вы поворачиваете стол и видите вещи с другой точки зрения. Переход на другую сторону — это честная игра, так что вы разворачиваетесь на 180 градусов, чтобы играть честно.</p>
<p>Возможно, именно это Майкл Рьюз имел в виду, когда обвинил Ричарда Докинза в «моральной ригидности».</p>
<p>Конечно, я не намерен учить людей говорить: «Так как я верю в фей, я не должен ожидать, что мне удастся найти хорошие доказательства того, что фей не существует, так что я не буду искать, потому что это умственное усилие имеет невысокую ожидаемую полезность». Всё это происходит под лозунгом «если вы хотите отстрелить себе ногу, нет ничего проще».</p>
<p>Может быть, существуют какие-то этапы жизни или состояния ума, когда игра в адвоката дьявола может вам помочь. Студенты, которые никогда не задумывались о том, чтобы попробовать искать доводы в пользу обеих сторон проблемы, могут извлечь пользу из понятия «адвокат дьявола».</p>
<p>Но с кем-то, кто находится в этом состоянии ума, я бы скорее начал с того, что политические прения не должны <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Политические_дебаты_не_должны_становиться_однобокими">выглядеть односторонними</a>. Нет оснований не ожидать, что с обеих сторон дебатов существуют сильные доводы; одно и то же действие может иметь разные последствия. Если вы не можете представить себе хороших доводов против политического курса, к которому вы благосклонны, или хороших доводов за тот курс, который вы ненавидите, но другие люди одобряют, тогда очень вероятно, что у вас проблема, которая называется «неспособность увидеть другие точки зрения».</p>
<p>Вы, дорогой читатель, вероятно, достаточно <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Знание_искажений_может_вредить">хороши в искусстве рассуждения</a>, что если вы смогли закрепиться на правильной дороге, вы не сойдете с нее, если будете играть адвоката дьявола по необходимости. Вы просто будете подсознательно <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Избегая_по-настоящему_слабых_мест_убеждения">избегать</a> любых аргументов Дьявола, которые будут заставлять вас всерьез нервничать, а затем <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ib/the_proper_use_of_doubt/">поздравите себя</a> с <a l:href="http://lesswrong.com/lw/jz/the_meditation_on_curiosity/">выполнением</a> необходимого. Людям на таком уровне нужно более сильное средство. (Пока я рассказал только о <a l:href="http://lesswrong.com/lw/jz/the_meditation_on_curiosity/">средне-сильном</a> средстве).</p>
<p>Если вы можете привести себя в состояние <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ib/the_proper_use_of_doubt/">настоящего сомнения</a> и искреннего <a l:href="http://lesswrong.com/lw/jz/the_meditation_on_curiosity/">любопытства</a>, вам уже не нужен адвокат дьявола. Вы можете исследовать противоположную позицию потому что думаете, что она может и правда быть истинной, а не потому что вы играете в игры с шоколадным тортом, путешествующим сквозь время. А если вы не можете привести себя в такое состояние, то может ли вам помочь игра в адвоката дьявола?</p>
<p>У меня нет проблемы придумать аргументы, почему Сингулярность не настанет в ближайшие 50 лет. С некоторыми усилиями я могу представить случай, в котором ее не будет и через 100 лет. Еще я могу придумать правдоподобные сценарии, в которых Сингулярность настанет через две минуты, например, если кто-то делает тайный проект, и он завершается вот прямо сейчас. Я могу придумать правдоподобные аргументы для 10, 20, 30 и 40 лет.</p>
<p>Это не потому что я хорошо играю в адвоката дьявола и придумываю умные аргументы. Это потому что я правда не знаю. Настоящие сомнения присутствуют в каждом случае и я могу их проследить до источника настоящего аргумента. Или, если хотите, я правда не знаю, потому что я могу придумать все эти правдоподобные аргументы.</p>
<p>С другой стороны, мне действительно сложно визуализировать утверждение, что нет типа разума, принципиально более сильного, чем человеческий. Мне сложно поверить, что человеческий мозг, которого едва хватило на то чтобы построить технологическую цивилизацию и придумать компьютеры, теоретически является потолком эффективности интеллекта. Я не могу хорошо аргументировать за это, потому что я сам этому не верю. Или, если хотите, я не верю в это, потому что я не могу за это хорошо аргументировать. Если вы хотите, чтобы кто-то за это аргументировал, найдите того, кто правда в это верит. С очень раннего возраста я стремлюсь избегать образа мыслей, в котором вы можете аргументировать за что угодно.</p>
<p>В состоянии ума и этапе жизни, в котором вы пытаетесь отличить друг от друга рациональность и рационализацию и пытаетесь понять разницу между сильными и слабыми аргументами, игра в адвоката дьявола не может привести вас к неподдельным способам мышления. Ее единственная сила в том, что в некоторых случаях она может показать вам поддельные способы, которые одинаково хорошо работают за обе стороны, и показать вам места, в которых вы не уверены.</p>
<p>Не бывает гроссмейстеров, которые умеют играть только за белых или только за черных. Но в битвах Разума солдат, который дерется за обе стороны с одинаковой силой, имеет нулевую силу.</p>
<p>Так что Ричард Докинз понимает кое-что, чего не понимает Майкл Рьюз: что Разум - это не игра.</p>
<p>Добавлено: <a l:href="http://branemrys.blogspot.ru/2008/06/on-devils-advocacy.html">Брэндон</a> утверждает, что адвокатура Дьявола это важный социальный, а не индивидуальный процесс. Я об этом, признаюсь, не подумал.</p>
<p><strong>Рациональность — это систематизированное выигрывание</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«<a l:href="https://lesswrong.ru/node/add/page?edit%5btitle%5d%3dПарадокс%20Ньюкома%20и%20Путь%20выигрывания%26parent%3d934">Рационалисты должны выигрывать</a>», сказал я, и, похоже, мне придется прекратить так говорить, потому что под этим понимают не то, что я хотел сказать.</p>
<p>Откуда вообще взялась эта фраза? Из обсуждения задачи Ньюкома: сверхсущество Омега дает вам на выбор две коробки, прозрачную коробку А с тысячей долларов (или аналогичной ценностью) и непрозрачную коробку Б, в которой может быть либо ничего, либо миллион долларов. Омега говорит вам: «В коробке Б есть миллион долларов только в том случае, если я предсказал, что вы возьмете только коробку Б, оставив А». Омега играл в эту игру много раз и предсказывает правильно 99 раз из 100. Вы возьмете обе коробки или только Б?</p>
<p>Распространенная позиция — на деле она вообще доминирующая в современной философии и теории принятия решений — что единственным разумным выбором будет взять обе коробки; Омега уже принял решение и ушел, так что ваше действие не повлияет на содержимое коробок в любом случае (их аргументация). Теперь, так получилось, что определенные типы безрассудных людей вознаграждаются Омегой (который делает это даже до того, как они приняли решение), но это не меняет заключения, что разумнее всего взять две коробки, что сделает вас богаче на тысячу долларов в любом случае, вне зависимости от содержимого Б.</p>
<p>Именно такой тип мышления я хотел раскритиковать, говоря что рационалисты должны выигрывать.</p>
<p>Миямото Мусаси сказал: «Основной целью, когда ты держишь в руках меч, должно быть стремление нанести рану врагу, в любой ситуации. Парируешь ты, бьешь, отбиваешь, делаешь выпад, касаешься атакующего меча противника, ты должен сразить противника тем же движением. Достигай цели. Если ты будешь думать только о блокировании ударов, выпадах и касаниях, ты не сможешь действительно достать врага».</p>
<p>Я сказал: «Если тебе не удалось найти правильный ответ, бессмысленно говорить, что ты действовал правильно».</p>
<p>Вот что я на самом деле хотел донести, когда говорил, что рационалисты должны выигрывать.</p>
<p>Существует точка зрения, которая говорит, что определенный ритуал процесса познания — это образец разумности; таким образом он определяет, что должны делать разумные люди. Но, увы, часто разумные люди проигрывают неразумным, потому что вселенная не всегда разумна. Интеллект это лишь один из путей делать что-либо, не всегда самый подходящий; как если бы профессора разговаривали друг с другом в дискуссионном зале, что иногда срабатывает, иногда нет. Если же толпа варваров атакует дискуссионный зал, по-настоящему толковый и гибкий агент оставит разумность.</p>
<p>Нет. Если «иррациональный» агент превосходит вас систематическим и предсказуемым образом, тогда самое время посмотреть, думаете ли вы «рационально».</p>
<p>Я опасаюсь, что «рационалист» будет держаться за свой метод познания, даже если он терпит неудачу за неудачей, утешая себя: «Я веду себя так добродетельно и разумно, просто ужасно нечестно, что вселенная не дает мне того, что я заслуживаю. Другие просто жульничают, делая все нерационально, вот почему они меня обходят».</p>
<p>Это то, от чего я стараюсь предостеречь, говоря, что рационалисты должны выигрывать. Не скулить, а выигрывать. Если вы продолжаете проигрывать, возможно, вы делаете что-либо не так. Не утешайте себя тем, как вы были замечательно рациональны, если вы проиграли. Это не то, как должно все идти. Это не рациональность неправильна, это вы неправильно используете рациональность.</p>
<p>Это касается и эпистемологической рациональности, если вы осознаете, что думаете о убеждении Х как о разумном (потому что большинство людей верят в это же или просто потому что оно звучит привлекательно), хотя сам по себе мир определенно демонстрирует Y.</p>
<p>Но люди, похоже, понимают это иначе, нежели я имею в виду — словно любой, кто объявляет себя рационалистом, мгновенно преисполняется непобедимого духа, что позволяет им получать все что угодно без усилий и без каких-либо помех или чего-то подобного, я не знаю.</p>
<p>Возможно, альтернативную фразу можно найти у Мусаси, который сказал: «Путь школы Ити — это дух выигрывания, вне зависимости от длины и формы твоего клинка».</p>
<p>«Рациональность — это дух выигрывания»?</p>
<empty-line/>
<p>«Рациональность — это путь выигрывания»?</p>
<empty-line/>
<p>«Рациональность — это систематизированное выигрывание»?</p>
<p><strong>Ученые уже всё это знают?</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><a l:href="http://www.overcomingbias.com/2008/05/science-isnt-st.html">poke утверждает</a>:</p>
<p>«Умение выдвигать относящиеся к делу гипотезы – важный навык, развивая который, ученый проводит значительную часть своего времени. Это может не входить в традиционное описание науки – что не означает его отсутствия в институте современной науки, который добывает подлинное, актуальное знание здесь, в реальном мире: несовершенно ваше описание, а не наука».</p>
<p>Знаю, что я называл себя в молодости «глупым», но это лишь словесный оборот; «неумелое владение высоким интеллектом» было бы точнее. Элиезер18 обычно не делал очевидных ошибок – только его «очевидное» не было моим «очевидным».</p>
<p>Нет, я не проходил традиционное обучение. Но когда я оглядываюсь и вижу, что Элиезер18 делал неверно – я вижу множество современных ученых, делающих те же ошибки. Я не вижу ни одного признака, что они были предупреждены лучше, чем я.</p>
<p>Сэр Роджер Пенроуз – физик мирового уровня – все еще полагает, что сознание имеет причиной квантовую гравитацию. Предполагаю, что никто никогда не предупреждал его о <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Таинственные_ответы_на_таинственные_вопросы">таинственных ответах на таинственные вопросы</a> – ему говорили лишь, что его гипотезы должны быть фальсифицируемы и иметь наблюдаемые следствия. Как и Элиезеру18.</p>
<p>«Cознание имеет причиной квантовую гравитацию» имеет проверяемые следствия. Сказанное подразумевает, что можно взглянуть на нейроны и обнаружить когерентную квантовую суперпозицию<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ученые_уже_всё_это_знают">1</a>, (которая, коллапсируя<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ученые_уже_всё_это_знают">2</a>?) способствует обработке информации, и что вы никогда не сможете воспроизвести поведение на входе-выходе нейрона, используя расчетную микроанатомическую симуляцию…</p>
<p>… но даже после того, как вы сказали: «Сознание имеет причиной квантовую гравитацию», вы не сможете на этой основе предсказать, как именно ваш мозг помыслит «Я мыслю, следовательно, я существую!» или таинственную красноту красного – даже если вы думаете, что тем самым прояснили вопрос.</p>
<p>Это громадный знак опасности – теперь я понимаю, но это не знак опасности, о которой я был предупрежден, и я сомневаюсь, что Пенроузу когда-либо говорил о ней его научный руководитель. Сомневаюсь, что и Нильс Бор был когда-либо предупрежден о ней, когда пришло время формулировать Копенгагенскую интерпретацию.</p>
<p>Насколько я могу сказать, причина, по которой Элиезер18, и сэр Роджер Пенроуз, и Нильс Бор не были предупреждены, в том, что не существует общепринятого предупреждения.</p>
<p>Я не обобщал понятие «таинственных ответов на таинственные вопросы» в столь многих словах, пока не начал писать байесианский анализ того, что отличает <a l:href="http://yudkowsky.net/bayes/technical.html">технические, нетехнические и полутехнические научные объяснения</a>.</p>
<p>Сейчас, конечный результат того анализа может быть сформулирован не-технически в терминах четырех знаков опасности:</p>
<p>объяснение действует скорее как <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Семантические_стоп-сигналы">затычка для любопытства</a>, чем как <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">управление ожиданием</a>.</p>
<p>у гипотезы нет подвижных частей – секрет не в особом составном механизме, а в явно неделимом веществе или силе.</p>
<p>те, кто предлагает объяснение, лелеют свое невежество; они с гордостью говорят, как явление одерживает победу над обычной наукой или как оно непохоже на обычные природные явления.</p>
<p>даже после того, как ответ дан, явление остается тайной и наделено теми же качествами удивительной необъяснимости, которые у него были изначально.</p>
<p>В принципе, все это могло быть заявлено как прямое следствие витализма. Так же, как простейшая теория вероятности могла быть придумана Архимедом, или древние греки могли разработать теорию естественного отбора. Но фактически никто никогда не предупреждал меня о какой-либо из этих четырех опасностей, в таких выражениях – в лучшем случае предупреждали, что у гипотез должны быть проверяемые следствия. И я не формулировал знаки опасности явным образом, пока не попытался помыслить вопрос в целом в терминах распределения вероятностей – требовалась некоторая избыточность подхода.</p>
<p>У меня просто нет причин верить, что эти предупреждения передаются при научном обучении – это определенно не так для большинства ученых. Среди прочего, это советы по управлению ситуациями смятения и отчаяния, научного хаоса. Как обычному ученому или научному руководителю мог бы представиться случай использовать подобную технику?</p>
<p>Мы только что провели дискуссию о провале одномирности в физике. Ясно, что никто не говорил им о формальном определении Бритвы Оккама, в виде тайного знания или как-то иначе.</p>
<p>Есть известный эффект, состоящий в том, что у великих ученых есть множество великих учеников. Может быть, это связано с тем, что наставники передают навыки, которые они не могут описать. Но я не думаю, что это засчитывается как часть стандартной науки. И если великие наставники не смогли облечь свое руководство в слова и огласить его во всеуслышание, это означает, что такие вещи вряд ли хорошо воспринимаются.</p>
<p>Мыслить в отсутствие явных свидетельств и не ошибиться мгновенно и бесповоротно – очень, очень трудно. Когда ты учишься в школе, ты можешь упустить один момент, а затем научишься пятидесяти другим моментам, которые окажутся верными. Когда ты обдумываешь новое знание в отсутствие сокрушительно подавляющего руководства, ты можешь упустить один момент и через 50 шагов очнуться во Внешней Монголии.</p>
<p>Я вполне уверен, что ученые, которые выключают свой мозг и погружаются в какую-нибудь уютную чепуху, как только покидают пределы своей специальности, не осознают, что разум есть двигатель, и за каждым надежным убеждением есть история причинности. Также, подозреваю, им никогда не говорили, что существует строгая рациональная вероятность, наделенная статусом свидетельства, в котором нет места произволу; даже если вы не можете рассчитать ответ, и даже если вы не получаете надежного указания, чем верить.</p>
<p>Сомневаюсь, что ученые, которых СМИ, рисующие изумительно детальные картины Жизни в 2050 году, попросили погадать о будущем, знали об <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обременительные_детали">ошибке конъюнкции</a>. Или знали о том, как представительная эвристика может добиться того, что более детальные истории могут казаться более правдоподобными, притом что каждая лишняя деталь «разбавляет» вероятность. Представление о том, что каждая дополнительная деталь нуждается в собственном обосновании – о том, что невозможно выдумать длинную подробную историю, в точности как те, которым вас учили на уроках биологии или истории – жизненно необходимо для точного мышления в отсутствие определенных свидетельств. Но как подобное представление попадет в курс стандартного научного обучения? Когнитивные искажения были открыты лишь несколько десятилетий назад, и знание о них не распространялось до весьма недавних пор.</p>
<p>Далее, «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Аффективные_смертельные_спирали">эмоциональные пике</a>» вокруг понятий вроде «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Тщетность_эмерджентности">эмерджентность</a>» или «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Скажи_нет_«сложности»">сложность</a>», которые определены достаточно смутно, чтобы вы могли наговорить о них кучу умных слов. Вокруг того рода ошибок, что обычно делал Элиезер18, строятся целые научные направления! (Хотя я никогда не западал на эту вашу «эмерджентность»)</p>
<p>Иногда я говорю, что цель науки – накопить такую гору свидетельств, что даже ученые не смогут ее игнорировать; и что это отличительная черта ученого – не-ученый даже тогда оставит их все без внимания.</p>
<p>Если числом свидетельств – пусть огромным – можно добиться того, что вы в итоге отчаетесь, прекратите искать отговорки и просто сдадитесь – отбросите старую теорию и никогда больше ее не упомянете – тогда это все, что требуется, чтобы распахнуть двери Науки в будущее и воздвигнуть технологическую – а не религиозную – цивилизацию.</p>
<p>Книги Карла Сагана, Мартина Гарднера и другие артерии Традиционной Рациональности задуманы, чтобы преодолеть это различие – преобразовать кого-то из не-ученого в потенциального ученого и защитить его от экспериментально опровергнутого бреда.</p>
<p>Какое еще обучение получают профессиональные ученые? Частотная статистика учит вычислять статистическую значимость. Обучение по стандартной методике позволит им мусолить бумаги в рамках крепко устоявшейся парадигмы. Если б Наука требовала от среднего ученого больше – не думаю, что она смогла бы двигаться дальше. У нас хватает проблем от людей, проникших в науку до жути неподготовленными.</p>
<p>Ник Тарлтон отлично сформулировал итоговую проблему – на самом деле лучше, чем я. Если вы выдвигаете странно звучащую гипотезу, еще не подкрепленную свидетельствами, и пытаетесь проверить ее экспериментально, Наука не говорит, что вы дурак. Наука не доверяет своим старейшинам решать, какие гипотезы «не заслуживают проверки». Но это выверенно неточный общественный стандарт, и если вы попытаетесь сделать его стандартом индивидуальной эпистемологической рациональности, он позволит вам слишком многое принимать на веру.</p>
<p>Обращаясь к аналогии с либертарианством, основанном на прагматическом недоверии, это различие между «Сигареты не должны быть вне закона» и «Кури Мальборо!». Вы помните, чтобы вас хоть раз предупреждали об этой ошибке так подробно? Тогда почему бы людям не делать точно такую же ошибку? Сколько людей добровольно пройдут лишний километр – будут строже к себе, чем требуется? Некоторые, но не многие.</p>
<p>Многие ученые поверят любым глупостям <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вне_лаборатории">вне лаборатории</a>, пока они могут убедить себя, что эти глупости не были однозначно опровергнуты, или пока им удается не задавать вопросов. Где тот стандартный вузовский курс, после которого люди видят делающего глупость и спрашивают «Он что, отсутствовал, когда объясняли, почему нельзя?» Насколько я знаю, его нет.</p>
<p>Может, если вам очень повезло с преподавателем, он передал вам редкостные умения вроде «Спроси себя, какие задачи в твоей области наиболее важны, и работай над одной из таких вместо того, чтобы купиться на что-то простое и банальное» или «Будь точнее в выражениях, чем требует редактор, ищи новые способы избежать влияния твоих ожиданий на эксперимент, даже если это не общепринято».</p>
<p>Но я действительно не думаю, что существует тайная общепринятая научная традиция выверенного рационального мышления при ограниченных свидетельствах. Половина ученых все еще <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Вера_в_убеждения">верят, что они верят</a> в Бога! Сложные навыки не общеприняты.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ученые_уже_всё_это_знают">1.</a>Ква́нтовая (когерентная) суперпози́ция— это суперпозиция состояний, которые не могут быть реализованы одновременно с классической точки зрения, это суперпозиция альтернативных (взаимоисключающих) состояний.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Ученые_уже_всё_это_знают">2.</a>Редукция или коллапс волновой функции — мгновенное изменение описания квантового состояния (волновой функции) объекта, происходящее при измерении.</p>
<p><strong>Учи невыучиваемому</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Предыдущий в минисерии: <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Непередаваемое_превосходство">Непередаваемое превосходство</a></p>
<p>Следует за: <a l:href="http://lesswrong.com/lw/l9/artificial_addition/">Искусственное сложение</a> (English)</p>
<p>Литературный конвейер, который я называю <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Непередаваемое_превосходство">«порнографией превосходства»</a> не слишком хорош в том, что делает. Но это провал довольно важной задачи. Сравнив пользу цивилизации в целом от звёздных навыков Уоррена Баффета и от менее гламурного, но более <emphasis>передаваемого</emphasis> трюка «инвестируйте заново ваши доходы», вряд ли вы будете сомневаться. Легко заметить, как сильно изменится мир, если придумать, как выразить всего лишь <emphasis>ещё один навык</emphasis>, до сих пор бывшим секретным ингредиентом успеха. Не порнографическое обещание постичь душу звезды. Всего лишь способ надёжно передать <emphasis>ещё одну мысль</emphasis>, даже если она не означает <emphasis>всего</emphasis>…</p>
<p>Что делает успех таким сложным для повторения?</p>
<p>Голые статистические шансы всегда непередаваемы. Неважно, что вы можете сказать насчёт удачи, вы не можете научить кого-нибудь иметь её. Искусство хватать возможности и <a l:href="http://ben.casnocha.com/2007/05/expose_yourself.html">открывать себя положительным случайностям</a> (English) обычно недооценивают. Я видел людей, останавливающихся на своём пути из-за «неудачи», которую предприниматель из Силиконовой долины раздавил бы, словно паровой каток – лежачего полицейского… Но даже так, остаётся чистый элемент случайности.</p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qs/einsteins_superpowers/">Успех Эйнштейна</a> (English) зависел от его генов, давших ему <emphasis>потенциал</emphasis>, чтобы развить навыки сверх обычного уровня. Если навыки зависят от умственных способностей, вы не можете передать их большинству людей… но даже если такой потенциал – один-на-миллион, то шесть тысяч Эйнштейнов, разгуливающих по планете - <emphasis>совсем</emphasis> не плохо. (А если немного пофантазировать, то кто сказал, что гены <emphasis>непередаваемы</emphasis>? Просто требуется немного более продвинутая технология, чем школьная доска, только и всего.)</p>
<p>Итак, мы исключили истинно непередаваемое - что осталось? До куда можно отодвинуть границу? Чему <emphasis>возможно</emphasis> научить – пусть и очень сложно – но чему не учат?</p>
<p>Мне однажды сказали, что половина Нобелевских лауреатов были учениками других Нобелевских лауреатов. <a l:href="http://www.careerchem.com/NAMED/NobelAnecdotes1.pdf">Этот источник</a> (English, pdf) утверждает, что 155 из 503. (Интересно, что тот же источник подсказывает, что число Нобелевских лауреатов с «Нобелевскими дедушками» (учителями учителей) всего лишь 60.) Даже если сделать поправку на отбор выдающихся учеников и политическое проталкивание кандидатов, факты подсказывают, что можно перенимать вещи, находясь в ученичестве – наблюдение из-за плеча, беседы в свободной форме, постоянная правка ошибок в течение работы. Ни один Нобелевский лауреат <emphasis>ещё</emphasis> не преуспел в том, чтобы поместить всё это в книгу.</p>
<p>Что же это такое, чему учатся преемники Нобелевских лауреатов, но не может быть выражено словами?</p>
<p>Этот предмет притягивает меня, так как он сообщается с мета-уровнем, с источником в глубине, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/l9/artificial_addition/">с пропастью между генератором и его выходом</a> (English). Мы можем объяснить эйнштейнову теорию относительности студентам, но не можем сделать из них Эйнштейнов. (Если посмотреть на это с правильного угла, то весь гений человеческого интеллекта ничто иное как непередаваемое прозрение, которое есть у людей, но которое мы не можем объяснить компьютеру.)</p>
<p>Количество бессловесного интеллекта в нашей работе обычно недооценивается, потому что сами по себе <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sp/detached_lever_fallacy/">слова намного легче анализировать</a> (English). Но когда я обращаю внимание, я вижу, что большая часть моих поисковых способностей проявляется во вспышках восприятия, говорящих мне, что именно <emphasis>важно</emphasis>, какую мысль нужно думать следующей.</p>
<p>Когда я встретил своего ученика Марселло, он уже был лучше в математических доказательствах, чем я, по крайней мере, намного быстрее. Он соревновался на национальном уровне, но на подобных соревнованиях вам говорят, какие задачи важны. (А ещё на соревнованиях вы сразу сдаёте листочек с решениями и перескакиваете к следующей задаче, не анализируя, можно ли упростить доказательство, объять его целиком, получить из него ещё что-нибудь.) Но действительно важная вещь, которой я пытался научить – проверяя, можно ли вообще ей научить – было ощущение, <emphasis>какие</emphasis>проблемы ИИ куда-нибудь ведут, а <emphasis>какие</emphasis> - пустышки. «Ты можешь жать на педали так же хорошо, как и я, - сказал я ему, когда он спросил меня, хорошо ли справляется, - но девяносто процентов времени <emphasis>рулю</emphasis> до сих пор я» Это были постоянные упорные попытки облечь в слова причины, <emphasis>почему</emphasis> я думал, что мы ещё не нашли по-настоящему важного прозрения, таящегося где-то в задаче, почему мы должны отбросить текущее доказательство Марселло, переформулировать задачу и попытаться <emphasis>ещё раз</emphasis>, с другого угла, чтобы узнать <emphasis>поймём</emphasis> ли мы проблему по-настоящему в этот раз.</p>
<p>Мы проходим через череду событий, и наш мозг использует неявный алгоритм, чтобы размолоть полученный опыт в сухой остаток, а затем - ещё один неявный алгоритм, чтобы сформировать из него нейронную сеть: процедурный навык, источник бессловесной интуиции, который вы знаете настолько быстро, что вы не знаете, что знаете его. «Нулевой шаг», - так я его называю, шаг в обуславливании вещей, который идёт до первого шага в решении и пролетает настолько быстро, что вы не понимаете, что он был.</p>
<p>Я горжусь умением облекать вещи в словесную формулировку, вникать в одномоментные вспышки озарений и высматривать в них узор и направление, даже если я не могу указать на механизмы, ответственные за них. Но когда я пытался передать остриё, фронт моих работ, где я расширял знание, слова были бессильны, и мне оставалось разбирать с Марселло задачу за задачей, надеясь, что его мозг уловит невыразимый ритм пилотирования: <emphasis>налево, направо; вот это, наверное, достойно развития, это – нет; это кажется ценным озарением, а это – всего лишь чёрная коробка вокруг нашего незнания.</emphasis></p>
<p>Я ожидал, что так и будет; я никогда не надеялся, что самые главные части мыслей можно будет легко переложить на слова. Если бы это было так просто, то мы бы действительно создали искусственный интеллект в семидесятых.</p>
<p>Цивилизация продвигается, обучая выходу из генератора, а не генерированию. Эйнштейн произвёл многочисленные открытия, затем <emphasis>сгенерировал</emphasis> знание достаточно словесное, чтобы быть переданным студентам в университетах. Когда же нужен ещё один Эйнштейн, цивилизация может лишь затаить дыхание и надеяться.</p>
<p>Но если эти бессловесные навыки есть продукт опыта, то <a l:href="http://lesswrong.com/lw/yf/moral_truth_in_fiction/">почему не передать опыт</a>(English)? Или, если книги не слишком хороши, а они, наверное, и близко к этому не подходят, то почему бы не провести людей через череду тех же событий, чтобы передать опыт?</p>
<p>Звёзды <emphasis>могут и не знать</emphasis>, что было критически важным опытом.</p>
<p>Критически важные события могут быть сложными для воспроизведения. Например, каждый уже знает ответ к специальной теории относительности, и теперь мы не можем тренировать людей, давая им эту же задачу. Даже знание, что там что-то о взаимосвязи между пространством и временем, уже довольно сильный спойлер. Самая важная часть задачи и есть та, где ученик сверлит взглядом белый лист бумаги до тех пор, пока капли крови не выступят на лбу, пытаясь сообразить, о чём думать дальше. Навыки гениев редки, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/q9/the_failures_of_eld_science/">я уже упоминал</a> (English), потому что мало возможностей практиковать их.</p>
<p>В дело может быть вовлечена удача или природный талант, подсказывая правильные вещи для изучения – нахождения высококачественного решения в пространстве бессловесных процедурных умений. Даже если мы проведём человека через те же испытания, останутся компоненты чистой случайности, влияющие на вероятность <emphasis>изучения</emphasis> того же невыразимого навыка.</p>
<p>Но, я думаю, всё ещё есть причина, продолжать описывать неописываемое и учить невыучиваемому.</p>
<p>Представьте развитие умений <emphasis>играть в азартные игры</emphasis> с изобретением теории вероятности несколько веков назад. В покере до сих пор сохранилась часть искусства, которое звёзды покера могут лишь частично передать на словах. Но в прошлом никто и понятия не имел, как вычислить шанс выпадения одних единиц на трёх кубиках. Может, опытный игрок и имел невыразимое понятие, что некоторые вещи более вероятны, чем другие, но не мог высказать его словами – не мог передать никому, что он узнал о вероятности, кроме как, может, через долгий процесс наблюдения за учеником из-за плеча и корректирования его ставок.</p>
<p>Чем больше мы узнаём что-либо в определённой области и наблюдаем звёзд за работой, тем больше мы узнаём о человеческом разуме в целом, тем больше мы можем надеяться, что новый навык превратится из непередаваемого в выучиваемый, а затем в публицируемый.</p>
<p>Вы можете объединить некоторые пути в <emphasis>семейство</emphasis>, даже если не способны выразить их словами. И даже если <emphasis>сами вы</emphasis> получили что-то благодаря удаче (включая генетическую удачу), вы можете <emphasis>уменьшить</emphasis> роль слепого случая.</p>
<p>Предупреждения о тупиках, задержавших вас. Это очевидный способ помочь.</p>
<p>Если вы выложите на стол набор мыслей, являющихся продуктом невыразимого навыка, кто-нибудь, читая их, может <emphasis>уловить</emphasis> ритм и сделать скачок к невысказанной вещи стоящей за мыслями. Это потребует намного меньше удачи, чем события, которые изначально и привели вас к приобретению этого навыка.</p>
<p>Есть хорошие <emphasis>аттракторы</emphasis> в пространстве решений – кластеризованные под-решения, которые дают доступ к остальным решениям в аттракторе. Тогда – даже если некоторые мысли не могут быть помещены в слова и требуется удача, чтобы набрести на них изначально – объяснения, как найти дверь, может быть достаточно, чтобы заякорить аттрактор.</p>
<p>Некоторый важный опыт вполне дублируем: например, можно советовать людям, какие книги читать или какие области изучать.</p>
<p>Наконец, прогресс науки в целом может лучше объяснить определённую область, и в некоторый момент вы внезапно поймёте, что именно вы знаете и как правильно высказать свои мысли.</p>
<p>И конечно, коронная фраза этой статьи: это те изменения, которые я надеюсь увидеть в некоторых аспектах <emphasis>человеческой рациональности</emphasis>, навыках, которые были до сих пор непередаваемыми или передаваемыми только от учителя к ученику напрямую. За последние несколько десятилетий мы немало узнали о них, и, я думаю, пора бы попытаться систематизировать полученные сведения.</p>
<p>Я жажду <emphasis>уменьшить роль удачи и таланта</emphasis> в обучении рационалистов высшего разряда.</p>
<p><strong>Не выходи из комнаты</strong></p>
<p><emphasis>Скотт Александер</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Психологи определяют «якорение» как способность раздражителя активировать мозг таким образом, что это влияет на ответы на последующие раздражители. Если это звучит недостаточно зловеще, можете переформулировать это как «любая случайная вещь, произошедшая с вами, может перехватить ваши суждения и личность на следующие несколько минут».</p>
<p>К примеру, вы входите в комнату и замечаете в углу чемодан-«дипломат». Ваш мозг теперь — гордый владелец активированного концепта «дипломат». Он на какое-то время настроен думать о дипломатах, и если уж на то пошло, об офисах, бизнесе, конкуренции и амбициях. На следующие несколько минут вы будете склонны воспринимать все социальные взаимодействия как конкурентные и вести себя соответственно. Эти небольшие сдвиги будут достаточно значительны, чтобы их можно было измерять, например, тем сколько денег Вы готовы поставить в игре «Ультиматум». Если это звучит как странная эзотерическая ерунда типа симпатической магии, я только могу отослать Вас к исследованию <a l:href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0749597804000585">Кея, Уиллера, Барга и Росса от 2004 года</a> (English)<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Не_выходи_из_комнаты">1</a>.</p>
<p>Мы недавно обсуждали плюсы и минусы веры в Санта-Клауса. Вот, к примеру, один из плюсов: датские дети, которым показали изображение шапки Санта-Клауса, были более склонны делиться конфетами с другим ребенком. Почему? Исследователи предположили, что шапка активирует концепт Санта-Клауса, а Санта-Клаус активирует идеализированный концепт дарения и щедрости. Ребёнок после этого склонен относиться к щедрости положительно. Естественно, тот же эффект может быть использован и в обратном направлении. В том же исследовании дети, которым показали логотип известного магазина игрушек, были менее склонны делиться конфетами.</p>
<p>Но ведь этот эффект ограничен исследованиями в паре психологических лабораторий, так? Он не использовался для чего-нибудь вроде, скажем, изменения результатов крупных выборов?</p>
<p>Я знаю о двух хороших исследованиях эффекта прайминга в политике. В <a l:href="http://psp.sagepub.com/content/30/9/1136.abstract">первом</a>(English) субъектам подсознательно<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Не_выходи_из_комнаты">2</a> подсказывали буквенно-числовые комбинации, которые напоминали об атаках 11 сентября (например «911» или «WTC»), или случайные буквенно-цифровые сочетания. После этого их просили оценить деятельность администрации президента Буша. Те, кто видел случайные строки, оценивали Буша на неутешительные 42%. Те, кто подвергся якорению, напоминавшему о войне с террором, давали ему оценку в среднем 75%. Изменение довольно значительное, даже при том что никто из испытуемых не смог сознательно вспомнить какие либо упоминания о терроризме.</p>
<p>Во <a l:href="http://www.pnas.org/content/105/26/8846.full">втором исследовании</a> (English) учёные проанализировали данные из 2000 выборов в штате Аризона и выяснили, что место сбора подписей оказывает заметный эффект на результаты голосования. То есть люди, голосовавшие в школах, были более склонны поддерживать политики, направленные на улучшение образования, те, кто голосовал в церкви, были более склонны поддерживать социально консервативные предложения. Сдвиг предпочтений составляет примерно три процента. Подумайте обо всех выборах, завершившихся с перевесом менее чем в три процента…</p>
<p>Возражение: после не значит вследствие! Религиозные люди, возможно, просто живут ближе к церквям и знают, где находится местная церковь, и так далее. Именно поэтому учёные провели большую работу по регрессионному анализу и поправкам к данным. Результат получился тем же.</p>
<p>Возражение: возможно, поправки были не слишком хорошими! Те же учёные собрали голосовавших в своей лаборатории, показали им фотографии зданий и пригласили участвовать в условном голосовании по образовательным вопросам. Те, кому показывали фотографии школ, были более склонны голосовать за образовательные инициативы, чем те, кто видел обычные здания.</p>
<p>Какие техники эти исследования предлагают рационалистам? Мне хочется сказать, что лучший способ защититься — никогда не покидать своей комнаты, но есть и менее радикальные методы. Во-первых, избегайте сильных раздражителей за несколько минут до принятия важного решения. Все знают о террористических атаках 11 сентября, но эти события влияли только на решения тех людей, которые были подвергнуты действию соответствующих раздражителей прямо перед ответом <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Не_выходи_из_комнаты">3</a>.</p>
<p>Во-вторых, постарайтесь принимать решения в нейтральной обстановке и придерживаться их. Самый простой способ нейтрализовать влияние места голосования — это решить, за кого голосовать, пока ещё не вышел из дома, и потом придерживаться этого решения (кроме случаев, когда вас посещает какое-то внезапное озарение на пути к кабинке для голосования). Вместо того, чтобы не покидать свою комнату, лучше принимать решения в ней и выносить их в готовом виде в наполненный раздражителями мир.</p>
<p>Я не могу не вспомнить о старой традиции рационалистов «очищать свой разум» перед принятием важного решения. Или совет «утро вечера мудренее».</p>
<p>Независимо от того, будете ли вы применять какие нибудь формальные техники, отдых в свободном от раздражителей окружении в течение нескольких минут будет неплохим выбором.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Не_выходи_из_комнаты">1.</a>Полагаю, симпатическая магия действительно имеет какие-то эффекты наподобие плацебо, именно по вышеприведённой причине.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Не_выходи_из_комнаты">2.</a>Якорение — один из феноменов, провоцирующих истерию вокруг сублиминальных сообщений в рекламе. Плохая новость состоят в том, что эффект вполне реален: изображение попкорна, незаметно для сознания промелькнувшее на экране, может заставить вас думать о попкорне. Хорошая новость состоит в том, что эффект не так уж опасен: ваше желание купить попкорн будет таким же, как если бы вы увидели обычное изображение попкорна на экране.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Не_выходи_из_комнаты">3.</a>Очевидное возражение: если вы оцениваете действия администрации Джорджа Буша, было бы странным, если бы вы не вспомнили о террористических атаках. Я не видел исследований, напрямую затрагивающих такой вариант, но возможно, что внешняя ссылка, пришедшая не в ходе собственных рассуждений, активирует вас сильнее, чем если бы вы вспомнили об этих событиях самостоятельно</p>
<p><strong>Обобщение на одном примере</strong></p>
<p><emphasis>Скотт Александер</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>«Все делают общие выводы из одного примера. По крайней мере, я делаю именно так.» — Влад Талтош, «Исола», Стивен Браст</p>
<p>Мой старый преподаватель, Дэвид Берман, любил говорить о том, что он называл «заблуждением о типичном разуме». Иллюстрировал он это следующим примером:</p>
<p>В конце 19 века происходили споры о том, чем является «воображение» — просто речевым оборотом или реальным феноменом. То есть, способны ли люди действительно создавать в уме изображения, которые они наглядно видят, или они просто используют фразу «Я мысленно себе это представил» в качестве метафоры?</p>
<p>Когда я это услышал, моей первой реакцией было «Как, #@$%, можно об этом спорить? Естественно, мы можем представлять вещи в уме. Любой кто так не думает — либо настолько фанатичный бихевиорист, что не доверяет собственному опыту, либо просто безумен». К сожалению, профессор мог привести огромный список достаточно известных людей, отрицавших существование мысленных образов, включая видных людей той эпохи. И всё это до того как бихевиоризм вообще появился.</p>
<p>Спор был разрешён Фрэнсисом Галтоном, удивительным человеком, который помимо прочих достижений изобрёл евгенику, «мудрость толпы» и стандартное отклонение. Галтон давал людям очень детальные опросники и выяснил, что некоторые люди способны пользоваться мысленными образами, а некоторые — нет. Те, кто мог, попросту предполагали что все могут так же, те же кто не мог, предполагали что никто не может представлять вещи в уме. Уверенность людей в своей правоте была столь непоколебима, что временами они придумывали совершенно абсурдные объяснения — например, что другие врут или просто не понимают вопроса. Способность представлять вещи в уме варьировалась в широких пределах: примерно пять процентов опрошенных обладали абсолютным эйдетическим воображением<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обобщение_на_одном_примере">1</a>, и примерно пять процентов были совершенно неспособны формировать изображение в уме<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обобщение_на_одном_примере">2</a>.</p>
<p>Доктор Берман назвал эту тенденцию людей считать, что структура их мышления может быть обобщена для применения к другим людям, «заблуждением о типичном разуме».</p>
<p>Он взялся за эту идею и развил её. Он интерпретировал некоторые отрывки биографии Джорджа Беркли, чтобы показать что у Беркли было эйдетическое воображение, и именно поэтому идея Вселенной как чувственного восприятия так его интересовала. Он также предположил, что опыт сознания и квалиа варьируется так же, как воображение, и что философы, отрицавшие их существование (Райл? Деннет? Бихевиористы?), просто были людьми, чей мозг был лишён возможности легко испытывать квалиа. В целом, он верил, что философия разума полна примеров философов, взявших за образец собственный умственный опыт и строивших теории на его основе, и других философов с другим умственным опытом, критикующих первых и не понимающих, как можно было так ошибиться.</p>
<p>Формально, термин «заблуждение о типичном разуме» можно применять лишь к моделям структуры нашего мышления. Но я находил и множество примеров, связанных скорее с психикой, нежели с разумом: тенденцию обобщать на основе собственной личности и поведения.</p>
<p>К примеру, я — один из самых глубоких интровертов, которых вам, скорее всего, доводилось встречать; более замкнутые люди вообще ни с кем не контактируют. В течении всей школьной жизни я подозревал, что другие дети имеют что-то против меня. Они постоянно хватали меня, когда я был чем-то занят, и пытались втянуть меня в какие-то свои игры с друзьями. Когда я протестовал, они не обращали внимания и говорили мне, что я должен бросить свои бессмысленные занятия и пойти с ними. Я считал их хулиганами, специально пытающимися достать меня, и постоянно придумывал способы спрятаться от них или отпугнуть.</p>
<p>В конце концов я понял, что это было двойным непониманием. Они считали, что я должен быть таким же, как они, и единственное, что мешало мне участвовать в их играх — это стеснительность. Я же считал, что они — такие же, как я, и единственное, что может заставить их отрывать занятого человека от дела, — это желание ему досадить.</p>
<p>Также: я не переношу шум. Если кто-нибудь шумит, я не могу спать, не могу учиться, не могу сконцентрироваться, не могу делать ничего — только биться головой в стену и надеяться, что они прекратят шуметь. Одно время у меня была шумная соседка по дому. Когда я просил её быть потише, она говорила, что я слишком чувствительный, и мне стоит просто отдохнуть. Я не скажу, что был сильно лучше неё: она была жуткой чистюлей и постоянно возмущалась из-за того, что я оставлял вещи где попало. Я же, в свою очередь, говорил, что ей стоит просто отдохнуть, и всё равно незаметно, есть на комоде пыль или нет. Мне не приходило в голову, что эта чистоплотность была для неё так же необходима и безусловна, как тишина для меня, и дело действительно было в разнице способов обработки информации у нас в мозге, а не просто в тараканах у неё в голове.</p>
<p>Фразы «просто тараканы в её голове» и «просто слишком чувствителен» говорят нам о проблеме, связанной с заблуждением о типичной психике, а именно: заблуждение о типичной психике невидимо. Мы склонны преуменьшать роль разной организации мышления в разногласиях, и приписывать проблемы тому, что другой участник конфликта намеренно или случайно действует нам наперекор. Я знаю, что громкий шум серьёзно мучит и изнуряет меня, но когда я говорю об этом с другими, они думают что я просто немного помешан на тишине. Подумайте о тех бедолагах, неспособных создавать визуальные образы, которые считают, что все остальные просто метафорически рассуждают об образах в своём воображении и не собираются отказываться от этих метафор.</p>
<p>Я пишу сюда потому, что именно рациональность может помочь нам справиться с этими проблемами.</p>
<p>Есть определённые доказательства тому, что наш обычный способ взаимодействия с людьми включает в себя что-то вроде моделирования их внутри нашего собственного мозга. Мы думаем о том, как бы мы отреагировали, делаем поправку на различия между людьми, и предполагаем, что другой человек будет действовать именно так. Этот способ взаимодействия очень привлекателен, и часто кажется, будто он должен неплохо работать.</p>
<p>Но если статистика говорит нам, что метод, который работает с вами, необязательно сработает с кем-нибудь другим, то вера своему внутреннему чутью — это именно заблуждение о типичной психике. Надо быть хорошим рационалистом, отбросить внутреннее чутье и следовать за данными.</p>
<p>Я понял это, когда недавно работал школьным учителем. Много книг посвящены методам преподавания, которые нравятся студентам и способствуют лучшему усвоению материала. В свои школьные годы я был, эм-м… подвергнут ряду этих методов, и у меня не осталось никакого желания мучить своих студентов подобным образом. И когда я попробовал разные креативные подходы, которые, как мне казалось, понравились бы мне-ученику… всё окончилось полной неудачей. Что же в конце концов сработало? Методы, близкие к тем, которые я так ненавидел в детстве. Ох. Ладно. Теперь я знаю, почему они так широко используются. А я-то всю жизнь думал, что мои учителя — просто ужасные педагоги, не понимая, что я просто странный статистический выброс, на которого подобные методы не действуют.</p>
<p>Я пишу сюда ещё и потому, что мне кажется эта тема имеет отношение к обсуждению соблазнения, которое проходит в обсуждении Bardic, начатом MBlume. Там есть много не слишком лестных вещей о женщинах, в которые тем не менее верят мужчины. Некоторые считают, что женщины никогда не согласятся на романтические отношения со своими друзьями-мужчинами, предпочитая альфа-самцов, которые к ним в итоге плохо относятся. Другие считают, что женщины сами хотят, чтобы им врали и обманывали их. Я мог бы продолжать, но думаю в том обсуждении всё это и так неплохо представлено.</p>
<p>Тем не менее, от большинства женщин я слышу, что это полная ерунда и женщины вовсе не такие. Что же тут происходит?</p>
<p>Ну, боюсь, я в чём-то верю «соблазнителям». Они вложили много сил и времени в своё «искусство» и, по крайней мере по собственным заявлениям, довольно в этом успешны. И все эти несчастные романтически разочарованные парни, которых я встречаю, не могут полностью ошибаться.</p>
<p>Моя теория состоит в том, что женщины в данном случае становятся жертвой заблуждения о типичной психике. Те женщины, которых я об этом спрашивал — далеко не репрезентативная выборка из всех женщин. Это такие женщины, с которыми стеснительный и довольно замкнутый парень знаком и может поговорить о психологии. Точно так же, женщины, которые пишут в Интернете на эту тему — не репрезентативная выборка. Это женщины с хорошим образованием, у которых есть чётко выраженное мнение по гендерным вопросам и время, чтобы писать о своём мнении в блог.</p>
<p>И, чтобы не показаться шовинистом, то же самое справедливо и для мужчин. Я слышу много плохого о мужчинах (особенно с точки зрения их отношения к романтике), но я не могу сказать такого о себе, своих близких друзьях или о ком-либо, кого я знаю. Но эти мнения настолько распространены и так широко поддерживаются, что у меня есть определённый повод им верить.</p>
<p>Эта статья становится всё менее строгой и всё дальше уходит от темы заблуждения о типичном разуме. Сначала я перешёл к заблуждению о типичной психике, чтобы обсудить материи скорее психологического и социального плана, нежели умственного. А теперь она расширилась так, чтобы включить в себя и другую похожую ошибку — суждение о всех людях по собственному социальному кругу, убеждение в том, что твоё окружение репрезентативно; такое убеждение очень редко оказывается верным<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обобщение_на_одном_примере">3</a>.</p>
<p>Изначально статья называлась «Заблуждение о типичном разуме», но я убрал из названия все намёки и переименовал её в «Обобщение на одном примере», потому что именно это связывает все перечисленные ошибки. Мы непосредственно знаем только один разум, одну психику, один социальный круг, и нам хочется считать их типичными даже в присутствии доказательств обратного.</p>
<p>Для читателей LessWrong это, думаю, особенно важно, так как эти люди, насколько я могу судить, в большинстве своём выпадают из общего ряда на любом из изобретённых психометрических тестов.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обобщение_на_одном_примере">1.</a>Эйдетическое воображение, слабо связанное с «фотографической памятью», это способность визуально представлять себе что либо и видеть это так же ясно, ярко и чётко как и при обычном зрении. Пример, который приводил мой профессор, состоит в том что, хотя многие люди могут представить себе тигра, только эйдетик способен сосчитать на нём полоски.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обобщение_на_одном_примере">2.</a>Согласно результатам Галтона, людей неспособных формировать визуальные изображения было очень много в математике и науке вообще. Со времён Галтона эти идеи подвергались сомнению, но я не могу найти соответствующих исследований.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Обобщение_на_одном_примере">3.</a>Пример, который окончательно меня убедил: как вы думаете, какой процент старшеклассников списывают на контрольных и экзаменах? Какой процент воровали что-либо из магазина? Попробуйте предположить ответы на эти вопросы сами, прежде чем смотреть ответ. Кто-то недавно провёл исследования на эту тему, и результаты таковы: две трети списывали и треть воровала в магазинах. Это шокировало меня и всех, кого я знаю — мы не списывали и не воровали в школе, и не знали никого, кто бы так делал. Я целый вечер потратил на то, чтобы найти данные, опровергающие или ставящие под сомнение результаты исследования, и не смог ничего найти.</p>
<p><strong>Презумпция типичности — худший аргумент в мире?</strong></p>
<p><emphasis>Скотт Александр</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Некоторое время назад Дэвид Стоув провёл конкурс на самый худший аргумент в мире, но учитывая, что он отметил победителем собственного номинанта, да ещё и поддерживающего его философские взгляды, едва ли процесс отбора можно назвать объективным.</p>
<p>Если он может вот так единолично объявить худший аргумент в мире, то могу и я. Я назначаю самым худшим аргументом в мире приём: «X относится к категории, чей типичный представитель вызывает у нас определённую эмоциональную реакцию. Следовательно такую же эмоциональную реакцию должен вызывать и X, даже если это далеко не самый обычный представитель категории.»</p>
<p>Назовём это «презумпцией типичности». Звучит довольно глупо, когда выражаешь этот принцип так. Да кто вообще так делает?</p>
<p>Но звучит он глупо, только если мы рассуждаем исключительно в терминах категорий и признаков. Когда этот софизм облачают в разговорные слова, он становится столь силён, что большая часть плохих доводов в истории политики, философии и культуры чем-то походит на презумпцию типичности. До них мы ещё доберёмся, а пока рассмотрим простой пример.</p>
<empty-line/>
<p>Предположим, что кто-то захотел поставить памятник Мартину Лютеру Кингу за его ненасильственное сопротивление расизму. Несогласные могут возразить так: «Но ведь Мартин Лютер Кинг был преступником!»</p>
<p>Любой историк может это подтвердить. Технически, преступник — это человек, нарушивший закон. Как известно, Кинг действовал вопреки закону, запрещающему проведение демонстраций против сегрегации. За это он попал в Бирмингемскую тюрьму, где и написал своё знаменитое письмо.</p>
<p>В этом случае Мартин Лютер Кинг — нетипичный преступник. Классическим примером преступника можно считать, скажем, грабителя. Он гонится за наживой, обманывает ни в чём неповинных людей, подрывает основы общества. Всё это мы осуждаем, и потому, назвав человека преступником, мы автоматически начинаем относиться к нему хуже.</p>
<p>Всё те же несогласные скажут: «Мартин Лютер Кинг — преступник, а так как преступников все ненавидят, ненавидеть нужно и Кинга». Но у Кинга нет тех признаков, которые и заставляют нас плохо относиться к преступникам, а именно лживости, асоциальности и жажды наживы. Следовательно, несмотря на то, что он преступник, нет причин его презирать.</p>
<p>Всё это звучит логично и последовательно, когда подаётся в таком формате. К сожалению, это на сто процентов противоречит инстинктивному побуждению ответить: «Мартин Лютер Кинг? Преступник? Он не был преступником! А ну возьми свои слова обратно!» Вот почему презумпция типичности столь успешна. Как только ты это сказал, ты попался в ловушку. Спор больше не о статуе, а о том, был ли Мартин Лютер Кинг преступником. А так как, технически, преступником он был, спор заранее проигран.</p>
<p>В идеале нужно суметь ответить: «Ну, Мартин Лютер Кинг был хорошим преступником.» Увы, это довольно сомнительный дискуссионный манёвр, его сложно применить в некоторых случаях, где обычно используется вышеописанный софизм.</p>
<p>Теперь я хочу рассмотреть несколько частных случаев. Многие имеют политическую подоплёку <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Презумпция_типичности_—_худший_аргумент_в_мире">1</a>, <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Политика_убийца_разума">за что я извиняюсь</a>, но довольно сложно вычленить плохой аргумент из конкретных споров. Ни один из них не призван намекнуть, что позиция, которую он поддерживает, неверна (на самом деле, я разделяю некоторые из них). Примеры лишь показывают, что некоторые конкретные аргументы ошибочны. Например:</p>
<p><strong>«Аборт — это убийство!»</strong> Типичный пример убийства — это Чарльз Мэнсон, врывающийся к тебе домой и стреляющий в тебя. Такой тип убийств плох по многим причинам: ты предпочитаешь не умирать, у тебя есть определённые мечты и надежды, которые погибнут вместе с тобой, твои семья и друзья испытают определённые душевные страдания, а остальное общество будет жить в страхе, пока Мэнсона не поймают. Если определить убийство как «забирание жизни другого человека», тогда, технически, аборт — убийство. Но у него нет многих отрицательных последствий убийства в стиле Чарльза Мэнсона. Хотя аборты можно критиковать по многим другим причинам, фраза «аборт — это убийство» призывает испытывать одинаковые негативные чувства в случае Мэнсона и в случае аборта, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/4p7/blues_greens_and_abortion/3muj">игнорируя</a> отсутствие многих характерных черт при последних обстоятельствах. Тех черт, которые изначально и породили эти негативные чувства <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Презумпция_типичности_—_худший_аргумент_в_мире">2</a>.</p>
<p><strong>«Модификация генов для лечения болезней — это евгеника!»</strong> Окей, тут ты меня поймал: если определять евгенику как «попытки улучшить генетический пул человечества», это действительно верно. Но что не так с евгеникой? «Что не так с евгеникой? Гитлер занимался евгеникой! Неэтичные учёные из пятидесятых годов, которые стерилизовали чёрных женщин без их согласия, занимались евгеникой!» А что не так с Гитлером и теми учёными? «Что значит, „что с ними не так“? Гитлер убил миллионы людей! Те учёные тоже разрушили жизни многих.» Разве использование модификации генома для лечения болезней делает что-то подобное? «Ну… не совсем.» Тогда что с ним не так? «Это <emphasis>евгеника</emphasis>!»</p>
<p><strong>«Эволюционная психология — это сексизм!»</strong> Если определять «сексизм» как «веру в различие между полами», это верно по крайней мере про часть эволюционной психологии. Например, <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Bateman%27s_principle">принцип Бейтмэна</a> постулирует, что у видов, где женские особи инвестируют больше усилий в воспитание потомства, ритуалы спаривания предполагают, что мужские особи будут ухаживать за женскими чтобы основать пару, а это закладывает фундаментальное психологическое различие между полами. «Отлично, значит, ты признаешь, что это сексизм!» Напомни, почему именно сексизм — это плохо? «Потому что сексизм утверждает, что мужчины лучше женщин, и что у женщин должно быть меньше прав!» Это как-то следует из принципа Бейтмэна? «Ну… не совсем.» Так что же с ним не так? «Это <emphasis>сексизм</emphasis>!»</p>
<p>Второй, чуть более изящный способ использования презумпции типичности выглядит так: «X принадлежит к категории, чей типичный представитель вызывает некоторую эмоциональную реакцию. Следовательно, мы должны применять ту же эмоциональную реакцию к X, даже если X приносит пользу, которая перевешивает вред.»</p>
<p><strong>«Смертный приговор — это убийство!»</strong> Убийство в стиле Чарльза Мэнсона приносит только вред. Поэтому оно вызывает столь сильное отторжение. Сторонники высшей меры наказания считают, что оно позволяет уменьшить преступность или принести другую сопутствующую пользу. Другими словами, они считают, что это «хорошее убийство» <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Презумпция_типичности_—_худший_аргумент_в_мире">3</a>, как во вводном примере Мартин Лютер Кинг был «хорошим преступником». Но так как обычное убийство — это табу, сложно воспринять выражение «хорошее убийство» всерьёз, ведь даже само упоминание слова «убийство» может вызывать точно такую же негативную реакцию, как и в стандартном случае.</p>
<p><strong>«Позитивная дискриминация — это расизм!»</strong> Верно, если вы определяете расизм, как «благоволение определённым людям на основе расовой принадлежности», но, снова, нашу мгновенную негативную реакцию на типичный пример расизма (Ку-Клукс-Клан) нельзя обобщить на этот случай. Перед тем как распространять негативные эмоции на позитивную дискриминацию, следует проверить, обладает ли она всем тем, что заставляет нас ненавидеть Ку Клус Клан (насилие, унижение, отсутствие в обществе разнообразия и зависимости благосостояния человека в первую очередь от его поступков). И даже если мы найдём какие-то из них (подрыв меритократии, например), следует так же доказать, что они не приносят больше пользы, перевешивающей вред.</p>
<p><strong>«Взимание налогов — это </strong><emphasis><strong>воровство</strong></emphasis><strong>!»</strong> Верно, если под воровством вы подразумеваете присвоение чьих-либо денег без согласия человека. Но в отличие от типичного примера воровства (проникновение в чей-либо дом и кража украшений) у налогообложения всё же есть положительные стороны. Воровство обычно несправедливо и наносит ущерб обществу. Первое можно применить и к налогообложению. Второе — нет, если вы согласны, что важнее спонсировать государство, чем оставлять деньги именно у тех людей, которые их заработали. Речь идет об относительной важности обоих пунктов. Следовательно, нельзя просто отказаться от налогообложения из-за того, что воровство как таковое вызывает неприязнь. Вам также придется доказать, что предполагаемые затраты этой формы воровства превышают пользу.</p>
<p>Должен заметить, так как большинство споров всё же представляют собой скорострельный обмен доводами и контрдоводами а ля клуб дебатов, иногда всё же следует отвечать «Налоги — это не воровство!». По крайней мере это лучше, чем сказать: «Налоги — воровство, но хорошее», оставляя для противоборствующей стороны ответ: «По всей видимости, мой достопочтимый оппонент считает, что воровство может быть полезным, мы же будем храбро отстаивать противоположную точку зрения», после чего модератор ударит в гонг, не давая полнее раскрыть точку зрения. Если ты в клубе дебатов, делай что должен. Но если у тебя есть роскошь философской ясности, лучше отринь <a l:href="https://wiki.lesswrong.com/wiki/Dark_arts">Тёмное Искусство</a> и взгляни чуть глубже на происходящее.</p>
<p>Бывают ли случаи, когда этот аргумент полезен? Да. Например, в качестве попытки установить на ощупь <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ase/schelling_fences_on_slippery_slopes/">забор Шеллинга</a>; скажем, принцип, что никто не должен воровать, даже если воровство может быть полезным, потому что тогда будет сложнее вычленить и противостоять действительно плохим видам воровства. Или в качестве попытки зажечь разговор, указывая на потенциальное противоречие: «Замечали ли вы, что налогообложение содержит многие черты типичного воровства? Должно быть вы об этом даже никогда не думали? Почему различаются морально интуитивно правильные поступки в обоих случаях? Не лицемерны ли мы?» Но такое использование довольно ограничено. Как только собеседник ответит: «Да, я думал об этом, но налогообложение отличается от воровства по причинам X, Y и Z», разговор уйдёт вперёд; нет особого смысла настаивать: «Но это <emphasis>воровство</emphasis>!»</p>
<p>Но в большинстве случаев, я думаю, что это больше аргумент, опирающийся на <emphasis>эмоции</emphasis>, или даже скорее аргумент вида «ты будешь выглядеть глупо, ответив на него». Нельзя просто взять и ответить: «Он хороший преступник», так что если у тебя потенциально склонная к критике аудитория и не так уж много времени для объяснений, ты в ловушке. Тебя только что принудили использовать типичный пример для слова, чтобы отнять самую важную информацию.</p>
<p>Во всех остальных случаях адекватная реакция на попытку убрать значимую информацию это «Нет, спасибо, зачем?» И именно поэтому это самый худший аргумент в мире.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Презумпция_типичности_—_худший_аргумент_в_мире">4</a></p>
<empty-line/>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Презумпция_типичности_—_худший_аргумент_в_мире">5</a></p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Презумпция_типичности_—_худший_аргумент_в_мире">1.</a>По совету от сообщества я специально включил три типично либеральных примера и три типично консервативных, чтобы избежать спекуляций на тему, в чью сторону ангажирована статья.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Презумпция_типичности_—_худший_аргумент_в_мире">2.</a>Следует отличать этот подход от деонтологии, веры в то, что есть некий доказуемый моральный принцип, по которому никогда не следует убивать. Я не думаю, что такое уж важное уточнение, потому что мало кто продумывает эту проблему настолько глубоко, и потому что у меня есть личное и (признаю) спорное мнение, что деонтология большей частью и есть попытка формализовать и оправдать презумпцию типичности.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Презумпция_типичности_—_худший_аргумент_в_мире">3.</a>Некоторые люди «решают» эту проблему, говоря, что «убийство» относится только к «отнятию жизни не по закону». Увы, это не более искусно, чем переопределить слово «преступник» как «человек, который нарушает закон и не Мартин Лютер Кинг». Вычленение презумпции типичности — это более полное решение. Например, оно так же покрывает родственный (но большей частью саркастичный) пример, что «тюремное заключение — это похищение».</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Презумпция_типичности_—_худший_аргумент_в_мире">4.</a>Редактировано, август 2013. После того как получил комментарии и жалобы, я немного отредактировал эту статью. В частности, я попытался убрать жаргон с LessWrong, который отпугнул некоторых незнакомых с сайтом людей, которым просто перешли на статью по ссылке.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Презумпция_типичности_—_худший_аргумент_в_мире">5.</a>Редактировано, август 2013. Также некоторые читатели жаловались, что это просто неинтересная новая формулировка уже обсуждённых софизмов (каких конкретно непонятно, но чаще всего ссылаются на <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Poisoning_the_well">poisoning the well</a> — «отравление источника»). Меня это не особо задевает, ведь я и не утверждал, что открываю Америку. Многие софизмы перекликаются друг с другом, и разбираться в том, где кончается один и начинается другой — не самое увлекательное занятие. Но хочу отметить, что с самой жалобой я не согласен. «Отравление источника» — это представление двух разных фактов. Например: «Мартин Лютер Кинг был плагиатором… и, кстати, что вы думаете о его взглядах на гражданские права?» Утверждения могут быть не связаны вообще, и обычно это делается осознанно в качестве уловки. В случае презумпции типичности утверждение только одно, но сформулировано оно таким образом, чтобы представлять информацию неверным образом. И его употребление часто несознательно. Приведенный пример про плагиат не подходит под презумпцию типичности. Если вам кажется, что это эссе об обыкновенном «отравлении источника», то либо у этого термина есть незнакомое мне значение, либо вы не понимаете сути статьи.</p>
<p><strong>16 видов полезных предсказаний</strong></p>
<p><emphasis>Джулия Галеф</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Как часто вы делаете предсказания (о будущих событиях или об информации, которая вам пока недоступна)? Если вы регулярно читаете тексты LessWrong, вероятно, вы уже знакомы с идеей, что <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Убеждения_должны_окупаться">убеждения должны окупаться</a>, что вы должны уметь сказать: «Вот, что я ожидаю увидеть, если мои убеждения точны, и вот, насколько я в этом уверен», и что вы должны обновлять свои убеждения, в зависимости от того, как сбываются ваши предсказания.</p>
<p>Однако… у меня складывается впечатление, что мало кто из нас регулярно делает предсказания. У меня самой всегда существовало расхождение между тем, насколько полезными, теоретически, я считаю предсказания, и тем, как часто я их делаю.</p>
<p>Не думаю, что дело всего лишь в лени. Я считаю, что на самом деле не так уж просто придумать, какие предсказания можно сделать, чтобы улучшить свою модель тех областей, которые для вас важны.</p>
<p>Здесь мне стоит пояснить, что предсказания могут помочь в достижении двух больших целей:</p>
<p><strong>Улучшить откалиброванность</strong> (например, понять, что я права в области X только в 70% случаях, а не в 90%, как я ошибочно считала).</p>
<p><strong>Улучшить точность</strong> (например, оказываться правым в вопросах из области Х не в 70% случаях, а в 90%).</p>
<p>Если вы просто хотите стать получше откалиброваться, то не важно, какие именно предсказания вы будете делать. Поэтому для упражнений на калибровку обычно берутся вопросы с ответами, которые легко найти, например: «Какова высота горы Эверест?» или «Доживёт ли Дон Дрейпер до конца «Безумцев»?» Можете ознакомиться, например, c сайтом <a l:href="http://predictionbook.com/">predictionbook.com</a> или <a l:href="http://lesswrong.com/lw/lvk/calibration_test_with_database_of_150000_questions/">недавней записью про калибровку</a>. Упражнения на калибровку действительно работают.</p>
<p>Но даже если предсказания по поводу тривиальных вопросов улучшат мои способности к калибровке, они не помогут улучшить мою модель мира. То есть, не помогут мне стать более точной, по крайней мере в важных для меня областях. Если я отвечу на уйму вопросов про высоту гор, возможно, я стану более точной в этой теме, однако, мне это не слишком поможет в жизни.</p>
<p>Поэтому я думаю, что сложность с предсказаниями в следующем: Множество {вопросы, ответы на которые легко узнать} — это малое подмножество всех возможных вопросов. И множество {вопросы, ответы на которые меня волнуют} — тоже малое подмножество всех возможных вопросов. А пересечение этих двух подмножеств таким образом оказывается ещё меньше, и его не так легко найти. В итоге кажется, что предсказания делать довольно трудно, ну или по крайней мере польза от них не стоит затрачиваемых усилий.</p>
<p><image l:href="#img_18"/></p>
<p>Однако, это пересечение не пустое. Нужно лишь применить немного стратегического мышления, чтобы определить, какие из вопросов, на которые можно легко ответить, относятся к интересующим вас областям, или — если подойти к задаче с другой стороны — как выделить проблемы, которые для вас важны, и превратить их в вопросы, ответы на которые можно получить.</p>
<p>Я решила разобраться, что входит в это пересечение. Ниже приводятся 16 видов предсказаний, которые я сама применяю, чтобы улучшить свои суждения о важных для меня вопросах. (Впрочем, я уверена, что таких видов гораздо больше, и надеюсь, что вы поделитесь и своими.)</p>
<p><strong>Предсказывайте, сколько у вас уйдёт времени на текущую задачу.</strong> Очень важный вопрос, учитывая, как часто встречается ошибка планирования и какие от неё бывают последствия.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Сколько я буду писать эту запись в блог?», «Когда наша компания станет приносить прибыль?»</p>
<p><strong>Предсказывайте, как вы будете себя чувствовать в предстоящих ситуациях.</strong> <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Affective_forecasting">Аффективное прогнозирование</a> — наша способность предсказывать, как мы будем себя чувствовать — часто даёт сбои, и об этом хорошо известно.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Насколько мне понравится вечеринка?», «Почувствую ли я себя лучше, если выйду из дома?», «Буду ли я по-прежнему расстраиваться через две недели, если не получу эту работу?»</p>
<p><strong>Предсказывайте, насколько успешно вы справитесь с задачей.</strong></p>
<empty-line/>
<p>Такие предсказания помогают мне замечать, когда я безуспешно пытаюсь повторять один и тот же подход. Сделанное предсказание даже само по себе может намекнуть, что мне нужен план получше.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Буду ли я придерживаться моего плана тренировок хотя бы месяц?», «Как пройдёт событие, которое я организовываю?», «Сколько я сделаю за сегодня?», «Смогу ли я убедить Боба в том, что моя точка зрения по обсуждаемому вопросу верна?»</p>
<p><strong>Предсказывайте, как ваша аудитория отреагирует на конкретную запись в социальных сетях (фейсбуке, твиттере, тумблере, блоге и так далее).</strong></p>
<empty-line/>
<p>Это поможет вам лучше разбираться, как создавать успешный контент, а также лучше понимать взгляды на мир ваших друзей (или читателей).</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Наберёт ли это видео необычно высокое количество лайков?», «Приведёт ли ссылка на эту статью к ругани в комментариях?»</p>
<p><strong>Когда вы пробуете новую занятие или новый способ что-нибудь делать, предсказывайте, как много вы получите пользы благодаря этому.</strong></p>
<empty-line/>
<p>Я заметила, что в этой области я часто ошибаюсь по обоим направлениям. По поводу некоторых «лайфхаков» мне кажется, что они решат все мои проблемы (а на самом деле такое случается редко). И наоборот, я часто с излишним скепсисом отношусь к занятиям, которые находятся вне моей зоны комфорта, и часто оказываюсь приятно удивлена, когда я всё-таки их пробую.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Насколько „помодорки“ увеличат мою продуктивность?», «Насколько мне понравится танцевать свинг?»</p>
<p><strong>Когда вы что-то покупаете, предсказывайте, как много вы получите от этого пользы.</strong></p>
<empty-line/>
<p>Из исследований по поводу денег и счастья можно сделать два основных вывода: 1) в общем случае на деньги нельзя купить счастье; 2) есть уйма случаев, когда первый пункт не работает. Таким образом, судя по всему, в этой области есть большой потенциал для развития своих способностей к предсказанию, и в результате можно научиться тратить деньги более эффективно, чем люди в среднем.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Сколько я буду носить эти новые туфли?», «Как часто я буду использовать мою клубную карту?», «Буду ли я думать через два месяца, что действительно стоило перекрасить кухню?», «Буду ли я через два месяца по-прежнему получать удовольствие от новой машины?»</p>
<p><strong>Предсказывайте, как другие люди ответят на вопросы о себе.</strong></p>
<empty-line/>
<p>Я часто замечаю, что делаю предположения о других людях, и мне нравится проверять эти предположения. В идеальном случае я получаю интересную обратную связь и о самом предмете вопроса, и о моей модели человека в целом.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Тебя не беспокоит, что наши встречи длятся дольше, чем запланировано?», «Ты считал себя популярным, когда учился в старших классах?», «Как по-твоему, нормально ли лгать, чтобы защитить чьи-нибудь чувства?»</p>
<p><strong>Предсказывайте, насколько вы сможете продвинуться в решении задачи за пять минут.</strong></p>
<empty-line/>
<p>У меня часто появляется впечатление, что задача, с которой я столкнулась, — очень сложная, или что я уже думала над ней и рассмотрела все очевидные варианты решения. Однако, когда я решаю (или кто-то меня подталкивает) устроить пятиминутный мозговой штурм, к моему удивлению, у меня появляется новая многообещающая идея.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Пример</emphasis>: «Мне кажется, будто я перепробовала уже всё, чтобы решить свои проблемы со сном, и ничего не помогает. Если я прямо сейчас потрачу пять минут на размышления, смогу ли я придумать хотя бы одну новую идею, которую имело бы смысл попробовать?»</p>
<p><strong>Предсказывайте, подтвердят ли данные из вашей памяти ваше впечатление.</strong></p>
<empty-line/>
<p>Память нас нередко подводит, и я регулярно удивляюсь, как часто я не в состоянии вспомнить конкретные примеры, которые подтвердили бы то, в чём я достаточно сильно уверена (или как часто я вспоминаю конкретные примеры, которые на самом деле противоречат моему впечатлению).</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Пример</emphasis>: «У меня есть впечатление, будто люди, которые бросают академическую науку, счастливы, что они это сделали. Если я попробую вспомнить нескольких людей, которые бросили академическую науку, и оценить, насколько они счастливы от этого, какое получится соотношение счастливых и несчастливых?»</p>
<empty-line/>
<p>«Кажется, что Боб никогда не слушает мои советы. Если я попробую вспомнить примеры, когда Боб последовал моему совету, сколько у меня получится вспомнить?»</p>
<p><strong>Выбирайте один экспертный источник и предсказывайте, как он ответит на вопрос.</strong></p>
<empty-line/>
<p>Это быстрый способ проверить утверждение или разрешить спор.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Поддержит ли Cochrane Medical утверждение, что витамин D помогает росту волос?», «Согласится ли Боб — управлявший несколькими компаниями, похожими на нашу, — что наша стартовая заработная плата слишком мала?»</p>
<p><strong>Когда вы знакомитесь с новым человеком, фиксируйте своё первое впечатление о нём. Предсказывайте, насколько вероятно, что, когда вы узнаете этого человека получше, вы посчитаете своё первое впечатление достаточно точным.</strong></p>
<empty-line/>
<p>Выпускница CFAR Лорен Ли предложила мне свою вариацию на эту тему: делайте предсказание о человеке до встречи с ним на основании тех данных, которые у вас уже есть.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Я знаю о парне, с которым собираюсь встретиться, только то, что он банкир. Я в средней степени уверена, что он окажется самоуверенным.», «Судя по моему единственному диалогу с Лизой, она очень проницательна. Я предсказываю, что у меня сохранится это впечатление, когда я узнаю её получше.»</p>
<p><strong>Предсказывайте, как ваши друзья в фейсбуке ответят на опрос.</strong></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Пример</emphasis>: Я часто задаю в фейсбуке вопросы по поводу этикета. Например, недавно я устроила опрос: «Если беседа идёт как-то неловко, для вас будет лучше или хуже, если собеседник это как-то прокомментирует?» Я была достаточно уверена, что большинство людей ответит «хуже», и ошиблась.</p>
<p><strong>Предсказывайте, насколько правильно вы поняли позицию собеседника. Для проверки пробуйте сформулировать эту позицию своими словами и пересказывайте собеседнику.</strong></p>
<empty-line/>
<p><a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Иллюзия_прозрачности">Иллюзия прозрачности</a> очень опасна.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Ты утверждаешь, что проводить воркшоп в следующем месяце — плохая идея. Полагаю, ты так думаешь, потому что у нас не будет времени на рекламу, верно?»</p>
<empty-line/>
<p>«Я знаю, что ты считаешь, что поедание мяса не является проблемой с точки зрения морали. Это потому, что ты думаешь, что животные не страдают?»</p>
<p><strong>Когда вы с кем-то не согласны, предсказывайте, насколько вероятно, что сторонний наблюдатель займёт вашу позицию, если ему объяснить суть вопроса.</strong></p>
<empty-line/>
<p>Для лучших результатов, когда вы объясняете суть вопроса, не раскрывайте, кто на какой стороне находится.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Пример</emphasis>: «Сегодня на работе я и Боб поспорили, стоит ли стажёрам присутствовать на собеседованиях. Что ты думаешь?»</p>
<p><strong>Предсказывайте, окажется ли удивительная для вас новость правдой.</strong></p>
<empty-line/>
<p>Это хороший способ откалибровать свой бредодетектор и в целом улучшить ваши модели мира, которые использует ваш здравый смысл.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Примеры</emphasis>: «Этот заголовок утверждает, что какие-то учёные загрузили в компьютер мозг червя. После того, как я прочту статью, посчитаю ли я, что заголовок точно передаёт смысл реально случившегося?»</p>
<empty-line/>
<p>«Это вирусное видео утверждает, что изображает незнакомых людей, которых уговорили поцеловаться. Окажется ли оно постановочным?»</p>
<p><strong>Предсказывайте, найдётся ли в результате быстрого поиска в Сети заслуживающий доверия источник, подтверждающий обсуждаемое утверждение.</strong></p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Пример</emphasis>: «Боб утверждает, что после того, как он надевает часы, они вскоре останавливаются. Если я потрачу пару минут на поиск в Сети, найду ли я хоть один заслуживающий доверия источник, утверждающий, что такое явление на самом деле существует?»</p>
<p>И напоследок выскажу ещё одну мысль о том, как извлечь максимум пользы из предсказаний.</p>
<p>Рационалисты часто обращают внимание на важность объективных метрик. А, как вы могли заметить, большинство моих примеров не удовлетворяет этому критерию. Например, «Предсказывайте, случится ли ругань в комментариях? Не существует объективного способа определить, засчитывается ли происходящее в комментариях как „ругань“ или нет…» Или, «Предсказывайте, смогу ли я найти заслуживающие доверия источники, поддерживающие X? А кто скажет, что такое „заслуживающий доверия источник“ и что засчитывается за „поддержку“ X?»</p>
<p>Безусловно, при прочих равных условиях, следует предпочитать объективные метрики. Однако, не всегда прочие условия равны. Субъективные метрики гораздо проще придумать, и они вовсе не бесполезны. В подавляющем большинстве случаев, когда вы видите результаты, вы можете достаточно ясно понять, оказалось ваше предсказание верным или нет — пусть даже вы не сформулировали заранее точные, объективно проверяемые критерии успеха. Обычно здравый смысл говорит, что вы получили «да» или «нет». Иногда будет получаться «э-э… в некотором роде», однако, если вы уверено предсказывали, что результат будет ясно показывать в сторону «да» или «нет», получить подобный сюрприз тоже достаточно интересно.</p>
<p>Также скажу, что я обычно не присваиваю своим предсказаниям вероятности в численной форме. Я просто отмечаю, что моя уверенность попадает в качественные границы «очень уверена», «достаточно уверена», «слабо уверена» (что примерно соответствует вероятностям 90%/75%/60%, если я вынуждена всё-таки переходить к числам).</p>
<p>Возможно, вы сможете извлечь дополнительную пользу, если вы будете не просто полагаться на субъективные впечатления, а станете записывать уровни уверенности в числах и придумывать объективные метрики, которые нельзя обмануть. Однако, по-моему, в большинстве случаев эта дополнительная польза не перевесит того, что предсказания станут для вас достаточно тяжёлой задачей. Другими словами, не позволяйте, чтобы лучшее стало врагом хорошего. Или совсем другими словами: самая большая проблема с вашими предсказаниями прямо сейчас заключается в том, что их не существует.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Литания против гуру</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я твой герой!</p>
<empty-line/>
<p>Я твой мастер!</p>
<empty-line/>
<p>Изучай мои искусства</p>
<empty-line/>
<p>Ищи мой путь</p>
<p>Учись, как учился я</p>
<empty-line/>
<p>Ищи, как искал я</p>
<p>Завидуй мне!</p>
<empty-line/>
<p>Равняйся на меня!</p>
<empty-line/>
<p>Соперничай со мной!</p>
<empty-line/>
<p>Превзойди меня!</p>
<p>Оглянись,</p>
<empty-line/>
<p>Улыбнись,</p>
<empty-line/>
<p>И иди вперед!</p>
<p>Я никогда не был твоим городом,</p>
<empty-line/>
<p>Я был лишь одним из участков твоего пути.</p>
<p>Английский (исходный) вариант:</p>
<p>I am your hero!</p>
<empty-line/>
<p>I am your master!</p>
<empty-line/>
<p>Learn my arts,</p>
<empty-line/>
<p>Seek my way.</p>
<p>Learn as I learned,</p>
<empty-line/>
<p>Seek as I sought.</p>
<p>Envy me!</p>
<empty-line/>
<p>Aim at me!</p>
<empty-line/>
<p>Rival me!</p>
<empty-line/>
<p>Transcend me!</p>
<p>Look back,</p>
<empty-line/>
<p>Smile,</p>
<empty-line/>
<p>And then—</p>
<empty-line/>
<p>Eyes front!</p>
<p>I was never your city,</p>
<empty-line/>
<p>Just a stretch of your road.</p>
<p><strong>Наука выигрывания в повседневной жизни</strong></p>
<p>Фрагменты цепочки от Люка Мелхаузера, которая обобщает основанные на научных данных советы для «выигрывания» в повседневной жизни. Цепочка посвящена повышению работоспособности, улучшению отношений, работе с эмоциями и так далее.</p>
<p><emphasis><strong>Автор: </strong></emphasis></p>
<p><emphasis>Люк Мелхаузер</emphasis></p>
<p><strong>Научные основы самопомощи. Что мы о них знаем?</strong></p>
<p><emphasis>Люк Мюльхаузер</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>1.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">Индустрия самопомощи и научная литература</a></p>
<p>2.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">Некоторые научные советы</a></p>
<p>2.1.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">Методы обучения</a></p>
<p>2.2.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">Продуктивность</a></p>
<p>2.3.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">Счастье</a></p>
<p>3.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">Заключение</a></p>
<p>4.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">Список литературы</a></p>
<p><strong>Примечание редактора</strong>: <emphasis>Эта статья была написана в 2011 году. С тех пор могли появиться новые исследования, о которых автор статьи знать не мог.</emphasis></p>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/9p/rationality_its_not_that_great/">Некоторые</a> <a l:href="http://lesswrong.com/lw/bg/instrumental_rationality_is_a_chimera/">читатели</a> <a l:href="http://lesswrong.com/lw/2po/selfimprovement_or_shiny_distraction_why_less/">предположили</a>, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/2p5/humans_are_not_automatically_strategic/2l5h">что</a> сообщество Less Wrong улучшало бы инструментальную рациональность участников эффективнее, если бы оно сначала <a l:href="http://lesswrong.com/lw/3m3/the_neglected_virtue_of_scholarship/">освоило имеющуюся научную литературу</a> по продуктивности и самопомощи, а затем сподвигло читателей сознательно тренировать <a l:href="http://lesswrong.com/lw/3kv/working_hurts_less_than_procrastinating_we_fear/">навыки самопомощи</a> и применять изученное <a l:href="http://lesswrong.com/lw/34m/what_ive_learned_from_less_wrong/">в реальной жизни</a>.</p>
<p>Мне нравится эта идея. Эта статья представляет из себя краткий обзор самопомощи с научной точки зрения — профессионалы называют соответствующую область «психологией адаптации». Сначала я опишу состояние индустрии самопомощи и научной литературы, затем я вкратце изложу доступные научные данные по трём темам самопомощи: методы обучения, продуктивность и счастье.</p>
<p><strong>Индустрия самопомощи и научная литература</strong></p>
<p>Как вы наверное знаете, большая часть <a l:href="http://www.amazon.com/Oracle-Supermarket-American-Preoccupation-Self-Help/dp/0765809648/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">индустрии</a> <a l:href="http://www.amazon.com/Self-Help-Inc-Makeover-Culture-American/dp/0195171241/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">самопомощи</a> — это <a l:href="http://www.amazon.com/Sham-Self-Help-Movement-America-Helpless/dp/1400054095/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">фикция</a>, над которой можно <a l:href="http://www.amazon.com/Lost-Cosmos-Last-Self-Help-Book/dp/0312253990/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">лишь</a> <a l:href="http://www.amazon.com/Secrets-SuperOptimist-W-R-Morton/dp/0977480704/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">посмеяться</a>. Большинство книг о самопомощи написаны, чтобы их можно было продать, а не для помощи людям. <a l:href="http://www.amazon.com/Fools-Paradise-Unreal-World-Psychology/dp/1566636280/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Популярная психология</a> — <a l:href="http://www.amazon.com/Great-Myths-Popular-Psychology-Misconceptions/dp/1405131128/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">скорее миф</a>, а не <a l:href="http://www.amazon.com/House-Cards-Robyn-Dawes/dp/0684830914/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">что-то реальное</a>. Как пишет Кристофер Бакли(Buckley, 2009): «Чем больше люди читают [книг о самопомощи], тем больше они думают, что им нужны эти книги… Это больше напоминает зависимость, чем на союз».</p>
<p>Где вы сможете найти надёжный и подтверждённый эмпирически совет по самопомощи? Несколько ведущих психологов-терапевтов (например, <a l:href="http://www.amazon.com/Albert-Ellis/e/B000APLUAE/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Альберт Эллис</a>, <a l:href="http://www.amazon.com/s/ref%3dnb_sb_noss?url%3dsearch-alias%3daps%26field-keywords%3darnold%2blazarus%26x%3d0%26y%3d0%26tag%3dlesswrong-20">Арнольд Лазарус</a>, <a l:href="http://www.amazon.com/Martin-E.-P.-Seligman/e/B001ILOB78/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Мартин Селигман</a>) написали книги о самопомощи, основанные на десятках исследований, но даже в этих книгах зачастую даются рекомендации, которые всё ещё спорны, потому что они пока не являются <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Красота_устоявшейся_науки">частью устоявшейся науки</a>.</p>
<p><a l:href="http://psychcentral.com/blog/archives/2010/01/08/a-psychologist-pioneer-clay-tucker-ladd-phd-78/">Клейтон Такер-Ладд</a> исследовал самопомощь всю жизнь. Несколько десятков лет он писал и правил «<a l:href="http://www.psychologicalselfhelp.org/">Психологическую самопомощь</a>» (<a l:href="http://www.psychologicalselfhelp.org/download/">pdf</a>). Эта книга является обзором, что учёные знают и не знают о методах самопомощи (на 2003 год), однако, в ней более 2000 страниц и большая их часть содержит скорее научные мнения, а не экспериментальные результаты, потому что по многим вопросам экспериментальных результатов пока нет. Существует <a l:href="http://forums.psychcentral.com/">интернет-сообщество</a>, в котором люди делятся, какие приёмы из этой книги у них работают, а какие нет.</p>
<p>Быстрее принесёт пользу «<a l:href="http://www.amazon.com/59-Seconds-Change-Minute-Vintage/dp/0307474860/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">59 секунд</a>» Ричарда Вайсмана. <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Richard_Wiseman">Вайсман</a> - экспериментальный психолог и исследователь паранормальных явлений. Он собрал научно-обоснованную часть исследований самопомощи и оформил её в короткую, весёлую и полезную книгу в стиле <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Malcolm_Gladwell">Малкольма Гладуэлла</a>. Следующая по хорошести популярная книга о самопомощи в целом - это, скорее всего, «<a l:href="http://www.amazon.com/What-You-Change-Cant-Self-Improvement/dp/1400078407/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Что вы можете изменить и чего вы не можете</a>» Мартина Селигмана.</p>
<p>Есть две <a l:href="http://www.amazon.com/Authoritative-Self-Help-Resources-Revised-Clinicians/dp/1572308397/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">большие</a> <a l:href="http://www.amazon.com/dp/0838906524/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">книги</a>, в которых оцениваются сотни популярных книг по самопомощи, исходя из мнения профессиональных психологов, и даются советы, <a l:href="http://lukeprog.com/selfhelp/self_help_books.html">как выбрать книгу по самопомощи</a>. К сожалению, их ценность невысока, поскольку мнения даже профессиональных психологов часто расходятся с эмпирическими данными. Подробно об этом можно прочитать в работах <a l:href="http://www.psychology.emory.edu/clinical/lilienfeld/index.html">Скотта Лилиенфельда</a> и других: «<a l:href="http://www.amazon.com/Science-Pseudoscience-Clinical-Psychology-Lilienfeld/dp/1593850700/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Наука и псевдонаука в клинической психологии</a>» и «<a l:href="http://www.amazon.com/Navigating-Mindfield-Separating-Science-Pseudoscience/dp/1591024676/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Navigating the Mindfield</a>». По этим двум работам можно оценить, что известно и что неизвестно согласно эмпирическим исследованиям (а не по мнению экспертов). Лилиенфельд к тому же является редактором полезного журнала «<a l:href="http://www.srmhp.org/current-issue.html">Scientific Review of Mental Health Practice</a>». Также он собрал список <a l:href="http://commonsenseatheism.com/wp-content/uploads/2011/01/Lilienfeld-Psychological-Treatments-That-Cause-Harm.pdf">вредного психологического лечения</a>. Ещё можно посмотреть «<a l:href="http://www.amazon.com/Guide-Treatments-that-Work/dp/0195304144/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">A guide to treatments that work</a>» Натана и Гормана, «<a l:href="http://www.amazon.com/What-Works-Whom-Second-Psychotherapy/dp/159385272X/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">What works for whom?</a>» Рота и Фонаджи, и, более общую, «<a l:href="http://www.amazon.com/How-Think-Straight-About-Psychology/dp/0205685900/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Как думать прямо о психологии</a>» Становича.</p>
<p>Много книг самопомощи написаны как «один размер подходит для всех», но конечно же это редко применимо в психологии, что приводит к разочарованию читателя (Norem &amp;Chang, 2000). Но психологи проверили эффективность чтения отдельных проблемо-ориентированных книг самопомощи («библиотерапии»)<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">1</a>. Например, <a l:href="http://commonsenseatheism.com/wp-content/uploads/2011/01/Anderson-Self-Help-Books-for-Depression.pdf">судя по всему</a>, чтение «Хорошего самочувствия» Дэвида Бёрнса помогает при депрессии в той же степени, что и индивидуальная или групповая терапии. Результаты варьируются от книги к книге.</p>
<p>Есть как минимум четыре университетских учебника, которые учат базовой научной самопомощи. Первый - это <a l:href="http://www.amazon.com/gp/product/1111186634/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Psychology Applied to Modern Life: Adjustment in the 21st Century by Weiten, Dunn и Hammer</a>. Он дорогой, но можно предварительно <a l:href="http://www.coursesmart.com/9781111186630/Ch02">просмотреть его здесь</a>. Остальные - это <a l:href="http://www.amazon.com/Human-Adjustment--Psych-CD-ROM-Santrock/dp/0073111910/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Human Adjustment by Santrock</a>, <a l:href="http://www.amazon.com/Psychology-Living-Adjustment-Behavior-MyPsychKit/dp/0205790364/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Psychology for Living by Duffy</a> и <a l:href="http://www.amazon.com/Psychology-Challenges-Life-Jeffrey-Nevid/dp/0470383623/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Psychology and the Callenges of Life by Nevid &amp; Rathus</a>.</p>
<p>Если бы вы могли прочесть только одну книгу о самопомощи, я бы порекомендовал Psychology Applied to Modern Life: Adjustment in the 21st Century by Weiten, Dunn и Hammer<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">2</a>. К сожалению, как и в случае «Психологической самопомощи» Такер-Ладда, многие главы этой содержат обзор научного мнения, а не экспериментальные результаты. Слишком мало было поставлено экспериментов!</p>
<p>В личной переписке со мной Вейтон заметил:</p>
<p>Ты пытаешься что-то найти примерно посреди чёрной дыры эмпирических исследований… В сущности, почти всё написанное по этой теме подчёркивает полное отсутствие свидетельств.</p>
<p>Наверное, я слишком циничен, но я подозреваю, что эмпирических проверок нет, потому что авторы книг о самопомощи и тайм-менеджменте сильно сомневаются, что получат благоприятные результаты. Следовательно, им не интересно настаивать на таких исследованиях, ведь они могут подорвать их продажи и лишить возможности написать следующую книгу. Другая причина в том, что у большинства авторов таких книг мало или совсем нет исследовательского опыта. Если рассуждать менее цинично, другая причина в том, что при необходимом исследовании возникли бы такие же огромные сложности, которые появляются, когда мы оцениваем эффективность различных подходов к терапии. Правильно оценивать эффективность разных видов терапий чрезвычайно сложно, и потому такие исследования требуют очень больших денег.</p>
<p>Когда я связывался с другими ведущими исследователями в психологии адаптации, они высказывали примерно такое же мнение.</p>
<p><strong>Некоторые научные советы</strong></p>
<p>Тем не менее, какие-то полезные советы психология как наука дать может. Я сосредоточусь на двух областях, которые особо интересны сообществу Less Wrong — учёбе и продуктивности, — а также на одной области, интересной всем — счастье.</p>
<p>Методы обучения</p>
<p>Когда вы хотите что-то выучить, упорядочивайте информацию, например, составляйте конспект (Einstein &amp; McDaniel 2004; Tigner 1999; McDaniel et al. 1996). Зубрёжка не работает (Wong 2006). Составьте себе расписание, по которому вы будете учиться (Allgood et al. 2000). Проверяйте усвоение материала (Karpicke &amp; Roediger 2003; Roediger &amp;Karpicke 2006a; Roediger &amp; Karpicke 2006b; Agarwal et al. 2008; Butler &amp; Roediger 2008) и делайте это периодически, с перерывом между сеансами обучения 24 часа и более (Rohrer &amp; Taylor 2006; Seabrook et al 2005; Cepeda et al. 2006; Rohrer et al. 2005; Karpicke &amp;Roediger 2007). Проще говоря: <a l:href="http://lesswrong.com/lw/3oq/spaced_repetition_database_for_a_humans_guide_to/">используйте Anki</a>.</p>
<p>Чтобы хранить в памяти изученное более эффективно, попробуйте <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Акростих">акростихи</a> (Hermann et al. 2002), <a l:href="http://www.brighthub.com/education/homework-tips/articles/41610.aspx">метод ссылок</a> (Iaccino 1996; Worthen 1997) и <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_локусов">метод локусов</a> (Massen &amp;Vaterrodt-Plunnecke 2006; Moe &amp; De Beni 2004; Moe &amp; De Beni 2005).</p>
<p>Продуктивность</p>
<p>К сожалению, эксперименты в области продуктивности и тайм-менеджмента проводились реже, чем в области обучения. Если вы хотите получить обзор научных мнений о продуктивности, я рекомендую страницы 121-126 в <a l:href="http://www.amazon.com/gp/product/1111186634/ref%3das_li_ss_tl?ie%3dUTF8%26camp%3d1789%26creative%3d390957%26creativeASIN%3d0321928423%26linkCode%3das2%26tag%3dlesswrong-20">Psychology Applied to Modern Life</a>. Согласно этим страницам, профессионалы сходятся примерно на следующем:</p>
<p>Решать правильные задачи гораздо важнее, чем решать задачи эффективно. Более того, главная причина прокрастинации — это излишняя концентрация на повышении эффективности. Говорите «нет» чаще и используйте время для задач, которые действительно важны.</p>
<p>Делегируйте ответственность как можно чаще. Выкидывайте ненужные задачи и вещи.</p>
<p>Записывайте, как используете время. (<a l:href="http://quantifiedself.com/">Quantified Self</a> может помочь.)</p>
<p>Записывайте свои цели. Разбивайте их на цели поменьше, и разбивайте те на выполнимые задачи. Планируйте эти задачи в календаре.</p>
<p>Проверяйте заметки и почту один раз. Выполняйте одну задачу за раз и группируйте похожие задачи вместе.</p>
<p>Используйте время простоя (полёты, проезды в автобусе, ожидание в очереди к доктору). В наше время многие из задач могут быть решены на смартфоне.</p>
<p>Почему исследований продуктивности так мало? Ведущий исследователь в этой области, <a l:href="http://haskayne.ucalgary.ca/profiles/piers-steel">Пирс Стил</a>, в личной переписке объяснил мне так:</p>
<p>Наука обычно развивается от описания к экспериментам, и исследования прокрастинации находятся лишь на начальной стадии. Конкретно о прокрастинации работ почти нет, но есть много работ по более широкой области самоконтроля… многие результаты должны сохраниться, так как основы у этих явлений совпадают. Например, я совершенно уверен, что постановка целей работает, поскольку существуют около тысячи исследований об этом в области мотивации (не только конкретно прокрастинации). С другой стороны, мы строим поведенченскую лабораторию, так что мы можем проверить многие из этих техник в лоб, что несомненно нужно сделать.</p>
<p>Стил написал на эту тему книгу «<a l:href="http://webapps2.ucalgary.ca/~steel/">Уравнение прокрастинации</a>», которую я очень рекомендую.</p>
<p>Счастье</p>
<p>Существует множество исследований о факторах, которые коррелируют с субъективным благополучием (личной оценкой человека своего счастья и довольства жизнью).</p>
<p>Факторы, которые слабо коррелируют со счастьем включают в себя: возраст<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">3</a>, пол<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">4</a>, наличие детей<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">5</a>, интеллект<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">6</a>, физическую привлекательность<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">7</a> и богатство<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">8</a> (пока вы выше черты бедности). Факторы, средне коррелирующие со счастьем, включают в себя: здоровье<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">9</a>, социальную активность<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">10</a> и религиозность<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">11</a>. Факторы, сильно коррелирующие со счастьем: генетика<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">12</a>, удовлетворённость любовью и отношениями<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">13</a>, удовлетворение работой<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">14</a>.</p>
<p>Для многих из этих факторов с некоторой достоверностью продемонстрирована и причинно-следственная связь, но это слишком сложная история для этой статьи</p>
<p><strong>Заключение</strong></p>
<p>Многие профессионалы построили свою карьеру после призыва Джорджа Миллера «выпустить психологию» в массы для улучшения благополучия людей. В результате, чтобы проверить, какие методы самопомощи работают, а какие нет, были проведены сотни экспериментов. Мы можем использовать это знание для достижения своих целей.</p>
<p>Но впереди остаётся ещё много работы. Многие особенности человеческой психологии и поведения изучены недостаточно хорошо. Многие методы самопомощи, описанные в научно-популярной и академической литературе, пока не проверены экспериментально. Если вы рассматриваете психологию как карьеру и (1) вы хотите улучшить благополучие людей, (2) получить финансирование исследований, (3) изучить область, которая недостаточно разработана, и (4) получить шанс написать книгу-бестселлер о самопомощи, когда вы закончите исследование, тогда пожалуйста, рассмотрите карьеру в экспериментальной проверке различных методов самопомощи. Человечество скажет вам за это спасибо.</p>
<p><strong>Список литературы</strong></p>
<p>Abdel-Khalek (2006). «Happiness, health, and religiosity: Significant relations.» Mental Health, 9(1): 85-97.</p>
<p>Agarwal, Karpicke, Kang, Roediger, &amp; McDermott (2008). «Examining the testing effect with open- and closed-book tests.» Applied Cognitive Psychology, 22: 861-876.</p>
<p>Allgood, Risko, Alvarez, &amp; Fairbanks (2000). «Factors that influence study.» In Flippo &amp;Caverly, (Eds.), Handbook of college reading and study strategy research. Mahwah, NJ: Erlbaum.</p>
<p>Argyle (1999). «Causes and correlates of happiness.» In Kahneman, Diener, &amp; Schwartz (Eds.), Well-being: The foundations of hedonic psychology. New York: Sage.</p>
<p>Argyle (2001). The Psychology of Happiness (2nd ed.). New York: Routledge.</p>
<p>Buckley (1998). God is My Broker: A Monk-Tycoon Reveals the 7 1/2 Laws of Spiritual and Financial Growth. New York: Random House.</p>
<p>Butler &amp; Roediger (2008). «Feedback enhances the positive effects and reduces the negative effects of multiple-choice testing.» Memory &amp; Cognition, 36(3).</p>
<p>Chida, Steptoe, &amp; Powell (2009). «Religiosity/Spirituality and Mortality.» Psychotherapy and Psychosomatics, 78(2): 81-90.</p>
<p>Cepeda, Pashler, Vul, Wixted, &amp; Rohrer (2006). «Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis.» Psychological Bulletin, 132: 354-380.</p>
<p>Diener, Sandvik, Seidlitz, &amp; Diener (1993). «The relationship between income and subjective well-being: Relative or absolute?» Social Indicators Research, 28: 195-223.</p>
<p>Diener, Wolsic, &amp; Fujita (1995). «Physical attractiveness and subjective well-being.» Journal of Personality and Social Psychology, 69: 120-129.</p>
<p>Diener, Gohm, Suh, &amp; Oishi (2000). «Similarity of the relations between marital status and subjective well-being across cultures.» Journal of Cross-Cultural Psychology, 31: 419-436.</p>
<p>Diener &amp; Seligman (2002). «Very happy people.» Psychological Science, 13: 80-83.</p>
<p>Diener &amp; Seligman (2004). «Beyond money: Toward an economy of well-being.» Psychological Science in the Public Interest, 5(1): 1-31.</p>
<p>Diener, Kesebir, &amp; Tov (2009). «Happiness» In Leary &amp; Hoyle (Eds.), Handbook of Individual Differences in Social Behavior (pp. 147-160). New York: Guilford.</p>
<p>Einstein &amp; McDaniel (2004). Memory Fitness: A Guide for Successful Aging. New Haven, CT: Yale University Press.</p>
<p>Frey &amp; Stutzer (2002). «What can economists learn from happiness research?» Journal of Economic Literature, 40: 402-435.</p>
<p>Hermann, Raybeck, &amp; Gruneberg (2002). Improving memory and study skills: Advances in theory and practice. Ashland, OH: Hogrefe &amp; Huber.</p>
<p>Iaccino (1996). «A further examination of the bizarre imagery mnemonic: Its effectiveness with mixed context and delayed testing. Perceptual &amp; Motor Skills, 83: 881-882.</p>
<p>Inglehart (1990). Culture shift in advanced industrial society. Princeton, NJ: Princeton University Press.</p>
<p>Johnson &amp; Krueger (2006). «How money buys happiness: Genetic and environmental processes linking finances and life satisfaction.» Journal of Personality and Social Psychology, 90: 680-691.</p>
<p>Judge &amp; Klinger (2008). «Job satisfaction: Subjective well-being at work.» In Eid &amp; Larsen (Eds.), The science of subjective well-being (pp. 393-413). New York: Guilford.</p>
<p>Kahneman, Krueger, Schkade, Schwarz, &amp; Stone (2006). «Would you be happier if you were richer? A focusing illusion.» Science, 312: 1908-1910.</p>
<p>Kasser (2002). The high prices of materialism. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
<p>Kasser, Ryan, Couchman, &amp; Sheldon (2004). «Materialistic values: Their causes and consequences.» In Kasser &amp; Kanner (Eds.), Psychology and consumer culture: The struggle for a good life in a materialistic world. Washington DC: American Psychological Association.</p>
<p>Karpicke &amp; Roediger (2003). «The critical importance of retrieval for learning.» Science, 319: 966-968.</p>
<p>Karpicke &amp; Roediger (2007). «Expanding retrieval practice promotes short-term retention, but equally spaced retrieval enhances long-term retention.» Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 33(4): 704-719.</p>
<p>Lucas &amp; Diener (2008). «Personality and subjective well-being.» In John, Robins, &amp; Pervin (Eds.), Handbook of personality: Theory and research (pp. 796-814). New York: Guilford.</p>
<p>Lyubomirsky, Sheldon, &amp; Schkade (2005). «Pursuing happiness: The architecture of sustainable change.» Review of General Psychology, 9(2), 111-131.</p>
<p>Lykken &amp; Tellegen (1996). «Happiness is a stochastic phenomenon.» Psychological Science, 7: 186-189.</p>
<p>Lykken (1999). Happiness: The nature and nurture of joy and contentment. New York: St. Martin’s.</p>
<p>Massen &amp; Vaterrodt-Plunnecke (2006). «The role of proactive interference in mnemonic techniques.» Memory, 14: 189-196.</p>
<p>McDaniel, Waddill, &amp; Shakesby (1996). «Study strategies, interest, and learning from Text: The application of material appropriate processing.» In Herrmann, McEvoy, Hertzog, Hertel, &amp;Johnson (Eds.), Basic and applied memory research: Theory in context (Vol 1). Mahwah, NJ: Erlbaum.</p>
<p>Miller (1969). «On turning psychology over to the unwashed.» Psychology Today, 3(7), 53–54, 66–68, 70, 72, 74.</p>
<p>Moe &amp; De Beni (2004). «Studying passages with the loci method: Are subject-generated more effective than experimenter-supplied loci?» Journal of Mental Imagery, 28(3-4): 75-86.</p>
<p>Moe &amp; De Beni (2005). «Stressing the efficacy of the Loci method: oral presentation and the subject-generation of the Loci pathway with expository passages.» Applied Cognitive Psychology, 19(1): 95-106.</p>
<p>Myers (1992). The pursuit of happiness: Who is happy, and why. New York: Morrow.</p>
<p>Myers &amp; Diener (1995). «Who is happy?» Psychological Science, 6: 10-19.</p>
<p>Myers &amp; Diener (1997). «The pursuit of happiness.» Scientific American, Special Issue 7: 40-43.</p>
<p>Myers (1999). «Close relationships and quality of life.» In Kahnemann, Diener, &amp; Schwarz (Eds.), Well-being: The foundations of hedonic psychology. New York: Sage.</p>
<p>Myers (2008). «Religion and human flourishing.» In Eid &amp; Larsen (Eds.), The science of subjective well-being (pp. 323-346). New York: Guilford.</p>
<p>Nickerson, Schwartz, Diener, &amp; Kahnemann (2003). «Zeroing in on the dark side of the American dream: A closer look at the negative consequences of the goal for financial success.» Psychological Science, 14(6): 531-536.</p>
<p>Nolen-Hoeksema (2002). «Gender differences in depression.» In Gotlib &amp; Hammen (Eds.), Handbook of Depression. New York: Guilford.</p>
<p>Proulx, Helms, &amp; Cheryl (2007). «Marital quality and personal well-being: A Meta-analysis.» Journal of Marriage and Family, 69: 576-593.</p>
<p>Roediger &amp; Karpicke (2006a). «Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention.» Psychological Science, 17: 249-255.</p>
<p>Roediger &amp; Karpicke (2006b). «The power of testing memory: Basic research and implications for educational practice.» Perspectives on Psychological Science, 1(3): 181-210.</p>
<p>Riis, Loewenstein, Baron, Jepson, Fagerlin, &amp; Ubel (2005). «Ignorance of hedonic adaptation to hemodialysis: A study using ecological momentary assessment.» Journal of Experimental Psychology: General, 134: 3-9.</p>
<p>Rohrer &amp; Taylor (2006). «The effects of over-learning and distributed practice on the retention of mathematics knowlege. Applied Cognitive Psychology, 20: 1209-1224.</p>
<p>Rohrer, Taylor, Pashler, Wixted, &amp; Cepeda (2005). «The Effect of Overlearning on Long-Term Retention.» Applied Cognitive Psychology, 19: 361-374.</p>
<p>Ross &amp; Van Willigen (1997). «Education and the subjective quality of life.» Journal of Health &amp;Social Behavior, 38: 275-297.</p>
<p>Seabrook, Brown, &amp; Solity (2005). «Distributed and massed practice: From laboratory to class-room.» Applied Cognitive Psychology, 19(1): 107-122.</p>
<p>Solberg, Diener, Wirtz, Lucas, &amp; Oishi (2002). «Wanting, having, and satisfaction: Examining the role of desire discrepancies in satisfaction with income.» Journal of Personality and Social Psychology, 83(3): 725-734.</p>
<p>Stubbe, Posthuma, Boomsa, &amp; De Geus (2005). «Heritability and life satisfaction in adults: A twin-family study.» Psychological Medicine, 35: 1581-1588.</p>
<p>Tigner (1999). «Putting memory research to good use: Hints from cognitive psychology.» College Teaching, 47(4): 149-151.</p>
<p>Van Boven (2005). «Experientialism, materialism, and the pursuit of happiness.» Review of General Psychology, 9(2): 132-142.</p>
<p>Warr (1999). «Well-being and the workplace.» In Kahneman, Diener, &amp; Schwartz (Eds.), Well-being: The foundations of hedonic psychology. New York: Sage.</p>
<p>Wong (2006). Essential Study Skills. Boston: Houghton Mifflin.</p>
<p>Worthen (1997). «Resiliency of bizarreness effects under varying conditions of verbal and imaginal elaboration and list composition. Journal of Mental Imagery, 21: 167-194.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">1.</a>Прочитайте хороший обзор литературы в книге Бергсма, «<a l:href="http://commonsenseatheism.com/wp-content/uploads/2011/01/Bergsma-Do-Self-Help-Books-Help.pdf">Do Self-Help Books Help?</a>» (2008).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">2.</a>Я рекомендую 10-е издание, в котором по сравнению с 9-м внесли значительные улучшения, в том числе 4500 новых ссылок.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">3.</a>Возраст и счастье не связаны между собой(Lykken 1999), влияние возраста на счастье людей составляет меньше 1% (Inglehart 1990; Myers &amp; Diener 1997).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">4.</a>Несмотря на то, что женщины вдвое чаще болеют депрессией, чем мужчины(Nolen-Hoeksema 2002), женщины оценивают своё благополучие не хуже, чем мужчины (Myers 1992).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">5.</a>Поскольку люди с детьми и бездетные одинаково счастливы (Argyle 2001), судя по всему, радости и стрессы родительства уравновешивают друг друга.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">6.</a>Судя по всему, ни IQ, ни успехи в учёбе не влияют на счастье(Diener et al. 2009; Ross &amp; Van Willigen 1997).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">7.</a>У людей с красивой внешностью есть много преимуществ, но они не оценивают своё счастье выше, чем другие (Diener et al. 1995).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">8.</a>Корреляция между доходами и счастьем удивительно мала (Diener &amp; Seligman 2004; Diener et al. 1993; Johnson &amp; Krueger 2006). Возможно, проблема в том, что высокие доходы способствуют большему материализму, который мешает счастью (Frey &amp; Stutzer 2002; Kasser et al. 2004; Solberg et al. 2002; Kasser 2002; Van Boven 2005; Nickerson et al. 2003; Kahneman et al. 2006).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">9.</a>Люди с инвалидностью счастливее, чем вы могли бы подумать (Myers 1992; Riis et al. 2005; Argyle 1999).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">10.</a>Те, кого устраивает их социальная жизнь, в среднем более счастливы, чем другие (Diener &amp; Seligman 2004; Myers 1999; Diener &amp; Seligman 2002).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">11.</a>Религиозность коррелирует со счастьем (Abdel-Kahlek 2005; Myers 2008), хотя, возможно, причина здесь не в религиозных убеждениях, а религиозных сообществах(Chida et al. 2009).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">12.</a>Счастье в будущем легче всего прогнозировать, опираясь на счастье в прошлом(Lucas &amp; Diener 2008). Счастья удивительно сложно лишить внешними факторами(Lykken &amp; Tellegen 1996), поскольку генетика отвечает примерно за 50% различия в уровне счастья (Lyubomirsky et al. 2005; Stubbe et al. 2005).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">13.</a>Люди в браке счастливее одиноких и разведённых (Myers &amp; Diener 1995; Diener et al. 2000), и по удовлетворению браком можно предсказывать счастье (Proulx et al. 2007).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Научные_основы_самопомощи_Что_мы_о_них_знаем">14.</a>Отсутствие работы делает людей очень несчастными (Argyle 2001), а удовлетворение от работы сильно коррелирует со счастьем (Judge &amp; Klinger 2008; Warr 1999).</p>
<p><strong>Как перестать откладывать дела</strong></p>
<p><emphasis>Люк Мюльхаузер</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>1.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Введение</a></p>
<p>2.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Уравнение прокрастинации</a></p>
<p>3.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Уравнение прокрастинации в действии</a></p>
<p>4.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Как побороть склонность откладывать дела на потом</a></p>
<p>5.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Оптимизация оптимизма</a></p>
<p>5.1.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Спирали успеха</a></p>
<p>5.2.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Заместительная победа</a></p>
<p>5.3.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Мысленное сравнение</a></p>
<p>5.4.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Предостережение против чрезмерного оптимизма</a></p>
<p>6.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Увеличение ценности</a></p>
<p>6.1.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Поток</a></p>
<p>6.2.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Значение</a></p>
<p>6.3.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Энергия</a></p>
<p>6.4.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Награды</a></p>
<p>6.5.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Страсть</a></p>
<p>7.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Управление импульсивностью</a></p>
<p>7.1.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Самоограничение на данный момент</a></p>
<p>7.2.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Постановка целей</a></p>
<p>8.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Заключение</a></p>
<p><strong>Введение</strong></p>
<p>«Ибо не понимаю, что делаю: потому что не то делаю, что хочу, а что ненавижу, то делаю» — апостол Павел, послание к Римлянам, 7:15.</p>
<p>Когда вы понимаете, как использовать байесианское мышление, возникает соблазн решать все привычные задачи «с нуля» только при помощи новых навыков рациональности. Но часто более эффективно будет воспользоваться вашей эрудицией и по меньшей мере сначала определить, что же вы точно знаете о предмете проблемы.</p>
<p>Сегодня, я хочу решить проблему прокрастинации путем подытоживания того, что мы о ней знаем и как с ней бороться.</p>
<p>Позвольте мне начать с описания трёх типичных ситуаций…</p>
<p>Эдди посетил курсы по продажам, прочёл все книги и повторил перед зеркалом этим утром все обязательства для себя. Теперь ему нужно совершить первую продажу. Один отказ за другим деморализуют его. Он переставляет вещи на столе, бродит по сайтам Интернета и откладывает холодные звонки до тех пор, пока потенциальные клиенты не уйдут с работы домой.</p>
<p>Три кадра подряд Валери сидит, уставившись на пустой документ в Microsoft Word. Ей нужно завтра сдать это отупляюще скучное сочинение по муниципальной политике. Она решает, что ей нужен перерыв, переписывается с друзьями, смотрит ТВ-шоу, после чего обнаруживает, что мотивации писать стало ещё меньше. В 10 вечера она наконец ныряет в работу, но результат соответствует затраченному времени: он ужасен.</p>
<p>В квартире ниже этажом Том готовится заранее. Он получил визу, купил билеты на самолёт и заказал себе отдых на время отпуска в Доминиканской республике. Ему осталось ещё зарезервировать комнату в отеле, но это можно сделать в любое время. Том всё переносит это дело на следующий день недели, а в итоге и вовсе о нём забывает. Собирая вещи, он вспоминает, что надо заказать комнату, но к этому моменту уже нет ничего вблизи пляжа. Прибыв на место, он обнаруживает, что его комната находится в 10 кварталах от пляжа и украшена дохлыми комарами.</p>
<p>Эдди, Валери и Том стали жертвами склонности откладывать дела на потом, но она по-разному у них проявилась<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">1</a>.</p>
<p>Проблема Эдди — заниженные ожидания. Он рассчитывает лишь на провал. Эдди имеет заниженный уровень ожидания успеха от того, что он сделает следующий «холодный» звонок. Результаты 39-и исследований прокрастинации показывают, что низкий уровень ожиданий это основная причина прокрастинации. Вы сомневаетесь в своей способности следовать диете. Вы не думаете, что получите работу. Вам следует чаще выходить наружу и встречаться с девушками, чтобы учиться флиртовать, но вы настроены на то, что они откажут и поэтому вы откладываете. Вы научились <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Выученная_беспомощность">быть беспомощными</a>.</p>
<p>Проблема Валери в том, что её задача имеет для неё низкую ценность. Все мы откладываем то, что нам не нравится. Легко пойти на встречу с друзьями чтобы выпить или пойти поиграть в видеоигру; не так легко начать выполнять свои обязанности. Это не только очевидно, но и подтверждено рядом научных исследований. Мы откладываем те вещи, которые не хотим делать.</p>
<p>Но наиболее надёжным признаком склонности откладывать дела на потом является проблема Тома: импульсивность. Для Тома было бы легко забронировать отель, но он предпочел отвлечься на более срочные или интересные вещи и даже не помнил о бронировании отеля до последнего момента, что оставило его с весьма бедным выбором комнат. Научные исследования показали, что прокрастинация тесно связана с импульсивностью.</p>
<p>Импульсивность сочетается с более общим компонентом склонности откладывать дела на потом: временем. Влияние события на наши решения снижается по мере увеличения расстояния до него во времени. Нас меньше мотивируют отложенные награды, чем немедленные, и чем вы импульсивней, тем больше на вашу мотивацию влияют такие задержки.</p>
<p>Ожидания, ценность, задержка и импульсивность — это четыре основных компонента склонности откладывать дела на потом. Пирс Стил (Piers Steel), ведущий исследователь в этой области, объясняет:</p>
<p>Понизьте определённость или размер награды за выполнение задачи — т.е. ожидания или ценность — и вряд ли вам хватит энтузиазма её завершить. Увеличьте задержку до получения награды и нашу восприимчивость к такой задержке — импульсивность — и мотивация снова упадёт.</p>
<p><strong>Уравнение прокрастинации</strong></p>
<p>Из этого можно вывести «уравнение прокрастинации»: мотивация равняется ожиданиям умноженным на ценность, делённым на импульсивность и задержку.</p>
<p><image l:href="#img_19"/></p>
<p>И хотя изучение этого явления продолжается, уже сейчас есть уравнение прокрастинации, которое было получено из основных выводов о прокрастинации и опирается на наши лучшие текущие теории о мотивации.</p>
<p>Увеличьте размер награды за решение задачи (включая как удовольствие работы над задачей, так и величину постэффектов), и ваша мотивация вырастет. Увеличьте предполагаемые шансы на награду и мотивация тоже вырастет.</p>
<p>Как вы могли уже заметить, часть уравнения, касающаяся влияния размера награды и шансов её получить, представляет собой одно из основных уравнений теории ожидаемой полезности, лежащей в основе современной экономики. Но одним из важнейших аргументов против стандартной экономической теории является то, что она не учитывает время. Например, в 1991 году Джордж Акерлоф (George Akerlof) заметил, что мы иррационально считаем текущие издержки более важными, чем будущие издержки. Это привело к расцвету поведенческой (бихевиористской) экономики, учитывающей время (помимо прочего).</p>
<p>Следовательно, знаменатель, который дает такой эффект для нашей мотивации делать задачу — это время. Чем больше промежуток между нами и ожидаемой наградой за решение задачи, тем меньше нам хочется делать эту задачу. Негативный эффект этой задержки, влияющий на нашу мотивацию, усиливается нашим уровнем импульсивности. Для очень импульсивных людей, задержки наносят очень большой ущерб их мотивации.</p>
<p><strong>Уравнение прокрастинации в действии</strong></p>
<p>В качестве примера рассмотрим студентку колледжа, которая должа написать статью на заданную тему. Однако к сожалению для нее, коллеги создали идеальный шторм компонентов прокрастинации. Во-первых, хотя значение статьи для ее оценки может быть высоким, непосредственная оценка этого значения может быть в данной момент низкой, особенно если ей так же, как и многим студентам, не хочется писать статьи. Более того, скорее всего вряд ли она ожидает высокую оценку. Измерить производительность тяжело, и нередко если эссе проверяют два разных профессора, они могут поставить весьма разные оценки: эссе на четверку может получить пятерку, если повезет, или тройку, если не повезет. Также присутствует и большая задержка во времени, поскольку статья нужна к концу семестра. Если наша студентка имеет импульсивный характер, отрицательный эффект этой задержки на ее мотивацию писать статью значительно усиливается. Написание статьи — тяжелое занятие (низкая оценка), результаты неопределенные (малые ожидания) и срок сдачи далеко (большая задержка).</p>
<p>И это еще не все. Аудитории колледжа и комнаты кампуса в общем, можно назвать самыми отвлекающими местами на земле. Всегда есть возможности повеселиться (клубы, вечеринки, отношения, игры, встречи, алкоголь) что всегда под рукой и доступны. Неудивительно, что задача написания статьи не может конкурировать. Эти потенциальные помехи усиливают отрицательный эффект задержки награды за выполнение задачи и отрицательный эффект импульсивности студентки.</p>
<p><strong>Как побороть склонность откладывать дела на потом</strong></p>
<p>Хотя уже много известно о явлениях нейробиологии, стоящих за прокрастинацией, я не буду здесь этого касаться. Вместо этого, давайте перейдем прямо к вариантам решения нашей проблемы с прокрастинацией.</p>
<p>Теперь, когда вы знаете уравнение прокрастинации, наша общая стратегия очевидна. Так как обычно вы мало что можете сделать с задержкой награды за выполнение задачи, мы сконцентрируемся на трех частях уравнения прокрастинации, над которыми мы имеем контроль. Чтобы побороть прокрастинацию нам нужно:</p>
<p>Повысить ожидание успеха</p>
<p>Повысить ценность задачи (сделать её более приятной и поощряющей)</p>
<p>Понизить импульсивность</p>
<p>Вы можете подумать, что эти вещи вовсе не под вашим контролем, однако исследователи нашли несколько полезных методов реализации этих задач.</p>
<p>Большинство советов ниже взято из лучшей доступной книги о прокрастинации, «Уравнение прокрастинации» Пирса Стила, в которой эти методы объяснены более подробно.</p>
<p><strong>Оптимизация оптимизма</strong></p>
<p>Если вы не думаете, что можете преуспеть, у вас мало мотивации делать то, что нужно. Скорее всего вы слышали совет «Будь позитивней!» Но как? К настоящему времени исследователи выявили три основных методики увеличения оптимизма: спирали успеха, заместительная победа, мысленное сравнение.</p>
<p>Спирали успеха</p>
<p>Одним из способов построить свой успешный оптимизм является использование спиралей успеха. Достигая одну стимулирующую цель за другой, вы, разумеется, набираетесь уверенности в своей способности добиваться успеха. Итак: задайте себе серию значимых, трудных, но достижимых целей и выполните их! Настройте себя на успех, снова и снова делая то, в чём вы можете преуспеть, чтобы поддерживать уверенность в себе на высоком уровне.</p>
<p>Стил рекомендует это для новичков: «зачастую лучше всего — иметь цели процесса или обучения, а не цели продукта либо результата. То есть цели приобретения или оттачивания новых навыков либо этапов (процесса), нежели цели победить или получить максимальный счёт (результат)».</p>
<p>Туристические курсы и похожие виды спорта (сплав по горным рекам, скалолазание, палаточный туризм и т.п.) — великолепный выбор для этого. Выучите новый навык, будь это кулинария или карате. Возьмите на себя больше ответственности на работе или в своём сообществе. Продвиньте любимое хобби на более высокий уровень. Главное — достигать одну цель за другой и уделять внимание своим успехам. Ваш мозг наградит вас увеличением ожидания успеха, а значит — повышением способности справляться со склонностью откладывать дела на потом.</p>
<p>Заместительная победа</p>
<p>И пессимизм, и оптимизм заразны. Где бы вы ни были, у вас, вероятно, есть доступ к сообществам, отлично подходящим для повышения позитива: мастера тостов, клубы «ротари» (по одному представителю от разных свободных профессий), фонды популяризации знаний («лоси»), религиозные общины и прочие. Рекомендую посетить 5-10 подобных групп в вашей местности и присоединиться к наилучшей из них.</p>
<p>Также можно увеличить оптимизм, просматривая вдохновляющее кино, читая вдохновляющие биографии и слушая мотивирующих ораторов.</p>
<p>Мысленное сравнение</p>
<p>Многие популярные книги по помощи себе советуют творческую визуальзацию — методику регулярно и наглядно представлять себе то, чего хотите достичь: машину, карьеру, достижения. Удивительным образом, исследования показали, что этот метод на самом деле может понизить вашу мотивацию.</p>
<p>Но это если не добавить другой важный шаг: мысленное сравнение. Представив себе то, чего хотите достичь, мысленно сравните это с тем, в каком положении находитесь сейчас. Представьте свою старую ржавую машину и свой маленький счёт в банке. Это обозначит текущую ситуацию как препятствие, которое нужно преодолеть, чтобы осуществить свои мечты, что стимулирует процесс планирования и приложения усилий.</p>
<p>Предостережение против чрезмерного оптимизма</p>
<p>И наконец, должен заметить, что избыток оптимизма тоже может быть проблемой, хоть и встречается реже. Например, избыточный оптимизм в оценке того, сколько времени займёт выполнение задачи, может привести к тому, что вы будете её откладывать до последней минуты, когда выяснится, что уже слишком поздно. Нечто вроде книги «Секрет» Ронды Бирн (Rhonda Byrne) может быть чересчур оптимистичным.</p>
<p>Как себя защитить от избытка оптимизма? Планируйте с учётом худшего, но надейтесь на лучшее. Уделяйте внимание тому, как именно вы откладываете дела на потом, стройте запасные планы на случай провала, но используйте описанные в этой главе способы, чтобы достичь как можно большего успеха.</p>
<p><strong>Увеличение ценности</strong></p>
<p>Трудно быть мотивированным что-то сделать, что не имеет особой ценности для нас — или ещё хуже, просто неприятно. Хорошая новость в том, что эта ценность в некоторой степени искусственная и относительная. Эластичность ценности — это хорошо изученная область, называемая психофизикой, и у исследователей есть несколько советов, как добавить ценность в необходимые задачи.</p>
<p>Поток</p>
<p>Если задача, которую вы избегаете, скучна, постарайтесь сделать её более трудной, настолько, чтобы уровень трудности соответствовал вашим текущим навыкам, и вы достигнете состояния «потока». Это то, что делали полицейские в фильме «Суперполицейские»: они придумывали странные игры и задачи, чтобы сделать скучную работу выполнимой. Миртл Янг сделала свою работу на фабрике картофельных чипсов более интересной и сложной, выискивая чипсы, похожие на знаменитостей, и откладывая их с конвейера.</p>
<p>Значение</p>
<p>Также помогает, если вы убедитесь, что задачи связаны, хотя бы через цепь событий, с чем-то, что для вас важно: вы читаете книгу, чтобы сдать экзамен, чтобы получить диплом, чтобы получить желаемую работу и реализоваться в карьере. Разрыв цепи делает задачу ощущаемой как бесполезная.</p>
<p>Энергия</p>
<p>Очевидно, что задачи трудней выполнять, когда у вас мало энергии. Беритесь за них тогда, когда вы в наилучшей форме. Это зависит от вашего суточного ритма, но у большинства людей максимум энергии приходится на период, начинающийся через несколько часов после того, как они проснулись, и длящийся 4 часа. Также следите, чтобы высыпаться и регулярно делать физические упражнения.</p>
<p>Также многим людям помогает следующее:</p>
<p>Пить много воды.</p>
<p>Перестать потреблять пищу, содержащую пшеницу и другие злаки.</p>
<p>Принимать лекарства (особенно модафинил), если необходимо.</p>
<p>Раз в неделю недолго, но интенсивно заниматься спортом.</p>
<p>Когда устали, можно ополоснуть лицо холодной водой, либо принять душ, либо сделать «разножку» (прыжки на месте с переменой положения рук и ног) или пробежку.</p>
<p>Слушать музыку, повышающую настроение.</p>
<p>Понизить хаотичность своей жизни, так как обработка хаотичной информации истощает ваш мозг весь день напролёт.</p>
<p>Награды</p>
<p>Ещё один очевидный способ повысить ценность задачи — наградить себя за её завершение.</p>
<p>Также, можно сочетать горькое лекарство со сладким мёдом. Объединяйте долгосрочные интересы с краткосрочными удовольствиями. Найдите партнёра для совместной работы, чья компания вам приятна. Угостите себя особым кофе за выполнение задач. Я себя подкупаю замороженным йогуртом «Pinkberry» для выполнения задач, которые я ненавижу делать.</p>
<p>Страсть</p>
<p>Конечно, самый мощный способ увеличить ценность задачи — везде, где можно, концентрироваться на тех делах, которые вы любите делать. Мне не требуются особой мотивации, чтобы делать исследования в метаэтике или писать научные статьи по помощи себе: это то, что я люблю делать. Некоторые люди, любящие играть в видеоигры, сделали на этом карьеру. чтобы выяснить, какая карьера может требовать именно тех задач, которые вы любите делать, можете попробовать пройти личностный тест RIASEC. В США есть O*NET, который может помочь найти работу, пользующуюся спросом и соответствующую вашей личности.</p>
<p><strong>Управление импульсивностью</strong></p>
<p>Импульсивность, в среднем, это фактор, который более всего влияет на величину прокрастинации. Здесь приведены два метода Стила, которые помогают немного справиться с импульсивностью.</p>
<p>Самоограничение на данный момент</p>
<p>Одиссей сумел проплыть мимо прекрасных поющих сирен не с помощью своей силы воли. Напротив, он знал о своей слабости и заранее подготовился: буквально привязал себя к мачте корабля. Некоторые формы самоограничения полезны при управлении импульсивностью.</p>
<p>Первый способ — «выбросить ключ»: закройте привлекательные альтернативы. У многих людей повысилась результативность, когда они решили не допускать наличия телевизора в своём доме; у меня его нет уже много лет. Но сейчас ТВ становится всё более доступным через Интернет. Чтобы заблокировать его, вам может понадобится инструмент вроде RescueTime. Или просто отключите роутер от розетки, когда у вас есть дела.</p>
<p>Другой способ — сделать провал воистину болезненным. Вебсайт «stickK» позволяет вам отложить деньги, которые вы потеряете, если не выполните цель, и обеспечивает, чтобы у вас был сторонний судья, который решит, выполнили вы цель или нет. Чтобы «поднять ставки», сделайте так, чтобы ваши деньги в случае вашего провала ушли в организацию, которые вы ненавидите. И попросите выбранного судью опубликовать подробности вашего благотворительного взноса в Фейсбуке, если вы не выполните цель.</p>
<p>Постановка целей</p>
<p>Сотни книг рекомендуют постановку целей по системе SMART: цели должны быть конкретными, измеримыми, достижимыми, реалистичными и привязанными ко времени. Эти рекомендации подкреплены хорошими исследованиями? Не особо. Во-первых, заметим, что достижимость перекрывается реалистичностью, а конкретность перекрывается измеримостью и привязанностью ко времени. Во-вторых, отсутствуют важные концепции. Выше мы уже подчёркивали важность того, чтобы цели были трудными, но интересными (и вели к состоянию «потока») и значимыми (связанными с тем, что вы хотите).</p>
<p>Также важно разделять задачи на множество мелких подзадач, которые проще достичь и у которых более близкие сроки выполнения. Например, часто ставят задачи на день, но также может помочь постановка цели на «прямо сейчас», чтобы прорваться через порог «включения в работу». Первой целью может стать «Написать письмо продюсеру», а следующей — задача дня. После выполнения первой 5-минутной задачи вы, вероятно, уже окажетесь на пути к выполнению большей по объёму задачи дня, даже если она требует 30 минут или 2 часа.</p>
<p>Ещё: у ваших задач измеряются затраты или результаты? Ваша задача — потратить 30 минут на дело Х или получить конечный результат Х? Попробуйте оба способа для разных задач и выясните, какой лучше работает для вас.</p>
<p>Поскольку мы существа с привычками, помогает вхождение в рутинный процесс. Например: делайте упражнения в одно и то же время каждый день.</p>
<p><strong>Заключение</strong></p>
<p>Подведем итоги. Чтобы побороть прокрастинацию, вам нужно увеличить вашу мотивацию для каждой задачи, которую вы склонны откладывать. Чтобы сделать ее, вы можете (1) оптимизировать ваш оптимизм, что вы сможете ее сделать, (2) сделать выполнение задачи интересным и приятным занятием и (3) предпринять шаги по уменьшению вашего уровня импульсивности. Для реализации этих вещей используйте методы, объясняемые выше (постановка целей, самоограничение, использование спиралей успеха и так далее)</p>
<p>Предупреждение: не пытайтесь быть идеальными. Не пытайтесь полностью исключить склонность откладывать дела на потом. Будьте реалистичны. Чрезмерное регулирование сделает вас несчастливым. Вам нужно найти баланс.</p>
<p>Итак, теперь у вас есть нужные инструменты. Выясните, какие переменные уравнения склонности откладывать дела на потом больше всего влияют на вашу ситуацию и какие методы изменения этих переменных лучше всего работают для вас. А затем давайте и сделайте себя сильней, выполните эту работу и помогите спасти мир!</p>
<p>(А также прочтите книгу «<a l:href="http://www.amazon.com/Procrastination-Equation-Putting-Things-Getting/dp/0061703613/">Уравнение прокрастинации</a>» (English), если хотите узнать обо всём этом подробней, чем я написал здесь).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">1.</a>Это вымышленные персонажи, используемые для иллюстрации уравнения.</p>
<p><strong>Как быть счастливым</strong></p>
<p><emphasis>Люк Мелхаузер</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>1.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_быть_счастливым">Влияние на счастье</a></p>
<p>2.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_быть_счастливым">Счастье, личность и навыки</a></p>
<p>3.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_быть_счастливым">Счастье является субъективным и относительным понятием</a></p>
<p>4.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_быть_счастливым">Поток и внимательность</a></p>
<p>5.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_быть_счастливым">Как быть счастливее</a></p>
<p>Как-то сотрудник сказал мне: «Люк! Ты, кажется, самый счастливый человек из всех, кого я знаю! Как тебе удается быть таким счастливым все время?»</p>
<p>Скорее всего это был риторический вопрос, однако у меня есть достаточно подробный ответ. Видите ли, я был несчастлив большую часть своей жизни и даже несколько раз задумывался о самоубийстве. Тогда я потратил два года на изучение науки счастья. Теперь счастье является моим естественным состоянием. Я не могу припомнить в последнее время такого, чтобы я был несчастлив больше чем 20 минут.</p>
<p>Это изменение не произойдет само собой со всеми, или даже со многими (за исключением некоторых), но это стоит попробовать!</p>
<p>Мы все хотим быть счастливы, и счастье полезно для многих вещей. К примеру, счастье улучшает физическое состояние, повышает креативность, и даже позволяет вам принимать лучшие решения. (Труднее быть рациональным, когда вы несчастливы.) Так что, как часть цепочки о том, как выигрывать в жизни с наукой и рациональностью, давайте рассмотрим науку счастья.</p>
<p><strong>Влияние на счастье</strong></p>
<p>Раньше я заметил, что существует множество исследований тех факторов, которые связаны с субъективным благополучием (собственные оценки счастья и удовлетворенности жизнью человека).</p>
<p>К факторам, которые особо не связаны со счастьем, относят: возраст, пол, наличие детей, интеллект, физическая привлекательность и деньги (до тех пор, пока вы находитесь выше черты бедности). Факторы, которые умеренно связаны со счастьем: здоровье, социальная активность и религиозность. Факторы, значительно влияющие на счастье: генетика, любовь и удовлетворенность от отношений и работы.</p>
<p>Но одной взаимосвязи не достаточно. Мы хотим знать что является причиной счастья. И это понятие является более сложным для оценки. Но мы действительно кое-что об этом знаем.</p>
<p><strong>Счастье, личность и навыки</strong></p>
<p>Гены служат причиной около 50 % отклонений состояния счастья. Даже победители лотерей и недавно парализованные не замечают таких значительных изменений счастья, как вы можете ожидать. Предположительно, гены формируют счастье, создавая вашу личность, которая, как известно, является наследственной.</p>
<p>Итак, какие же черты личности склонны больше всего влиять на счастье? Экстравертность является одним из лучших показателей счастья, так же как сознательность, уступчивость, чувство собственного достоинства и оптимизм.</p>
<p>Что если вам не присущи эти черты? Во-первых, надо отметить, что они могут быть присущи вам, но вы об этом не знаете. Интравертность, к примеру, может усиливаться из-за нехватки социальных навыков. Если вы решили выучить и практиковать социальные навыки, можете выяснить, что у вас есть гораздо больше экстравертности, чем вы думали раньше! (Так случилось со мной.) Тоже самое подходит и для сознательности, уступчивости, самоуважения и оптимизма — они только частично связаны с личностью. Они относятся к тем навыкам, которым в определенной степени можно научится, и их изучение (или даже притворство, что научились) может увеличить счастье.</p>
<p>Во-вторых, недостаточность каких-либо из этих черт конечно же не обрекают вас на несчастье.</p>
<p><strong>Счастье является субъективным и относительным понятием</strong></p>
<p>Счастье определяется не объективными факторами, а вашим отношением к ним.</p>
<p>Счастье также относительно: вы, вероятно, будете счастливее, зарабатывая 25000 долларов в год на Коста Рике (где ваши соседи будут получать 13000 долларов в год), чем если будете зарабатывать 80000 долларов в год в Беверли Хиллз (где ваши соседи будут получать 130000 долларов в год).</p>
<p>Счастье является относительным понятием и в другом смысле: по отношению к вашим ожиданиям. Мы достаточно слабо можем спрогнозировать силу наших эмоциональных реакций на будущие события. Мы переоцениваем страдания, которые можем познать после разрыва романтических отношений, невозможность получить повышение, или даже подхваченную болезнь. Также мы переоцениваем радость, которую можем ощутить от покупки новой машины, получения повышения или поездки в милый прибрежный город. Потому снижайте ваши ожидания об удовольствии, которое вы получите от расходов такого рода.</p>
<p><strong>Поток и внимательность</strong></p>
<p>Вы, должно быть, слышали об известном исследовании, которое показывает, что люди становятся счастливее, когда они находятся в состоянии «потока». Это такое состояние, в котором вы полностью поглощены своей целью, которая интересна, сложна, и действительно полезна для вас. Это опыт «растворения в моменте» или, как говорят спортсмены, «нахождение в своей стихии».</p>
<p>Обретение потока в значительной мере связано с выполнением тех задач, которые соответствуют уровню вашей квалификации. Когда задание выходит далеко за рамки ваших способностей, вы будете чувствовать себя побежденным. Если задание слишком простое, вам будет скучно. Только когда задание сложное, но приемлемое, вам будет нравиться его выполнять. Мне вспомнилось состояние полицейских из фильма «Суперполицейские», которые придумывали странные игры и проблемы, чтоб сделать свою работу терпимой. Миртл Янг свою скучную работу на фабрике картофельных чипсов делала более интересной и сложной, выискивая картофельные чипсы похожие на знаменитостей, и забирала их с конвейерной ленты в свою коллекцию.</p>
<p>Если вы испытываете трудности с негативными эмоциями, достижение потока, возможно, будет лучшим лекарством. В противовес популярному мнению, позитивное мышление, для которого нужно прилагать усилия, часто делает вещи хуже. Пытаться не думать о расстраивающей мысли Х дает тот же эффект, что и попытка не думать о розовом слоне: вы ничего не можете сделать, а все равно думаете о розовом слоне.</p>
<p>В то время как пребывание «потерянным в моменте» может дать вам несколько лучших моментов в жизни, исследование также показало, что когда вы не в потоке, то попытка сделать перерыв и практиковать осознанность — то есть уделить внимание окружающей ситуации, вашим действиям и вашим ощущениям — может уменьшить хроническую боль и депрессию, уменьшить стресс и усталость, и дает целый ряд других положительных эффектов.</p>
<p><strong>Как быть счастливее</strong></p>
<p>Итак, счастье — это весьма сложная штука. Хуже того, мы должны помнить разницу между опытом счастья и воспоминаниями о нем. Я могу только слегка коснуться темы исследования счастья в этом крошечном посте. Вкратце, не существует простого способа исправить несчастье; не существует прямого пути к блаженству.</p>
<p>Более того, счастье по разному достигается разными людьми. Человек, страдающий от депрессии, вызванной химическим дисбалансом, получит больше пользы от таблетки, нежели от улучшения навыков социального взаимодействия. Здоровая, приятная, ответственная женщина-экстраверт все равно может быть несчастной, если она в ловушке неудачного замужества. Некоторые люди были воспитаны родителями, чей стиль воспитания не способствовал развитию здоровой самооценки, и нужно приложить значительные усилия, чтобы скомпенсировать этот недостаток. Для некоторых дорога к счастью длинна. Для остальных — коротка.</p>
<p>Ниже я рассматриваю ряд методов для того, чтобы стать счастливее. Некоторые из них я рассмотрел выше, многие — нет.</p>
<p>Эти методы грубо рассортированы в порядке убывания важности и эффективности, основываясь на моем читательском опыте. Вы должны подумать о том, кто вы, что делает вас счастливым, а что — несчастным, и чего вы можете достигнуть, чтобы определить какой из нижеописанных методов нужно попробовать первым. Еще, использование какого-либо из этих методов может потребовать от вас сначала достигнуть некоторых успехов в борьбе с откладыванием дел.</p>
<p>Итак, вот несколько методов для того, чтобы стать счастливее:</p>
<p>Если вы страдаете серьезной болезнью, депрессией, тревожностью, паранойей, шизофренией или другими серьезными проблемами — прежде всего обратитесь к врачу. Вот так.</p>
<p>Если даже вам не нужна профессиональная помощь, вы можете получить выгоду от определенного самоизучения и начальные рекомендации от опытного психолога-консультанта, как Том Кларк.</p>
<p>Развивайте навыки и привычки, связанные с экстраверсией. Для начала, купите одежду поприличнее и научитесь носить ее правильно. Почитайте книги на эту тему. Потом изучите базовые социальные навыки, включая язык тела. Если вы ярко выраженный интроверт, сначала попрактикуйтесь в общении на форумах и чатах. Далее, тратьте больше времени на небольшие разговоры с людьми. Ходите на встречи и мероприятия клуба «CouchSurfing». Практикуйте ваши навыки пока они не станут более естественными, и вы обнаружите, что вы наслаждаетесь пребыванием в компании других людей. Научитесь быть смешным и практикуйте это тоже.</p>
<p>Повышайте свою самооценку и развивайте оптимизм. Это непросто. Во-первых, слишком высокая самооценка может вести к ужасному нарциссизму. Во-вторых, неясно, может ли рационалист использовать некоторые стандартные методы повышения самооценки (корыстная предвзятость, упоение своей славой, само-гандикап), поскольку они связаны с самообманом и анти-эпистемологией. Однако есть несколько безопасных путей для повышения самооценки и оптимизма. Используйте спирали успеха, заместительную победу и умственный контраст, как описано в статье «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Как_перестать_откладывать_дела">Как перестать откладывать дела</a>».</p>
<p>Улучшайте вашу способность понимать других. Проще говоря, это в основном значит: улучшайте свою эмпатию. К сожалению, мало известно (в научном смысле) о том, как улучшать эмпатию. Стандартный совет состоит в том, чтобы стараться видеть вещи с точки зрения другого человека и больше думать о тех людях, которым повезло меньше чем вам и что вы можете для них сделать. Несколько хороших советов может дать организация «Roots of Empathy».</p>
<p>Улучшайте свою добросовестность. Она включает в себя ряд направлений: полезную организацию, сильную рабочую этику, надежность, планирование заранее и т. д. Каждому из этих отдельных навыков можно научиться. Здесь могут пригодится методы борьбы с откладыванием дел на потом. Некоторые люди сообщают, что книги, наподобие «Getting Things Done», помогли им стать организованней и ответственней.</p>
<p>Развивайте привычку быть благодарным. Наслаждайтесь хорошими моментами на протяжении каждого дня. Проводите время думая о счастливых воспоминаниях. И в конце каждого дня пишите по пять вещей, за которые вы благодарны: за крышу над головой, вашу хорошую судьбу родиться в богатой стране, существование сайта Less Wrong, вкус шоколада, ощущение оргазма….что угодно. Это звучит по-детски, но работает.</p>
<p>Найдите свою цель и следуйте за ней. Одно из преимуществ религии в том, что она дает людям чувство смысла и цели. Однако даже без волшебного божества, которое даст вам цель, вы можете найти себе цель которая будет вести вас. Это может занять много времени, и, может быть, вам придется перепробовать множество областей перед этим. Но однажды вы найдете путь, который значительно мотивирует вас и дает ощущение полноты жизни. (Конечно вы можете найти не одну цель, а множество.) Сильное ощущение осмысленности и цели имеет множество положительных эффектов. Рекомендация «найди цель» также предлагает иллюстрацию того, как методы могут отличаться по важности для людей. Данной рекомендации не всегда придается значение в литературе по счастью, но я предполагаю, что для нашего мозга мотивирующие цели делают больше, нежели любые другие методы из данной статьи.</p>
<p>Найдите приносящую удовлетворение работу. Немногие люди делают то, что им нравится. Принять данную точку зрения может быть сложно и трудно. Вы можете обнаружить что выполнение десяти других рекомендаций из данного списка — это первое что нужно чтобы получить хороший шанс на получение приносящей удовлетворение работы. Чтобы определить какая работа даст вам возможность делать то, что вам нравится, вам может помочь тест личности RIASEC. В США, O*NET может помочь вам найти работу, которая востребована и отвечает вашим способностям.</p>
<p>Улучшайте ваши отношения с вашим партнером, или найдите другого. Точно так же как с поиском подходящей работы, это сложно, однако дает сильный эффект. Если вы знаете, что ваши отношения никуда не движутся, то вы можете захотеть прекратить их и потратить больше времени на саморазвитие, что поможет улучшить будущие отношения. Если же вы достаточно серьезно относитесь к своему партнеру, есть множество вещей, что вы можете сделать для улучшения отношений. Хотя широко рекламируется «активное слушание», оно не всегда предвещает успех в отношениях. Опробованные советы для улучшения шансов на успех в отношениях и удовлетворение ими включают в себя:</p>
<p>почаще занимайтесь с партнером чем-то новым и захватывающим,</p>
<p>говорите партнеру что-то позитивное и положительное (о нем в том числе) в пять раз чаще, нежели негативное,</p>
<p>каждую неделю пишите, чем ваши отношения лучше, нежели у тех людей, которые вы знаете,</p>
<p>разбавляйте любую критику партнера упоминанием одного или двух его положительных качеств, и</p>
<p>почаще смотрите друг другу в глаза.</p>
<p>Чаще выходите наружу и побольше двигайтесь. Это улучшит ваше внимание и самочувствие.</p>
<p>Проводите больше времени в потоке. Оставьте невыполнимые задачи в пользу задач, которые находятся на грани ваших возможностей. Выполнение легких и скучных задач будет более увлекательным если выполнять их в виде игры или ставя вызовы для себя в виде этих задач.</p>
<p>Регулярно практикуйте осознанность. Если вы не в потоке, то не замыкайтесь в себе, а обратите внимание на то, как вы ведете себя, как функционируют ваши эмоции и как ваши текущие действия продвигают вас к вашим целям. В этом может помочь медитация.</p>
<p>Избегайте потребительства. То, чем вы владеете, в некотором смысле владеет вами. Потребительство ведет к тому, что вы становитесь несчастны. К сожалению, скорее всего вы с рождения запрограммированы смотреть сквозь линзы потребительства. Одним из способов избавиться от этих программ это является просмотр документального фильма о преднамеренном изобретении потребительства от Эдварда Бернайса. После него вы можете захотеть продать или отдать много ваших вещей и, что более важно, кардинально измените ваши покупательские шаблоны.</p>
<p>Замечу, что стремление к счастью, как к конечной цели, может оказаться непродуктивным. Многие люди отмечают, что постоянные попытки проверить счастливы ли они, на самом деле только понижают уровень счастья — эти слова вполне соответствуют данным по исследованию состояния потока. Лучше стремиться достигать поставленных целей, а счастье будет побочным эффектом.</p>
<p>Помните: счастье не наступит в результате чтения статей в интернете. Счастье придет, когда вы выполните рекомендации этого исследования.</p>
<p>Удачи!</p>
<empty-line/>
<p><strong>Стратегическое мышление не свойственно нам по умолчанию</strong></p>
<p><emphasis>Анна Саламон</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В ответ на запись <a l:href="http://lesswrong.com/lw/2p1/a_failure_to_evaluate_returnontime_fallacy/">Казус системной неэффективности</a>.</p>
<p>Пользователь lionhearted пишет:</p>
<p>Большинство в целом умных людей тратят время на условно-продуктивные занятия, и не используют массу возможностей быть по-настоящему продуктивными.</p>
<p>Вот немного дурацкий пример: предположим, кто-то мечтает стать комиком, самым лучшим комиком в мире, и зарабатывать этим на жизнь. Ничего другого он не хочет, это его цель. И для того, чтобы усовершенствовать свой талант комика, он решает пересматривать старые мультики про Гарфилда и его друзей, которые показывали по телевизору в 1988-1995-х…</p>
<p>И я удивляюсь: почему так?</p>
<p>Почему случайно выбранный восьмилетка завалит экзамен по математическому анализу? Потому что большинство возможных ответов неверны, и никакая сила не направит его в сторону правильных. (Здесь нет необходимости ссылаться на «страх успеха»: большинство способов написать или не написать что-либо в ответ на тест ведут к провалу, так что и люди, и камни, заваливают его по умолчанию.)</p>
<p>Почему большинство из нас, как правило, выбирает «добиваться цели» путями намного менее эффективными, чем те, которые мы бы могли найти, если бы постарались? [1] Моё предположение — что, как и в случае с тестированием по математике, основная часть тех самых путей — неэффективна, и в прошлом не существовало достаточно сильного эволюционного или культурного давления, чтобы у нас выработались такие очень узкие поведенческие паттерны, которые бы действительно помогали добиться успеха.</p>
<p>Если конкретнее: в некотором ограниченном смысле у нас явно бывают цели. Мы: (1) говорим себе и другим, как мы стремимся добиться всяких «целей»; (2) ищем поведение, которое соответствует выбранной роли, которую мы себе присвоили («учить математику», «становиться комиком», «быть хорошим родителем»); и иногда даже (3) радуемся или разочаровываемся, когда поставленную «цель» удается или не удается достичь.</p>
<p>Но при этом существуют приемы, потенциально полезные для достижения целей (или важные для самого процесса целеполагания), которыми мы не пользуемся по умолчанию. Например:</p>
<p>(а) Спросить себя, чего мы пытаемся достичь;</p>
<p>(b) Спросить себя, как мы поймем, что цель достигнута («Как понять, что ты уже лучший комик?»), а также как отслеживать прогресс;</p>
<p>(с) Найти в себе сильную внутреннюю заинтересованность в любой информации, полезной для достижения цели;</p>
<p>(d) Собрать такую информацию (в том числе спрашивать, как другие достигали подобных или похожих целей; просчитать, какие стратегии были или не были действенными в прошлом);</p>
<p>(е) Систематически проверять различные теории касательно достижения наших целей, включая методы, которые нам непривычны, и параллельно отслеживать и отмечать, какие теории работают, а какие нет;</p>
<p>(f) Ту часть энергии, которая <emphasis>не</emphasis> занята поиском новых стратегий, сосредоточить на методах, которые лучше всего работают;</p>
<p>(g) Убедиться, что наша цель — действительно наша, мы сами к ней стремимся, и нас не сдерживает страх или неуверенность, стоит ли она наших усилий; что мы заранее продумали все вопросы и решения, которые окажутся на пути, чтобы они потом не отнимали у нас ресурсы;</p>
<p>(h) Использовать внешние триггеры и социальные ситуации, которые поддержат нашу мотивацию эффективно двигаться к цели, невзирая на периодические разочарования или искушения предпочесть осязаемый быстрый результат — неосязаемому в отделенном будущем.</p>
<p>Есть и множество других полезных техник. Но вместо того, чтобы ими пользоваться, мы просто делаем дела, как получается — действуем по привычке, импульсивно или исходя из соображений сиюминутного удобства; думая о цели, мы выбираем действия, которые просто с ней ассоциируются. Мы много чего делаем. Но у нас нет системного подхода к выбору алгоритма поступков, который бы эффективно оптимизировал достижение заявленных целей и вообще любых целей.</p>
<p>Почему так получается? В целом, потому что люди находятся только на пороге разумности. У 5% людей, может быть, достаточно развито абстрактное мышление, чтобы на словах понять вышеописанные приемы и оценить их потенциальную пользу. И это еще совсем не гарантирует способность их автоматически применять. Наш вербальный аппарат гораздо лучше справляется с абстрактными рассуждениями, чем механизмы мотивации, которые в итоге обуславливают наше поведение. Например, у меня достаточно развито абстрактное мышление, чтобы понимать, что стоять на стеклянном полу небоскреба безопасно, или что мороженое не слишком полезно для здоровья, или что регулярная физическая нагрузка способствует достижению моих целей… но награда за то, чтобы я руководствовалась этими соображениями, неосязаема, так что у меня автоматически не включается мотивация ими руководствоваться и соответственно менять свое поведение. Я могу настроить свои автопилоты — например, визуализировать как употребление мороженого закупоривает мои артерии, вообразить насколько это омерзительно; могу прогуливаться по страшному прозрачному полу, пока мозг не привыкнет думать, что я никуда не упаду… но автоматической привычки таким образом тренировать свои автопилоты у нас тоже нет. Так что совсем не удивительно, что большинство из нас не проводит такого рода работу над автоматическими реакциями ума, и большая часть наших действий по достижению целей также получается куда менее эффективной, чем возможно.</p>
<p>И все же, я хочу учиться. Я знаю людей, гораздо более стратегичных, чем я, и при этом мне видны способы развить стратегическое мышление еще лучше, чем у них. Похоже, что иметь цели, в более широком смысле, чем описано в (1)-(3), — часть рационального мышления как такового; это будет помогать нам получать в жизни то, что для нас важно. И этой теме на LW уделялось недостаточно внимания.</p>
<p>Подытоживая вопрос пользователя Lionhearted: насколько этот анализ выглядит верным? Кто-нибудь из вас пытался сознательно развить у себя стратегическое мышление или навыки достижения целей? Если да, то каким методом? Согласны ли вы с алгоритмами (a)-(h), описанными выше? Может, вы хотели бы что-то к ним добавить? Поделитесь идеями, как обучить себя такого рода алгоритмам.</p>
<p>[1] Например, почему многие люди долго учатся, чтобы «зарабатывать деньги», но при этом не потратят и пары часов, чтобы заранее сравнить потенциальную зарплату? Почему многие люди, которые ежедневно проводят часы за компьютерным набором текста, делают это двумя пальцами и не удосуживаются поставить себе программу по обучению десятипальцевому методу? Почему люди проводят субботы «отдыхая», но не потрудившись проследить, какие из привычных им видов рекреации конкретно им <emphasis>на самом деле</emphasis> нравятся? Почему даже люди, великолепно умеющие считать в уме, при этом боятся заболеваний, автокатастроф, приведений, и принимают меры защиты, но без учета статистики относительных рисков? Почему большинство из нас привыкает к единственному режиму того, как учиться, как писать тексты, как взаимодействовать с людьми и т.п., не рассматривая альтернативные варианты, которые могут оказаться гораздо эффективнее — даже поэкспериментировав и убедившись, что есть варианты значительно эффективнее?</p>
<p><strong>Живя осознанно</strong></p>
<p>Осознанность в том смысле, в каком я буду использовать этот термин, означает самоосмысление. Осознающий ум — тот, который, обладая чем-то, знает, чем он обладает. Это может быть эмоция, убеждение или иррациональное убеждение, предрасположенность, ощущение, воспоминание — все, что только может происходить или храниться в вашем мозге. Что творится в вашей голове? Ответ на этот вопрос — и важно, чтобы вы были точны — это то, что вы осознаете.</p>
<p><strong>Живя осознанно</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я взяла слово «осознанность» из книги «Знание и его пределы» Тимоти Уильямсона, но я вкладываю в него другой смысл. (Он употреблял его как «быть в состоянии знать», а не знать на самом деле, и это определение не ограничивалось ментальными состояниями и событиями.)</p>
<p>Осознанность в том смысле, в каком я буду использовать этот термин, означает самоосмысление. Осознающий ум — тот, который, обладая чем-то, знает, чем он обладает. Это может быть эмоция, убеждение или иррациональное убеждение, предрасположенность, ощущение, воспоминание — все, что только может происходить или храниться в вашем мозге. Что творится в вашей голове? Ответ на этот вопрос — и важно, чтобы вы были точны — это то, что вы осознаете. Возможно это прозвучит неожиданно, но многим людям довольно трудно ответить на подобный вопрос. Даже если они могут опознать появление отдельных ментальных событий, они с трудом могут воспроизвести свой мыслительный процесс в динамике по времени, объяснить, почему он разворачивается именно таким образом, или наблюдать, как он изменяется. При достаточном уровне осознанности вы можете проверять свой опыт, мнения и запасенные мысли. Вы можете наблюдать, как они взаимодействуют, и различать шаблоны в их поведении. Это позволяет вам предсказывать, что вы подумаете и в свою очередь — что вы сделаете в будущем при различных внешних обстоятельствах.</p>
<p>За последние несколько лет я сделала все для увеличения моей осознанности настолько, насколько это возможно. Хотя я (пока) не осознаю в совершенстве, я уже достигла заметных улучшений в таких вспомогательных навыках, как управление настроением, изучение систем, вызывающих несдержанность и другое непозволительное поведение, и просто стала больше понимать о том, почему я делаю и чувствую то, что делаю и чувствую. У меня есть основания верить, что я осознаю значительно больше, чем средний человек, поскольку я могу задать людям вопросы, которые кажутся мне невероятно простыми, о том, что они думают, и обнаружить, что они не могут ответить. В то же время я не верю только своему впечатлению, что я всегда права, когда рассуждаю о себе. Мои модели себя, после того как я заканчиваю их настройку и подгонку и решаю, что они более или менее верны, описывают большую часть моего поведения. Обычно они также совпадают с тем, что другие люди думают обо мне — по крайней мере на определенном уровне.</p>
<p>В этой цепочке я планирую поделиться некоторыми из техник для улучшения осознанности, которые я использовала. Я надеюсь, что по крайней мере часть из них будет кому-то полезна. Однако я могу сказать, что «результаты не типичны». Мои предыдущие попытки улучшения осознанности в других состоят в том, что я задавала индивидуально подобранные вопросы в реальном времени, и получалось довольно хорошо; осталось узнать, смогу ли я выделить основную идею, преобразовав ее в доступный большинству формат.</p>
<p>Я разбила цепочку на восемь постов, не считая этот, который служит введением и оглавлением. (Я буду обновлять заголовки в списке ниже ссылками на каждый написанный пост.)</p>
<p>«Возможно, вас съел монстр». Почему вы хотите быть осознающим? Что в этом хорошего, и как это работает?</p>
<p>«Да будет свет». Откуда брать предварительные данные, когда вы начинаете моделировать себя, если ваши существующие модели вероятно полны искажений?</p>
<p>«ЭПО — основы осознанности». Наиболее существенный шаг в изучении осознанности — это установление соотношения ваших эмоций, поведения и обстоятельств.</p>
<p>«Свет, камера, мотор!». Осознанность не случается сама по себе — вам необходимо практиковаться в ней и наблюдать за ключевыми ментальными объектами.</p>
<p>«Луч света». Не делайте самоанализ статичным. Мысли могут ускользать. Отмечайте и систематизируйте все, что только найдете в своем сознании.</p>
<p>«Блики и тени». По мере того как вы открываете и понимаете новые вещи в себе, полезно подтверждать или отказываться от ваших подкомпонентов, соответствующим образом поощряя их или препятствуя им.</p>
<p>«Город огней». Удобным приемом работы с напряжениями в себе является представление себя как мультиагентной системы.</p>
<p>«Тени от лампы». Когда у вас есть модели, тестируйте их — и меняйте результаты ваших экспериментов!</p>
<p>Бонусные посты!</p>
<empty-line/>
<p>«Урешику Наритай»: история о том, как я использовала осознанность, чтобы поднять мою планку счастья до нужного уровня.</p>
<empty-line/>
<p>«Как получать удовольствие от неприятной компании». Основанная на осознанности модель того, как сознательно испытывать симпатию.</p>
<empty-line/>
<p>«Семь сияющих историй»: конкретные художественные описания техник осознанности из этой цепочки в действии. (Примечание: некоторые люди отмечают, что «ССИ» значительно улучшили их понимание этой цепочки. Возможно, стоит читать каждую «Сиящую Историю» вместе с соответствующим постом. «Сияющие истории» открываются вместе с ссылками к соответствующим частям, и апофения комментаторов позволяет разместить истории под основными статьями.)</p>
<p>Я уже написала все посты в этой цепочке, хотя я могу позднее внести правки в более поздние статьи в ответ на обратную связь, и возможно, что мне зададут вопрос, в ответ на который я добавлю еще пост. Я буду это делать по мере получения отзывов сообщества.</p>
<p><strong>Вас может съесть гру</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Осознанность — забавная, полезная для остальных и важная для саморазвития вещь. Вы узнаете об этом из данной цепочки.</p>
<p>Осознанность? Ха! Да кому это надо?</p>
<p>Это понятный вопрос. Типичный человек проходит сквозь жизнь с удивительно малой долей самоанализа и еще меньшей долей самоанализа точного и осторожного. Наши модели самих себя иногда даже хуже наших моделей других людей — у нас больше данных, но также больше искажений, которые перегружают наши размышления помехами. Большую часть времени большинство людей действуют напрямую согласно своим эмоциям и убеждениям, без попыток рассмотреть этот процесс осознанно. И непохоже, чтобы из-за этого как-то страдали или умирали — когда вы в последний раз видели на могиле эпитафию «Здесь лежит наш дорогой Тейлор, который мог бы быть с нами сегодня, если бы только лучше осознавал природу поиска в памяти»? Абсурд. Если Тейлору надо что-то помнить, то это либо проявляется, либо нет, и если у него хронические проблемы с памятью, то он может просто записывать воспоминания на внешнем носителе. Осознание того, как воспоминания сохраняются изначально и настройка этого процесса не обладают высоким приоритетом в списке дел.</p>
<p>Тем не менее, я думаю, что стоит потратить немало времени и усилий для улучшения осознанности. Я приведу три причины для этого.</p>
<p>Во-первых, вы — интереснейшее существо. Это попросту весело и захватывающе — копаться в своем сознании. Люди в большинстве своем — это сложнейшие и самые интригующие явления в мире. И вы тоже. Вы наблюдали множество мгновений. Начиная с исходной конструкции, которая уже является совершенно особенной, вы накопили сложный набор фильтров, через который вы интерпретируете то, что воспринимаете — вспоминаемое прошлое, переживаемое настоящее, ожидаемое будущее. Вам что-то нравится, чего-то вы хотите, во что-то верите, чего-то ожидаете, что-то чувствуете. В закоулках вашего мозга полно всяческих вещей. Разве вам не хочется узнать, что же там? Это же вы. Для многих людей разговор о себе — излюбленная тема. Вы исключение? (Есть только один путь выяснить это…)</p>
<p>Во-вторых, точная модель себя может помочь вам иметь дело со всеми остальными наилучшим образом. Прямо сейчас они, вероятно, используют неуклюжие нагромождения своих проекций, стереотипов и автоматически сделанных предположений, которые они могут не обновлять, даже если узнают вас лучше. Я не думаю, что вы окружили себя ужасными людьми, которые используют точные данные о вас, чтобы навредить или манипулировать вами, но если это так, будет в таком случае разумно не распространять всю информацию, которую вы осознаете. Что касается остальных, то более полная модель вас поможет обеим сторонам избежать множества проблем. Я приведу себя в качестве примера: я ненавижу сюрпризы. Зная это и будучи способной рассказать полную и достоверную историю о том, как это работает, я могу объяснить людям, которые могут захотеть обменяться подарками, почему им не следует дарить мне что-то завернутое, чтобы избежать моего раздражения. Большинство людей вокруг меня не совершают тех действий, которые, как они знают, будут раздражать меня; но без подробного объяснения о том, насколько необычны мои предпочтения, они слишком легко возвращаются к своей основной модели стандартного человека.</p>
<p>В-третьих — и это наиболее подходящая остальным постам в данной цепочке причина — лучшее представление о том, кто вы и на что способен ваш мозг, скоро принесет вам веские плоды в том, что касается приемов для изменения себя. Если вы постоянно двигаетесь от точки А до точки Z, но не знаете ничего о пути между ними, тогда есть только один метод избежать Z — попытаться остановиться сразу перед тем, как это случится. Если вы сможете пронаблюдать процесс с начала и определить, какому шаблону ваше сознание следует сквозь алфавит по пути к Z, вы сможете узнать, что можно с легкостью заменить G на Q и больше никогда не иметь дела с Z. Аналогично этому, если вы пытаетесь дойти от альфы до омеги, но постоянно терпите неудачу, как вы собираетесь определить, где же вы встречаете препятствия, пока вы не рассмотрите ситуацию в целом? Это может быть какой-то банальной проблемой в середине пути, которую вы исправите практически мгновенно, если только будете знать о ней. Вдобавок ваши неправильные модели себя уже меняют вас посредством такого чудесного явления как когнитивный диссонанс. Пока вы не поймете, как это происходит, вы упускаете возможность наблюдать и управлять процессом.</p>
<p>Аналогия: вы ждете, что вас заберут из аэропорта. Назначенное время уже прошло, а вы сидите на багажной стойке с чемоданами у ног, смотрите на часы, хмуритесь. Человек, который должен был вас забрать из аэропорта, не появился! Это полный провал! Но если вы позвоните ему и начнете кричать: «Аэропорт, придурок! Я в аэропорту! Почему тебя тут нет?» — вряд ли это улучшит положение вещей, если только человек не забыл про вас. Если же он стоит в пробке или ищет объезд из-за ремонта дороги, или заблудился, или его приняли за террориста службы безопасности аэропорта, то крик вам не поможет. И пока вы не поймете, что его задержало, вы не сможете помочь. Вы должны знать, где он, чтобы рассказать, как избежать пробок; вы должны знать, где проходит ремонт, чтобы рассказать, как его объехать; вы должны знать местные ориентиры, которые он может увидеть, чтобы понять, где вы; вы должны знать, следует ли вам идти к охране и извиняться за непонимание. Без определенных, особых данных о том, что именно пошло не так, вы не сможете это исправить.</p>
<p>В следующих постах цепочки я собираюсь проиллюстрировать некоторые методы, которые помогли мне узнать о себе больше и изменить в себе то, что мне не нравилось. При удачном стечении обстоятельств они помогут вам осуществить те изменения, к которым я постаралась подготовить вас в этой статье.</p>
<p><emphasis>Примечание переводчика.</emphasis> Название является отсылкой к известному <a l:href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Grue">мему</a>.</p>
<p><strong>Да будет свет</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Вы можете начать с психологических исследований, личностных тестов и обратной связи от знакомых людей, когда вы изучаете себя. Тогда вы можете отбросить плохое, оставить хорошее и двигаться далее.</p>
<p>Понять эту статью гораздо лучше Вам поможет первая из «Семи Сияющих Историй».</p>
<p>Где вам брать предварительную информацию, когда вы начинаете моделировать себя всерьез вместо того, чтобы полагаться в этом деле на интуицию?</p>
<p>Ну, одно можно сказать уверенно: не стоит начинать с уровня самоанализа. Если вы провели хоть сколько-нибудь времени на этом сайте, вы знаете, что люди пронизаны искажениями и механизмами самообмана, которые систематически вводят нас в заблуждение относительно нас самих. («Я великолепен и замечателен! А последние пятьсот раз когда я делал что-то невеликолепное и незамечательное — это просто случайности!») Людям многое плохо удается, и следование эдикту «Познай самого себя!» не является исключением.</p>
<p>У взгляда со стороны дурная репутация, однако я собираюсь защищать его — как отправную точку — когда буду наполнять копилку инструментов осознанности. Существует большое количество литературы, объясняющей, что же творится внутри наших голов. Это психология, и у нее довольно внушительный послужной список. Для примера, знание об эвристике и искажениях позволяет распознать, как они действуют в вас самих. Во многих случаях я понимаю, что попала под действие эффекта наблюдателя («Кто-то сидит на середине дороги. Может, позвонить 911? Хотя люди вокруг не волнуются, скорее всего мне тоже не о чем беспокоиться…»); я достигла определенного прогресса в уменьшении степени обобщений, которые делаю, исходя из одного примера («Как люди не сходят с ума от брызг масла на плите?»); и я настораживаюсь, когда думаю, что я лучше большинства, но не имею информации, подтверждающей это («Теперь я могу быть уверена, что у меня хорошо выходит решать проблемы такого рода, — я ответила на все вопросы, а большинство людей не могут, так говорит кто-то, кто вряд ли будет лгать!»). И даже если вы обычный человек с нормальной психикой, вы, конечно, не собираетесь соответствовать всем психологическим исследованиям. Эти открытия даже между собой не особо комбинируются. Но контроль за существенными, очевидными особенностями, например, за какой-то психической болезнью, это неплохо для начала.</p>
<p>Чтобы определить свои не самые типичные реакции, вы можете попробовать личностные тесты, такие как тест Майерса-Бриггса или «Большая пятерка». Это не очень надежные источники, но некоторые из них в какой-то мере соответствуют реальности. Соответственно, проникайтесь теми данными, которые получаете. Отбирайте то, что звучит верно («Да, я предполагаю, что склонен больше, чем другие, беспокоиться о беспорядке вокруг»), и выбрасывайте оставшееся («Что? Я не люблю эксперименты! Я даже улиток не буду пробовать никогда!») — хотя это грубые данные первого приближения, не основанные на опыте, с которыми надо на самом деле работать, но вы можете позволить себе такие неточности в начале игры. Когда пройдете тесты, подумайте немного над вашим типом интеллекта, определите, к какой категории относится ваш язык любви<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Да_будет_свет">1</a> — все, что определяет вас и делает частью чего-либо.</p>
<p>Кроме того, если у вас есть честные друзья или родственники, просите их о помощи. Заметим, что даже у самых честных из них может быть чересчур радужное представление о вас: вы для них близкий человек, так что они, возможно, не обращают внимания на ваши недостатки и могут преувеличивать ваши добродетели относительно гипотетического мнения нейтрального наблюдателя. И они не находятся рядом с вами постоянно, что ограничивает обстоятельства, в которых их модель тестируется; влияние на вас их присутствия искажает эту модель. Но взгляд с их стороны имеет важное значение.</p>
<p>(Советы по получению обратной связи от родственников/друзей: я обнаружила, что думать о себе вслух полезно для получения некоторых основных входящих данных. Некоторых друзей я могу спросить в упор, хотя это помогает только в определенных ситуациях («Думаешь, я просто устал?» «Я был последователен в той ситуации?»), а не при обсуждении свойств характера, когда ответ может оказаться слишком категоричным («Я сволочь?» «Я использую людей?»). Когда вы общаетесь письменно и сохраняете переписку, вы можете посылать людям отрывки из диалогов (когда это допустимо по отношению к вашему исходному собеседнику) и спрашивать, что ваш консультант об этом думает. Если вы не помните каких-то событий или внушили себе, что не помните, тогда тот, кто был с вами, поможет вам рассмотреть событие со своей точки зрения — этот процесс автоматически покажет, как вы вели себя в глазах свидетеля.)</p>
<p>Если во время охоты на предварительную информацию что-то покажется вам неправильным, будет ли это результат теста или общая характеристика группы, которая подходила вам в остальных случаях, то это здорово! Теперь вы можете что-то исключить. Подумайте: что делает модель неправильной? Когда происходит то, что опровергает ее? (Причем лучше точное «как в тот раз на прошлой неделе», нежели смутное «в восемьдесят девятом, вроде бы в январе».) Что можно изменить в минимальной степени, чтобы сделать модель правильной?(«Сменить слово «быстрый» на «тщательный» — и это буду один в один я!») Если это поможет, разбивайте собираемую вами информацию на небольшие порции. Тогда вы сможете проверять их по одной за раз вместо того, чтобы целиком принять или отвергнуть то, что тест говорит о вас.</p>
<p>Если что-то звучит правильно, то это тоже круто! Задайтесь вопросом: как эта идея может предсказать ваше познание и поведение? («При встрече с высоким темноволосым незнакомцем вы быстро определите его характер по невербальным знакам.») Как можно протестировать её и уточнить модель? (Где водятся высокие брюнеты?) Если вы вели себя в прошлом не в соответствии с моделью, о каких исключениях из правила это говорит, и как можно их лаконично, в духе бритвы Оккама, обобщить? («Именно тот высокий темноволосый незнакомец носил очень клевую футболку, которая скрывала характеристики тела.»)</p>
<p>Обратите внимание: возможно, вы проявите склонность отметать результаты исключительно потому, что они звучат плохо («Я не могу быть нарциссом! Я никогда о себе так не скажу!»), а не потому что они звучат неправильно, и сохранять результаты, которые звучат хорошо («Ага, я смешной и умный!»), а не те, что звучат правильно. Повторите литанию Тарского несколько раз, если это поможет: если у вас есть особенность, то вы хотите верить, что она у вас есть. Если у вас нет особенности, то вы хотите верить, что вы её не имеете. Да не пристанут к вам убеждения, которых вы не хотите. Знание о том, что у вас есть плохие свойства, не сделает их хуже — но поможет вам исправить их, обойти или смягчить. Если вам не хватает хороших свойств характера, не обманывайте себя, они не появятся — но самообман может лишить вас возможности развить их на самом деле. Если вы не можете ответить на вопрос: «Когда вы делали то, что опровергает эту модель?» или перечислить случаи, когда вы вели себя в соответствии с данной моделью, вы скорее всего обманываете себя. Попытайтесь снова. Думайте лучше. Нет гарантий, что вы правы, но цель — именно оказаться правым.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Да_будет_свет">1.</a>Выглядит глупо, но я обнаружила, что ответы на эти вопросы очень полезны в качестве первой, приблизительной оценки того, как нужно вести себя с людьми.</p>
<p><strong>ЭПО — основы осознанности</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/><empty-line/>
<p>Эмоции, поведение и обстоятельства взаимодействуют друг с другом. Эти взаимодействия образуют информационные шаблоны, которые вам надо опознать и использовать для развития своей осознанности.</p>
<p>Понять эту статью гораздо лучше Вам поможет вторая из «Семи Сияющих Историй».</p>
<p>Самое эффективное, что можно сделать в поисках осознанности — это понять, как соотносятся ваши ЭПО, собрать данные о том, как эти три взаимосвязанных элемента влияют друг на друга и появляются вместе или по отдельности.</p>
<p>«Э» означает «эмоции». Эмоции — это то, что вы чувствуете, и то, что у вас в голове. Это может быть куда сложнее, чем «да, я в отличном состоянии» или «сегодня мне грустно». В вас помещаются одновременно множество эмоций по самым разным поводам; то, как вы спокойно относитесь к двум разным вещам, не похоже на то состояние, когда вы волнуетесь по одной и улыбаетесь по другой причине; и ни одно из состояний не похоже на беспокойство по какому-то крайне важному для вас вопросу. Это происходит примерно так: вы беспокоитесь по поводу оценки результатов вашей работы и наслаждаетесь своей покупкой, и предвкушаете визит к двоюродному брату на следующей неделе, и одновременно раздражаетесь от того, что ушибли ногу, и все это на фоне забавной песни по радио. Для простоты я добавила сюда и менее эмоциональное познание тоже: какие мысли приходят вам в голову, каким этапам рассуждений вы следуете, что привлекает ваше внимание в окружающем мире.</p>
<p>«П» означает «поведение». В данной статье поведение означает то, что вы на самом деле делаете. Сюда входит очень небольшая категория тех вещей, которые вы на самом деле намеревались сделать — и уже почти начали, но не сделали из-за внешних обстоятельств или изменили свои планы после поступления новой информации. Это важно. Мимолетные замыслы и намерения приходят нам в голову постоянно, и если вы твердо и окончательно не определите, каким из них вы будете следовать в конечном счете, у вас останутся только подсознательно выбранные обрывки незавершенных планов. Это особенно проблематично из-за того, что более слабые намерения будут отклонены незначительными внешними препятствиями в гораздо большей степени. Не волнуйтесь о «настоящих» планах, которые отбрасывает этот процесс фильтрации. Вы пытаетесь узнать себя в целом, а не образцового себя, который доблестно пытался сделать нечто хорошее и был остановлен обстоятельствами; если эти отвергнутые планы были для вас типичны, то они повлияют на ваше фактическое поведение. Доверьтесь закону средних чисел.</p>
<p>«О» означает «обстоятельства». Это то, что происходит вокруг вас (Который час? Что происходит в вашей жизни сейчас, происходило недавно и что, возможно, случится в ближайшем будущем: основные события, второстепенные изменения, планы на потом, что вам говорят окружающие? Где вы: тепло или холодно, светло или темно, ветрено, спокойно, тихо, шумно, есть ли запахи, есть ли особые приметы у места, суета ли вокруг, красочно или серо, естественно, искусственно, красиво, уродливо, просторно, уютно, влажно, сухо, пустынно, переполнено, формально , неофициально, знакомо, ново, загромождено или аккуратно?). Также в это входят и ваши поступки, и то, что происходит у вас внутри — то, что обычно относят к чисто физическим явлениям (Вы выдохлись, устали после перелета, в состоянии наркотического опьянения, хотите пить или есть, вам больно, вы нездоровы, пьяны, энергичны, вы чешетесь, подвижны, возбуждены или дрожите? Вы откинулись на кресле, прячетесь в подвале, танцуете, путешествуете пешком, играете на барабанах или плаваете с аквалангом?) Обстоятельства отслеживать немного легче, чем эмоции и поведение. Если у вас есть срочная, четкая и ясная проблема, будет разумно решить ее, а уже потом заниматься осознанностью. И если отдельные проблемы, связанные с некоторыми физическими недугами, можно игнорировать, то проигнорировать боль или сильный голод трудно, и с ними нужно разбираться незамедлительно. Не пренебрегайте обстоятельствами, когда выполняете упражнения на соответствие, только потому, что вам кажется, будто это только «содержимое вашего черепа». САР (сезонное аффективное расстройство или «зимняя депрессия») — достаточное доказательство того, что окружение может серьезно влиять на наши чувства. И не странно ли, в конце концов, если вы ощущаете себя и действуете одинаково, когда танцуете на балу и когда устанавливаете таймер на микроволновке, чтобы разогреть суп, и когда берут в заложники при захвате банка?</p>
<p>Все эти аспекты взаимозависимы:</p>
<p>Э -&gt; П: Ваши эмоции влияют на поведение почти напрямую — эмоции, в конце концов, включают в себя ваши мысли и ощущения, и не зависят от чисто рефлекторных действий, которые появляются под их влиянием.</p>
<p>О -&gt; П: Обстоятельства также очевидно влияют на поведение. Вы не можете нажать на педаль газа, если ее у вас под ногами нет; вы не можете взять немного тапенады, если ее нет; и мне сложно кружиться в юбке, если я одета в спортивный костюм.</p>
<p>Э -&gt; О: Эмоции могут менять ваши обстоятельства посредством вашего поведения, а также того, что происходит с вашим телом (мы все знакомы с тем, как стресс, например, может отражаться на самочувствии), и через окружающих — невербальными средствами.</p>
<p>П -&gt; О: Ваше поведение, очевидно, влияет на обстоятельства: разбей окно, и тут же появится сквозняк. Скажи что-нибудь, и окружающие люди скорее всего вас услышат и отреагируют.</p>
<p>П -&gt; Э: Поведение может влиять на эмоции посредством тесной двухсторонней связи (улыбнитесь — и ваши эмоции улыбнутся вместе с вами!) и посредством эффекта согласованности, который делает вас похожим на человека, чье поведение вы имитируете.</p>
<p>О -&gt; Э: Обстоятельства влияют на ваши эмоции как осознанно, посредством познания и информации («Мой день рождения! Ура!»), так и неосознанно, посредством физических эффектов (если вы долго работали, пренебрегая сном, то вы вряд ли будете довольны результатом).</p>
<p>Так что не просто соотносите то, как они появляются вместе. Замечайте еще и причинно-следственные отношения. Пока вы не разовьете осознанность достаточно, чтобы обнаруживать их напрямую, вам может понадобиться определенный ретроспективый анализ для того, чтобы понять цепочку сложнее, чем «я был голоден и думал о сыре, так что я съел немного». И замечайте интересные пропуски. Если с вами происходит то, что обычно считается грустным, и вы не можете обнаружить грусти ни в своих эмоциях, ни в физических реакциях, это очень важные данные.</p>
<p>Эти соотношения сформируют строительные блоки для вашего первого уточнения модели, которая базируется на исходных данных, которые вы извлекли из внешних источников.</p>
<p><strong>Свет, Камера, Мотор!</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Следует регулярно и часто уделять внимание ключевым ментальным событиям, так как важные мысли могут проскакивать очень быстро или случайно, а вам нужно поймать их.</p>
<p>Возможно, вы поймете данный пост лучше, если прочитаете третью из Семи Сияющих Историй.</p>
<p>Быть осознанным трудно, и вы сами — сложный объект. Нельзя задуматься на десять минут за коктейлем, а потом объявить, что все о себе поняли. Вам придется долго работать, поскольку некоторые эффекты не заметны сразу. Если ваши эмоции зависят от смены времен года или от важных событий, то первая фаза работы займет у вас целый год — или всё время до наступления события, которые, кстати, не происходят каждый второй вторник. Вдобавок, вы не сможете собрать модели хорошего качества из обрывков самонаблюдения длительностью в пять секунд; продолжительные линии познания тоже важны и могут потребовать значительного времени для полного раскрытия.</p>
<p>К сожалению, наблюдение за мыслями неизбежно их меняет. При достаточном уровне самоанализа это не повлияет на точность вашего представления о себе в общих чертах; в принципе, нет причины не тратить все свое время на наблюдение мыслей и формирование мета-идей в реальном времени, но по сути это не происходит. Поэтому некоторые данные нужно вытаскивать из памяти. Чтобы уменьшить ошибку введения, которая возникает при получении информации из области хранения, следует систематизировать только самые недавние мысли. Возможно, стоит придумать систему напоминаний извне, чтобы периодически обращать свое внимание на происходящее внутри — как в текущий момент, так и за последний небольшой промежуток времени. Это может быть специальная система (например, таймер, который срабатывает каждые полчаса), или можно привязать подходящие напоминания к окружающим событиям, например, к вопросу «Как дела?».</p>
<p>Когда вы занимаетесь самонаблюдением, нужно многое отслеживать. Вот к примеру:</p>
<p>О чем вы думали? (Это может быть более, чем одна вещь. Вы — система в значительной степени распараллеленная.) Это идея, изображение, ощущение, желание, убеждение, человек, объект, слово, место, эмоция, план, воспоминание…?</p>
<p>Насколько сильно вы были заняты этим? (Эта тема сама по себе ограниченная или многогранная?) Может ли что-то еще (чувственные, когнитивные, эмоциональные элементы) нарушить вашу концентрацию, и как вы реагируете на подобное вмешательство?</p>
<p>Что вы чувствуете по отношению к предмету ваших мыслей? Это не только эмоциональные реакции наподобие «это угнетает» или «ух ты!», но и то, что вы хотите сделать по отношению к этим мыслям (и хотите ли), и насколько важными или интересными вам кажутся эти мысли.</p>
<p>Как вы в общем ощущаете процесс мышления? (Я провела неформальный опрос на эту тему и не получила двух одинаковых ответов. Занимательно, но это может быть ключом к понимаю того, чем вы отличаетесь от других, и таким образом — к уточнению вашей модели себя по отношению к общей исходной информации, с которой мы начали.) Представление о стиле вашего мышления может помочь в исследовании данных, собранных в ходе самоанализа, хотя не стоит забывать, что они зачастую метафоричны. Ответы могут отличаться, когда вы думаете «активно», то есть новая информация образуется в вашем сознании, и когда вы думаете «пассивно» — читаете или слушаете какую-либо информацию и впитываете содержимое по мере его появления.</p>
<p>Какие воспоминания всплывают в ответ на мысли, и всплывают ли: похожие ситуации из прошлого, не связанные явным образом истории, которые появляются без причины, события, при которых вы поняли ключевые идеи, относящиеся к теме размышлений? Формируют ли эти мысли ожидание будущего — план, страх, надежда, предвкушение, волнение?</p>
<p>Что вы воспринимаете сейчас чувственно? Сюда входят не только изображение, звук, запах, прикосновение и вкус, но и температура, проприорецепция (чувство ориентации в пространстве) и внутренние ощущения, такие, как голод или тошнота. Можете ли вы определить, как это все взаимодействует с мыслью?</p>
<p>Данных не может быть слишком много. (Хотя вы можете собрать слишком много данных в одной ситуации по сравнению с другой, и это расбалансирует ваши модели, поэтому стоит приложить согласованные усилия для диверсификации ситуаций и моментов для их анализа.) Когда вы собираете данные, установите для них соотношение, чтобы узнать, что могут привнести в вашу жизнь различные компоненты ваших мыслей.</p>
<p><strong>Луч света</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Исследовать мысли легче и правильнее, если они находятся не в вашей голове. Переведите их в другую, внешнюю форму и смотрите на них так, как если бы они принадлежали кому-то еще.</p>
<p>Вы сможете понять данный пост лучше, если прочитаете четвертую из Семи Сияющих Историй.</p>
<p>Одна из проблем самоанализа состоит в том, что выводы, которые вы делаете о ваших мыслях, — это тоже мысли. И конечно, мысли могут меняться или исчезать прежде, чем вы извлечете из них информацию о себе. Если меня настиг случайный приступ злости, он может продлиться достаточно долго, чтобы заставить меня взорваться, но исчезнет до того, как я пойму, что злость была беспричинна. Если бы мысли не были такими ненадежными, не стоило бы беспокоиться об осознанности. Поэтому, если вы серьезно занимаетесь развитием осознанности, вам нужен способ представлять ваши мысли в определенном формате, который будет их хранить.</p>
<p>Вам нужно переместить ваши мысли за пределы вашей головы.</p>
<p>Записывать их — очевидный способ, по крайней мере для меня. Вам не нужно публиковать записанное, так что нет необходимости в эстетичности или грамотности, просто делайте записи удобными для себя. Главное — придать им форму, которую вы сможете использовать без необходимости продолжать самоанализ. Не имеет значения, чертите ли вы, пишете или поете, — просто скидывайте содержимое вашего мозга вовне и смотрите. Легко обмануть себя, считая, что какая-то идея логична; обмануть кого-то другого сложнее. Запись мысли автоматически запускает механизмы, которые мы используем для общения, помогая самоанализу оставаться на высоком уровне.</p>
<p>Чтобы перевести ваши мысли в не-мысли, используйте ярлыки для их отображения. Распределяйте их по ссылочным классам так, чтобы можно было заметить, когда такое же суждение, шаблон мышления или поток познания возникнет вновь. Таким образом вы сможете опознавать схемы: «Эй, когда я чувствовал подобное в прошлый раз, я сказал то, о чем потом жалел; нужно быть осторожнее.» Если вы можете распознать то, что случается дважды, вы сможете уловить и тот момент, когда это не происходит; а новые настроения или черты характера потенциально крайне важны. Они означают, что вы или что-то вокруг вас изменилось, и это может быть как полезным ресурсом, так и коварной помехой.</p>
<p>Ваши метки могут выражаться в стандартных терминах или же нет — если вы хотите называть ощущения от того, что у вас из рук упало мороженое, «белой горкой», никто вас не остановит. (Словарь эмоций, который в значительной степени совпадает со словарями окружающих, может быть полезен позже, когда вы пытаетесь поделиться вашими выводами о себе; но вы можете в любой момент составить словарь для подобного перевода.) Стоит распознавать, насколько помеченные явления похожи друг на друга (например, раздражение больше похоже на ярость, чем на ликование), и иметь способ отразить это в вашей системе символов. Подобные сходства делают более очевидным то, какие стратегии перехода из одного состояния в другое вы используете.</p>
<p>В том случае, если вы думаете не словами, вам может показаться довольно трудным преобразовать свои мысли в то, что будет их отображать. Возможно, например, что вы думаете образами, но рисовать не умеете. Это один из шагов в осознанности, которые, по моему мнению, можно пропустить, так что, если вы искренне не можете придумать, как записать танец вашего сознания для последующего самоанализа, вы можете просто работать над мышлением очень осторожно, чтобы заметить то, что повторно появляется в ваших мыслях. Я рекомендую проводить по меньшей мере пять-десять минут, пытаясь записать, сделать диаграмму, нарисовать, пробормотать или выразить танцем вашу ментальную активность прежде, чем вы определите ее как несостоятельную.</p>
<p>После того, как вы выразили свои мысли в видимой или звуковой форме, проанализируйте их как мысли другого человека, который это написал. (За исключением того, что это как бы код, который понятен только вам, так что вам не нужно проводить криптоанализ.) Что вы думаете об описанном человеке, если бы вы ничего больше о нём не знали? Как бы вы могли объяснить эти мысли? Какие потоки размышлений идут в фоновом режиме от одного убеждения к другому, или от восприятия к убеждению, или от желания к намерению? Каких следующих действий вы бы ожидали от этого человека? Что бы вы могли еще предположить о человеке? И что еще вы хотели бы знать? Если вы встретите этого человека, как вы удовлетворите свое любопытство без того, чтобы полагаться на перегруженный искажениями ответ, который вы получите в ответ на вербальный запрос? Попробуйте прямо сейчас — в комментарии к этому посту, если хотите: запишите, как получится, что вы думаете. Отключите внутреннего критика и посмотрите со стороны: что должно происходить в сознании, которое скрывается за написанным?</p>
<p><strong>Блики и тени</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Неотъемлемой частью процесса развития осознанности являются решения о том, какие части себя вам нравятся, а какие — нет.</p>
<p>Понять эту статью гораздо лучше вам поможет пятая из «Семи Сияющих Историй».</p>
<p>По мере того, как вы раскрываете и понимаете в себе что-то новое, вы можете обнаружить, что вам нравятся некоторые вещи и не нравятся другие. Абсолютно довольные собой люди обычно подвержены либо редкому высокомерию, либо еще более редкой святости, которые отличаются безграничным одобрением себя. К счастью, как и было обещано во втором посте, осознанность поможет определить, что вам хотелось бы изменить, и понять, что у вас уже есть.</p>
<p>Но что менять?</p>
<p>Важный шаг в развитии осознанности — это сортировка ваших мыслей и ощущений не только по типу, соотношению, силе и т.д., но также по тому, насколько вы их одобряете. Вы одобряете мысли, которые вам нравятся, в которых находите отражения ваших лучших черт, предпочитаете видеть в действии и желаете оставить неизменным (по крайней мере, пока они полезны). И наоборот, вы отвергаете те мысли, которые вам не нравятся, считаете проявлением своих отрицательных свойств, неэффективными, которые хотите изменить или полностью от них избавиться.</p>
<p>Решить, что есть что, может оказаться сложной задачей. Нужно будет не раз просеять ваши желания, чтобы окончательно разобраться, хотите ли вы хотеть торт, или нравится ли вам то, что вам нравится спать, или нужно ли вам ваше предпочтение преференциализма. Хорошо было бы начать с целей макро-уровня и теоретических обязательств (т.е. если предпочтение имеет силу, служит ли оно вашей жизненной цели, прямо или косвенно? Если у вас есть метаэтические представление о правильном и неправильном, побуждает ли эта тенденция, которую вы в себе открыли, делать правильные вещи?).</p>
<p>В качестве второго подхода вы можете поработать с информацией, которую собрали, когда коррелировали ваши ЭПО. Как вы чувствуете себя, когда оцениваемое желание удовлетворено? Когда оно не удовлетворено? Выводит ли вас из строя неудовлетворенность? Улучшает ли исполнение желания вашу производительность? Вы можете окончательно удовлетворить его? Если обычно вы не можете удовлетворить это, будет ли проще изменить желание или изменить обстоятельства, которые препятствуют его удовлетворению? Впрочем, это второй шаг. Вам нужно узнать, какие эмоции и поведение предпочтительны для вас, до того, как начнете оценивать желания (и другую ментальную активность) по их значимости; оценка эмоций и поведения — сама по себе упражнение в одобрении и отказе.</p>
<p>Знать, что вам нравится и что не нравится в вашем сознании, это здорово. Когда у вас есть эта информация, вы можете сразу же ее использовать: мне кажется полезным отмечать выражение своих эмоций словами «одобрено» и «не одобрено». Таким образом, окружающие могут использовать эту классификацию; тогда они не будут считать, что я считаю правильным все, что чувствую, и не будут присваивать мне свои собственные предпочтения. И то, и другое будет в равной степени ненадежно и приведет к тому, что у людей будут неверные модели меня; мне до сих пор не удалось избавиться от всех своих нежелательных особенностей, и мои шаблоны одобрения не соответствуют шаблонам окружающих людей или их ожиданиям.</p>
<p>Вдобавок, раз вы знаете что вам нравится и не нравится в вашем сознании, вы можете начать прогрессировать в увеличении отношения хороших характеристик к плохим. Люди часто делают случайные продвижения пытаясь «стать лучше», но когда «лучше» значит «стать ближе к смутно определенным интуитивным представлениям о морали», это не та цель, к которой стоит стремиться. Конкретные проекты наподобие быть более щедрым или внимательным это уже ближе, однако наибольшее имеющее значение преимущество в само-обзоре приходит от осознания движения поведения в нежелаемом направлении и прекращения его еще в зародыше. (Больше об этом — в «Тенях от лампы»). Шансы низки, что ваши шаблоны мозга находятся достаточно близко к стандартным достоинствам, чтобы быть полезными целями. Лучше планировать опознать то, что уже есть, и тогда одобрять или отказываться от этих обработанных мыслей и работать с ними по мере их появления, вместо подмены их неестественными категориями.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Город огней</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Для того, чтобы понять свою психологию и выявить сложность своей структуры, вы можете представить себя не как единое целое, а как систему из нескольких агентов.</p>
<p>Понять эту статью вам станет гораздо проще после прочтения шестой из «Семи Сияющих Историй».</p>
<p>Пытаясь разобраться в запутанном клубке черт своего характера, вы, вероятно, натолкнетесь на ряд противоречий. В вас могут одновременно уживаться несколько противоположных точек зрения, вы можете переключаться между разными типами мышления или даже верить в явно противоречащие друг другу вещи. И эта путаница еще больше затрудняет процесс самопознания.</p>
<p>К сожалению, у нас нет ни словаря, ни даже мысленной модели, которые позволили бы свободно описывать себя (или других людей) как совокупность множества субъектов. То, что обычно получается, больше похоже на туманное описание двойственности («Я счастлив, и в то же время мне немного грустно! Странно!»), чем на глубокий конфликт, который занимает наши мысли. Модели человеческой психики, которые ближе всего к разрешению этой неразберихи, — это то, что я называю «мультиагентными моделями». (Примечание: я понятия не имею, как то, что я собираюсь описать, соотносится с реальными психиатрическими заболеваниями, включающими в себя множественность личности, голоса в голове или другие подобные явления. Я описываю мультиагентные модели, реализуемые психически цельным человеком).</p>
<p>Мультиагентные модели известны довольно давно: уже в «Государстве» Платона говорится о страсти (которая непостоянна сама по себе), духе и интеллекте, формирующих триединую душу. Платон обсуждает их функции, как если бы каждая из них имела свой собственный орган и могла при возможности воспринимать, желать, планировать и действовать (включая возможность подавлять две другие, чтобы управлять душой единолично). Ненамного отличается и структура, предложенная Фрейдом, — модель ид/суперэго/эго. Понятие мультиагентности появляется и в искусстве. Это на удивление распространенный и естественный способ описания сложного ума обычного человека. Конечно, говорить об этом как о чем-то реальном, а не как о способе развития психологических теорий или понятия идеальной городской планировки, или о драматизации морального конфликта, может показаться нездоровым. Дайте мне минуту — у меня есть данные более, чем из одного источника, что подобная практика полезна.</p>
<p>Нет причины ограничивать себя традиционными мультиагентными моделями, одобренными давно умершими философами, психологами или карикатуристами, если вам больше подходит другое деление. У вас может быть два «Я», или пять, или двенадцать.(Иметь больше, чем вы можете отследить, я не рекомендую; если «Я» слишком много, то это может оказаться признаком болезни. Если группа из нескольких «Я» формирует устойчивый блок, лучше будет объединить их в одного субагента.) Выделяйте ключевой элемент или поощряйте краткие выступления периферийных элементов. Называйте их описательно или по структурам мозга, или по цветам радуги — как вам будет удобно их различать. Говорите с собой вслух или пишите, или просто думайте в форме диалога, если вы считаете, что у вас так получится лучше. Несколько примеров того, что может выступать в качестве субагентов:</p>
<p>Желания или блоки желаний, сложные и возвышенные («хочу, чтобы всем было хорошо») или простые и низменные («хочу пирога»).</p>
<p>«Внутренний ребенок» или подобные ролевые группировки свойств характера («профессиональный Я», «семейный Я», «хобби-Я»).</p>
<p>Склонности и принципы высшего порядка («совесть», «невроз», «чувство справедливости»).</p>
<p>Мнения или точки зрения, как конкретные в данной ситуации, так и общие тенденции («оптимизм», «взгляд со стороны»,»Я должен делать Х»).</p>
<p>Изначально неопределенные, постепенно влияющие на личность субагенты, если ничего определенного не проявляется (которые можно назвать, не подразумевая ничего конкретного, например, производным от своего имени).</p>
<p>Основываясь на практических наблюдениях разных людей, можно определить одного из субагентов как «вы». На деле один субагент может быть определен только как «вы» — очень трудно ослабить влияние опыта монолитного наблюдателя. Это неплохо, особенно если «вы» одобряет и отвергает, но не позволяйте одобрению и осуждению ускользнуть из-под вашего контроля, когда выполняете подобные упражнения. Вам нужно взаимодействовать со всеми вашими субагентами, не только с теми, которые вам нравятся; у субагентов может проявляться манипулятивное и даже мстительное поведение, когда вы даете им право голоса, например, если вы определили ваше желание пирога как субагента и подавляли его годами, вы можете обнаружить, что Желание пирога злится на Сдержанность и плохо о ней отзывается. Желание пирога не утихомирится, если вы просто одобрите его в обход Сдержанности, в то время как Желание пирога просто пытается сказать о вашей отчаянной тяге к тирамису. До тех пор, пока вы не поймете Желание пирога достаточно хорошо, чтобы избавиться от него, вам нужно работать с ним. Прямое противостояние, обычное осуждение скорее всего сделают его злее и изобретательнее в попытках заставить вас съесть пирог.</p>
<p>Несколько вспомогательных заметок по субагентам:</p>
<p>Ваши субагенты могут удивить вас больше, чем вы ожидаете от… ну… себя, и это делает данное упражнение очень полезным. Если же вы будете управлять диалогом, вы немногое получите — выйдет так, что вы просто пишете фанфик про работу своего мозга, но на самом деле про эту работу ничего нового не узнаете.</p>
<p>Не все субагенты будут «заинтересованы» в каждой вашей проблеме и не будут постоянно высказываться. (Желание пирога скорее всего не заинтересуется тем, как вам себя вести на свидании на следующей неделе, однако оно оживится, когда подойдет время заказать десерт).</p>
<p>Ваши субагенты не должны лгать друг другу напрямую («должны» в предикативном, не в нормативном смысле — дайте мне знать, если ваши будут так делать), но они могут угрожать, вести переговоры, прятаться и совершенно не знать о себе.</p>
<p>Ваши субагенты могут взаимодействовать неэффективно. Субагент-переводчик может оказаться полезным, если возникнет проблема с пониманием.</p>
<p>(Опишите ансамбли ваших субагентов в комментариях, чтобы вдохновить других! Напишите диалоги между ними!)</p>
<p><strong>Тени от лампы</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Вы можете использовать осознанность для того, чтобы помочь себе превратиться в того, на кого вы хотите быть похожим. Завершите это путем исправления результатов своих опытов над самим собой так, чтобы они оказались положительными.</p>
<p>Вы можете обнаружить, что понимаете этот пост лучше, если прочитаете седьмую из «Семи Сияющих Историй».</p>
<p>Когда у вас есть последовательные модели себя, эмпирически выгодно подвергнуть их испытанию.</p>
<p>Дело в том, что, когда вы испытываете себя, вы знаете, какой тест проводите и какие данные подтвердят каждую из гипотез. Кроме того, вы и есть субъект, генерирующий данные. Это создает сложности для надежного научного контроля за экспериментами такого рода.</p>
<p>К счастью, оказалось, что контроль для данной цели не обязателен! Помните, что вы не просто пытаетесь определить, что происходит в устойчивой части вашей личности. Вы также по возможности оцениваете и изменяете то, что отвергаете. Вы можете позволить выводам из наблюдений за собой изменить ваше поведение; более того, вы можете напрямую влиять на результаты тестов.</p>
<p>Предположим, что ваша модель себя предсказывает, что вы сделаете то, что, как вам кажется, вам не стоит делать; предположим, например, что она предсказывает, что вы накричите на кузину в следующий раз, когда она зайдет к вам и испачкает ковер, и вы думаете, что вы не должны кричать. Тогда вы можете опровергнуть эту модель тем, что промолчите: безусловно, если вы не накричали, то вас нельзя точно описать моделью, которая предсказывала обратное. Удержавшиcь от крика, вы сдвигаетесь к более точной модели наподобие «может накричать, если не будет думать перед тем, как сказать» или «ранее кричал, однако смог измениться». И если вас описывает подобная модель, а не та, в которой вы кричите, …вы не можете кричать.</p>
<p>(Заметим, конечно, что подмена «кричащей» модели той, где вы молча поднимаете вашу кузину и выкидываете из окна, — это не улучшение. Вы хотите заменить модель, которая вам не нравится, на более подходящую. Если у вас не получается — если контролировать свой крик вам трудно настолько, что у вас руки чешутся выкинуть кузину в окно, да так, что вы почти уже делаете это — тогда вам следует отложить подмену модели до лучших времен.)</p>
<p>Теперь, осознание того как не накричать (давайте не будем забывать о несдержанности, в конце концов) будет легче, поскольку у вас есть понимание того, что заставляет вас это делать в первую очередь. Вооруженные этим знанием, вы можете определить как управлять обстоятельствами чтобы предотвратить срабатывание триггеров крика самих по себе. Или вы можете попробовать более трудную, но более стабильную психическую перестройку от обстоятельств к поведению.</p>
<p>К сожалению, я не могу быть конкретней как это хотелось бы, поскольку очень много зависит от точных привычек вашего мозга, так отличающегося от любого другого, включая мой. Вам может потребоваться попробовать несколько разных стратегий, прежде чем вы найдете ту, что работает для вас и позволяет изменить то, что вам нужно изменить. Вы можете обнаружить что успешные стратегии со временем слабеют и нуждаются в замене и обновлении. Вы можете обнаружить что слушать других людей полезно (пишите техники ниже!) — а можете и не обнаружить.</p>
<p><strong>Урешику Наритай!</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Это дополнение к цепочке про осознанность. В одном из комментариев я упомянула, что подняла свой уровень счастья (среди прочего) и это заявление было встречено с немалым интересом. Некоторые из подробностей уже подзабылись, однако ниже я воссоздам для вашего анализа то, что могу, о том процессе. Он содержит множество личных самооткрытий; пропустите их, если к вам это не относится.</p>
<p>В общем: я решила что я должна и хочу быть счастливее; я переименовала мои настроения и соответствующим образом подошла к управлению ими; также я обозначила управление настроением и поведением (включая поиск новых методов) как высокоприоритетное занятие. Теперь каждый шаг более подробно:</p>
<p>Я пришла к пониманию необходимости стать счастливее. Быть несчастной не просто не приятно. Это опасно: у меня даже как-то были мысли о суициде. В жизнь я их никак не воплощала, в основном потому что я присоединяла надежды на улучшение к конкретным внешним признакам (различным академическим продвижениям) таким образом воображала себя как магически исцеленную, когда получала следующий диплом (и следующий, и следующий.) Однажды я заметила, что я делаю, это было неприемлемо. Если я хотела жить, я должна была найти безопасное эмоциональное место в котором могла бы остаться. Это должно было быть моим главным приоритетом и требовало следующих под-проектов:</p>
<p>Я должна была избавиться от багажа, который говорил мне что это обычно или уместно чувствовать себя плохо большую часть времени. Я одобряю мою способность реагировать эмоционально на мое окружение: но это должно быть кратковременным, а не хроническим. Реагировать эмоционально это ощущать себя хуже, если вещи становятся хуже, а не ощущать себя плохо несколько месяцев или лет подряд. (особенно не когда ощущать себя плохо снижает способность делать вещи менее плохими.) Далее, иметь низкий уровень счастья не повредит мой эмоциональный спектр за исключением его уменьшения; это уменьшить возможное влияние реального горя и не будет смешиваться с планом «реагировать эмоционально». Низкий уровень также ставит под угрозу мою способность реагировать эмоционально на позитивные новости, поскольку присоединен к систематическому уменьшению такой позитивности.</p>
<p>Я должна избавиться от багажа, который говорит мне что невозможно когнитивно менять мое настроение. Настроения соответствуют мыслям и хотя это может быть трудно — избегать мышления о вещах, я могу решить думать о том, о чем хочу. Десятилетия приема различных антидепрессантов не оказали воздействия, что представляет собой сильное свидетельство в пользу того, что моя проблема не в химическом балансе. И было легко увидеть что мое настроение меняется в малых масштабах при вещах под моим полным или частичным контролем, наподобие сна, диеты и активности. Это не кажется чем-то из ряда вон выходящим, что долгосрочные вмешательства большого масштаба могли иметь похожие эффекты на мое настроение в целом.</p>
<p>Я должна решить и действовать в соответствии решением, что мое счастье важно и стоит моего времени и внимания. Я должна уделять внимание и замечать что помогает, а что мешает. Я должна поместить увеличение помогающих факторов и снижение мешающих на вершину моего списка всякий раз когда это возможно, и ослаблять мои стандарты на тему «дистанционной доступности» чтобы предотвратить самосаботаж. И я должна подтвердить отказ от контрпродуктивных проектов или воздействий по меньшей мере пока я не разовью стабильность при работе с эмоциями которые они генерируют без того, чтобы постоянно пребывать в подавленном состоянии.</p>
<p>Я переобозначила мои настроения так чтобы опознавать их в момент побуждения правильных действий. Когда данная точка на шкале счастье-несчастье — назовем ее «2» по шкале от от 1 до 10 — было обозначено как «нормальное» или «начальное», тогда когда я ощущала «2», я не предполагала что это значит что-то особенное; это было исходное состояние. Это давало мне возможность находится в состоянии «2» большую часть времени, и когда вещи становились хуже, я опускалась ниже и ожидала, пока вещи во внешнем мире исправяться, чтобы я могла подняться. Проблема была в том, что «2» не было хорошим местом, чтобы проводить там много времени.</p>
<p>Я должна была обозначить старую стартовую точку как субнормальное, проблемное состояние, которое создает необходимость в немедленных действия от меня по его исправлению. Это было похоже как будто говоришь мне, неведомо для меня, моя левая нога постоянно болела, требуя лекарств; при этом принимать их было бы трудно, учитывая то, что моя левая нога всегда чувствовала себя одинаково, пока я не ударялась или получала массаж. Но в конце концов я прикрепила актуальность к старой стартовой точке. Это было не то, что все в порядке; это был знак, что что-то не так.</p>
<p>Я должна была убедиться что у меня есть множество доступных и дешевых оправданий чтобы взбодриться, так что я не попаду в ловушку «ну только раз» оставляя себя в состоянии «2» вместо того, чтобы действовать. Я назначила одну пару носков любимой и носила их всякий раз когда вставала с неправильной стороны кровати; я приобрела привычку сохранять каждый рисунок милого животного который я находила в Интернете, так что я могла пролистать коллекцию всякий раз, когда мне требовалось; я заставила себя развивать навык приобретения друзей с целью что если у меня будет много друзей и я зайду в чат, кто-то будет там чтобы поговорить со мной; я стала жадной до недорогих товаров наподобие музыки или интересных вебсайтов. Когда одно из этих средств не срабатывало, я заставляла себя попробовать что-то еще, вместо того, чтобы погружаться в грустный внутренний диалог «ну, это не помогло; наверно что-то на самом деле не так и я должна чувстовать себя плохо, пока все не наладится само собой». Я также приспособила мою склонность чувствовать себя лучше после ночного сна — если я ощущала себя плохо и при этом было позднее время — я ложилась спать, резонно ожидая что утром будет лучше.</p>
<p>Я прекратила мириться с незначительными ранениями моих эмоций, которые я идентифицировала как наиболее постоянные и, таким образом, по большей части вероятно вносящие вклад в мое плохое состояние. Например я заметила что я всегда сплю лучше когда я не ложусь спать, ожидая что утром меня разбудит будильник, так что я переделала мое расписание так, чтобы утром было время поваляться в кровати, и нашла такой будильник, который будит меня максимально мягко, если мне обязательно требуется встать. Я распозанала людей, которые вводят меня в состояние фрустрации и опустошенности и ограничила взаимодействие с ними как ограничением возможностей вообще вступать с ними в контакт, так и путем удаления моих стандартов, что нельзя брость разговор посередине, так что я могу уйти раньше, чем вещи станут очень плохими. В общем я практиковалась в «выписывании вещей» и репетиции внутренний монологов, в которых я объясняла себе что нет необходимости волноваться об Х. («Я не могут управлять скоростью автобуса. Я села на него и он доедет тогда, когда доедет. Нет необходимости волноваться об опоздании пока я снова не пойду пешком — так что я остановлюсь. Чтобы управлять моим сильным навязчивым желанием успеть вовремя, я начну думать о том, как выбрать наилучший путь, который мне надо выбрать когда я сойду с автобуса.»)</p>
<p>Я обозначила мою новую желаемую стартовую точку — безопасную область спектра, назвала ее «5», которая была амбициозна но достижима — как «нормальную». При вопросе как я себя ощущала в этом состоянии, я сознательно выберу сказать что я была в порядке, вместо того чтобы с энтузиазмом воскликнуть «великолепно», как я бы сделала раньше — энергия, которую я ощущала на точке «5» больше не должна была быть чем-то экстраординарным. Подобным образом, нет подходящих оснований для совершения вещей, которые не нравятся. На «5» я не испытывала счастья — я ждала пока я стану еще лучше, пока не расслабиться моя эмоциональная жадность. Вместо этого, «5» была хорошим местом для предприниятия более продвинутых экспериментов, предлагаемых процессом улучшения. (более сложными нежели выбор определенной пары носков для надевания — начало ДнД игры, или хождения вокруг, исследования новой локации или работы над куском арта или фанфика; интервал времени и усилия сделали их бедными «ободряющими» усилиями, но прекрасными путями для получения состояний от «5» до «6» или «7».</p>
<p>Я сделала точку отметки не-грустных недостатков в моем статусе, наподобие скуки, голода, усталости, или раздражения. Они напрямую не связаны со стартовой точкой, которую я пытаюсь ощущать, но они могут усиливать плохое влияние или ограничивать силу хорошего. Вдобавок, на уровне осознанности на котором я должна работать, они также могут маскировать настроения, которые на самом деле грустные, примерно так же как кто-то может ощущать голод, когда на самом деле хочет пить.</p>
<p>Я обозначила мое настроение как управляемое. Мышление об этом как о чем-то что атакует меня без закономерности или причины — лечения депрессии наподобие простуды — не просто стоит мне возможности сражаться с ним, но также делает целую ситуацию кажущейся бесконтрольной и безнадежной. Я не доверяю выученной беспомощности: я решила что лучше всего интерпретировать мою раннюю статистику нахождения в стартовой точке как показатель того, что я еще не обнаружила верных техник, нежели как индикацию что это непреложный и постоянный порядок вещей. Вдобавок, факт что я не знаю как это исправить еще значит что если собиралось стать моим главным приоритетом, я должна относится к ценности данной информации как к очень высокой; это стоило эксперимента и я не должна ждать гарантий, чтобы сделать это.</p>
<p>Даже если я определила что мое настроение реагирует каким-то методом на мое окружение, это убирает мою власть только над одним шагом: я могу контролировать мое окружение в определенной степени и с достаточно сильной причиной это делать я смогу деактивировать эту силу. (Это иногда имеет неожиданные и драматичные последствия. Для примера, когда я определила что аспирантура больше не совместима с моим счастьем, я бросила ее настолько быстро, насколько могла, хотя это было перспективное время — середина семестра — и отправилась в путешествие по стране. Могу добавить, что это дало отличный эффект.)</p>
<p>Даже если у меня на тарелке много всего, быть счастливее поможет мне делать это. Это похоже на сон: легко бодрствовать и бодрствовать, потому что сон кажется таким непродуктивным, и вы можете сделать немного работы, однако вы устаете. Но в долгосрочной перспективе, давая себе часок-другой нормального сна позволит вам сделать больше, и находится при этом в хорошем настроении. Управлнение настроением обычно не наиболее продуктивная вещь в кратковременной перспективе, которую я могла делать, однако рассмотрение его как главного приоритета в сложных ситуациях позволило мне быть более эффективной чем я была раньше.</p>
<p>Я должна была быть готова тратить ресурсы на мой проект. Это включало в себя работу над неврозами, наподобие моего нежелания тратить деньги и преодоления некоторого фонового нежелания пробовать новые вещи. Также мне пришлось позволить себе быть зависимой от своих прихотей. Я все еще не знаю что с моим настроением делает, скажем, предмет искусства, которое меня поражает, но когда это происходит, я должна творить или потеряю направление. Имеющие силу направления делают забавные вещи очень ценны для меня и таким образом когда возможно я не сдерживаю их, даже если это стоит времени и перекрывает другую деятельность.</p>
<p><strong>Как получить удовольствие от неприятной компании</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>В одном из комментариев я упомянула, что могу любить людей целенаправленно. В ответ на просьбу рассказать как это возможно, я написала свои советы в виде поста. Я не включила и не буду включать любые конкретные примеры из жизни (все нижеприведенное выдумано), потому что я беспокоюсь о том, что люди, которых я люблю целенаправленно, расстроятся, узнав, что это о них, хотя симпатия (некогда вызванная) совершенно искренняя. Если кто-то считает что полезно было бы что-то конкретизировать в большей степени, я постараюсь придумать историю, которая восполнит недостаток.</p>
<p>Любить людей полезно. С одной стороны, если вам приходится находиться в их обществе, то это более приятно. С другой, ну, они часто разговаривают, и если они знают, что они вам нравятся, они чаще будут склонны помогать вам. Таким образом очень удобно уметь полюбить кого-то независимо от того, что человек представляет собой на самом деле. Есть три простых компонента для того чтобы любить кого-либо целенаправленно. Первое — снизьте значимость плохих черт путем отсекания, видоизменения и преуменьшения их; второе — увеличьте значение положительных черт путем распознания, анализа и восхищения ими; и третье — ведите себя так, чтобы убрать эффекты предвзятости.</p>
<p>1. Снизьте важность плохих черт.</p>
<p>Подумайте о чертах, которые вам не нравятся в этом человеке — это могут быть несколько надоедливых привычек или список из серьёзных пороков, длинный, как ваша рука, но убедитесь, что знаете, какие это качества. Отметьте, что каким бы большим ни был список, он не обо всём человеке. («Обо всём!» не является лучшим ответом на данном этапе.) Невозможно полностью описать человека, перечислив черты, которые вы в нём заметили. Обратите внимание, таким образом, что вам не нравятся эти качества в человеке, но это не обязательно связано с самим человеком. Положите список в «ящик» — отдельно, пока вы наконец не составите мнение о человеке.</p>
<p>Когда человек показывает характеристику, привычку или склонность, которая есть и у вас (или, возможно, просто ухудшит вас, оказавшись вашей), будьте начеку — это может быть <a l:href="http://lesswrong.ru/w/Ошибочная_оценка_поведения">ошибочная оценка поведения</a>. Это особенно незаметно в том случае, если человек вам уже не нравится, так что важно компенсировать прямо и осознанно данное влияние. Повышайте осознанность мыслью об «истории ситуативного поведения», в которой вы рассматриваете обстоятельства, а не характерную черты, которые объясняют недавний пример плохого поведения. Это должна быть такая история, которую вы можете придумать, чтобы не прибегать к ворчанию насколько это ужасный человек — то есть не прибегать к «Ну, может, у нее мозг марсианина, но блин, насколько это возможно?». Лучше звучит «Я знаю знаю, что она легла спать поздно и она выглядит уставшей» или «может быть из-за того, что этот трехчасовой телефонный разговор, который сейчас завершился, был о чем-то ужасно напрягающем».</p>
<p>Самое лучшее время для практики этой привычки — это практика в автомобиле. Выдумывайте истории о неправильном поведении на дороге вокруг вас. «Солнце так ярко светит — она могла не заметить меня» «Эта машина выглядит старой! Я бы не смогла водить её хотя бы наполовину так же хорошо, неудивительно, неудивительно, что она постоянно глохнет.» «Он жутко опаздывает — может, у него что-то случилось с родственником?» «Возможно, она говорит по мобильному, потому что работает доктором, всегда на связи — будет хуже, если она не ответит на звонок во время вождения.» «Он бы остановился, будь у него место для этого, но здесь нет обочины.» Конечно, всё это скорее всего неправда. Но это разумные объяснения, и они не о том. что каждый водитель — безумец! Я подчёркиваю, что от вас не требуется верить этим историям. Просто признайте, что они правдоподобны, чтобы восполнить искажение гипотез подобно этой, что возникнет существенная ошибка восприятия.</p>
<p>Если такой информации нет, то попытайтесь предположить — «Я бы действовал так, если бы был простужен; может быть она заболела?» является допустимой спекуляцией даже при отсутствии других признаков простуды. Если возможно, будет хорошей идее спросить (искренне, с любопытством, уважительно, по-доброму! не обвиняюще, грубо, бесчувственно, воинственно!) почему человек поступает так, как он поступает. Будьте уверены, если человек психически здоров, то у него в сознании есть объяснение, которое не сводится к «Я ужасное оправдание для человека, который по своей натуре делает злые вещи просто, потому что ему нравится». (Заметим, однако, что не все могут вербализировать самосуждения, когда их попросят.) Вне зависимости от того, верите ли вы им или нет, убедитесь что вам известно по меньшей мере одно объяснение на основе обстоятельств для того, что они сделали.</p>
<p>Замечайте, какие ситуации вызывают больше плохого поведения, нежели другие. У каждого есть ситуации, которые вызывают худшее в них, и когда худшее уже действует вам на нервы, вы должны избегать по мере возможностей того, чтобы на поверхность всплыло еще более худшее. Если у вас есть влияние на роли, которые этот человек играет в вашей жизни (или вообще), ограничьте их теми, в которых их худшие привычки не имеют значения, смягчены или компенсируются местными достоинствами. Не просите забрать вас из аэропорта кого-то, кто ужасает вас своей скоростью; не предлагайте разрезать десерт тому, кто славится своим эгоизмом; не назначайте срочных задач прокрастинатору. Просите любителя быстрой езды доехать до банка, пока он не закрылся, когда вы (к сожалению) застряли дома; дайте эгоисту задачи где ему придется работать с комиссией; дайте прокрастинатору такие задания, которые ему не захочется откладывать.</p>
<p>2. Увеличьте значимость положительных черт.</p>
<p>Не смотрите на меня так. Это работает. По крайней мере с этого можно начать. Вам не нужно ждать, что вам понравится кто-то до тех пор пока вы не откроете, что они пожертвовали миллионы долларов на смягчение экзистенциальных рисков или узнали, что под псевдонимом они являются вашим любимым музыкантом. Вам может нравиться их крутая стрижка, или их молчаливость, или даже обувь. Вы можете ценить то, что они вынесли больше тягот, нежели вы (если вынесли, но постарайтесь «ошибиться» в оценке в нужную сторону) — даже если вы не думаете, что они хорошо со всем справились, все равно им было тяжело. Вы можете признавать что они лучше вас или лучше большинства, или лучше чем кто-либо из ваших знакомых, кто вам нравится, или они лучше в некотором навыке, некоторой сфере. Вы можете думать, что они сделали отличную работу по подборке их мебели, или перенесите на них ваше хорошее отношение к их родственникам или знакомым. Что-то всегда есть.</p>
<p>Узнайте больше о вызывающих симпатию фактах, которые вы обнаружили. «Поймайте их в действии», когда эти качества демонстрируются. В заключение к тому, что говорилось выше, создавайте ситуации, где эти качества будут выставлены не в плохом, а в лучшем свете. Добейтесь в этом успеха, безусловно и в ваших глазах. Поговорите с вашими общими друзьями о том, что ещё можно полюбить — узнайте, как человек находит друзей, что привлекает в нём людей, что люди извлекают из общения с ним. Спросите о добрых делах данного человека. Собирайте сведения, словно вы биограф, который страшится иска за клевету и боится написать слишком мало: вам нужно знать столько хороших фактов, насколько возможно.</p>
<p>В этом деле чрезвычайно важно развивать восхищение, а не зависть. Зависть и негодование приводят к обратным результатам, в то время как восхищение и уважение — какими бы сдержанными они ни были — являются шагом в верном направлении. Кроме того, вы постараетесь использовать эти особенности человека. Это не отдалит ваши цели, если вы не примете во внимание их значимость для огромного плана. Не думайте: «У неё классная причёска, почему же у неё такая классная причёска, хотя она ужасный человек и не заслуживает этого? Гр-р-р!» Вместо этого: «У неё такая классная причёска. На неё приятно взглянуть, вот почему здорово, когда она рядом. Интересно, у неё есть время научить меня укладывать волосы так же?» Или вместо «Конечно, он умеет говорить на латыни, но чёрт возьми, какой от этого прок? Он что, думает, что нас захватят легионеры и захотят, чтобы он был дипломатом?» будет полезнее для создания симпатии подумать «У многих людей нет терпения и стремления выучить какой-нибудь второй язык, тем более такой, у которого не осталось носителей, чтобы помочь и научить его тонкостям. Уверена, что он приложил к этому много усилий.»</p>
<p>3. Получите постоянный результат.</p>
<p>Будьте добры и внимательны к человеку. Велика вероятность. что ему что-то в вас не нравится (придирки чаще возникают у обеих сторон, а не у одной). Если вам удалось выяснить, что именно и делать это меньше — по крайней мере при нём — у вас возникнет смешанное чувство, что вы можете заставить себя полюбить этого человека. Иначе говоря, я думаю, почему бы вам не потрудиться не стучать пальцами в его присутствии, или не делать ошибок в его замысловатом имени, или помнить, на что у него аллергия, чтобы не приносить еду для всех, кроме него? Это то, что вы делаете, когда вам не наплевать на его чувства, а если вам не наплевать на них, значит он вам хотя бы немного нравится. (Берегитесь: если вы видите, что то, что вы делаете, раздражает его, и вы отвечаете с негодованием, что у него завышенные предпочтения насчёт глубоко укоренившейся части вашей личности и как он смеет, то вы что-то делаете не так. Главное не измениться до неузнаваемости, пытаясь быть его идеальным другом. Вам не нужно делать всё. Но сделайте хоть что-то.)</p>
<p>Стремитесь проводить время с этим человеком. Это должно естественно продолжать предыдущие шаги: вам нужно всё же добыть где-то всю информацию. Но узнавайте его мнение по разным вопросам, особенно из его области знаний и предпочтений; выполняйте небольшие задания; спрашивайте о его планах, интересах, любимых людях; встречайтесь на его территории, даже если вы никогда не взаимодействовали. (Берегитесь: не делайте этого, если чувствуете, что ненавидите его ещё больше в каждой проведённой вместе минутой, или если это напрягает вас достаточно, чтобы воздержаться от вышеупомянутых умственных упражнений. Лучше больше работать над симпатией на расстоянии, если вы на этой стадии, а потом стремиться проводить больше времени с ним. Кроме того, если вы его раздражаете, то не делайте ничего, что расценивалось бы как приставание и слежка.)</p>
<p>Постарайтесь узнать что-то от человека — например, не хочет ли он чему-то вас научить, или без обиняков, хочет ли. Возможно учиться даже у тех людей, чьи умения не намного лучше ваших. Если он рассказывает о том, что сделал, то вы можете учиться на его ошибках; если его умения хуже ваших, но он применяет новый подход, то вы можете научиться его использовать; если вообще ничего, то он знает кое-то о себе, а эта информация важна для проекта симпатии, о котором писалось выше. Наложите то, что о нём знаете, на его собственные представления о себе.</p>
<p>Берегитесь общей ошибки: используя возможности изложенной стратегии, очень легко выработать самодовольство, фарисейство, высокомерие и другое непристойное поведение. Остерегайтесь таких внутренних монологов, как: «Он ушёл и опять сломал раковину, но я слишком добрый и терпимый, чтобы злиться. Не стоит выражать недовольство — в конце концов, он не выносит критики, не мне осуждать его, конечно. Я лучше заблокирую кран и вызову водопроводчика, чтобы тот исправил за него поломку, чем буду ворчать на него, я же знаю, что он рассердится, если я напомню ему — не каждому дано спокойно воспринимать такое, как мне, а я так и веду себя с ним прямо сейчас, не расстраиваюсь…»</p>
<p>Автору этого монолога не нравится разрушитель раковины. Автор этого монолога презирает его, она высокого мнения о себе, потому что скрывает своё презрение (хотя это вполне может быть и он). Она терпит его общество, потому будет ниже её достоинства не делать этого; ей не нравится быть с ним, потому что она понимает, что он понимает суть важных вопросов или даже потому декоративен в какой-то степени. Если вы в итоге не имеете действительной, искренней, честной симпатии к человеку, которого планировали полюбить, то вы что-то сделали не так. Это недоверие вашему своеволию, и полагать, что это так, не поможет вам победить.</p>
<p><strong>Семь Сияющих Историй</strong></p>
<p><emphasis>Ханна Финли</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я поняла, что содержимое цепочки об осознанности чересчур абстрактно и что было бы полезно показать на вымышленных примерах, как применять мои идеи. Вот эти истории.</p>
<p>1. Слова (идея взята из «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Да_будет_свет">Да будет свет</a>», в котором я советую собирать предварительную информацию о себе из внешних источников)</p>
<p>Марии нравятся комплименты. Она без ума от комплиментов. А когда ей становится мало, она начинает напрашиваться на похвалу, задавать наводящие вопросы, смотреть большими глазами — делать все, чтобы получить их. Это всех раздражает. И часто вместо одобрения она получает язвительные замечания, критику и брюзжание. Она обижается; это ранит ее сильнее, чем других в таком же положении. Мария хочет знать, что с ней происходит. Поэтому она начинает проходить личностные тесты, изучает различные стили управления отношениями и их оценки, ищет то, что характерно именно для нее. Со временем она встречает понятие «языки любви» и осознает, что она «вербальный» человек. Ее друзья не хотят обидеть ее, они не представляют, как много для нее значат комплименты, как грубость может глубоко ранить таких, как она. С этим знанием она может толковать особенности своего поведения; она также может объяснить себе, что друзья действительно ее любят, и получать необходимые словесные подтверждения этому.</p>
<p>2. Виджеты (идея взята из «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/ЭПО_основы_осознанности">ЭПО — основы осознанности</a>», в которой я объясняю ценность соотношения эмоций, поведения и обстоятельств)</p>
<p>Рабочая производительность Тони ужасна. Почти каждый день он слишком опустошен и невнимателен, чтобы хорошо делать виджеты. Выполнение плана по изготовлению виджетов под угрозой, и Тони хочет понять причину. Он только что прочитал увлекательные, блестяще написанные посты об осознанности на LessWrong, и вот он решает отследить свое состояние и действия в те моменты, когда он ощущает опустошенность и не ощущает ее. Через неделю он получает вполне устойчивую зависимость: хуже всего те дни, когда он пропускает завтрак, потому что слишком долго валяется в постели, постоянно отключает сигнал будильника и потом мчится на работу. Получается, что из-за рассеянности в течение дня он работает медленно, поэтому он меньше устает к вечеру и позже ложится спать. Чтобы справиться с этим, он начинает подолгу бегать в те дни, когда его работа не слишком утомительна, и запасается мелатонином; он легко засыпает, если ложится в нужное время, хорошо высыпается, завтракает и приезжает на работу полным энергии и сконцентрированным.</p>
<p>3. Текст (идея взята из «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Свет_Камера_Мотор">Свет, камера, мотор!</a>», в которой я отстаиваю агрессивный и частый самоанализ, который позволяет собрать больше данных)</p>
<p>Дот читает об эксперименте, во время которого субъектам звонят в случайные моменты времени; они должны рассказывать исследователям, счастливы ли они в тот момент. Судя по всему, во время эксперимента были выявлены некоторые оптимальные модели поведения, и Дот любопытно, что она может использовать для улучшения жизни. Она просит друга организовать доставку смс на ее телефон в случайные моменты времени и обещает себе замечать, что она делает, думает и чувствует, когда получает смс. Вскоре она обнаруживает, что не так сильно любит смотреть телевизор, как ей казалось; что готовить вкуснее, чем разогревать в микроволновке; что ей не нравится ее соседка по кабинету; что она думает о своем бывшем больше, чем признается себе. Эти мысли обычно слишком поверхностны и не отражаются на её поведении; если она пытается вспомнить их через несколько часов, события складываются в одну длинную историю, в которой эти мимолетные эмоции вторичны. Но если их замечать и принимать их во внимание, они не ускользают. Дот кладет книгу на пульт от телевизора, напоминая себе, что такой отдых приносит больше удовлетворения. Она покупает меньше полуфабрикатов и необходимое количество основных продуктов. Она договаривается поменяться офисами с коллегой, чтобы не терпеть неприятное соседство. С бывшим не так просто, но когда ее друзья спрашивают о том, все ли у них в порядке, она может ответить более точно.</p>
<p>4. Набор текста (идея взята из статьи «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Луч_света">Луч света</a>», в которой я рекомендую переносить мысли в визуальную или звуковую форму, чтобы в дальнейшем их можно было исследовать, не затрагивая самоанализ)</p>
<p>Джордж старается понять, кто же он. Действительно старается. Но когда он пытается объяснить свои поступки и мысли в рамках общих моделей, которые могли бы ответить на его вопрос, результат выглядит подозрительным, требующим пересмотра и корыстным, как будто он привычно забывает некоторые детали и умышленно преувеличивает другие. Он думает, что он великодушен, что он звезда вечеринок, хороший семьянин, честный человек, с которым легко иметь дело. Джордж решает, что нужно честно и решительно отлавливать то, что он думает в каждый момент времени, чтобы работать с правдивыми данными. Он запускает текстовую программу и начинает записывать поток своего сознания. Напечатав несколько параграфов, почти полностью состоящих из «я тут пишу то, что думаю» и «это какая-то глупость, и ничего путного из этого не выйдет», он наконец набивает руку и начинает накапливать материал. Вскоре у Джорджа появляется несколько минут зафиксированного внутреннего диалога. Он записывает то, как хвалит себя, но в скобках также делает отметки о тех случаях, когда он действовал вопреки этим славным шаблонам (однажды он взял три порции торта, хотя на всех не хватало; он пропустил половину вечеринки, болтая по телефону; он пропустил прошлый день рождения дочери; он бросил друга в день соревнований; он вышел из себя, когда коллега несколько раз напомнил ему доделать таблицы). Джордж записывает свои плохие привычки и свои недостатки. Важно то, что он сопротивляется желанию стереть написанное, хотя он легко спорит с собой о том, хочет ли он что-то исправить. Потом он сохраняет документ, запихивает его подальше в папку и выжидает неделю. В следующий вторник он перечитывает напечатанное, как если бы это были записи незнакомого человека и думает, что бы он мог ему посоветовать.</p>
<p>5. Противоречия (идея взята из статьи «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Блики_и_тени">Блики и тени</a>», в которой я объясняю, как поддерживать и отвергать мысли и склонности)</p>
<p>Пенни знает, что она не совершенна. Более того, некоторые ее склонности и замыслы противоречат друг другу, и она знает об этом. Она хочет питаться лучше, но любит пиццу; она пытается научиться самообладанию, но иногда люди так себя ведут, что единственный выход — накричать на них; она старается усмирить желание пилить своего парня, но если он не в состоянии научиться опускать за собой сиденье унитаза, то, возможно, он заслуживает упреки. Пенни решает внимательно разобраться с несоответствиями и принять, наконец, одну из сторон. И вот она приходит к честному выводу, что без пиццы жизнь кажется мрачной и беспросветной; она делает это официальным исключением из правила и старается питаться лучше — кроме тех случаев, когда дело касается пиццы. Она понимает, что злость — даже на людей, которые ошибаются — никому не поможет, так что она прикладывает больше сил, чтобы справиться со злостью, и ищет другие, более продуктивные методы выражения своих оценок. И ей ясно, что нытье не решает проблемы. Она не одобряет ворчание, но и некультурное поведение своего молодого человека она поддерживать не собирается. Она соглашается больше не пилить его, когда он допускает ошибку, и надеется, что он исправится.</p>
<p>6. Коллектив (идея взята из статьи «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Город_огней">Город огней</a>», в которой я предлагаю разделить себя на субагентов, чтобы разрешить сложную ситуацию)</p>
<p>У Билли есть возможность на год уехать в Австралию учиться, и он настолько озадачен, что едва может ясно мыслить. Он не может решить, хочет ли он ехать, почему он хочет ехать, и что он чувствует при мысли, что он откажется. Наконец он решает, что будет легче дать имя каждому из докучающих ему голосов и позывов и позволить им говорить друг с другом. Он определяет основных участников (субагентов) как «Привязанность», которая хочет остаться в знакомой обстановке; «Авантюриста», который хочет узнать что-то новое и путешествовать по миру; «Верность наставнику», которая подчиняется рекомендациям его профессора; «Знатока», который хочет сделать все, чтобы у Билли в будущем было как можно более впечатляющее резюме; и «Боязнь пауков», которая мечтает оказаться подальше от австралийских членистоногих и жутких снов с их участием. Когда у этих голосов появляется возможность спорить, они обнаруживают друг у друга сомнительные мотивы: например, Знатоку понятно, что профессор рекомендует Билли остаться только потому, что Билли работает у него помощником, а не потому, что хочет, чтобы он рос в интеллектуальном плане, и это снижает важность Верности наставнику. Авантюрист возражает Боязни пауков, указывая на то, что черная вдова родом из США. Наконец, Знаток и Авантюрист вместе побеждают Привязанность (с которой Билли себя не отождествляет), и вот Билли отправляется покупать билет.</p>
<p>7. Эксперимент (идея взята из статьи «<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Тени_от_лампы">Тени от лампы</a>», где я описываю возможность успешно измениться, принимая другую модель поведения, и определить то, что лежит в основе нежеланных поступков)</p>
<p>Ева начинает плакать каждый раз, когда сталкивается со сложной задачей вроде нового проекта на работе или бурного скандала среди ее друзей. Конечно же, это очень непродуктивно — на деле, в случае скандала это еще больше усугубляет ссору — и Ева хочет остановить это. Для начала она должна осознать, почему так происходит. Является ли грусть причиной слез? Похоже, что нет. Она плачет, даже если ничего грустного не происходит. Последний проект на работе был увлекательным, он открыл для нее много возможностей, но все таки она плакала. Разбираясь с причиной, которая заставляют ее плакать, Ева понимает, что слезы появляются из-за давления, которое она ощущает, решая проблему; к примеру, если над проектом вместе с ней работает команда, Ева реже реагирует подобным образом; и если друзья в своих ссорах обращаются к ней за помощью, она плачет чаще, чем когда она только наблюдает со стороны. Теперь ей нужно помочь себе не плакать. Она получает поддержку в своих начинаниях: если босс дает ей поручение, она обращается к другому сотруднику:»Я, скорее всего, с этим справлюсь, но если мне понадобиться помощь, могу ли я рассчитывать на вас?» Таким образом она снимает с себя часть ответственности. Она может думать, что задача не полностью на ней. Когда разражается очередной скандал, Ева переосмысливает свое участие в размолвке. Она выражает вслух согласованное мнение всех участников ссоры вместо того, чтобы в одиночку пытаться найти наилучшее решение. Однако даже при том, что с таким новым подходом слезы появляются реже, структура, которая лежит в основе данной привычки, сохраняется. С этим справиться сложнее. Ева подолгу думает над тем, почему ответственность так эмоционально нагружает ее, и ищет пути увеличить чувство поддержки в тех ситуациях, с которыми она не может справиться самостоятельно. В конце концов, не страшно, если Ева всплакнет, когда столкнется со сложной ситуацией.</p>
<p><strong>Политика и ужасное искусство</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Одно из наименее ценных моих воспоминаний — это как на обращении «О положении страны» или, возможно, на инаугурации президента, один нобелевский лауреат встал и стал читать ужасно торжественным голосом политически верную длинную скучную речь о том, как хорошо живется у нас всем нациям — «Афроамериканцам, эфиопам, этрускам» или типа того. Эта «поэма», если можно так выразиться, была просто невыносимо ужасна. Если верить моим ушам, то в ней не было абсолютно никаких достоинств вообще.</p>
<p>Время от времени к какому-нибудь атеисту приходит потрясающая идея, что и у атеистов должен быть гимн, наподобие тех, что есть у религиозных людей. После этого они берут существующую песню на религиозную тематику и переделывают ее под атеизм. И такой «атеистический гимн» практически всегда получается просто отвратительным. Однако автор не видит, насколько ужасно его произведение как стихотворение. Он слишком занят восхвалением себя, думая «Религия отстой, аминь». Он ощущает себя так, словно нанес удар Злейшему Врагу. Его настолько переполняет воодушевление от этого, что атеист не видит, что у его гимна вообще никаких других достоинств. Стихи того же качества о чем-то, не касающемся политики, смотрелись бы чем-то вроде записок на холодильнике у домохозяйки.</p>
<p>В литании против гуру, которая приводилась в предыдущей статье, есть две строки, которые можно классицировать как стихи, а не просто как строфу. Когда я сочинял конец литании, строки, которые первые пришли мне на ум, были следующими:</p>
<p>I was not your destination (Я не цель, куда нужно придти)</p>
<p>Only a step on your path (А только шаг на твоем пути)</p>
<p>Которые в принципе звучали не особо. Заменить «путь»(pathway) на «дорогу»(road), чтобы совпадало по слогу? Тогда звучит еще хуже, теряется ритм.</p>
<p>Настоящая проблема была в слове destination (место назначения) — которое состояло из четырех слогов и было ужасно громоздким. Его надо было убрать. «Я не твоя цель» («I was not your goal») было первое что пришло в голову и это было коротким и отлично звучало. Однако мне не нравилось слово «цель» («goal»), оно было слишком абстрактным. Вслед за ним мне в голову пришло слово «город» («city») и я понял — вот оно.</p>
<p>«I was never your city» («Я никогда не был твоим городом») пришло ко мне не когда я думал о рациональности, а когда я размышлял о просодии. Ограничения искусства заставляют нас отбрасывать устаревшие шаблоны построения фраз, и в поисках менее очевидных фраз мы часто натыкаемся на менее очевидные мысли.</p>
<p>Если я скажу «Ок, это отличная мысль о рациональности, так что нет нужды волноваться о просодии», тогда я бы не смог получить преимущество ограничения.</p>
<p>Другая строка первоначально звучала как «Laugh once, and never look back,» («Посмейся и никогда не оглядывайся») что было не слишком рационально, хотя с просодией тут проблем не было. «Laugh once» («Посмейся») звучало слишком глумливо, это было не то, что требовалось. «Never look back» («Никогда не оглядывайся») было еще хуже, поскольку память о прошлых ошибках может быть полезна даже годы спустя. Так что «Look back, laugh once smile, and then,» и, «look forward» («Оглянись,Улыбнись,И иди вперед!»)? Теперь, если бы я восторгался рациональностью, я бы сказал «Как хорошо звучит „look forward“ » и простил бы лишний слог.</p>
<p>«Eyes front!» а вот тут было два слога. Они звучали четко и ясно, говорят прекратить витать в облаках, выйти из оцепенения и приступить к работе! Никаких мягких клише вроде «look forward, look upward, look to the future in a vaguely admiring sort of way…»</p>
<p>Взгляд вперед! Это лучшая мысль в качестве рациональной, которую я бы никогда не нашел, если бы стремился исключительно писать о рациональности, так чтобы забыть о просодии или лишних слогах.</p>
<p>Если вы позволяете утверждению о Вашей Любимой Идее компенсировать недостаток ритма в песне, недостаток красоты в картине, недостаток остроты в произведении, то ваше искусство неизбежно будет крайне убого. Когда вы стараетесь рассказать через искусство свою Любимую Идею, то вы должны придерживаться тех же стандартов, что при рассказе о бабочке.</p>
<p>Существует направление политизированного искусства, наподобие рисования икон. При этом высокое качество в таком искусстве скорее исключение чем правило. Большинство из них работает по принципу «Советского Человека, Который Побеждает Змей Капитализма». Такое легко сделать и легко защищать — если кто-то критикует ваше искусство при этом, то получается, будто он на стороне Змей Капитализма.</p>
<p>Толерантность по отношению к ужасному искусству, проявляемая только потому, что оно наносит удары по вашим Врагам, или потому что оно взывает к Великой Истине — опасный знак. Это свидетельствует о том, что аффективная смертельная спираль входит в сверхкритическую фазу, где вы больше не сможете критиковать любой аргумент, который говорит в пользу «вашей» стороны.</p>
<p>И в следующий момент вы осознаете, что уже пишете ужасные гимны или вставляете гигантские философские лекции в кульминацию вашего романа…</p>
<p><strong>Фальшивый смех</strong></p>
<p><emphasis>Элиезер Юдковский</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Существует так называемый глумливый или подлый смех, который возникает у человека, когда он видит, как его Злейший Враг получает пинок под зад. Это может быть ожидаемым и быть вообще не смешно на самом деле, главное — чтобы Врагу при этом было больно. Похоже на юмор, только без юмора.</p>
<p>Если вы знаете, что ненавидит ваша аудитория, то не составляет труда добиться подобного смеха — который служит признаком одного из подвидов ужасного политического искусства.</p>
<p>Существуют, конечно, и хорошие образцы сатиры, да; не все политическое искусство плохо. Однако от сатиры требуется нечто большее, нежели простой удар Врагу по носу. На деле не то что сатира — даже обычный юмор требует усилий.</p>
<p>Представьте политическую карикатуру: здание с вывеской «Наука» и годзиллоподобного монстра с табличкой «Буш», который ломает это здание. Есть люди, которые будут смеяться и над этим — хе-хе, Буш теряет баллы, хе-хе — однако такую карикатуру можно сделать почти без усилий. На деле, это вообще первое, что пришло мне в голову в ответ на мысль «политическая карикатура о Буше и науке». Такая степень очевидности и простоты — плохой знак.</p>
<p>Если я хочу создать смешную политическую карикатуру, я должен приложить больше усилий. Выйти за пределы шаблонных «запасенных» мыслей. Использовать свою креативность. Изобразить Буша монстром с тентаклями, а науку — японской школьницей.</p>
<p>Есть множество форм искусства, которые страдают от очевидности. Однако юмор страдает больше остальных, поскольку он держится на сюрпризе — нелепом, неожиданном, абсурдном.</p>
<p>(Сатира добивается этого говоря вслух те мысли, которые вы не осмеливаетесь даже думать. Фальшивая же сатира повторяет мысли, которые вы уже думали.)</p>
<p>Вы можете сказать что предсказуемый кульминационный момент имеет слишком большую энтропию, чтобы быть смешным, по той же самой логике, которая говорит, что вы будете меньше удивлены обнаружив на градуснике 30 градусов, нежели 29.</p>
<p>Общий тест, который позволяет распознать ужасное политическое искусство — спросить, казалось бы данное искусство нужным, не будь оно политическим. Если кто-то пишет песню о космическом путешествии, и песня достаточно хороша, что я слушал бы ее, даже будь она о бабочках, тогда и только тогда ей можно начислить бонусные баллы за прославление великой идеи.</p>
<p>Так что один тест на подлый смех — спросить, была бы шутка столь же смешна, если пинок получил не Злейший Враг. Билл Гейтс однажды получил внезапно пирогом в лицо. Было бы это по-прежнему смешно (пусть даже менее смешно) если бы пирогом получил Линус Торвалдьс?</p>
<p>Разумеется я не предлагаю вам сидеть и весь день спрашивать, какие шутки на самом деле смешные, а над какими вам «позволено» смеяться. Как говорится, анализировать шутку все равно, что препарировать лягушку — лягушку это убивает, да и вам не особо весело.</p>
<p>Так зачем нужен данный пост? Разве мы уже не знаем, какие из шуток смешны?</p>
<p>Первое приложение: если вы обнаруживаете себя в компании людей, которые рассказывают несмешные шутки о Злейшем Враге, будет хорошей идеей смыться оттуда, пока вы не начали смеяться вместе с ними…</p>
<p>Другое приложение: и вы и я должны иметь право не смеяться над определенными шутками — даже шутками, нацеленными на наши любимые мишени — на основании того, что шутка слишком предсказуема, чтобы быть смешной. Мы должны быть способны это делать без того, чтобы быть обвиненными в отсутствии чувства юмора, «неспособности въехать в прикол» или защите священных коров. Если Годзилла-с-табличкой-топчущий-здание-с-табличкой не смешно для «Буша» и «Науки», то это также не смешно и для «либеральных экономистов» и «Американской национальной соревновательности» и т.д.</p>
<p>Наиболее едкое обвинение, которое я когда-либо слышал против Объективизма, это что хардкорные объективисты лишены чувства юмора; однако никто не может это доказать только показывая объективисту карикатуру о Годзилле «Рэнде», разрушающем здание «юмор» и требуя, чтобы человек смеялся.</p>
<p>Требуя, чтобы кто-либо смеялся для доказательства, что человек не принадлежит к культу — ну, как и большинство подневольного смеха, оно не особо работает. Смех, о любой вещи, должен приходить естественно. Самое большее, чего вы можете добиться — это вызвать страх и сомнения в их пути.</p>
<p>Если объективист, который просто просматривает странички в Интернете, натыкается на изображение Айн Рэнд в виде японской школьницы, которая читает лекцию монстру с тентаклями, и при этом даже не улыбается — это вполне может быть проблемой. Однако решить эту проблему, пытаясь смеяться нарочно, не получится.</p>
<p>Проблемы с юмором — знак ужасных вещей. Однако делать юмор обязательным или постоянно волноваться, достаточно ли вы смеетесь — значит усугублять и добавлять таких проблем. В таком виде это похоже на Дзен. Есть вещи, из которых вы можете сами сделать шутку, однако очень мало вещей, которые вы можете сделать, чтобы осознанно поверить что шутка смешна.</p>
<p><strong>Что такое байесианство</strong></p>
<p><emphasis>Кай Сотала</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Эта статья является попыткой сжато изложить базовый материал, и таким образом, возможно, не несет ничего нового для продвинутого читателя. Будет интересно узнать, не пропустил ли я чего-то важного здесь.</p>
<p>Вы, должно быть, часто встречали слово «Байесианство» на этом сайте, но, вероятно, не до конца уверены в том, что мы имеем в виду под этим понятием. Вы могли прочитать интуитивное объяснение, но там похоже, только объясняются некоторые математические формулы. На эту тему есть статья в википедии, но и она не сильно помогает. Можно было подумать, что люди на LW вкладывают в «байесианство» смысл навроде «вы же знаете, есть частотная школа статистики, и есть байесовская школа статистики; так вот, мы говорим про байесовскую» — но нет, это не совсем то. Насколько я могу сказать, не существует статьи, точно говорящей, что означает «байесианство».</p>
<p>Центральные идеи просматриваются на протяжении большого набора постов, «байесианство» имеет свой тэг, но нет отдельного поста, который точно увязывал все связи и говорил «вот это и есть байесианство». Так что позвольте мне попробовать предложить моё определение, которое сводит байесианство к трём ключевым принципам.</p>
<p>Мы начнем с короткого примера, иллюстрирующего теорему Байеса. Предположим, что вы врач и к вам пришел пациент, который жалуется на головную боль. Далее предположим, что есть две причины, по которым может болеть голова: опухоль мозга и простуда. Опухоль мозга всегда вызывает головную боль, однако она является крайне редким заболеванием. И наоборот, головная боль редко возникает при простуде, однако множество людей простужается каждый год. Если нет другой информации, что вероятнее — что человек простудился или у него опухоль мозга?</p>
<p>Если вы решили, что вероятнее всего простуда, то это был ответ, которого я ждал. Даже если опухоль вызывает боль каждый раз, а простуда только в одном проценте случаев, случаев простуды настолько больше, что случаев головной боли, вызванной простудой, куда больше, чем болей, вызванных опухолью мозга. Теорема Байеса, в основном, говорит что если причина А может быть источником симптома Х, то тогда мы должны учеть обе вероятности, что А вызывает Х (находится, грубо, умножением частоты А на шанс, что А вызовет Х) и вероятность что что-то еще вызовет Х (для досконального математичесого объяснения теоремы Байеса обратитесь к интуитивному объяснению от Элиезера).</p>
<p>Нет ничего удивительного в этом, конечно же. Предположим, что вы идёте по улице и видите бегущих людей. Они могут быть на пробежке, куда-то торопиться или же они таким образом хотят согреться. Чтобы понять, какое из предположений верно, вы пытаетесь определить какое из объяснений истинно чаще всего и лучше всего подходит по ситуацию.</p>
<p><strong>Ключевой принцип 1:</strong> У любого полученного наблюдения есть множество различных возможных причин.</p>
<p>Признание этого, однако, ведет к кое-чему менее интуитивно представляемому. Для любого полученного наблюдения, как вы должны интерпретировать его, всегда основываясь на предыдущей информации. Простое наблюдение того что человек бежит, не будет достаточным, чтобы сказать что он торопится или что он просто на утренней пробежке. Или предположим что вы должны выбрать между двумя соперничающими теориями о движении планет: есть теория о законах физики, предложенная сэром Исааком Ньютоном или теория, гласящая что Летающий Макаронный Монстр просто подталкивает планеты Своей Макароннейшей Десницей. Если эти две теории делают одинаковые предсказания, то вы должны основываться на своих исходных знаниях (на своём приоре, коротко говоря), чтобы решить, какая из них более вероятна. И даже в случае, когда их предсказания отличаются, вам всё равно требуются какие-то знания, на основании которых можно определить, которое из предсказаний лучше; не говоря о том, что из-за каких-то соображений нас интересуют именно предсказания, а не степень элегантности теории.</p>
<p>Или возьмём обсуждение теорий заговора. Некоторые люди считают, что необъяснённые или подозрительные вещи в официальных отчётах означают, что существует государственный заговор. Другие считают, что априорная вероятность гипотезы «правительство готово проводить массовые рискованные операции с тысячами невинных жертв для того, чтобы ввести публику в заблуждение» очень мала и думают, что куда вероятней есть что-то ещё, вызывающее данные подозрительные вещи.</p>
<p>Опять же, это может казаться очевидным. Но есть ряд хорошо знакомых примеров, в которых люди забывают применить данную информацию. Возьмем феномен сверхъестественного: да, если существовали духи или боги, влияющие на наш мир, некоторые из вещей, входящих в человеческий опыт, могли бы подпадать под категорию вещей, которые могли бы вызываться данными силами. Но также есть бесчисленное количество обыденных объяснений, от совпадений до психических расстройств при богатом воображении, что могли привести к восприятию данных вещей. Большую часть времени постулирование сверхъестественного объяснения не должно даже возникать у вас в сознании, поскольку у обыденных причин есть уже множество свидетельств в их пользу, а у сверхъестественного — ни одного.</p>
<p><strong>Ключевой принцип 2:</strong> Наша интерпретация любого события, а также любая новая информация, которую мы получаем, зависит от информации, которая у нас уже есть.</p>
<p><strong>Подпринцип 1:</strong> если вы наблюдаете явление, которое может быть, по вашему мнению, вызвано только причиной А, спросите себя: «что если данной причины не существовало бы — мог бы я ожидать независимо наблюдать то же явление с той же вероятностью?» Если ответ «да», то, возможно, причиной является вовсе не А.</p>
<p>Данное понимание ведет нас к…</p>
<p><strong>Ключевой принцип 3:</strong> Мы можем использовать концепцию вероятности для измерения наших субъективных убеждений в чём-то. Более того, мы можем применять математические законы, имеющие отношение к вероятности, для выбора между различными убеждениями. Если мы хотим, чтобы наши убеждения были верными, мы <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Законы_рациональности_беспристрастны">обязаны</a> так делать.</p>
<p>Факт, что любое явление может иметь бесконечный ряд причин объясняет то, почему байесианцы так строги при подтверждении теорий. Недостаточно, чтобы теория объясняла феномен; если она может объяснить слишком много, она не является хорошей теорией. Помните: явление, которое имело бы место даже в случае, когда предполагаемая вами причина отсутствует, — слабое подтверждение вашей гипотезы. Подобным образом, если теория может объяснить любое наблюдаемое явление, то есть если теория разрешает любое возможное событие, тогда ничего из того, что вы наблюдаете, не будет свидетельством для данной теории.</p>
<p>По своей сути, байесианство не представляет собой ничего более сложного чем это: мышление при помощи набора из трех ключевых принципов, полностью принимаемых во внимание. Добавим капельку идеализма: совершенным байесианцем является тот, кто обрабатывает всю информацию в совершенстве, и всегда приходит к лучшим заключениям, которые только можно сделать из имеющихся данных. Когда мы говорим о байесианстве, это идеал, к которому мы стремимся.</p>
<p>Полностью усвоенное, это мышление имеет тенденцию окрашивать ваши мысли в свой, особенный цвет. Как только вы осознаете, что все ваши убеждения, которые у вас есть, основаны — в механическом, законном смысле — на убеждениях, которые вы имели вчера, которые основаны на убеждениях что были у вас последний год, которые основаны на убеждениях которые были у вас, когда вы были еще ребенком, которые основаны на тех предположениях о мире, что были встроены в ваш мозг, когда вы росли в утробе матери… То это заставит вас задуматься о ваших убеждениях в большей степени. Забеспокоиться о том, все ли из этих предыдущих убеждений в действительности максимально соответствовали действительности.</p>
<p>И вот, по существу, зачем нужен этот сайт: чтобы помочь нам стать хорошими байесианцами.</p>
<p><strong>Записи о фактах: как и зачем</strong></p>
<p><emphasis>Sarah Constantin</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Самый полезный навык из области мышления, которому я научилась и который, по моему мнению, стоит широко распространять, — это написание «записей о фактах». Вы можете найти множество таких записей в моём <a l:href="https://srconstantin.wordpress.com/">блоге</a>. (А ещё у меня есть <a l:href="https://parentingwithevidence.wordpress.com/">блог</a> с записями о фактах про беременность и деторождение.)</p>
<p>Чтобы создать запись о фактах, вы начинаете с эмпирического вопроса или общей темы. Чего-то вроде «Как часто происходят преступления на почве ненависти?» или «Эпидуральная анестезия действительно опасна?» или «Почему увольняют рабочих на фабриках?»</p>
<p>Совершенно нормально, если вы мало что знаете о выбранной теме. Это упражнение предназначено, чтобы разбираться в сути и показывать ход ваших мыслей, а не для того, чтобы найти официальное последнее слово по данной теме и сделать лучший анализ в мире.</p>
<p>Затем вы открываете Гугл-документ и начинаете делать заметки.</p>
<p>Вы ищете количественные данные из источников, признанных достоверными: данные CDC <emphasis>[Центры по контролю и профилактике заболеваний США — Прим.перев.]</emphasis> для информации о распространении болезней и прочих рисков для здоровья в США, данные ВОЗ для информации, связанной с вопросами здоровья в мире, данные Бюро трудовой статистики для вопросов трудовой занятости в США, и так далее. Опубликованные в научных журналах статьи, особенно из признанных журналов и из больших рандомизированных исследований.</p>
<p>Вы определённо не ищете мнения, даже мнения экспертов. Вы избегаете новостей и очень осторожно подходите к отчётам разнообразных комиссий. Вы ищете сырые данные. Вы принимаете подход «только Писание» со всеми его достоинствами и недостатками.</p>
<p>А затем позволяете данным показать вам что-нибудь.</p>
<p>Вы обращаете внимание на то, что вас удивляет или кажется странным, и отмечаете это.</p>
<p>Вы обращаете внимание на факты, которые вроде бы не согласуются друг с другом, и лезете в источники данных и методологию, пока не разберётесь с загадками.</p>
<p>Вы ориентируетесь на незнакомое. На то, что для вас совершенно непривычно. Одна из наибольших статей экспорта из Германии — клапаны?! Когда в последний раз я вообще думала о клапанах? Почему клапаны, для чего вообще используются клапаны? Ладно, покажите мне список всех различных запчастей для машин в процентах от общего экспорта.</p>
<p>И таким образом вы закапываетесь чуточку дальше в ту часть мира, куда вы раньше не заглядывали. Вы выращиваете в себе способность поворачивать легковесное любительское навязчивое любопытство туда, где может обнаружиться что-то важное.</p>
<p>Вы делаете заметки, записываете впечатления. При этом не забываете в ваших заметках отслеживать все числа и их источники.</p>
<p>Вы проделываете немного вычислений, чтобы сравнить найденное с чем-нибудь знакомым. Насколько этот источник риска сравним с риском от курения или с риском свалиться с лошади? Насколько это лекарство эффективно, если сравнить с результатами психотерапии?</p>
<p>На самом деле вы не хотите заниматься статистикой. Вы можете считать проценты, средние, стандартные отклонения, может быть, величину эффекта, но ничего более сложного. Вы просто пытаетесь понять, что происходит.</p>
<p>Часто бывает очень неплохо отсортировать найденное по абсолютной шкале. Что отвечает за основную часть смертей, на что пошла основная часть ушедших денег, и так далее? Что в данном вопросе «много»? А затем обратить большее внимание и задать больше вопросов про то, чего «много». (Или что обладает непропорционально высокой значимостью.)</p>
<p>Иногда этот процесс может привести к изменению ваших убеждений. Но обычно такого не происходит, вы просто получаете более серьёзное обоснование тому, почему именно вы убеждены в чём-то естественном.</p>
<p>У убеждений, основанных на фактах, есть «обычность». Нельзя сказать, что они не могут удивлять — они удивляют довольно часто. Но если вы сверяетесь с фактами достаточно часто, то, даже когда вы обнаруживаете новые факты, у вас появляется ощущение, будто мир «остаётся на месте», а не кружится со страшной силой при появлении каждого нового раздражителя. К примеру, после того, как я прочитала очень-очень много книг по биомедицине, у меня появилось ощущение, будто я «чувствую мир» в этой области. Я понимаю, что я ожидаю увидеть и чего я не ожидаю увидеть. Моё «чувство мира» не означает, что мир сам по себе скучен — на самом деле, я убеждена, что мир полон открытий и «низко-висящих плодов». Но у меня есть ощущение стабильности, я чаще думаю: «ага, вот как всё устроено», а не: «о, боже, что вообще происходит».</p>
<p>В областях, которые мне менее знакомы, я чаще сталкиваюсь с ситуацией: «о, боже, что вообще происходит». И это иногда мотивирует меня собирать больше фактов.</p>
<p>В какой-то момент у вас скапливается пачка фактов, и они «доносят до вас» какие-тот выводы или ответы на ваши вопросы. Вы записываете их в блог, чтобы другие люди могли проверить ваши рассуждения. Если у вас изменилась точка зрения или вы узнали больше, вы пишете ещё одну запись в блог. В любой теме, в которой вы продолжаете учиться, вы будете смущаться наивности ваших старых записей. Это нормально. Именно так работает обучение.</p>
<p>Преимущество записей о фактах в том, что вы обретаете способность формировать независимое мнение, основанное на свидетельствах. В каком-то роде вы учитесь видеть. Скорее всего, это не лучший способ получить самые точные убеждения. Почти наверняка для этого было бы лучше слушать самых лучших экспертов. Однако лично вы можете не знать, какие именно эксперты являются лучшими, или можете путаться во множестве противоречий между ними. Записи о фактах — это относительно дешёвый способ составить информированное мнение. Они делают вас пресловутым «образованным мирянином».</p>
<p>Став «образованным мирянином», вы сможете живее придумывать идеи — для исследований, бизнеса, творчества или чего-нибудь ещё. Если у вас в голове будут крутиться факты, вы свободно сможете думать о решаемых задачах, о вопросах, требующих ответа, о возможностях исправить что-нибудь в мире, о приложении ваших умений.</p>
<p>В идеальном случае группа людей, создающих записи о фактах по связанным темам, могла бы учиться друг у друга и разделять друг с другом свои мысли. Моя интуиция настаивает, что это было бы очень ценно. Это более активное сотрудничество, чем «журнальный клуб», и чуть более несерьёзное, чем «исследования». Это просто активность, которая даёт возможность учиться и показывать свою работу другим.</p>
<p><strong>Как лучше понимать людей</strong></p>
<p><emphasis>pwno</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Я делаю заметки о том, как работает моя эмпатия: мне кажется, что я более сильный эмпат, чем окружающие. Я разобрал паттерны своих мыслей, неявные убеждения и приёмы, надеясь раскрыть механизм, спрятанный под вуалью кажущейся магии. Затем я рассказал о своих находках друзьям и обнаружил то, что они заметно улучшили способности к эмпатии.</p>
<p>Я понял, что путь к совершенствованию способности понимать, что думают и ощущают люди открыт для всех. Эмпатия — не врождённый талант, дарованный одним и чуждый для других. Это навык, и радикальные его улучшения требуют лишь практики и руководства.</p>
<p>Я хочу поделиться наиболее плодовитыми методами, подходами и упражнениями из числа тех, что я накопил за это время.</p>
<p><strong>Рабочие определения</strong></p>
<p>Проецирование: убеждение в том, что остальные ведут себя также, как и вёл бы себя ты в соответствующих обстоятельствах.</p>
<p>Модель: убеждение или «карта», позволяющее предсказывать и объяснять поведение людей.</p>
<p><strong>Не думай, что ты не эмпат</strong></p>
<p>Это первый шаг к развитию навыка эмпатии — или просто к тому, чтобы проявлять хоть какую-нибудь эмпатию. Негативные самосбывающиеся пророчества действительно существуют, и их действительно можно избежать. Мозг пластичен; нет никаких причин считать, что для тебя закрыты все возможные пути к совершенствованию.</p>
<p><strong>Если кому-либо не понятно поведение окружающих, то это его проблема, а не окружающих людей</strong></p>
<p>Когда ты узнаёшь, что твой сосед по дому 9 часов подряд занимался уборкой, то в своём замешательстве тебе стоит обвинить свою несовершенную карту. Возможно, сосед смертельно боится тараканов, и этим утром обнаружил несколько под шкафом, возможно он пассивно-агрессивно намекает тебе о том, что надо убираться чаще, или возможно, он просто изо всех сил откладывает начало какого-то важного дела (прокрастинирует). Твоей модели соседа ещё предстоит начать учитывать подобные склонности.</p>
<p>Как правило, люди объявляют непонятные им поступки окружающих глупостью, злым умыслом, неврозом или подобными понятиями, обычно ассоциированными с психическими болезнями. Если трезво посмотреть на эти объяснения, не забывая об изначальной редкости подобных характеристик и об бритве Оккама, то становится понятно, что, скорее всего, нездоровы именно эти критики; наличие ошибки в модели намного более вероятней, чем чьё-то безумие.</p>
<p>Также, как и ошибочная оценка поведения, этот дефект мышления чаще проявляется в отношении людей, к которым мы испытываем неприязнь. Из этого вытекает интересная задача: попытаться понять странное поведение конкретных нелюбимых людей или представителей нелюбимых субкультур. Если сделать всё правильно, то в результате неприязнь к ним должна немного ослабнуть.</p>
<p>Руководствуясь примерно теми же соображениями, можно попытаться отыскать притягательные стороны в нелюбимых тобой популярных видах деятельности. Например, если ты не выносишь музыкальных видео, попробуй смотреть их до тех пор, пока не придёт понимание того, что в них находят люди. Желание воскликнуть «Ага!» — верный признак того, что всё сделано правильно.</p>
<p>Чем больше манер поведения ты способен объяснить, тем больше развита твоя модель людей, и тем лучшим эмпатом ты становишься.</p>
<p><strong>Проекция работает, но не позволяет разобраться с моментами замешательства</strong></p>
<p>Обычно голос интуиции правильно угадывает, что ощущает другой человек, но в менее однозначных ситуациях интуиции требуется помощь сознания. К сожалению, люди слишком привыкли полагаться на мантру «поставь себя на его место». Все люди непохожи друг на друга, и иногда два человека, помещённые в одинаковые условия, ведут себя очень по-разному. Проекция естественна и срабатывает автоматически; поэтому сознательная постановка себя на чужое место редко меняет первоначальные оценки. Недоумение по поводу чьих-то поступков, как правило, говорит о том, что проекция не увенчалась успехом.</p>
<p>Вместо этого строй правдивые модели людей и пытайся понять, способна ли твоя модель объяснить наблюдаемое поведение. Если ей это не под силам, то собирай надёжные свидетельства, говорящие о том, что человек чувствует на самом деле и вноси в модель нужные изменения. Это уже начинает походить на научный метод, что обнадёживает.</p>
<p><strong>Лучше понимай себя</strong></p>
<p>Как я уже говорил выше, обычно проекция работает (скорее всего, именно поэтому люди так предрасположены к её использованию). Однако, она не очень полезна в тех случаях, когда ты не можешь предсказать свои действия в искомой ситуации.</p>
<p>Обращай внимание на свои эмоциональные реакции, пытайся разобраться, как выглядит вызвавшая их сеть убеждений. В качестве примера могу привести историю о том, как я попытался обнаружить убеждения, заставлявшие меня прокрастинировать на работе. Достаточно пристально изучив те подзадачи, к которым я испытывал наибольшее неприятие, я обнаружил, что в каждом случае присутствовало убеждение о том, что для завершения работы мне не хватало навыков либо знаний. И сейчас, пытаясь объяснить прокрастинацию окружающих, я интересуюсь, выполнение какой именно часть работы требует особенного напряжения силы воли, а затем пытаюсь понять, насколько они верят в собственные силы в этой области. В результате такого анализа я с удивлением узнал, что прокрастинация окружающих вызвана теми же самыми убеждениями, что и у меня.</p>
<p>Лучшее понимание себя ведёт к большему числу нетривиальных гипотез-кандидатов.</p>
<p>Предупреждение: если ты сильно отличаешься от большинства людей, то эта стратегия будет не столь продуктивной. В этом случае, возможно, стоит использовать какого-нибудь более обычного человека в качестве прокси. Узнай его достаточно хорошо для того, чтобы его модель могла объяснять/предсказывать поведение других обычных людей.</p>
<p><strong>Поставь других на своё место и пойми, что говорит им их эмпатия</strong></p>
<p>Представь себе ситуацию, в которой тебе нужно объяснить, почему окружающие среагировали на твои действия определённым образом. В этих случаях эмпатия часто подводит нас. Обычно люди размышляют о том, как они восприняли бы своё поведение, если оно исходило бы от другого человека; и именно поэтому так трудно ответить на вопросы навроде «Почему она обиделась на мои шутки?» и «Почему он решил, что я не хочу его видеть?», используя лишь проецирование.</p>
<p>Знание о том, что большинство людей проецируют, можно использовать в своих целях. Если кто-то пытается понять тебя, то, скорее всего, он проецирует, то есть представляет себя на твоём месте.</p>
<p>Представь себе мужчину и женщину на свидании в роскошном ресторане, только что закончивших свою трапезу. Официант приносит счёт, женщина бросает на него быстрый взгляд. Она восторженно произносит: «Ого! Здесь замечательны не только блюда, но и цены!». Мужчина оплачивает счёт, и его настроение меняется, становясь заметно мрачнее и тише. Женщина знает, что он более апатичен и застенчив, чем она, но всё равно удивлена его поведением.</p>
<p>Как выяснилось после, мужчина представил себе ситуацию, в которой он мог бы упомянуть о «замечательной цене» еды и понял, что такими словами он описал бы дешёвую еду. Он пригласил её в модный ресторан для того, чтобы произвести хорошее впечатление, и после этой фразы понял, что его попытка провалилась. Женщина не считала еду дешёвой; она имела в виду то, что цена блюд была более чем разумной, учитывая её превосходный вкус и хорошую репутацию ресторана. Если бы она сочла еду дешёвой, то она произнесла бы это явно. Поскольку ей известно, что мужчина более застенчив, она могла бы сделать вывод о том, что он считает окружающих примерно настолько же застенчивыми. Во время анализа произошедшего ей следовало бы подумать о том, как бы люди восприняли бы её реплику, будь у неё репутация застенчивого человека.</p>
<p>Ещё один урок, который я получил после применения этой техники состоит в том, что тактичные люди сильнее реагируют на нетактичное поведение. Они постоянно следят за своими поступками, и из этого следует вывод о том, что окружающие настолько же обдуманно относятся к своим действиям. Поэтому, посчитав чей-то поступок невежливым, они скорее воспримут его как знак нерасположения или безразличия, чем как последствие рассеянности.</p>
<p>Знание о том, что другие проецируют, может помочь узнать больше и о себе. Если друзья постоянно спрашивают «у тебя всё в порядке?», несмотря на то, что ты чувствуешь себя нормально, то, возможно, они замечают, что ты ведёшь себя так, как ведут себя они, ощущая сильный дискомфорт. И, может быть, ты действительно испытываешь дискомфорт, но не осознаёшь этого на сознательном уровне.</p>
<p><strong>Обычно справедливо простейшее объяснение</strong></p>
<p>В процессе разработки ментальных моделей людей ты заметишь, что между этими моделями есть много общего. К примеру, примитивные мотивы наподобие привлекательности, внимания и статуса могут объяснить определённые действия вне зависимости от того, кто именно их совершает. Эти «всеобщие» компоненты моделей часто приносят плоды довольно правдоподобных гипотез. Между людьми, очевидно, больше сходств, чем различий.</p>
<p>Иногда какой-то вид поступков постоянно объясняется при помощи одного и того же механизма; пытайся это не упускать. Например, полезно знать, что большинство поведения из разряда «господство/подчинение» вызвано неравенством статуса, а не какой-то своеобразной чертой характера. Используя это знание, ты можешь предсказывать то, как поведут себя люди, столкнувшиеся с неравенством статуса; или, хотя бы, выдвинуть отличную начальную гипотезу.</p>
<p>С каждым слиянием моделей ты становишься всё ближе и к ближе к открытию единой теории людей!</p>
<p><strong>Действуй как учёный: строй модели людей</strong></p>
<p>Начни разрабатывать модели индвидов и групп, позволяющие предсказывать их поведение в определённых условиях. Если практическая ценность модели низка, то попробуй внести в неё поправки. Довольно полезно бывает комбинировать модели.</p>
<p>Допустим, ты не можешь понять, отчего твой брат беспрекословно слушается своего нового «друга». Раньше он никогда не вёл себя таким образом (не только по отношению к этому другу, но и вообще); твоей модели брата чего-то недостаёт. К счастью, раньше ты уже видел подобное поведение — это очень похоже на одного из твоих коллег — и объяснил его внутри одной из моделей. Посмотрев на модель коллеги, ты осознаёшь, что твой брат — точно также, как и твой коллега — считает, что статус его нового друга намного превышает его статус, и очень радуется тому, что такой человек обращает на него внимание. В итоге ты не только укрепил модель брата, но и собрал ещё немного свидетельств в пользу того, что подобное поведение чаще имеет отношение к статусу, чем к личным особенностям; и это упрочняет уже все твои модели.</p>
<p><strong>Собирай впечатления</strong></p>
<p>Для того, чтобы понять, что ощущает профессиональный футболист, забивший решающий гол, я воспользуюсь своим воспоминанием о том, как я забил решающий гол в какой-нибудь дворовой игре и мысленно усилю свою эйфорию в несколько раз. Если дело касается ситуации, в которой ты никогда не находился, то представить себе чьи-то эмоции нелегко. Твоё лучшее приближение может опираться на похожую ситуацию, с которой ты уже познакомился. Поэтому чем шире опыт за твоими плечами, тем лучше ты в качестве эмпата.</p>
<p><strong>Перечень приёмов эмпатии</strong></p>
<p>Вот краткий перечень различных техник, призванных помочь в моменты, когда чьи-то действия приводят тебя в замешательство. Просматривай его до тех пор, пока у тебя не появится уверенности в своём заключении.</p>
<p>Представь себя на их месте</p>
<p>Вспомни о похожих ситуациях, в которых был ты. Объясни свою реакцию.</p>
<p>Возможно ли объяснить это поведение, обратившись к «универсальной», а не к индивидуальной модели?</p>
<p>Что скажет их эмпатия, если они попытаются проецировать?</p>
<p>Если тебе известно, как они воспринимают окружающих, то какие выводы касательно их эмпатии можно сделать из этого?</p>
<p>Какую успешную модель ты использовал, чтобы объяснить похожие поступки похожих людей?</p>
<p>Не искажён ли твой вывод твоим отношением к рассматриваемому человеку?</p>
<p><strong>Как стать тысячелетним вампиром</strong></p>
<p><emphasis>Вольф Тиви</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Это основано на идее, разработанной на Ванкуверской встрече рационалистов.</p>
<p>Разный опыт развивает человека с разной скоростью. Вы можете провести всю свою жизнь на скучной работе и в 60 лет оставаться примерно на том же уровне развития, какой у вас был в подростковом возрасте. С другой стороны, некоторые люди имеют настолько разнообразный и богатый жизненный опыт, что уже к 30 годам они круты как тысячелетний вампир.</p>
<p>Это напоминает мне, что в зависимости от способа проводить свою жизнь, в эффективности разница может достигать нескольких порядков. Конечно, поскольку у нас нет способа продлить жизнь, то мы можем заботиться только о ее содержании. Если вы можете изменить ваши привычки так, чтобы делать в три раза больше, то фактически получите утроение вашей эффективной продолжительности жизни.</p>
<p>Так как же может человек достигнуть 100х скорости и стать похожим на тысячелетнего вампира всего за 10 лет? Это звучит амбициозно до абсурда, но мы можем попробовать:</p>
<p><strong>Делайте трудные вещи</strong></p>
<p>Определенный опыт просто катапультирует вас далеко вперед в личном развитии. Возможно, вы можете систематически получать такой опыт, чтобы набрать значительность как можно быстрее.</p>
<p>Пол Грэм говорит, что множество стартаперов, которых он видит (как глава YC) становятся куда круче очень быстро, поскольку их заставляет необходимость. Это выглядит правдоподобным и по результатам из других областей. Банальное «учиться плавать, прыгнув в глубокое место»; люди имеют склонность выбирать легкий путь, что приводит к меньшим шансам на прогресс, поэтому вариант, при котором нет возможности отступить, может дать куда больше пользы.</p>
<p>Это подтверждается и моим личным опытом. У меня на работе главный инженер заболел раком мозга и де-факто мне пришлось управлять двумя проектами, для чего мне следовало стать на уровень выше. В начале это было весьма страшно, однако сейчас мне даже скучно и я ищу чего-то, что бросило бы мне вызов. (добавление: прямо сейчас не скучаю; у группы, которой я помогаю в данный момент, просто бешеная запарка) Это выглядит реально трудным - просто делать лучше без необходимости; насколько я могу сказать, я в силах работать куда лучше, чем это есть сейчас, однако силы воли в принципе не хватает, так что я не делаю этого.</p>
<p>К слову, мой друг получил огромный результат, когда пошел в армию и побывал под воздействием слезоточивого газа в окопе, мокрый, холодный, уставший, долго не спавший и голодный. Это дало ему опыт, о котором он никогда даже не думал. И похоже это значительно изменило его представления о том, насколько хорошо следует действовать и как трудны определенные вещи - теперь он миллионер и весьма крут.</p>
<p>Похоже, что механизм, который отвечает за это, заключается в повторной калибровке представлений о том, насколько страшны или трудны, или находятся вне ваших возможностей некоторые вещи. У меня так было с боязнью телефонных звонков или проделывания странных вещей перед незнакомыми людьми, наподобие лазанья по деревьям; такое ощущение, что я просто забыл, что они были страшными. В случае со звонками было несколько раз, когда у меня не было времени бояться, а нужно было, чтобы дела были уже сделаны. В случае с лазаньем по деревьям я делал достаточно для того, чтобы со стороны это выглядело нормально, так что даже если меня кто-то видел, это не казалось странным.</p>
<p>Возвращаясь к теме, есть виды опыта, которые вы можете заставить себя пережить, чтобы нормализовать трудные для вас вещи и привыкнуть к ним. Например, некоторые люди, которые так делают, называя это «терапия отказа» или «выход за пределы зоны комфорта», просто выходя наружу и делая стыдные или страшные вещи осознанно для повторной калибровки интуитивных представлений и чтобы научить мозг не бояться подобных вещей.</p>
<p>Да, проекты по саморазвитию склонны заканчиваться неудачей, когда они требуют постоянного приложения силы воли. Это простой факт, что вы потерпите неудачу во множестве таких вещей. Так что вы должны сделать неудачу в этом множестве невозможной. Вы должны сделать провал страшнее, чем развитие и переход на новый уровень, чтобы преуспеть в этих вещах. Эта идея лежит в основе Beeminder, который забирает ваши деньги, если вы не делали то, что задумали.</p>
<p>Я предполагаю, что тезис, который лежит в основе всего этого - это что все эти повышения уровней станут постоянными, что они заставят вас быть более похожим на тысячелетнего вампира и вы просто не захотите возвращаться обратно к старому скучному смертному себе. Если это и правда так, то подразумевается, что вы должны искать трудные вещи, которые кажутся достаточно интересными и важными.</p>
<p><strong>Широта опыта</strong></p>
<p>Задумайтесь о тысячелетних вампирах; они бы умели все. Сражаться в битвах, водить армии, строить великие здания, любить, побывали бы повсюду, наблюдали бы за большинством аспектов человеческой жизни и в общем видели бы почти все.</p>
<p>Вещи, которые вы делаете, имеют резко убывающую полезность; первые несколько раз, когда вы смотрите выдающиеся фильмы, дают вам больше всего впечатлений, точно так же дело обстоит с видеоиграми, 4chan, большинством работ и вообще это можно отнести почти к любому опыту. Так что важно постоянно переключаться с одного вида деятельности на другой, чтобы оставаться в этой резко растущей области обучения. Вы можете получить 90% вампирского опыта, вложив всего 10% его времени, если сумеете сконцентрироваться на этих наиболее просветляющих частях каждого опыта.</p>
<p>Так что между работой над трудными вещами, которые поднимают вас на уровень выше, вы можете получить немало выгоды посредством занятия множеством вещей, переключаясь между ними как только они начинают казаться скучными (предполагается, что вы уже откалибровали себя так, чтобы скучными казались те вещи, которые не бросают вам вызов).</p>
<p>Вы можете вспомнить ранее произошедшие арабские революции в Либии, американский студент взял каникулы в колледже, чтобы сражаться в революции. Я мог бы поспорить что он многому научился. Если вы можете сделать достаточно вещей, подобных этой, вы существенно продвинетесь по пути подражания вампиру.</p>
<p>На самом деле все это идет рука об руку с выполнением трудных вещей; когда вы не ощущаете вызова (вы на плоской части кривой этого опыта), вероятно лучше поместить себя лицом к лицу с каким-то новым проектом, как потому что он новый, так и потому что он трудный.</p>
<p>Переключение часто имеет дополнительное преимущество в виде нормализации стратегических изменений и практики мыслей вида «что я должен делать», которые не могут доставлять вам неудобство, если вы намерены на самом деле делать что-то полезное со своей жизнью.</p>
<p>Есть множество случаев, когда переключение не лучший выбор. Для примера, вы не можете стать экспертом в Х, переключаясь с Х как только узнали основы. Вполне вероятно, что вы хотите часто переключаться на второстепенные вещи, но развивать свое понимание Х углубленно. Или, как вариант, вы, возможно, хотите определенным образом переключаться то и дело внутри самого Х, возможно смотреть на вещи с другой точки зрения, браться за другую проблему или типа того. Это теория экспертизы умышленной практики.</p>
<p>Так что не забывайте о форме кривой опыта. Как только вы начали ощущать, что выходите на плоскую ее часть, найдите способ снова оказаться на «интересном» ее отрезке.</p>
<p><strong>Делайте вещи быстро</strong></p>
<p>Другое большое поле деятельности открывает идея, что каждый час - это возможность, и вы должны выжать из этой возможности как можно больше. Это кажется весьма очевидным, однако я определенно «выжал» из этой идеи больше, когда подумал о ней с точки зрения тысячелетнего вампира.</p>
<p>Великолепным примером является прокрастинация. У меня есть множество вещей, которые висят в моем списке дел уже достаточно давно, давя на меня своим присутствием. Я не могу расслабиться и заняться чем-то новым, пока в моем списке дел висит какая-нибудь глупая штука. Ключевая идея в том, что если вы обработаете мусор в вашем списке дел сейчас, вместо того, чтобы расслабиться и отложить это на потом, вы будете свободны и сможете сделать позже еще что-либо, таким образом став тысячелетним вампиром быстрее.</p>
<p>Так, я и мой друг усвоили эту идею тщательней и начали на самом деле замечать эти пропуски возможностей, и на самом деле начали делать вещи быстрее. Я уверен, что где мы бы не были, мы все еще далеки от оптимума Делания Этого Прямо Сейчас, так что будет хорошо еще помедитировать на эту тему побольше.</p>
<p>Как конкретный пример, я пишу сегодняшней ночью потому что я понимаю, что мне нужно записать все мои идеи, чтобы освободить место для более улетных идей.</p>
<p>Обратная сторона этой идеи в том, что много вещей являются пустой тратой времени, в том смысле что они просто сжигают нашу жизнь, ничего не привнося в нее или даже ослабляя вас.</p>
<p>Плохие привычки, наподобие пустого серфинга в интернете, просмотра телевизора, просмотра порно, сиденья за видеоиграми, лишнего сна и так далее - очевидные потери времени. Реально трудно усвоить это, но эта концепция тысячелетнего вампира была полезна для меня тем, что сделала размер цены более заметным. Вы хотите проснуться в тридцать лет и осознать что вы потратили большую часть молодости на мусор или поднимете свою задницу и напишете то, чего бы хотели в этой жизни и все таки станете гребаным вампиром через десять лет?</p>
<p>Однако это не просто плохие привычки; большая часть этого является вашим образом жизни, вследствие которого вы либо тратите свою жизнь впустую, либо нет. Для примера, монотонная работа за зарплату не ставит перед вами вызовов и в действительности представляет собой просто обмен куска вашей жизни на небольшое количество денег. Очевидно, что иногда это неизбежно, однако следует осознавать, что обмен половины жизни - не особо хорошая сделка, которой лучше бы избежать. Вы даже не получаете ничего для поездок на работу и дома. Возможно я на самом деле должен бросить вскоре свою работу…</p>
<p>У меня есть 168 часов в неделю, из которых только 110 возможно использовать (из-за сна) и в этот период времени входят все эти дела, наемная работа, плохие привычки, прокрастинация - полноценной жизнью для себя я живу максимум 30 часов в неделю. Это полная фигня; три четверти моей жизни просто вылетели в трубу. Я бы мог прожить в четыре раза больше, если бы выкинул из жизни этот хлам.</p>
<p>Так что это просто концепция временных издержек возможностей, просто переформулированная для большей актуальности. Базовые концепции экономики кажутся действительно значимыми на этом пути.</p>
<p>Сделайте сейчас то, что можете сделать когда-либо потом. Избегайте бесполезной работы.</p>
<p><strong>Социальное окружение и стимуляция</strong></p>
<p>Я заметил, что я по большей части живу и делаю интеллектуальную работу лучше всего когда общаюсь с другими людьми, которые умны и заинтересованы в том, чтобы вести глубоко технические беседы. Другие вещи наподобие определенных моделей цейтнота по времени создают эффект, когда я работаю во много раз интенсивней и более эффективно, чем в любом другом случае. Хорошим примером будут технические экзамены; я могу давать ответы на сотни технических вопросов с достаточно большой скоростью.</p>
<p>Пожалуй, вполне хорошей идей будет индуцировать такое состояние, где вы живете на полную (состояние «потока»?) если вы хотите жить более полноценной жизнью. Также кажется вполне возможным делать это куда чаще - встречаться с правильными людьми, ставить себя в нужные условиях для работы и так далее.</p>
<p>Тут может возникнуть только трудность с тем, что это достаточно утомительно, так что я иногда ощущаю себя опустошенным и не могу ничего больше делать после дня более интенсивной работы. Реальная ли это проблема? Наверное. Однако для меня это все еще не предел, даже учитывая общую необходимость в отдыхе.</p>
<p>Я должен провести исследования, чтобы узнать побольше об этом явлении. Если это связано с «потоком», то можно воспользоваться исследованиями состояния потока, которых не так уж и мало, насколько я знаю.</p>
<p>Мне также следует поторопиться и двигаться в Калифорнию, где есть правильное интеллектуальное сообщество, которое стимулирует меня лучше, чем скромная группа мозгов, вместе с которыми я скриплю в Ванкувере.</p>
<p>Еще одно преимущество хорошего интеллектуального сообщества это то, что они могут вдохновлять, делая более крутые вещи. Когда все твои друзья открывают свои компании или вообще проделывают огромную работу, сидеть просто на диване ощущается реально плохой идеей.</p>
<p>Так что если мы хотим жить более полноценной жизнью, то мы должны находить больше путей для входа в стимулированное состояние потока, например делать более разумные вещи, в независимости от того, будет ли это созданием пути для этого в ваших рабочих привычках, помещением себя в социальные и интеллектуальные среды, которые дают вам возможность ставить перед собой больше вызовов, или что угодно в этом духе.</p>
<p><strong>Подводя итог</strong></p>
<p>Насколько быстро мы будем продвигаться в общем, если мы делаем все это?</p>
<p>Постоянно выискивая множество новых опытов, чтобы продолжать учиться, я думаю, что мы можем получить достоверное 10х увеличение скорости по сравнению с тем, что мы делаем обычно. Очевидно, это увеличение может быть меньше или больше, в зависимости от обстоятельств и вещей, которые я не учел.</p>
<p>Кроме того, похоже что я могу делать в четыре раза больше, чем обычно путем следования привычке делать все сразу и избегать бесполезной работы. Как это сделать я не знаю, но это вполне возможно.</p>
<p>Я не знаю как оценить реальные преимущества от стимулирующего окружения. Похоже, что они весьма и весьма большие, или же просто дают возрастающий прирост эффективности, в зависимости от того, насколько эти преимущества реализуются. Давайте примем, не считая всего остального, что мы можем реально получить ускорение в 2х или 3х от социальных эффектов и эффектов окружения.</p>
<p>Делать трудные вещи кажется грандиозным, однако это достаточно тесно связано с деланием нового, что мы уже принимали во внимание. Так сколько мы получаем от них, без учета остального? Может 5х? Это снова зависит большей частью от того, какие возможности вы способны найти и неизвестных факторов, однако предположение в 5х кажется достаточно безопасным, учитывая уровень изобретательности и силы воли смертных.</p>
<p>Так что все вместе, все кто:</p>
<p>Часто думает о том, где они на кривой опыта для всего, что они делают и прилагают усилия, чтобы она была подходящей,</p>
<p>Придерживаются привычки делать все сразу и представлять стоимость различных возможностей,</p>
<p>Организуют себе стимулирующую среду наподобие интеллектуального сообщества и окружают себя стимулирующими людьми и событиями,</p>
<p>Ищут опыт, который в наибольшей степени закалит их характер, наподобие побывать под слезоточивым газом в окопе или построить компанию с нуля,</p>
<p>Достоверно могут получить 500х ускорение и прожить 1000 обычных лет всего за два года. Это кажется достаточно безумным, однако ни одна из этих вещей не является чем-то из ряда вон выходящим, и люди наподобие Элона Маска или Элизера Юдковского кажется делают на порядки больше, чем какой-нибудь средний Джо.</p>
<p>Возможно данные способы ускорения не перемножаются таким способом или есть еще какие-то факторы, однако цель кажется достижимой и все эти методы способны помочь. С другой стороны они почти определенно способны усиливать сами себя; тысячелетний вампир осваивал бы искусство жить все более полной жизнью со все увеличивающейся эффективностью.</p>
<p>Разумеется, все эти вещи распределены таким образом, что достаточно трудно свести их все к определенной цифре наподобие 500.</p>
<p>Финальный вопрос, конечно же, состоит в том, каково реальное ускорение, которое мы можем ожидать от вас или меня от написания или прочтения этого поста. Ускорение в два или три раза уже кажется почти невообразимым, что уж говорить о 500х. Однако законы умножения существуют. Хотя, возможно, придется принять множество допущений, чтобы воспринять эту идею всерьез.</p>
<p><strong>Корень разногласия — стратегия для разрешения споров</strong></p>
<p><emphasis>Дункан Сабьен</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>1.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Корень_разногласия_—_стратегия_для_разрешения_споров">Преамбула</a></p>
<p>2.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Корень_разногласия_—_стратегия_для_разрешения_споров">Для чего применяется «Корень разногласия»</a></p>
<p>3.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Корень_разногласия_—_стратегия_для_разрешения_споров">Необходимые условия</a></p>
<p>4.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Корень_разногласия_—_стратегия_для_разрешения_споров">Как играть</a></p>
<p>5.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Корень_разногласия_—_стратегия_для_разрешения_споров">Способы поиска</a></p>
<p>6.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Корень_разногласия_—_стратегия_для_разрешения_споров">Подводные камни</a></p>
<p>7.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Корень_разногласия_—_стратегия_для_разрешения_споров">Алгоритм</a></p>
<p>8.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Корень_разногласия_—_стратегия_для_разрешения_споров">Заключение</a></p>
<p><strong>Преамбула</strong></p>
<p>«Корень разногласия» (Double Crux) — это одна из новейших идей <a l:href="http://rationality.org/">CFAR</a>. Из-за неё мы пересмотрели и изменили многое в нашем расписании (она повлияла на всё примерно в той же степени, что и введение триггеров «если-то» или внутреннего симулятора ранее). Эта стратегия быстро стала частью нашей жизни. Также мы считаем, что ожидаемая полезность от распространения «корня разногласия» - очень велика. Поэтому давно уже настала пора публично и строго описать, что это такое.</p>
<p>Замечу, что хотя суть стратегии уже более менее устаканилась, её реализация пока несколько варьируется. Джулия Галеф, Кензи Амодей, Эндрю Критч, Эли Тайр, Анна Саломон, я и другие продолжаем экспериментировать. В связи с этим данную статью стоит рассматривать не как «готовое блюдо», а скорее как «народный рецепт». Поскольку мне кажется более важным описать не саму идею, а то, как она строится, я умышленно буду здесь приводить длинные разветвлённые рассуждения. Соответственно, если вам кажется, что вы видите здесь что-то неправильное, или, по-вашему, тут чего-то не хватает, то, вероятно, вы наткнулись на какую-то важную мысль, и мы будем рады, если вы оставите об этом комментарий. <emphasis>[Речь о комментариях к оригинальной статье — Прим.перев.]</emphasis></p>
<p><strong>Для чего применяется «Корень разногласия»</strong></p>
<p>В первом приближении человека можно рассматривать как «чёрный ящик», который на вход принимает информацию из своего окружения, а на выходе даёт свои убеждения и поведение. Конечно, этот ящик не совсем закрыт для нас, у нас есть доступ ко многому, что внутри него происходит, однако наше понимание собственных мыслительных процессов определённо неполно.</p>
<p>Когда два человека не соглашаются друг с другом — то есть, их «чёрные ящики» дают разные ответы, как показано ниже — часто можно наблюдать множество непродуктивных явлений.</p>
<p><image l:href="#img_20"/></p>
<p>Самое распространённое (и утомляющее) из них выглядит так: люди просто вместе повторяют результаты вывода своего «чёрного ящика» (вспомните большинство разногласий по поводу спорта или политики - люди на картинке выше просто выкрикивают «треугольник!» и «круг!» громче и громче). Никакого прогресса при этом не происходит. На втором уровне люди часто воспринимают различия в выводах как свидетельство, что «чёрный ящик» их собеседника сломан (то есть, собеседник плохой, тупой или сумасшедший) или собеседник неправильно видит вселенную (например, он предвзят, рассеян или ненаблюдателен). На третьем уровне люди часто соглашаются не соглашаться. Этот ход позволяет сохранять социальное взаимодействие, но при этом люди жертвуют поиском правды и прогрессом.</p>
<p>Стратегия «корень разногласия» в идеале решает все упомянутые проблемы. На практике даже неумелые и неуклюжие попытки приблизиться к идеалу, судя по всему, довольно полезны. Собеседники лучше понимают друг друга, и количество конфликтов из-за несогласий уменьшается.</p>
<p><strong>Необходимые условия</strong></p>
<p>Эта статья в общих чертах описывает две версии «корня разногласия»: сильную версию, в которой обе стороны понимают описанную стратегию и в явном виде соглашаются сотрудничать в её рамках, и слабую версию, в которой только одна сторона знакома со стратегией и пытается улучшить качество дискуссии в одностороннем порядке.</p>
<p>В обоих случаях, насколько мы представляем, необходимо следующее:</p>
<p><emphasis>Эпистемическое смирение.</emphasis> Умение подумать: «Возможно, в этом случае неправ именно я». С моей точки зрения это первооснова рациональности. Также это можно считать способностью воспринимать убеждения как объект, а не идти у них на поводу. Это умение отложить собственные убеждения в сторону, а затем взять чужие и представить, каким был бы мир, если бы правдой оказались именно они.</p>
<p><emphasis>Вера в добрую волю собеседника.</emphasis> Принятие того, что люди верят во что-то по естественным причинам. Осознание факта, что воздействие того же набора стимулов на другого человека вызвало бы примерно те же самые убеждения. Умолчальный скептицизм ко всему, что кажется свидетельством в пользу некачественности или злонамеренности собеседника (поскольку нам, как обезьянам, несложно убедить себя в том, что у нас есть такие свидетельства, в то время как на самом деле их нет).<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Корень_разногласия_—_стратегия_для_разрешения_споров">[1]</a></p>
<p><emphasis>Уверенность в существовании объективной истины.</emphasis> У меня было искушение назвать это «объективностью», «эмпиризмом» или «принципом Малдера», но эти названия не совсем подходили. В сущности речь идёт об убеждении, что практически на любой грамотно сформулированный вопрос действительно существует чёткий ответ. Возможно, этот ответ слишком дорого или даже невозможно найти и поэтому нам придётся всё-таки обходиться эвристиками (например: сколько кузнечиков живёт сейчас на Земле, лучше ли оранжевый цвет, чем зелёный, почему не существует аудиокниги «Бойцовский клуб», озвученной Эдвардом Нортоном), но, тем не менее, он существует.</p>
<p><emphasis>Любопытство и/или желание найти истину.</emphasis> Первоначально я писал только о поиске истины, но мои коллеги указали, что кто-нибудь может двигаться в правильном направлении просто из любопытства в отношении другого человека и содержания его карты, не фокусируясь при этом на территории.</p>
<p>На воркшопах CFAR мы добиваемся первого и второго благодаря специальным лекциям, третьего — благодаря общей атмосфере, четвёртого — благодаря атмосфере и множеству совместной работы, которая приводит к тому, что людям комфортно общаться друг с другом и проявлять любопытство. Другие качества (такие как умение регулировать и подавлять эмоции в пылу момента или способность прибегать к мысленным экспериментам и разрешать их) тоже полезны, но не настолько важны, как перечисленные выше.</p>
<p><strong>Как играть</strong></p>
<p>Предположим, у вас есть убеждение, которые мы обозначим A (например, «ученики средней школы должны носить форму»), и вы спорите с кем-то, чьё убеждение сводится к ¬A. Поиск «корня разногласия» с этим человеком означает поиск второго утверждения B, которое обладает следующими свойствами:</p>
<p>Вы и ваш собеседник не согласны и по поводу B (вы считаете, что B, ваш собеседник считает, что ¬B).</p>
<p>Убеждение B является «корнем убеждения» для A: если выяснится, что B не верно, этого будет достаточно, чтобы вы посчитали, что А тоже ложно.</p>
<p>Аналогичным образом убеждение ¬B является «корнем убеждения» для ¬A.</p>
<p><image l:href="#img_21"/></p>
<p>В примере про школьную форму утверждением B, например, может быть утверждение «школьная форма может помочь сгладить классовые различия между богатыми и бедными учениками благодаря тому, что им будет сложнее судить друг о друге по одежде». Ваш собеседник может посчитать это «оптимистическим бредом». В идеале утверждение B должно быть ближе к реальности, чем утверждение A — то есть, более конкретным, более обоснованным, более чётко сформулированным, легче проверяемым и так далее. Оно должно быть в меньшей степени о принципах, обобщениях и выводах, и в большей степени позволять заглянуть в структуру, которая ведёт к этим выводам.</p>
<p>(Впрочем, оно не обязано быть проверяемым. Часто после нахождения B продуктивней начать искать C, а затем D, а после этого E и так далее, пока в итоге вы не дойдёте до чего-нибудь, что можно проверить или разрешить с помощью эксперимента).</p>
<p>На первый взгляд может быть неясно, почему нахождение B само по себе расценивается как победа. Ведь если вы не знаете, истинно ли B, вы не можете окончательно выбрать между A и ¬A. Однако, важно понимать, что если вы дошли до B, то вы уже разобрались со значительной частью ваших разногласий, и в этой части убеждения о причинно-следственных связях вселенной у вас и вашего собеседника теперь совпадают.</p>
<p>Если B, то A. Более того, если ¬B, то ¬A. Вы оба согласились, что из состояния B следует состояние A, и таким образом ваше «согласие не соглашаться» не обычное «ладно, оставайся со своей правдой, а я останусь со своей», а скорее «хорошо, посмотрим, что покажут свидетельства». Прогресс! И (что более важно) сотрудничество!</p>
<p><strong>Способы поиска</strong></p>
<p>Способы поиска - это самое слабое место упражнений CFAR на поиск «корня разногласия». Для поиска «корней убеждений» применяется какой-то вид «магии», с которым мы пока не разобрались. В целом метод сводится к «перебирайте корни ваших убеждений в поисках тех, с которыми ваш собеседник, скорее всего, не согласится, а затем сравните списки». Некоторым людям в случае некоторых тем очень легко определить, из чего проистекают их убеждения. В других случаях людям очень быстро начинает казаться, что их позиция объективная и незыблемая.</p>
<p>Советы:</p>
<p><emphasis>Старайтесь замечать оттенки вкусов и мнений.</emphasis> Часто люди не озвучивают множество своих взглядов и мнений из-за социальных условностей или прочих подобных явлений. Обычно, если ослабить внутреннего цензора, становится проще замечать, почему мы считаем, что X, Y или Z.</p>
<p><emphasis>Смотрите вперёд, а не назад.</emphasis> В случае, когда на вопрос «почему?» не удаётся получить осмысленный ответ, часто более продуктивно попробовать сделать предсказание по поводу будущего. Например, я могу не понимать, почему я считаю, что школьная форма — это хорошая идея, но если я включу свою «повествовательную машину» и начну описывать лучший мир, который, по моему мнению, получится в результате, скорее всего, я смогу разобраться какие причинно-следственные механизмы лежат в основе моих убеждений.</p>
<p><emphasis>Сужайте масштаб.</emphasis> С частным примером «Стиву следовало поздороваться с нами вчера, когда он вышел из лифта» разобраться легче, чем с общим «Стиву стоит быть более общительным». Аналогично, зачастую проще ответить на вопросы вроде «Какую часть из наших 10 тысяч долларов нам стоит потратить на исследования, а какую на рекламу?» чем на вопросы вроде «Что более важно для нас сейчас: исследования или реклама?»</p>
<p><emphasis>Применяйте </emphasis><a l:href="https://www.focusing.org/fot/cornell_focusing_technique.html"><emphasis>«фокусирование»</emphasis></a><emphasis> и другие похожие техники.</emphasis> Часто полезно гипотетически оценить перспективу, а затем обратить внимание на интуицию и заново оценить свою позицию. Например: (предположение сходу) «Я уверен, что если все будут носить школьную форму, то количество случаев травли уменьшится на пятьдесят процентов». (Пауза, слушаем собственные сомнения.) «Хотя нет, теперь, когда я произнёс это вслух, это кажется неверным. Однако, быть может, такие меры уменьшат случаи явной травли?»</p>
<p><emphasis>Ищите корни своих убеждений независимо, чтобы не привязываться к мыслям своего собеседника.</emphasis> Здесь, по-моему, всё просто. Также стоит заметить, что если вам сложно вообще найти разногласия (например, чтобы попрактиковаться в поиске «корня разногласия» с друзьями»), то есть прекрасный способ начать: дайте каждому одинаковый список из 10-15 открытых вопросов, и пусть каждый запишет свои ответы, зафиксировав свою точку зрения до начала дискуссии.</p>
<p>В целом полезно держать перед мысленным взором идеальный «корень разногласия». Но стоит его разделять с реалиями существующего диалога. Мы обнаружили, что направлять разговор к поиску «корня разногласия» всегда полезно, однако, беспокойство по поводу того, как вы далеки от идеала, наоборот вредно. Следует задумываться о том, что полезное и продуктивное вы для диалога вы можете сделать прямо сейчас, и зачастую это означает, что вам стоит идти на здравые компромиссы — если у одного из вас есть хорошо сформулированные «корни убеждений», а другого — нет, то вполне нормально сфокусироваться на том, что есть. Если же никто из вас не может сформулировать единый «корень убеждения», но вместо этого у каждого из вас есть восемь совместных «корней», из которых любых пяти будет достаточно, так и скажите, и затем продвигайтесь туда, куда вам кажется оптимальным.</p>
<p>(Вариант: три одновременных поиска «корня разногласий» между тремя людьми и в каждый отдельный момент наименее активный участник занимается тем, что наблюдает за двумя другими собеседниками, пытается моделировать, что они говорят, и понимать, что именно они пытаются донести до собеседника и где именно у них не получается. Если он может предложить грубый «перевод» чьих-то слов, ему стоит так и сделать. В этот миг, вероятно, он займёт более важную роль для беседы, и роль наблюдателя/переводчика перейдёт к кому-то другому.)</p>
<p>В конечном счёте каждый ход должен быть направлен на то, чтобы отойти от свойственных большинству разногласий антагонизма, враждебности и стремления к «победе любой ценой». Обычно мы тратим огромную часть наших мыслительных ресурсов на то, чтобы понять структуру убеждений оппонента, сформировать гипотезу о том, что в этой структуре важно, и бросаться в эти важные части аргументами в надежде повалить всё здание. И в это же время мы стремимся скрывать собственную структуру убеждений, чтобы атаки противника оказались неэффективными.</p>
<p>(Это всё ужасно ещё и потому, что мы зачастую не можем даже понять, на чём базируется аргумент, и тратим время впустую. Если у вас был опыт неловкости, когда вы наблюдали за тем, как кто-то тратил десять минут, конструируя убедительное доказательство какого-то не имеющего прямого отношения к теме подпункта, которое совершенно точно не заставило бы вас изменить свою точку зрения, то вы понимаете цену чьего-то желания сказать: «Нет, для меня этот вопрос не имеет отношения к теме, давайте поговорим вот о чём».)</p>
<p>Если же мы можем перевести дебаты в состояние, где вместо битвы за истину мы сотрудничаем в поисках понимания, то значительная часть ресурсов окажется потраченной не зря. Вы знаете структуру собственных убеждений и в этом ваше громадное преимущество. Если мы можем переключаться в режим, в котором мы вместе можем заглядывать внутрь неё и искренне делиться находками, мы сможем продвигаться вперёд более эффективно, чем если бы мы были заняты догадками относительно убеждений оппонента. Для этого требуется, чтобы мы хотели знать настоящую правду (в частности, чтобы у нас был стимул искать пробелы в рассуждениях и фальсифицировать неверные убеждения не только у других, но и у себя) и чтобы мы чувствовали себя эмоционально и социально в безопасности с нашим собеседником. Однако, обоюдное стремление к маячащему впереди отблеску «корня разногласий» может создать безопасность и стремление к истине, которое может приблизить нас к предмету наших поисков, что в свою очередь даст ещё больше безопасности и стремления к истине, и так далее.</p>
<p><strong>Подводные камни</strong></p>
<p>Самое главное: важно различать, участвуете вы в сильной версии «корня разногласия» (кооперативной, с согласием обоих участников) или слабой версии (вы как агент пытаетесь улучшить качество беседы, возможно, сталкиваясь с прямым противодействием). В частности, если кто-то в данный момент рассержен на вас и рассматривает вас как врага, заявления вроде «Я просто считаю, что мы добьёмся большего, если будем разговаривать о скрытых причинах наших убеждений» не будут восприняты как призыв к кооперации. Они будут восприняты как ловушка.</p>
<p>Поэтому, если вы участвуете в слабой версии, основная стратегия заключается в том, чтобы задавать вопрос: <emphasis>«Что вы видите, а я нет?»</emphasis> Другими словами, демонстрируя собеседнику явно смирение и доброжелательность, разворачивайте структуру его убеждений ради его же блага, чтобы её понять и принять во внимание, а не для того, чтобы её разрушить. По моему опыту, люди «носом чуют», когда вы лишь изображаете доброжелательность, а на самом деле просто хотите, чтобы они раскрылись. Если вам сложно войти в нужный настрой, я советую вспоминать вам случаи из вашего прошлого, когда вы оказывались неправы настолько, что вам было неуютно — как вы себя чувствовали перед тем, как это выяснилось, и как после.</p>
<p>(Если вы не способны или не желаете проглотить свою гордость или отложить достаточно далеко в сторону своё чувство справедливости, <emphasis>в этом нет ничего плохого</emphasis>. Не каждый спор выигрывает от применения в нём стратегии «корень разногласия». Но если ваша настоящая цель — улучшить качество беседы, то вам лучше быть готовым заплатить эту цену. Вам придётся пройти лишнюю милю, потому что: а) то, что вам кажется необходимым расстоянием, практически наверняка — «недолёт», б) необходимое расстояние может оказаться недостаточным, чтобы разрушить укоренившуюся у собеседника модель, в которой вы — Враг. Рекомендуются ритуалы, вызывающие терпение и здравомыслие.)</p>
<p>Также в обеих версиях — но особенно в слабой — очень хорошо вести себя так, как вы бы хотели, чтобы себя вёл ваш собеседник. Раскрывайте собственную структуру убеждений, показывайте, как теоретически можно фальсифицировать ваши собственные убеждения, подчёркивайте пункты, в которых вы не уверены, и так далее. В частности, если вы не хотите, чтобы люди вас бесили неверными моделями того, что происходит в вашей голове, позаботьтесь о том, чтобы не выглядеть как авторитет в области того, что происходит у них в головах.</p>
<p>Старайтесь не заблудиться в тумане. Первый шаг «корня разногласия» всегда должен сводиться к прояснению терминов. Старайтесь привязывать всё к числам, не пользоваться словами вроде «много» или «мало», которые можно понять по-разному. Старайтесь говорить о наблюдаемых в реальном мире последствиях, а не о том, хороши они или плохи. В примере со школьной формой можно сказать в самом начале: «ученики в форме будут чувствовать себя лучше», но останавливаться на этом не стоит. Гораздо лучше попытаться выразить это утверждение в числах (если вы считаете, что однажды вы сможете эти числа получить). <emphasis>Часто после устранения двусмысленности разногласие «рассеивается». И это успех, а не провал!</emphasis></p>
<p>И последний совет. Используйте бумагу и карандаш, или маркерную доску, или ещё что-нибудь для того, чтобы участники рассматривали конкретные предсказания и выводы как неизменяемые объекты (если кто-то хочет изменить или подправить формулировку, то это только приветствуется, но позаботьтесь о том, чтобы в каждый момент вы работали с ясным недвусмысленным утверждением). Во многих дискуссиях, например, в публичных политических дебатах, поощряется увёртливость, «борьба за очки», стратегия «прячься за двусмысленные формулировки и выгляди умнее». Ценность «корня разногласия» помимо прочего и в том, что здесь всего этого стараются избежать. Цель заключается в том, чтобы в любой момент все как можно лучше понимали, что именно пытается сказать оппонент, а не в том, чтобы сделать «соломенное чучело» из его аргументов и заставить его выглядеть глупо. Отслеживайте, когда у вас появляется искушение скатиться к привычному высмеивающему стилю поведения, и удерживайте себя в «настрое разведчика», а не в «настрое солдата».</p>
<p><strong>Алгоритм</strong></p>
<p>Ниже приводится алгоритм «корня разногласия» в том виде, в каком он даётся в нашем учебнике. Этот текст не слишком связан с тем, что написано выше, предполагалось, что его будут читать в контексте часовой лекции и нескольких практических занятий (поэтому в нём есть некоторые пробелы и странности). Здесь он приводится скорее для полноты и как пища для размышлений, а не как попытка подытожить написанное выше.</p>
<p>Найдите разногласие с другим человеком.</p>
<p>Вопрос, относительно которого вы верите во что-то одно, а ваш оппонент — во что-то другое.</p>
<p>Вопрос, относительно которого у вас с вашим оппонентом разные степени уверенности (например, вы убеждены, что X истинно с вероятностью 60%, а оппонент — что с вероятностью 90%).</p>
<p>Проясните сущность разногласия.</p>
<p>Определите используемые термины, чтобы не запутаться в семантических противоречиях, которые отвлекут вас от реального смысла.</p>
<p>Найдите конкретные примеры. Например, оценивайте, стоило ли вам вчера в утром в офисе поздороваться со Стивом, а не стоит ли вам быть более дружелюбным.</p>
<p>По возможности старайтесь рассуждать на языке действий, а не на языке убеждений. Легче оценивать аргументы вида «делать X более предпочтительно, чем Y», чем сокращённый вариант «X лучше Y».</p>
<p>Ищите «корни разногласия».</p>
<p>Ищите собственные «корни убеждений» независимо. Затем сравнивайте с тем, что нашёл ваш собеседник и ищите пересечения.</p>
<p>Ищите «корни убеждений» совместно, делая утверждения «Я считаю, что произойдёт X, потому что Y» и фокусируйтесь на фальсифицируемости («Потребуется A, B и C, чтобы я перестал считать, что X»).</p>
<p>Проверьте, что у вас получилось.</p>
<p>Потратьте время, чтобы «вжиться» в позиции обеих сторон и убедиться, что вы действительно нашли сущность разногласия (а не что-то, что в итоге не сможет продвинуть вас дальше).</p>
<p>Представьте вывод в виде утверждения «если-то». Воспользуйтесь своим внутренним симулятором и другими способами проверки, чтобы понять, нет ли каких-то невысказанных сомнений по поводу истинности этого утверждения.</p>
<p>Повторите!</p>
<p><strong>Заключение</strong></p>
<p>Мы считаем, что «корень разногласия» — это суперкруто. Если вы видите в этой стратегии какие-то недостатки, мы хотим о них узнать и исправить. На данный момент мы уверены, что исправление и улучшение «корня разногласий» гораздо выгодней, чем попытки внедрить какую-то совершенно другую стратегию. В частности, мы полагаем, что в принятии духа этого мыслительного приёма кроется гигантский потенциал, позволяющий людям более эффективно бороться со сложными и плохо понимаемыми темами (например, с вопросами экзистенциальных рисков), потому что эта стратегия позволяет одновременно удерживать в голове множество частично-неверных моделей и при этом выделять самое ценное из каждой.</p>
<p>Комментарии приветствуются. Критика очень приветствуется. Очень-очень-очень приветствуются рассказы из личного опыта о попытках научиться «корню разногласия», или попытках научить ему других, или попытках использовать его втайне от собеседника.</p>
<p>[1] Одна из важных причин верить в добрую волю собеседника заключается в том, что даже когда люди «неправы», они обычно правы частично. Среди их неверных убеждений есть крупицы золота, которые агент, заинтересованный в том, чтобы получить всю картину, может успешно добыть. Привычный способ разбираться с несогласиями зачастую приводит к тому, что это золото выбрасывается — или позволяя каждому защищать свой исходный набор убеждений, или заменяя взгляды всех на те, что считаются «лучшими». При этом выбрасываются данные, происходит каскадная передача информации, люди не стремятся «замечать замешательство» и так далее.</p>
<p>Основная идея здесь в том, что вселенная похожа на большой и сложный лабиринт, и каждый из нас видит лишь его часть. Расширение собственного языка и коммуникация позволит нам собрать информацию о частях этого лабиринта, не исследуя их самостоятельно. И это здорово! Но когда мы не согласны, что делать, из-за того, что мы видим разные слои реальности, неплохо бы пользоваться методами, которые позволяют нам объединять и синтезировать информацию, а не методами, которые заставляют нас выбирать часть и выкидывать остальное. Вспомните притчу о трёх слепцах и слоне. По возможности воздерживайтесь от подведения итогов, пока вы не получили все доступные данные.</p>
<p><image l:href="#img_22"/></p>
<p>Агент сверху ошибочно считает, что следует двигаться налево, поскольку ему кажется, что это кратчайший путь к цели. Агент справа понимает, что это ошибка, но сам он бы никак не смог дойти до этой точки.</p>
<p><strong>Разум как меметическое иммунное расстройство</strong></p>
<p><emphasis>Фил Гоэц</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>1.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Разум_как_меметическое_иммунное_расстройство">Есть пророки в своём отечестве</a></p>
<p>2.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Разум_как_меметическое_иммунное_расстройство">Культурный иммунитет</a></p>
<p>3.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Разум_как_меметическое_иммунное_расстройство">Разум как подавитель иммунитета</a></p>
<p>4.<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Разум_как_меметическое_иммунное_расстройство">Вакцины: обновление убеждений и эмоции</a></p>
<p><strong>Есть пророки в своём отечестве</strong></p>
<p>Я читаю книгу «<a l:href="http://ru.wikipedia.org/wiki/Год%2c_прожитый_по_Библии">Год, прожитый по Библии</a>» А. Дж. Эйкобса. Он пытался следовать всем заповедям в Библии (Старый и Новый завет) буквально в течение одного года. Он быстро обнаружил, что:</p>
<p>многие из правил в Библии невозможны, нелегальны или следовать им сегодня просто стыдно; например, ношение бородки, привязывание денег к телу, забивание камнями изменщиков, запрет есть плод с дерева моложе 5 лет, запрет прикасаться ко всему чего касалась женщина во время менструации;</p>
<p>это не беспокоит почти никого из числа тех американцев<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Разум_как_меметическое_иммунное_расстройство">1</a>, что считают Библию словом Божьим.</p>
<p>Вы могли заметить что люди, принявшие религию в возрасте после 20 лет в целом более ревностно относятся к соблюдению её правил, чем люди, выросшие в той же самой религии. Те, кто вырос в религиозной семье, уже умеют справляться с неудобными частями веры, отделяя их, рационализируя отказ от них или просто о них забывая. Религиозные сообщества на самом деле в каком-то смысле защищают своих членов от религии — они создают набор неписанных правил о том, какие части религии участники сообщества могут легитимно игнорировать. Новообращённые же иногда пытаются всерьёз делать всё то что говорит им религия.</p>
<p>Я слышал, как миссионеры описывали разные безумства, которые проделывали их неофиты из каких-нибудь глухих мест, прочитав Библию в первый раз: они отказывались учиться у миссионеров-женщин; они настаивали на дословном соблюдении ветхозаветных заповедей; они вдруг решали что все в их деревне обязаны прилюдно признаться во всех своих грехах; они молились Богу и ожидали, что он сделает всё то о чём они его просят; они считали, что христианский Бог вылечит их болезни. Мы всегда немного смеялись над наивностью таких новообращённых; я с трудом слышал тихий голос в моей голове, повторяющий: «Но они просто верят в то что Библию надо воспринимать буквально…»</p>
<p>Как можно объяснить слепоту людей по отношению к религии, в которой они выросли?</p>
<p><strong>Культурный иммунитет</strong></p>
<p>Европа жила в христианстве почти 2000 лет. Европейская культура эволюционировала бок о бок с христианством. Культурно, меметически, она выработала устойчивость к христианству. Неофиты, обращённые в эту религию в Уганде, Новой Гвинее и других отдалённых местах, впервые столкнулись с христианскими мемами, не имея к ним иммунитета.</p>
<p>История религий часто напоминает историю вирусов. Иудаизм и ислам были очень вирулентны, когда только появились, заставляя первые поколения своих людей завоёвывать (ислам) или просто убивать (иудаизм) соседей за грех непохожести на них. Обе этих религии со временем стали более спокойными (Христианство было мирным с самого начала, так как возникло среди завоёванных людей. Когда его приняли римляне, оно не сделало их более воинственными, чем они были до этого).</p>
<p>Этот механизм не полностью повторяет аналогичный механизм болезней, слишком вирулентные из числа которых рискуют убить всех своих носителей. Обычно, религии не убивают своих носителей. Я подозреваю что с течением времени естественный отбор благоволит менее ярым фанатикам. Иными словами, культура со временем вырабатывает антитела против тех религий, с которыми она сосуществует — набор отношений и практик, делающий их менее вирулентными.</p>
<p>У меня есть теория о том, что «радикальный ислам» — это ислам, развившийся на Западе (а «местный» ислам не бывает радикальным). Больше половины из 75 исламских террористов, <a l:href="http://www.nytimes.com/2005/06/14/opinion/14bergen.html">исследованных Бергеном и Пэнди в 2005 году</a>(English), посещали западный колледж (только 9% учились в медресе). В целом, традиционное западное образование в колледже получил очень маленький процент мусульман. Человек, проживший всю свою жизнь в мусульманской стране, вряд ли испытает жгучее желание поехать заграницу и взорвать там чего-нибудь. Но когда кто-то из мусульманской нации едет в европейский колледж, возвращается с идеями эпохи Просвещения, — о разуме и о том, что оглядываться нужно не только на свои убеждения, но и на всё, что из них выводится — и применяет эти идеи к Корану… Вот <emphasis>тогда</emphasis> начинаются неприятности. Он потерял свой культурный иммунитет.</p>
<p>Я также вспоминаю о выступлении, которое проводил один из ассистентов Далай-Ламы. Это был не приглаженный западный буддизм; это был оригинальный буддизм, буддизм в шафранных робах прямиком с самолёта из Тибета. Этот человек говорил о своих убеждениях, и отвечал на вопросы присутствующих. Люди начали спрашивать его о некоторых последствиях его убеждений о том, что жизнь, любовь, чувства (и даже Вселенная в целом) в самой своей основе плохи и нежелательны. Он с большим трудом понял вопрос — не из за плохого знания языка, я полагаю; просто идея о том, что можно взять убеждение в одном контексте и применить его к другому контексту, была для него совершенной диковинкой. Его знание состояло из отдельных единиц. Каждая единица имела свою историю с собственным выводом и ограниченной областью применения (неудивительно, что многие считают, что для понимания буддизма требуется несколько десятилетий). Ему была незнакома мысль о том, что эти единицы могут как-то взаимодействовать; мысль о том, что можно взять идею из одного контекста и изучать её следствия в совершенно другом контексте. Возможно, это была одна из крайних форм культурного иммунитета.</p>
<p>Мы считаем буддизм мирной, заботливой религией. Религия, которая учит, что борьба и статус бесполезны, определённо должна быть более мирной, чем та, что учит, что весь мир должен склониться перед её влиянием; и религии, за которыми не стоят государства, (например, таким было раннее христианство) обычно спокойнее тех, у которых есть власть казнить и миловать. Но многое из традиционных представлений о буддизме появилось благодаря культурным нормам, мешающим буддистам соединить все точки в своём мировоззрении. Сегодня мы беспокоимся об исламских террористах. Через сто лет мы, возможно, будем беспокоиться о физиках-буддистах.</p>
<p><strong>Разум как подавитель иммунитета</strong></p>
<p>Я говорю обо всём этом потому, что интеллектуально развитые люди иногда совершают поступки, затмевающие своей глупостью всё, на что способны глупые люди. У этого много причин, но одна из них в том, что во всех культурах циркулируют как опасные мемы, так и культурные антитела к этим мемам. Проблема в том, что эти антитела <emphasis>не логичны</emphasis>. Напротив, они часто могут вообще отрицать логику. Это слепые пятна, которые позволяют нам жить с опасным мемом, не испытывая потребности действовать в соответствии с ним. Опасные эффекты этих мемов наиболее очевидны на примере религий, но я думаю, что какая-то часть этого есть во всех социальных нормах. В Америке есть сильная культурная норма, говорящая о том, что все люди равны (что бы это ни значило); изначально, это сильное и неоднозначное убеждение было сбалансировано набором настолько больших слепых пятен, что оно не побудило нас сразу освободить рабов или дать право голоса женщинам и людям, не владеющим землёй. Можно вспомнить и другую норму, говорящую о том, что только тяжёлый труд гарантированно приводит к успеху, и связанный с ней набор слепых пятен, который не даёт этому убеждению сделать из нас всех объективистов.</p>
<p>Даже небольшое количество разума может быть опасным грузом. Ландшафт рациональности не гладок; нет никакой гарантии, что удаление одного ошибочного убеждения улучшит ваши рассуждения вместо того, чтобы ухудшить их. Иногда разум позволяет нам видеть опасные аспекты наших мемов, но не те слепые пятна, которые нас от них защищают. Иногда он позволяет нам замечать слепые пятна, но не опасные мемы. В обоих случаях разум может привести человека к дисбалансу, подорвать его адаптацию к меметическому окружению и уничтожить цепи, мешающие дремлющим мемам довести себя до логического завершения (перефразируя Стива Вейнберга, можно сказать: «Для того, чтобы умный человек сделал что-то по-настоящему глупое, ему нужна теория». Вообще говоря, можно было бы цитировать и без изменений, ведь «глупое» — это просто слабый оттенок «злого». Коммунизм и фашизм начали с установки полного контроля над меметическим окружением, что позволило им создать свободного от культурного иммунитета человека, который будет делать то что ему скажут).</p>
<p><strong>Вакцины: обновление убеждений и эмоции</strong></p>
<p>Как можно понять, что ты удалил набор белых пятен из своего разума, не удалив одновременно их противовесы? Один из способов предотвратить такую потерю иммунитета — внимательно следить за тем, не отклоняешься ли ты от всех, кто находится рядом с тобой. Я постоянно отклоняюсь от мнения окружающих, так что для меня такая эвристика оказалась не очень полезной.</p>
<p>Другая эвристика — слушать свои чувства. Если ваши заключения совершенно вам не нравятся, то, возможно, вы потеряли когнитивный иммунитет к чему-то опасному.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Разум_как_меметическое_иммунное_расстройство">1.</a>Их доля составляет от трети до половины всего населения Америки.</p>
<p><strong>Так ли очевидно «очевидное»?</strong></p>
<p><emphasis>Джордж Колэсрик</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Эта статья посвящена теме, которую я уже несколько раз затрагивал в <a l:href="http://lesswrong.com/lw/9em/open_thread_january_1531_2012/5odf">обсуждениях</a>(English) и которая заслуживает большего внимания. Как правило, то, что само собой разумеется для одного человека, вовсе не обязательно будет таковым для другого. Очевидно ли это для вас? Возможно, да, и утверждение было для вас очевидным и до того, как был задан вопрос. Возможно, что вы ответили так только потому, что сработало <a l:href="https://lesswrong.ru/w/Когнитивные_искажения">суждение задним числом</a>.</p>
<p>Представьте себе комментарий на Less Wrong — проницательный, вежливый, понятный — в общем, прекрасный во всех отношениях. А теперь представьте себе тот же комментарий, но только предваряемый словами «Общеизвестно, что». Казалось бы, это не меняет сути дела, но на деле единственное слово меняет комментарий к худшему в той степени, которую я не берусь определить.</p>
<p>Будь я настроен недоброжелательно, я мог бы свести описанный эффект к частному случаю ошибки, связанной с <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Mind_projection_fallacy">проекцией собственных представлений</a> (English). Подразумеваемое умозаключение выглядит примерно так: «Я нахожу такое-то суждение очевидным. Следовательно, это суждение будет очевидным для всех». Трудность состоит в том, что оценка суждения как очевидного или вероятного — только <a l:href="http://lesswrong.com/lw/oj/probability_is_in_the_mind/">порождение ума</a>(English).</p>
<p>Клеймо «очевидности» идей связано с другой проблемой: «очевидное», скорее всего, не будет сказано вслух. Я не знаю, насколько универсально это утверждение, но точно могу сказать, что когда я проговариванию то, что мне кажется очевидным, я боюсь. Я боюсь, хотя пренебрежение этими опасениями не обязательно вызовет шквал презрительных комментариев. (Именно поэтому, на самом деле, я и пишу эту статью).</p>
<p>Даже те идеи, которые ретроспективно кажутся очевидными, бывает трудно предсказать. Сколько людей смогли бы со всей ясностью понять слабый антропный принцип<a l:href="https://lesswrong.ru/w/Так_ли_очевидно_очевидное">1</a> без помощи Ника Бострома?</p>
<p>А как быть с теми предпосылками или убеждениями, которых вы уже придерживаетесь? Они должны быть очевидными, и иногда таковыми и являются, но не секрет, что наш мозг плохо складывает два и два. <a l:href="http://lesswrong.com/r/discussion/lw/8ib/connecting_your_beliefs_a_call_for_help/">История Люка</a><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Так_ли_очевидно_очевидное">2</a> (English) показывает пример осознания того, что «Большой взрыв» идей, посетивших Люка, не был неизбежным. По крайней мере до тех пор, пока Люк не наткнулся на абзац из статьи И. Дж. Гуда. Я рад, что Люк снабдил меня примером, и я избавлен от необходимости придумывать собственный.</p>
<p>Перефразируя Элизиера, это вовсе не была «молния инсайта».</p>
<p>Я поднимаю вопрос об «очевидном», поскольку предлагаю сообществу ввести ряд норм:</p>
<p>Не бойтесь говорить что-то только потому, что оно «очевидно». Что-то вроде этого всегда говорили учителя: глупых вопросов не существует.</p>
<p>Не снабжайте классные идеи оговоркой «это общеизвестно, но все же стоит сказать, что…».</p>
<p>Не «минусуйте» без раздумий комментарий потому, что он сообщает нечто «очевидное». Не избегайте «очевидных» идей.</p>
<p>Не называйте идею очевидной, так, будто очевидность — ее неотъемлемое свойство. Может быть, в какой-то ситуации назвать нечто «очевидным» — это самый точный способ высказать то, что вы думаете, однако довольно трудно сделать это так, чтобы не выглядеть высокомерным. (Подозреваю, что на самом деле это одна из причин, по которой мы в таких ситуациях избегаем «я» и выбираем безличные формы: «это очевидно» или «общеизвестно, что…»).</p>
<p>Я не утверждаю, что предложенные нормы безусловно хороши, но полагаю, что их осуществление уменьшит количество мыслей, которые нельзя думать и слов, которые нельзя произносить.</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Так_ли_очевидно_очевидное">1.</a>Даже если вы далеки от философии и физики, вы могли слышать о связанной с антропным принципом «проблемой наблюдателя». Вкратце ее можно сформулировать так: наблюдатель влияет на наблюдаемое. Результаты эксперимента, исследования и т.д. всегда зависят от условий наблюдения, одним из которых является наблюдатель.</p>
<empty-line/>
<p>Сегодня влияние наблюдателя на объект и результат наблюдения общеизвестно и кажется простой и логичной идеей, до которой может додуматься всякий, однако чтобы сформулировать этот принцип и его следствия, понадобилось создать и усвоить теорию относительности. Идеи, которая время спустя кажутся простыми и логичными, далеко не всегда очевидны в момент их рождения (Прим. перев.).</p>
<p><a l:href="https://lesswrong.ru/w/Так_ли_очевидно_очевидное">2.</a>В статье идет речь о столкновении (автор буквально говорит об ошеломляющем столкновении «лоб в лоб») Люка, одного из активных авторов Less Wrong, с поразившей его работой И. Дж. Гуда. Люк приводит цитату, которую можно свести к следующему утверждению: как только человек изобретет машину, более умную, чем ее создатель, это станет последним изобретением человечества. Люк всерьез задумался над этим утверждением, и попытка опровергнуть идею, высказанную в цитате, и ряд следствий этой идеи перевернула его жизнь (Прим. перев.).</p>
<empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Table of Contents</strong></p>
<p>Ложные убеждения</p>
<p>Замечая замешательство</p>
<p>Загадочные ответы</p>
<p>Простая истина</p>
<p>Предисловие автора</p>
<p>Простая истина</p>
<p>Чрезвычайно удобные оправдания</p>
<p>Политика и рациональность</p>
<p>Против рационализации</p>
<p>Обновляй себя шаг за шагом</p>
<p>Один довод против армии</p>
<p>Нижняя строчка</p>
<p>О чём свидетельствуют отсеянные свидетельства?</p>
<p>Рационализация</p>
<p>Рациональное обоснование</p>
<p>Мотивированная остановка и мотивированное продолжение</p>
<p>Фальшивое оправдание</p>
<p>Это ваша настоящая причина отказа?</p>
<p>О лжи и Черных Лебедях</p>
<p>Эпистемология темной стороны</p>
<p>Против двоемыслия</p>
<p>Серьёзно, я обманул себя</p>
<p>Вера в самообман</p>
<p>Парадокс Мура</p>
<p>Не верь, что самообман удался</p>
<p>Свежий взгляд на вещи</p>
<p>Якорение и корректировка</p>
<p>Прайминг и контаминация</p>
<p>Мы верим всему, что нам говорят?</p>
<p>Кешированные мысли</p>
<p>Стандартный «нестандарт»</p>
<p>Страннее истории</p>
<p>Ошибка обобщения на основе вымышленного свидетельства</p>
<p>Добродетель узости</p>
<p>Генетическая логическая ошибка</p>
<p>Аффективная эвристика</p>
<p>Просто мессии</p>
<p>Сопротивление аффективным смертельным спиралям</p>
<p>Некритичная сверхкритичность</p>
<p>Любая деятельность хочет быть культом</p>
<p>Хранители истины</p>
<p>Хранители Айн Рэнд</p>
<p>Два коана о культах</p>
<p>Первый коан</p>
<p>Второй коан</p>
<p>Эксперимент Аша о конформизме</p>
<p>Умение отпускать</p>
<p>Важно уметь сказать «Упс»</p>
<p>Предложение спятить</p>
<p>Хватит уже надеяться</p>
<p>Как правильно сомневаться</p>
<p>Размышление о любопытстве</p>
<p>Законы рациональности беспристрастны</p>
<p>Оставь путь к отступлению</p>
<p>Кризис веры</p>
<p>Машина в призраке</p>
<p>Простая математика эволюции</p>
<p>Чуждый Бог</p>
<p>Чудо эволюции</p>
<p>Эволюции неразумны (но всё равно работают)</p>
<p>Эволюция к вымиранию</p>
<p>Трагедия группового отбора</p>
<p>Исполнители адаптаций, а не максимизаторы приспособленности</p>
<p>Эволюционная психология</p>
<p>Суперстимулы и крах западной цивилизации</p>
<p>Суть твоя - осколки бога</p>
<p>Ценности терминальные и инструментальные</p>
<p>Как люди понимают слова</p>
<p>Притча о болиголове</p>
<p>Слова как скрытые умозаключения</p>
<p>Экстенсионалы и интенсионалы</p>
<p>Типичность и асимметричное подобие</p>
<p>Замаскированные вопросы</p>
<p>Нейронные категории</p>
<p>Как алгоритм ощущается изнутри</p>
<p>Споры об определениях</p>
<p>Ощути смысл</p>
<p>Аргумент к традиционному пониманию</p>
<p>Пустые ярлыки</p>
<p>Табуируй свои слова</p>
<p>Замени символ на суть</p>
<p>Ошибки сжатия</p>
<p>У классификации есть последствия</p>
<p>Контрабанда характеристик</p>
<p>Аргумент «по определению»</p>
<p>Где проводить границу?</p>
<p>Общая информация и плотность в пространстве вещей</p>
<p>Слова как мысленные кисти</p>
<p>Когда слова ошибочны</p>
<p>Просто реальность</p>
<p>Реальность безобразна?</p>
<p>Вне лаборатории</p>
<p>Второй закон термодинамики и двигатели познания</p>
<p>Основы редукционизма</p>
<p>Распутывание вопроса</p>
<p>Неверные вопросы</p>
<p>Исправление неверного вопроса</p>
<p>Ошибка проецирования ума</p>
<p>Вероятность находится в голове</p>
<p>Цитата — не референт</p>
<p>Качественное замешательство</p>
<p>Думай как реальность</p>
<p>Редукционизм</p>
<p>Объяснение против разобъяснения</p>
<p>Лжередукционизм</p>
<p>Поэты саванны</p>
<p>Наслаждение обыденностью</p>
<p>Обыденная магия</p>
<p>Красота устоявшейся науки</p>
<p>Физикализм для продвинутых</p>
<p>Рука или пальцы</p>
<p>Злые атомы</p>
<p>Тепло или движение</p>
<p>Когда антропоморфизм стал глупым</p>
<p>Априори</p>
<p>Редуктивная отсылка</p>
<p>Зомби! Зомби?</p>
<p>Исключая сверхъестественное</p>
<p>Просто доброта</p>
<p>Раскладывание камней в правильные кучи</p>
<p>Настоящая дилемма заключенного</p>
<p>Количественный гуманизм</p>
<p>Пренебрежение масштабом</p>
<p>Парадокс Аллэ</p>
<p>Чувство морали</p>
<p>Стать сильнее</p>
<p>Бросая вызов сложностям</p>
<p>Цуёку наритаи («Хочу стать сильней!»)</p>
<p>Создание сообщества</p>
<p>Общий уровень здравомыслия</p>
<p>Чувство, что большее возможно</p>
<p>Прочие материалы</p>
<p>Прочие материалы с lesswrong.com</p>
<p>Пример мотивированного продолжения</p>
<p>Атеизм = не-теизм + анти-теизм</p>
<p>Забудьте кое-что, чему вас учили в школе</p>
<p>Непередаваемое превосходство</p>
<p>Пацифизм губит ухоженные сады</p>
<p>Полезная идея истины</p>
<p>Предполагая красоту</p>
<p>Против адвокатуры дьявола</p>
<p>Рациональность — это систематизированное выигрывание</p>
<p>Ученые уже всё это знают?</p>
<p>Учи невыучиваемому</p>
<p>Не выходи из комнаты</p>
<p>Обобщение на одном примере</p>
<p>Презумпция типичности — худший аргумент в мире?</p>
<p>16 видов полезных предсказаний</p>
<p>Научные основы самопомощи. Что мы о них знаем?</p>
<p>Индустрия самопомощи и научная литература</p>
<p>Некоторые научные советы</p>
<p>Методы обучения</p>
<p>Продуктивность</p>
<p>Счастье</p>
<p>Заключение</p>
<p>Список литературы</p>
<p>Как перестать откладывать дела</p>
<p>Введение</p>
<p>Уравнение прокрастинации</p>
<p>Уравнение прокрастинации в действии</p>
<p>Как побороть склонность откладывать дела на потом</p>
<p>Оптимизация оптимизма</p>
<p>Спирали успеха</p>
<p>Заместительная победа</p>
<p>Мысленное сравнение</p>
<p>Предостережение против чрезмерного оптимизма</p>
<p>Увеличение ценности</p>
<p>Поток</p>
<p>Значение</p>
<p>Энергия</p>
<p>Награды</p>
<p>Страсть</p>
<p>Управление импульсивностью</p>
<p>Самоограничение на данный момент</p>
<p>Постановка целей</p>
<p>Заключение</p>
<p>Как быть счастливым</p>
<p>Влияние на счастье</p>
<p>Счастье, личность и навыки</p>
<p>Счастье является субъективным и относительным понятием</p>
<p>Поток и внимательность</p>
<p>Как быть счастливее</p>
<p>Стратегическое мышление не свойственно нам по умолчанию</p>
<p>Живя осознанно</p>
<p>Вас может съесть гру</p>
<p>Да будет свет</p>
<p>Как получить удовольствие от неприятной компании</p>
<p>Семь Сияющих Историй</p>
<p>Что такое байесианство</p>
<p>Записи о фактах: как и зачем</p>
<p>Корень разногласия — стратегия для разрешения споров</p>
<p>Преамбула</p>
<p>Для чего применяется «Корень разногласия»</p>
<p>Необходимые условия</p>
<p>Как играть</p>
<p>Способы поиска</p>
<p>Подводные камни</p>
<p>Алгоритм</p>
<p>Заключение</p>
<p>Разум как меметическое иммунное расстройство</p>
<p>Есть пророки в своём отечестве</p>
<p>Культурный иммунитет</p>
<p>Разум как подавитель иммунитета</p>
<p>Вакцины: обновление убеждений и эмоции</p>
<p>Так ли очевидно «очевидное»?</p>
<empty-line/>
</section>
</body>
<binary id="img_13" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QDERXhpZgAASUkqAAgAAAAHABIBAwABAAAAAQAAABoB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</binary>
<binary id="img_19" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
<binary id="img_12" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QDERXhpZgAASUkqAAgAAAAHABIBAwABAAAAAQAAABoB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</binary>
<binary id="img_6" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAeAB4AAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM
DAsKCwsNDhIQDQ4RDgsLEBYQERMUFRUVDA8XGBYUGBIUFRT/2wBDAQMEBAUEBQkFBQkUDQsN
FBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBT/wAAR
CAEfAUwDASIAAhEBAxEB/8QAHgABAAIDAQEBAQEAAAAAAAAAAAYHBAUICQMCAQr/xABIEAAB
BAICAQIEAgUGCQwDAAABAgMEBQAGERIHEyEIFCIxFSMWMkFRYQkXJCdCYhgzOFJVdpS00yUm
NTdGU3FydYSzxDRDgf/EABwBAQACAwEBAQAAAAAAAAAAAAAEBQIDBgEHCP/EAEQRAAEDAgME
BwMICAcAAwAAAAEAAhEDIQQSMQVBUWEGEyJxgZGhscHwFBUWMkJk0eIHFyNSYqLh8SQ1U1Ry
kqMzgrL/2gAMAwEAAhEDEQA/APVPGMpv4ifPv8zcCBErI0efsE/lxtqQrlthpJAK3EJUFnt7
pT9gSFnn6OpmYTCVsdWbh6AlxVftDH4fZmGfi8U6GN19wHMlXJjPNm889eQ9hlokytwtWnEo
DYTBfMRHAJPuhnqkn3PuRz9hz7DIFn0Cl0IrOH7auAeQJ9pavkuI/Sbh2u/w+FLh/E4N9AHe
1eseM8nMZv8AoP8Aef5PzKL+s/7n/wCn5F6x4zycxj6D/ef5PzJ+s/7n/wCn5F6x4zycxj6D
/ef5PzJ+s/7n/wCn5F6x4zycxj6D/ef5PzJ+s/7n/wCn5F6x4zyihzH6+WxKivuRpLC0utPM
rKFtrSeUqSoe4IIBBGWFqvxFeQ9Sll5jZplg2paFuR7VZlocCST15c5UgHkg9Ckn9/sCI1fo
TXaJo1g48wR7ypuG/SZhXujE4ZzRxDg72hq9G8ZW/gjzCx5j08z1Mtw7eGsMT4jawQF8AhxA
5Kg2v347ftStPKuvY2Rnz3EYepharqFYQ5tivreDxdHH4dmJw7pY4SCmMYyOpiYxlKeVd213
QvP3jmx2a+rNdr1UV4ymXbTG4rRcLtcQgLcUB2IBPHPPscxLg0gHf+BPuUihRdiH5G6wTx0B
PuV14zhCf5usabx9qqNL8jU1DCkL2qS9J/FILaZD7Vg2phtsvRZIdcKJBUlhPpFwLB9RIAJs
+t8m73tvmyVQq26o1CKt8RWNen2UaPauRVQkuCUxBcguLcdC1lQV8wpoFtSFNkoVzoZXD4AB
kq0qbIrU2l5cI7R3zDXZTIj8ee6eoMZS/h+ZbOVCZuz+TLWdJe2axq4kexbrGEyhFlTGEMJD
cVtSlLbaDigk9uWeUlKe6TdGSGnMJ+NAfeqqvRNCoaZMwSLTFiQdQN4TGMZ6tCYxjCJjGMIm
MYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImcQ/G/wD9a9T/AOiNf/O/nb2cQ/G//wBa9T/6I1/87+dp
0R/zQf8AEr5v+kD/ACN3/JvtXLe5bnC0iDClTWZD6JcxqC2mMlKleo4eEkgke3t7/t/hn51n
d4G1LvBGbfjpp5rkCQuSlKUlaACpSSFH6ff7ng/wzPvddr9ljsMWUf5lpiQ3KbT3Unq6hXZC
vpI54P7D7fvysPPtQzqnhvcXqVlUV2ykIkTVoWpRWXHG0OH3J4BSACBwOOfbPq+Nr4nBtq4o
wabWkxvsBHrPgvz/ALPw+ExxpYOCKr3Bub7IlwGk8J9FJK7zvodtsLdJE2OO9YOOlhtIbcDa
1/uS6U9Dz9gQr39uOeRk9yL6PQUrOhUEOHEivVjcZh5lPRKkFQAWHPtwVdvq7ffn3++U7K86
3tY/vVYh38UvEWj8SnjBpCRGZbQpTjq+EjlLaRz9XJJ4H254wrbQOzmD5c4EmSMogWi13GSS
YHHkpbNkN2lWqU9mNI6vXO4EntRNmgADVwMwAbldFZj2E9iqgSZspZbjRmlPOrCSrqhIJJ4A
JPsD7DOfLXyxtjPizQrVy3FUzaqdFrsn4emSYvVRDY9FI6/V7j7f2c19L5i2eT4y8jWbWzi5
ep346K60/D2mOyFL4KvSKOByP2KBI5yLV2/h2F7A0y1pdu3NDtMwOh5AmQDZS2dE8Y5vWFzY
D8n2tes6vXIWi94JzZb5YhXXT+XtO2Gyq6+svo0+dZIU5HYjhS18JT2PcAflngE8L6n2OTDO
Yq7yA2x5D09nUqetqa6RKarbS1iV7Dap7xShbzSVBHISglPPHHKj+4A5L4PkbYnqDy/JXYcv
UMmQ3Wq9Bv8AISlKikcdfq44H63OMPtpha/rblua7RbstDrSZMg2Np7oJyx3Rt9Mtdh+y0gG
HOl3afkH1WgDUSLmJNj2Rd2Moud5I2q0ovGdJVWLMG+2iKH5Nw/HQv0UoQlayhvgIKj7+3HH
7PbkEbvQto2io8o2Oj7LbM7GE14so1miImM4AVJSW1IR9IHJJH7f4+4AsGbTpVKophpgnLmt
GbLmjWZjfETaVWVNg4ilSdUc9stDnZZOYta7KXDsxEg2JBtMLdMeaqSRp+w7GIlgmFRylw5L
Sm2/VUtJSCUAL4I+sfcj9ubug3uDsWx2tLHjy2pVazHeeW8hIQQ8jskJIUTyB9+QP/7kG8Sa
L8zp+50uxVr6YVhfzF+jIStkvsnp1WCCD1PX2IPvxlk1+sVlVbzrOLG9KdNbaakO+oo90tgh
A4J4HAJ+wHP7ecwwbsbWbSrVCMpa0kRBmHT6lkdzvH3aFPZuGfWoU2kuBOUzI+xE/wA897V2
L8B3/bj/ANj/APYzrLOTfgO/7cf+x/8AsZ0tucS9m67KZ1ywgVlqofRIsoDk1kJ/tAtIeZUS
R7A9xwf2H7Z8h6SND9tVWl0A5bmYHZbewJ8gv0T0GE9H8N/9/wD9uW8xlJaxW+R9e+Fh2MmR
Fl7qxrQTUMQKtcF2M4IaQ0ytDz7vd5KwfqPRJPAKBweY29PsK3WdMf8AGNdvlpIOyhufH21d
whfC62UgLkGwIWIqHVMLX05R2T9AU51BjM2OKjntZVBDXFoMdmwmXExlDtGyDJnhJ7MVOyHE
RIJ8hPiV0jjOaNOpPLkez1SBG2aYmVHd2tE+22mpkTY8pAtGBDUtlp+OlKlNdlMnt1DfcIT1
PIiFgPMs3xs9WQDtUOxe8W18iTbkO/MM2TSJqnmGUL5WZryzHQogFaUAkqCw1zNZ0dbUcWjF
MsY3i2dzZuBbs5gBJggRJE5hxJIjQx/MG++eEb10Ud00XSN8e1pVkxX7XsMhucK1ZcU/OWtv
0vUaQeeyUojfWUfS2Edl9e3Jnmczbb/OjYbbtEWt/SCuoYW16/MRLa7qVOjqFY2/FYHupMdP
9LdfUkJHPtyQXgLE2L/nX8R2o1Q/pUDU6WZsMtn9T5WfKUIVc9z7FfaOm9R1BUkcdlgK9A5U
7QwNLB0qDqbgS5okBwMdlp3ARZwESYjXcPG1HVDmPAfHs9itXGakRrz9Iy8bGvND6XAg/IL+
a9T/ADvX9br1/u+lz/eys2m9wb8pWkiU5ZP6p+kQbjRmEutlpJqWeHlL7EORfW7p9NKUhLpK
1KVwQObqVurElp+CB6zb1jdc4XAtxWeKrRlYXb7m3ZEgdq/dwJVxYzl3x7aX03QqyxqGNzvZ
z2lreuE28uc2zKmLZYMcxnVKHCz+ce0Q88H6j6nTPvrx3CFrO1RhL2mypPnapz5lNdaxJhiq
eInfLJmPvS+QhA56qCgCS2kEhStBxcGMvrbX2cTuXR1OjBpue01wC1wFxGrg07zGuZoMZ2XG
hA6bxlNiNsMq91NOiWVlWUgqbQvu7ZX2Uzs58xE9NLiJD7Lod/xxbU4o/QFhI6nkQ2k2fyRr
llq4S3ay3ZGoUSHoFpSWExEmd2fElKpKFBuG9wpHqOPBX9kqHCffZ8ogiWm5jdz08u8yICh0
tgGuwup1gHD7LgQ4dpze0IIB7Mm5DR9YgXV77hvuveP4TM3Y7WPTQ3VltEmWSlsrCSrr244C
iEngE8qI4HJ9s3jLqX2UOJCglaQoBaSlXB/eDwQf4H3yimP0/kXdNAi/jMdE5Wzx5Ni/2LcB
s2rZivFLnspYjpWlgEKHCwQC2F5Z3ij8S/mt078Z+a/GPwaH878/2+Y9f0Eep6nb6u/bnnt7
888++Z0arqpdIgW3d/npwGu+6jY/ZlLB4ZtRtQOdmIMOm2Z4BiLfUOriTIMARMqxjGSVziYx
jCJjGMImMYwiYxjCJjGMImcQ/G//ANa9T/6I1/8AO/nb2cm/Gn40ubS2qttrokiwhMwlRJiY
7JX8qltS3Q6vgk9SFr5PACfT9z9QGdf0VqspbTZ1hiQR4wvn3TuhVr7EqCk0ugtJjhOvx36L
k7MWzrIt1XSYE5hEqHIbLTrLg5StJHBBzKxn3RzQ8FrhIK/LTXFpDmmCFWFH8P1LQzIambzY
3auHIElikesiYLagvujhsJB4SvhQ5P3Hvz787Wq8Na9UWW02DQkuTtiDqZMh1SStpDnPZLX0
/SOTz78/Yc88ZOsZXt2bhGAAUxafUQfS3craptjaFXNnrEzrzvN+N7njvVew/CFDFb1Jlcqw
lRNaK1w4r7jZbcWo9u7gCB2UDxxxxxx9vvz/AGb4To58DbojkuwDezyESZhS43y2pKuwDf0e
w5/f2ywcZ6dnYRwLTTEGfUBp9AB3Lz53x+bN1pnXxzZ5/wC3a71B1+HqANakzHEiGxrLvrw2
o6khK1e3Jc5SSrkjkkcEknI/a/DlT2lhdyU7Js8Bu5eW/Mhwp6G2HSsnkFHp+49yPq59stjG
eVNm4OtOemPgBvsAHcFnS2ztCiZZWM+epzb/AOK/eqF8beIRtHj5qv2Q3ddPprR8VU4urYmR
mQUBPpKUPZJCR9hx+7g5ZGieKqnQZthYMSrG2t5/AkWdtJ9eQtAACUduAOBwP2c/bkkAcTLG
Y4XZuHwwY4Nl7QBm3mBE95Fp1i2i243beMxhqNLy1jySWjS5kjum8aTfVRvRtCr9Ah2Mauel
PNzpzk9wynAshxfHIHAHt9I+/J/eTkkxjLCnTZRYKdMQ0WAVNWrVMRUNWq6XHUrrH4Dv+3H/
ALH/AOxnWWc9fBz40udI1q9tLuJIrJFq+221BlsltxLbIX+YQTyOynFDqpIPCAfcKGdC58C6
R1WVtq1n0zItfuaAfUL9X9DqFXDbCw1Os0tdDjB1gucR5ggpjGM5tdmmMYwiZzxsH8oJ4A1y
3frn/ITU91nrzIpqudZRV8pCvokRmHGl8c8Hqs8EFJ4IIGx+OXYtp1T4Vd+tNNnWFZeMsRh8
/Vp5kRYqpTKJbyFcEt9I6n1F0cFsJKwUlPYeMTTSGGkNtoS22gBKUJHASB9gB+wZ1+wNhN2w
KjnvyhsaayVaYLBjFZiTAC99dF3qh8majWbPrFmzcUVk160aYxyAoclKkqSQFIWlQUlSFAKQ
pKkqAUCBvSORwfcZ5tfyTV1csbr5NpGY8iVrb0ODZSHlTeGYE3s402EsE+6pDSVdnEcdRAQF
c90cek2UG0MGcDiqmFJnKYniN3pqNxsoVel1NR1OdF8IECNVwY8KFHaiQ4zaWWY7CAhtpCRw
lKUj2AAAAA9gBn3xjK9aSS4ydUxjGF4mMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCKBbV
4H0Dc5YlWurw3JJWt1b0btGW6tZBUpxTRSVkkc8q5+5/eeeSPin1HSNC2Wpo9Sr/AJGa0wt+
x6ylvJ+sp9JB7uKKVAJUojgeziD78+3aXkLc4vjzS7fYpifUZgMFxLXJHquEhLbfIB47LUlP
bggc8n2BzzPmSrLbthfkuJcsLezlKcUllrlb77i+T1QkfdSlewSP28AZ9P6Isxdd7sRUqu6p
lgJMEkcJiwv3kL4h+kCrgMLSbhKNBnX1blwaMwANrxMuIjXQELXZb3hH4c7zyvLiWEptys1M
rV6tiSkLe6EBSGUn3JJJHcjoOqvuU9Tafgb4Sf8Ao3Zd4b/e81rzrX/gW1SCT/4ktcf5vY/r
IzqyHDYr4jEWKw3GjMIS00yygIQ2hI4SlKR7AAAAAZO230qbRnD4Ay7Qu3Du4nnp3qr6M9BH
4nLi9qgtZqGbzoe1wHKzu5UB/gQaL/pbYf8AaWP+Dj/Ag0X/AEtsP+0sf8HOhcZwPz/tT/Xc
vq/0U2J/tW/Hiuev8CDRf9LbD/tLH/Bx/gQaL/pbYf8AaWP+DnQuMfP+1P8AXcn0U2J/tW/H
iuev8CDRf9LbD/tLH/Bx/gQaL/pbYf8AaWP+DnQuMfP+1P8AXcn0U2J/tW/Hiub9A8GeELa2
uddiOSNju6t9Yltz5T7LzXVXpqSkIDSVpSpJ5UkK4KhyeCnLe07w5pegupeotchw5KFqcRLW
kvSEFSep6uuFS0gp9uAQPc+3ueeKfJ3jm58WeaJFVrLsiG8/2l064kgtPFlwL4abV3KiocON
Ac93CkcAlYBsLxn8X24l75e8o/0phRGFvzJddHKJbLQWCt5YT+WUoSSOOqB+ryoe5PMu6R42
uXUsZVdrGpLfL+i5bZmO2Xga5oYrBtpVGEgOawHQ8YzSLXvOtrLsbGVvoHxCaP5EbbTCuG6+
etaWhXWikx3ytSilCUgkpcJ4+yFK47J54J4yyMzZUZUGZhkL6ZQxNHFMFSg8OHEGUxjGbFJT
GMYRYltUwb+qm1lnCj2NbNZXGlQ5bSXWX2lpKVtrQoEKSpJIKSCCCQc80Nq/kxvwvzPTaZr3
k+SzS29LYW8Z69pUzpcYQ3K5lTS3GnmEu+oqcpYV0SUhASe5PYenWVVsf+VP48/1M2X/AH6i
ybhcbicE4uw7y0nWFtp1alIzTML+fDz8NGlfDPrU2q1NiRIl2LwkWV1ZFtc6epPIbDq0IQnq
2k9UISlKRyo8dlrUq1sYyK97qji95km5J1JWskuMnVMYxmC8TGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhE
xjGETGMYRMYxhExjGEUC80+J2PMenopHrFyrcZlIlsyUNB0BaQpJCkEjsClavsR78Hk8EHR+
Hfhx1zxL6U7/AKZ2NPqD8VfQUdEq9urbfYhH0jjt7qPZfv1V1Fs4yxbtHFswxwbKhFM3j+us
cphUz9j4CrjRtGpSBqgQHGTEaW0kcYnmmMYyuVymMYwiYxjCJjGMIqs+Ivx4/vOgOSqoOI2S
kX+JVr0bkP8AdHuptCkpK+VJHKQnjlaG/f2yjJOsTvKGtQ/MHjxv8I3aE+sW9XXJV1dkJHK3
GQoe6lIUlSm/qCw4U8qWFBzsbKn8ceGJXjHyhstrVTo6dSumPVNaGwhxiSHOyUpATx6SUqdC
eCPZYBSeoVlbiMP1lQGLHXiDuI9i5PaeyvlOJa8NJa+zosWkXY8cxoeR3qvdIg+NfimoHU2N
NHoNzY5enGq6x3lqUtJW+g8EOpURwfUCygrI55Ulard8UeNrHxlEsa9/apmw1C1o/Do05v64
LaQU+mF9j2HX0xwAlI6EhI7HKy87eCbGLdDyL46LkHZ4izJlQ4g95J9+zrafsXCCe7fBDgJ9
iokOTfwT52rvMVKW3A3B2SIgGZXg+yh7D1mufctkkcj3KSQDzylSsKIayrkqiH7jpmH48lH2
eKeHxoo41gbXH1XiwqDjaxcN4M8QrTxjGWq7RMYxhEyqtj/yp/Hn+pmy/wC/UWWrlVbH/lT+
PP8AUzZf9+osIrVxjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhEz
Gi2UOc/MYjSmJD0N0MSW2nApTDhQlYQsA/SrotCuD78KSfsRmj8l1FxsHj7Yq3X5XyV1Lgus
xH/XXH6OKSQPzUAqb/d3SOU/ce4zmXxb4lsYvki3sdc8SPeLXod0JabN75JhKoYqo7Zgo+Wd
WZKXJP5h5/KBCllQeSUDQ6oWvIyyIn1j0119YBssPhadak97qgaRMC3LnN53Arr/ABnHUyx2
ao8ebFPq5fkKDbRdHtn9nk7GuchlqzTHBaVEW+Q0lYdD5BhflBIHPt6RzfzqrZNirtjqdSl+
Q6ypszTw3rG3dnomRpapx+ddjKfPqIQGOOymuI/26c/UD4atwAJ7t+uh4W14kcVIOzg0Bznw
Ji40u2Z/7SBeWgldTYzlmvsfKc+RY7VZ1WwPGfqtjXHV23pMVpubFEZKXEKbKVNredM4odR1
WpsNFB54zZeCkXEVO4xdjn7dZ6yHat2vku1l9BeL6nVhwNJlyH5hQFIZ9TlYb69iUBClqXkK
kuA+NTHdIv4gG61PwHV0y8vkiBAveQCO8E+IBIJAXSmMYzcqpMYxhEznXzt4JsYt0PIvjouQ
dniLMmVDiD3kn37Otp+xcIJ7t8EOAn2KiQ50VjNFai2s3K7+yr8dgaO0KPVVe8Eag7iDuIVW
eCfO1d5ipS24G4OyREAzK8H2UPYes1z7lskjke5SSAeeUqVaec6+dvBNjFuh5F8dFyDs8RZk
yocQe8k+/Z1tP2LhBPdvghwE+xUSHJv4J87V3mKlLbgbg7JEQDMrwfZQ9h6zXPuWySOR7lJI
B55SpUejWc13U1vrbjx/rxCq8Djq1Kt834//AOT7LtzxxHBw3jxFlaeMYyeukTKq2P8Ayp/H
n+pmy/79RZauUB5h8hVvjr4oPEcq3fiwq6drmyQXZs2UmO1GBkUzgWpSvY+7YTwSPdX3/YcH
PawZnGAs2MdUOVgk/hdX/jIJG8tRI+swbq5qLmuZnKfcjtRamZOWI6FkNuvBlhRZK0dV9VgE
diOT1OfdfmHWE38GnS9ZPy5zSX4zsemmuxnmiEH1UyEMlotj1W+y+/VPYdiMw66noXCfx9/J
bfk9b9w7906a+XFTTGQdrzTqT1VOsUzZgiw0srV2qpaXHUOr9NpbLZa7PoWsgJW0FJPPscWX
mnU6gMGbKsIxcYEpxLlPMCojJUUhySPS5jIJSr6nug4So/YEjzr6X748x8bj5J8nrTGQ+R+N
481OMZDpXl3VYewO0ztg984zJaiPLRBkLjsOupbU0lx8NlpHcOt9SpQCirgcnkZk/wA5usCZ
WRVXDLcmylS4cRpxKkqddilYkAAj2SgtL5WeE/bgnsnnIVaZuHDz+OIWPUVQJyHjoeE+wE9w
lSjGQug8waxtCpKax6xkrjtx3lINPMQpbT6yhp1sKaBcbUUq/MRykBJUSACcmmZNe14zNMhY
PpvpnK8EHmmMZVHkcq2Xyzqemz7WxqqGdWT7Aoq7F6vfmyWVx0oa9dlaHAEodcWUIUO3AJ5S
gjDiRAGp/v7lnSp9Y6CYABPHTkrXxnOG4eX9s0Pe4VBrrsW60qoh1jtpdWDInPNpfnyIzgck
CY2sKSmP1SUx5CisH1OPcnP0Xyh5X8lWtq5XUMGi1tx2bHg29lXtPtxXI8ktcOJbsw8+Vht0
FPpR/TVxyVgfVqNdo3Hf6b/Hcpp2fUa3O5zQLb+IkDvi8axzsugMZzjrvn/cItN46XdIoru6
3jX5NrW11ZCeg9pQEEsxuy33iUJTIkLdd49kN9ggdCFYkD4o7+MNWn2tZWqqbPUINlI+UbcS
7+LymJDzLDZUsgNLEVxAChz3caHY8kZsdUDZndbxvbvlseI4rL5sxFyI8+BInukG/I8CumcZ
z7q3lvyHucbXqNL2q63trjNu7ayZ0J+VF7wZoiqbYYTIbVwoqSsrU6eqePpPflOx8d+Xts8v
W9U3Tu0WuxWaWvuLJqbEdsHJYkreHWMtD7IbbAjnq6pK+3qD6B1IUFQEiN+nPX8D7lqfgajA
4uIhuvK8DdvOkTzhXjjOepnlXyXqrO5y7J/XtlboNhq6FqvqKR2HImGUuvUpaVvT1NpV0mrQ
lKuE90pUpYTynLS0TeHvIjIsYcd6kjQZMqus6e1ipVMblNqSkAPNPraCQOxPX1Arun6kFKgf
WvDwI7/CAfeO6RKwq4R9JvWEgt0kd06a3B4KZ4xjM1CTGMYRMwl3Ve3ctVCp8ZNq7HXKbgF5
IfWyhSUrcDfPYoSpaElXHAK0g/cZm4zIR9pFqX9kjMbVCoFIdMyXCfnIWAPTCGlsoUCeeexL
6OPbjgH3HtzHdw806jod9HprifLanvGOCItXKltMeu76LHrustLQwHHOUpLqkhRB4+xzXWnw
+6Lb+UoW9SdU15+3jsud33adhch2SXGFtSS8U9vUbDJCVe5Hc8Ece+o8nfDwx5N2p68kX0qu
eSar5ZiF6rTX9EmfMqMlDbqUyu/6iA6Cln3UlPYqJ6HC0tkOq0xiarwzL2oEEOzRb60gC+gs
LXstTjU7WUd3pr6r8O+Thd75G1q3lanL0/YpljTQI7okrsLB6M2pEqKuKtr0+ja2pHd8rKFJ
9NAQCsKMwjeYNNer62aLxlmDYUrmwx5D7bjLZr2w33fUpaQEBIeb5CuFfV9vY8Q7XfhwjUO0
xtgXfPT7BnaZuwpL8cBLTD6Z3EJoBX0JSuetwuHspah7gJ6BuCo+GjdYo1OisNoq7zWI2vS9
OkOV1IqDLiQXWEqTJ9RyY6lx0OxY6eA3wfUUSnj7Wpw2w8RUAFfKGt4EZo6w27JEwGakSSYi
QB44vbmyiRNv+0H+UTpru3C8NG8ra35Fflx6aRNTLittvOw7SrlV0gNOdvTdDUlptam1FKgF
gFJKVDnkHM7U91g7nJ2BFe1IMems11Spi0p9CW6222p1TC0qIWltxxbCz7FL0d9BHKDke0bx
9sFXtUzZtu2OBsV05AbrGDV1BrmGWErU4olCn3lKcWpQ5PcJ4QkBA9yczw3pU7QPHdfWWzsd
69felWtsqEpSowsJkl2ZLTHKkhXoB+Q6Gwsdg2EBRKuSeXxzMNTrluEdmZA4m8XuWsJv/CPe
cmFxHa+PU7+arr4h/jS8ffDZdRKO/ZurnY5MduaKikhpW6iKtTqEvqdeW0yE92Fp6+oXOeD0
KeVCE/D/APyi+geYLer1vYoj3j/cLKQmJDhzXvmYM15RcKGmJaUpHcpSgdXkMlS3Ahv1T75w
P8addsFf8VvkhzZorMafNnNS4qorbiGJEH5dtqI62XPdR9JlKHFDlPrtSEp9kgCj5i5bSGl1
0/8ACrVL7JgT/nhB+Wl+on5d35hSkJZ6u9FeopSUo47FQAJzuMP0Zw1bZPyw1DnLS6bZRE2P
sJmx8j0TNn03Ybrc14nkv9DGMxKm2g39VCs6ybHsa2ayiTFmRHUusvtLSFIcQtJIUlSSCFAk
EEEZl583VCmMYwiZzr528E2MW6HkXx0XIOzxFmTKhxB7yT79nW0/YuEE92+CHAT7FRIc6KyB
eX9r27TaWDZaprjeypRKSJ8UFan/AED7flIQOSSTwVfV19j0UOSmLiWMfTOfdw1HMKn2rh8P
iMK75QDDbgtBLmniIvIVWxviRud88TTLXVW66JuNJ0mW9bL5KVxG/qddYBP1JPACgT2SCoA9
i2pV3ePtzi+QtLqNihp9NmewHFNck+k4CUuN8kDnqtKk9uADxyPY5x9tGw6/v91G3rx1Lc1X
yEwsPSqJ0hBmOHqFLjK/UdcUpZSWvZTw7H0+SQ5l/CN5VRQb/M12V6cGov1lcZhLivRjShyU
JSXHDwFp5R79lqUlkcn75V0cY5tZrXukG07uR5HcR3LjcBt2pTxtOjiKmdrxlzD6pP2XciZh
7TF4Oi7XyjvI+s/pD8Wfh18yPQFVrmyz+np9vV/Pp2un3HH+N559/wBXjj35F45VGzLDfxSe
PlqPCU6XsxJ/h89RZekB1ivpjXFp7PMedlqrv4bxY1VdWNWlXJra8zWokG8pBYR4rD7oWgNN
qeSkOsgdEOK7AIPHT78zCs8VMwmdZYfnmTHp9efoHEBnoZCXRGBc5Cvo4Ef9X3/X+/t7yVW2
1CNT/SZc1DVF8l+Ima4FJSI/T1O5BHIHX34I5/hkSPmVqJTu2lrqWyUkLvFTHcnMMf0lL77b
CFJCHlemQp1BKHfTXwTwklKgM6GyXPzCnT1IaQTqdIgm5veOMnittTaNTslz+JHjqbDn6jkt
Bqnw8saxrr1Q0rW4w7wS3PqNcTCluojPod4kuJeUHlK9MAqCUAElXX34G/3Txnb39pcv1Gxs
U8S9gIrrRiRXfNLLae4C2F+qgNr6urHK0uJ9knr7Ht9LjzdrtPabVXlMyXJ1xiI5KEdpJS67
JcU2zHaUVAKcK0hJ54SCtPKh9XXVy/NEqbAfhwNdm0u0quE0TEC/LBaEpUT5tBdXGedAaU17
dklSkqI+g8EZJbsKtUZkNOG8zFiAZ1kiHAk6Q4TqFi7aTw8uLpN5sN0HhA+qPLvWDG8SXsq8
2WGq0aq9Rl28KUmH8ol2RJajxYaU+m8HAGgXGClQW2okI+nryFZmVngdmrs0WYtzMsE3U21S
uXFC20NPplhMVKQocISqYtZJJKzzzwCkI/ukecWLptMS1YQq2/SNzXFqqgVw0v8AoLkp6OOF
KnEJaAQXeieywSlASQc3Vj5hp4CrdlMOxl2EG2TRtQIzSFPTpao6JAQyCsJ49NzkqcKEpCFl
RCR2zypsKuyp1b6ZLgNZ3SBMzYeQEnQEr35zcWQHAN00A0BF/AGZ4cgtVofhZ3xzNfmVN+5J
lP1sCvcNoh2Sgeg44pxSEl4BpK0ulKWm+qGyAQFDlJtDInp3kJrarSxqZVNaa3dwENvu1tsl
kuFlzsG3kLYddbWgqQtPsskFBBA9ucbxdus7f42zWbzUdmoY2CdVVSUJUl8tQ3Pk31PgqKex
mR5hQUHgslgkBfcDQ/DOwh6pwjfxF72i0GZEW4LW7EOxJ6xxk+tgB7Aprld+Zdk8T1VZArfL
FrpkOumuKehxNykRENPrbAClNokHhRQHE8kAkdx9ucsTPDz4pN2svI/xJeRbi5Wl2VBu5tFE
SkqKI0OHIXGbbbClKKEq9L1VpBCS666oAduBcbI2UdsYg4cOygCSSJsCN3eVMwdF9erDHZSL
yvWLxpZeCfOKajYtJb0fbZNHDifJyK+NFdl07BClRmyjr6sTjhfVtQQUlKxwCCBYEDx3qlVt
EzZYWs00PY5iSiTbx4DSJb6TxyFvBPdQPVPsT/ZH7s8QvB2z2Wjed/G2w0kV6ZcxdhgxWWIi
WS++1JfRGkMNl5SWwp1l5xsFakgFYV2QUhSfZT4h6bab7xLscPVZcJiW5Akoejyqp2e5KQWl
D0mUtvtFDhPHCj3/APKcl47YTcDtCngqlUQ+DmINsxgyBPDxtPLLGtq4V2QvJt6cPNTeHq9N
XmuMWpgxjWxlQ4JZjIR8qwrp2aa4H0IPpt8pTwPoT7ewzFb0TWmozEdGvVSI7Hy3pNJhNBDf
y55j9R14HpH3Rx+of1eMrzzNE8gM+E3mItszK2My4wsLHX6mW0RCMlPrqYitSlSCpLJPIafD
iuFFspUUgVjEYtYNVpcfabvyBsOjlFmt2XQVGxVtgiV6rPyrUhtLjliWkoMrqt1akqPXsTw3
jCbGbiqPXCsD2nCA1xJytLpFgJP2Wkgm6rHV3tI18+fwTwBldEbF4w03b4Ag3upUd1CElcwR
rGtZkNh9XPZ3qtJHc8nlX3PJ98/d1421HZLGrsLbVqW0n1XX8PlTa5l52H1IKfRUpJLfBAI6
8cEDKR8gePbaJe+UrWglbypxGkmbSNt39s4ybR1NilxLLCniguACLw0E/ln0ylKVEEyrxt5c
uo2lbnsnkFQja3rjBmi9Ot2FKtyO3H9WSVQZSnHz6XU/mJ5DnPCU8pPMfEbIZSwxxVGoHBuW
QRBBIbEQSDGaNQbOgQ0kbDiKjXNaXG8xfiAT5zfmCrMuNH1zYa6zr7Wgq7OBaOoenxZkJt1q
W4kICVupUkhxQDTYBUCQG0/5o4/lNout663WIqteqqxFY06xATDhNMiI24Qp1DQSkdErKUlQ
TwCUgnnjI34U1a0otVlW+xxfk9v2mau+u43qJc+VfcQ221E7IJbX8tGajRfVQEh35b1SApxX
NgZQQBdZ9Y/LlzGPgeyyYxjPVrTGMYRMYxhFqZ9zMh3UGEzQ2E6NI59WyjuRwxF4/wC8C3Uu
Hn+4hWQPb/KdtQeRXtdYgx0V3pVCzcSU8sxlypchlSHQHAsqWGUIa6o6haiXFAcZaWYMmirZ
rsh2RXxX3ZLbbT63WEqU6htSlNpUSPqCVLWUg/YqJH3OaXscYyu3z4cPi6tcHicNRdNeiHCI
365gc1zExIG7SQbzSe3+XNle0za4cVESDe0dVZuWzzRUj5VaFlEVxslSvTC0dnwVBXCUcccn
N/4gp29Q3LYqE1+uqlGDDsnLajhOMPSQ6t9ITKcccdW+5y2pQdU4SvuokA8kz+n06vprnYbR
tKnpl4+29LW6lH2Q0lpDY4SOUAJJ+rk8rV78EAfXWdPodLhOQ9epK6iiOOF1cesiNx21LIAK
ilAAJ4AHP8BkWlQqB7alQyQI9vtkE8xwJV1iNq4T5HUwmHp5Q6DbeTlJnfDCHBgvIN7i+3xj
GWC5BUx8QXwk+PfiRTHk7NEmQL+KyI0XYKZ8MTGWvUCy2eyVNup/XAS82sI9Vwo6KUVZD/Bf
8n7408D73H3KBO2PZNihc/h8q9sEdIJU0604W2o7bLaitD6kkupWRwnr19+el8ZJGJril1Aq
HJwkx5aLZ1jw3JJjhuVaW3w5ePrK1m2cWlkaxZT3lybCZqFpLoHrF1SiouS1wHWTJUFKWQp4
rKS44U8d1c4v6K+V9N/MpN1r/IERP1qrt1hNwZjyz9JSiwgNIaZaSOFhKoLy1KC0lwBaS1au
MjLWqq/nnvNV/K3vxzsFR1+k2mrMr2SuecP1JbaEVv579Tnst6G02lSFJ7nlsuTXSvIWq+Sq
p2z1DZqfaq1p4xnJlJPamModCUqLZW2pQCglaD1554UD+0ZIMhW6+FNC8i2rVtseoU9pesMi
PFu3YiE2UNKVKUgx5aQHmFIWtS0LaWlSFHskhXvhFNcZVX80+36p7aN5LsI0QfQ3UbrFOww2
EH6lqQ8XWZy3Sv3CnpjqEpWtIbA9P0385XkPWfzdt8XevAV9Spmi3QuflG0+7jj7MhmG+rgE
FKIrclxfVYCArolwi2fkjwPp3lHu9bVvy9mrj/lSAQ1J/sj6jwQv6UBI7hXA568ffOT/ACR8
Je46T3k1Lf6V1g4/MgNESU/qj6mOSTypR46FfsklXXOstW8/ePNwvYtBA2yvj7TI7dNYtFGv
uR1SVnvXyA3JR+WkuDs2OUcLHKSFGwMgV8FRxFyIPELmtpdH8DtKXPblf+8LHx3HxvzCifim
8udj8eUc/YYEitu1senLYltltwuIUUFwo6p69+vfrwAAsAcj3yAeS9cjbX8Ruh1sp2ay05pm
ynvAnvwnQROoiPzWFoWB+8A8H7HnLryn9wtoNd8V/i2PLmx4sifqWzxobTzqUKkuiVSultsE
8rUG2nF9Ryeraz9kkiwpOfRLXNccw375G9dBSYadNtN5zEAAk77anvWyp/CkeH4Pk6C7YTUu
T6j5CVLenyJ4adVHDSlNeuslLYI5Daeqf3JHJzVblqXk7yD4/nUM0atR2CfknIs2JLkS0Ovs
ymXi6pCmW/SSA0rhrlzsVgFaQklVx5qKO6mXDcwy6Gwoiy4W2xPcjqL6f+8R6LrnCf8AzdVf
wy1G2MRTqdc6HODs4JEw608rwBBmwtxXjcG00+xYNEagSDy1PhpvsVV+weDJzkO9rqWRBbh2
lRXVSpM/lx8KbmSHpckgoKVPKTIK0KP/AO33PXjk6y6+He3Up6NSXrkGI5tce5+cm2EqbNTE
FaIjyQ68VL9Ykr6ErISCkg/SE5BZnl6ZrHjgTt52pnVJD+jOfo+87cFDdnIWgdnVPOFsqmAp
Y6tBKij1CUuLK1BGq1zyrsNtGs3tF1XyhP8AlW4cuHDti8qPLdaWtT8lNhNfEZ2G8hTbYSzJ
dUsK9VtnhBWY9HpTjQexpEmR4SQbTFMa8dLmOuxHRFlAONas1pnKL2P2bGZNjctBjK6SC29w
XPiC+qrETdXi0q24mzRLeFWypjsRoRmqlML0itDDnRQUOQAlQ6ge4PsNDVaLv0nc72wkVFPX
3cK+j7RACbCQ/Xy0uwlwXoinzGQpC0oaK+6W19S43ykj71rYvea/N9JRXqrJrx/Q7lMjmuq6
XYJLVmylMWUsf0z0C0w2Q0lzj5Z5TpdAUW/TTll+KfAGnbZqCUbzFt/I1hXy5MGUjfbtzYIi
pDTyk+q2w4ExQtI5bS8iM04ElSVe6nO0nDdI6781J1ME5csnNOUZZBvBkEA7+1qFX7T6NjBU
RUfUktMFoywD2gRrmlpLmyG5ZFnaLQN+dY9zI2vZ9SuNd3vyJJpTVUNDoy5Ox10WSn1VxhYT
Y7aUR0vvrA7v/LoCG1kLIQ4tMw8e0flGn0DWtT1enp/H2vUNZGrYM3dHvxu3cajtJYSiTDhO
Mx21K69w63NdHVKQWklwhq9cZAr13Yh+dwAsAANAAIA/vc6kyqRjMg1mVVX8w/6T/meQNx2D
d+/1LqvmfwynT2/xzHycT0/mYy/ZPozly+EJ6lSu7pc5V+I/+TKl7RukzZfEtjr+vxJ/oJd1
GdG+Qr4akNlC3YzkZpfQL6NEslo8rU656g56Hv8AxmzCYuvgaorYd2Vw+O4+KkU6r6Ls7DBX
AXw2fyaNjp2+Uu3+Tr6tmO0U5E+votddfWy5JaKFx33pK0tKKUL7K9ANcFTbai4pPZs9+4zE
tqiBf1sivs4UexgSE9HostpLrTqf3KQoEEfwIzzGYzEY6oa1d2Z3l7BbyWT6prVA6sfHl3W9
y+dzeQteiNSbB/5dh2SxEQropXLrzqGWk8AE/UtxA5+w55JABOaa28l6/S/OpfkyXnok0Vzs
aFAkSnzILCH+iGmm1LXw04lZKAQATyRweMfb/GNPtGlRtUbhwYNGzLhPGAmGhUZTMeS0+WPS
9k9Vhso444AVzwfsYNcfDJRvtSEVcXX4kcXKraJVzqBuVWshcJqM40qMFoCuS16oWlSCFH9o
7dqio7ECeraDwv3f18vO+2fQ2PUb/ja72mXaN3dnKd8E9qRfSZ3OmMfzNq0u/rqeO7aSZti2
l6KpijnOMOtn0/zA8lkt9El1sLUVcIKgFFJ5GTjIfS+PkVF1rVg2uDFTT08mq+SrIPy0ZRec
jLK20d1eklJjEBHKv1/1vp95hkinny/tNeX9yqzHDBgs+R5ogzJm8kCOy2JEHfrEpjGM2KtT
GMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRanadTo95opVJslNX7BSyuvzFda
RUSY73VQWnu2sFKuFJSocj2KQfuMgH8w/wCjH5nj/cdg0jp9SKr5n8Tp1df8Sx8nL9T5aMj3
T6MFcTlCuoUno0W7VxhFy58THlfzV4B8F7bsLiNN2RxqOiPG2GtVIqH6+TKdRFYUmveRNbkB
p11t0qVIQFjlPpjr2X5H3CXdmsJFlsEqTslvKQhEq0unlTJcoJCQn1XXOVL4CEAcngBKQOAA
B7weZtP1jf8AxRtlBuchmDq8yteTPnvrabEFtKSr5pLjoKG1slIdS4ocIU2lX9nPImu+CD4h
ZcZLo8YvzWF/UxMj2kKOiS2QCl30ZTzL7PYe/pvNocTzwtKVApHe9FsXs7Cmr8sgOMQSJEXk
cvernZ1WhTLut15q+v5Oz4id3Ycv/FFfUSNzmCM3b0C7i4VHhVsZoNx5LDr6i84zHQPlAy0x
Hc4W84D0QSpvsZvxr5h2XbU3F75gTq1IqGEp1XTKCIQw/wCp25XPnIkLkdUlTZUlmOF9ULCG
j2Sar/k8vh9c8I1nkdy7tPmd3et2qi6rY3CodcmK2XoqWXOqS96zE5EkrPHCZDbZQhbTgPXu
crtSph6+MqvwoimTbd+EA6gbgq+u9hrOdS0mypbx38IfjbRdarquzqT5EnwQENX++Bu4sg2l
fdppLzqOGmmzx0aaShCTyrr3UtSrYudcqdjp3Km2q4VpVOBIXBmx0PMKCSCkFCgUnggEe3sQ
P3ZscZVFjTII1WPX1QWuzmQZFzYzMjgZv3rT32m0G01TVXdUdbb1rSkrbhz4jb7KCkEJIQoE
AgEge3sDmZUU8DX62PXVcGNW18dPRmJEaS000n9yUJAAH8AMzMYygEui5Xhr1XU+qLjlmYkx
PGOKYxjMlpTGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRM
YxhExjGETGMhXk3dZ2uRq+n11qPO3K7eSxWw30qcS00HG0yZzqEqSSxGbc9VQK2w4r0mEuJc
fa5Io/tP9cm3ytOY+rUNempb21L3si0cXEDzVV09lKa6yYsh9ZIbWj045D6XpKWbVyP6BpUH
x1ptTrle7IlR4DIbVMmqSuTMdJKnZMhaUpDj7ziluuOcArccWo+6jkgwiqry5/V1e1/ldr8u
spYUiLtiUfdymCVPfM9BwXnYjyA4kEkpYfsA2hbrqEm1cZVXj/8Aqm2pXjuV+VrcrvL1KY99
KT3W+6/UIA+hPyqEpUwgenzFIQhtQhPOkitXGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYxh
ExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGEWJbW0GgqptnZzY9dWwmVyZUyW
6lplhpCSpbi1qICUpSCSokAAEnK/8T1M7ZJL/kfYoUiHb3jKDU1Vi0pEmgq1tsqEJaSAEPuO
N+vI4T2DikMqW8iIyvMWd/XRuztWPr0HWJsWU9LY+1tcxpKnBGDnsQ1CejsOOFvkOPkMlafl
pLLtq4RMYxhEyKeTNF/T/VX4MWd+C30ftKpb1DXqu1M8IWlqUhPZPbr3UFNkhLra3Gl9m3Fp
MrxhFFPG+9fp5RSH5EH8Iuq6a/V2tWXfUMSUyrqoAlKVFpxPR9la0IU4w+y50SHABK8qryh/
VptUDybF+iAr5Wm23v8AUn8KC3vQljngNfKSJanXHCpKExXJilhxTbPS1cImMYwiYxjCJjGM
ImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiZX/lzabSHD
r9T1eV8nue0/MQ62cG0vCpQhlSnrJ1ohXdpj8sAFPRb70Vlamw/3TKts2mr0bVbnZLuV8lS0
8J6wnSfTU56LDSC44vqgFSuEpJ4SCTx7AnIr4u1a0bmXO57RF+T23YOjLkQOJUIFaw9IVAhk
IKkF1CJDi3lBbnL77wQ4plLKUEUq1bVqvS6KLT08X5SBH7FKVOKdWta1FbjrjiyVuurWpa1u
LKlrWtSlKUpRJ22MYRMYxhExjGETKq8V/wBWF6PFEj6KyJCVK01Q+sqpo6YzLkZ1f39WK8+h
sFYBWw7FPd50SVJtXIp5I0X9PKKOxHnfhF1XTWLSqtA16hiSmVdkkgKSotOJ7sPIQtCnGH3m
+6Q4SCKV4yKeNN6/T/VWJ0qD+C30frFuqJbvqu1M8IQp2KtXVPbr3SUuABLra23Udm3EKMrw
iYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjNbsTFvJppDVDOhVtsrr6Mqx
hLmMI+oduzSHWlK5T2A4cTwSD78cGjoHxDWHj/x7WbV5It6Kb+NyVRK2vpojdQoLQp31Ct+d
YeiR1b591N8H2HYqAzW6o1n1lLo4Z9cfs7mYi88eEaA79y6DxlS1nxN6ZdzqiBWuSrCyt6+D
ZV0CP6Sn5bMl51oltPqfUGSytTqh9CEcK7HnNpC8wyLr8Xeo9E2W+rYDr0dqxiOVzbM51p70
XUMh6W2v6VBz6lpQkhpRSpXKew1Gi88fTVDhKzbObGmsDXTWPgHgVY2MqLXPiTpbqjZtrDX7
3WYcqie2OEq1EQmZCaS2pa2wxId4Vw839C+qvq+2ZTvxAQY9xNhvapsjUSunRK6ytFMxvloD
8lqO40lzh/1Ff/lNpUWkLCCFFXCeFHLMJj41j22XpwdcEgt07uWnHUC28wrTxlU1HxG65aeW
3fHbkV+FfBx9poLsK6R6qmklZ5ZYlOPtBSAVgvNNjj2PCiEmyqia9ZVkaVIr5FU+6gLXClqb
U6yT/ZWWlrQSP7qlD+OGuDxmbotVWhUomKgjf4FZmM4u+NT477fwTukHSPH9fS2mxMtNzLmd
c95EaG24lfpRktMuoX65AQ4rupAQ2tohK/VBRzbpP8pb5Xp26+k2+dUzqOS63Gn7iiAGrWqY
XIQX5vptpVHfU1HL4Q2mOPqDKlJe6rQ5eUtjY6thTjKdMlnr3gawPjetjcLWdT61rbL0Oj/1
w+R3nl/m6Pp01yKmO59bNvctlhwSUlP0qagqDjQBUsfN+qVIbcgtLVauanU9Wq9G1Wm1uki/
JUtPCZr4Mb1FOeiw0gNto7LJUrhKQOVEk8e5JzbZSqImMYwiYxjCJjGMImMYwiqryB/VNtSf
IkX8rW5XSJtsNr6Unuthpi3WT9CflUJUl9Z9PmKStbihCZaNq5iW1TBv6qbWWcKPY1s1lcaV
DltJdZfaWkpW2tCgQpKkkgpIIIJBzy6uf5SvfNbsXqfx6uk2HS4TjzdXebbBlyLCdHL7qmFL
4lNqCUMKYaSp0redDXqulLjqm0WGDwGJ2g808KzMR3D1MBb6VGpXOWmJK9UMZyj8E/xqu/Ec
Z+r7ZXw6nyBAZdn8VLbggz4SXUo9VsLUtTS0F1pK21qVz3SpClArS107sOw1uqUsy3t5jcCu
iI9R6Q6fZI+37PckkgADkkkAAkjI2JoVMJUdSrjK5us7t6xdSe1/VkdrgtjjI/p+9VO8xpDt
WZzao6wh6NZ1smvkNkjlJLMhttwJI54V14PB4J4OSDNCwc1zDlcIKYxjCxTGMYRMYxhExjGE
TGMYRMYxhExjGETGYVzPfq6qVLjV0m3kMtlaIEJTSXnyP7CC6tCAT/eWkfxGQLwZ5Avt/wBf
nv3utXFG7HnzGm5NmuCUvpTMfQltAjPuEFpKEoUVhIJHKSv3VkxmEqPw78SCMrSAbibzoJk6
bvcYxLgCBxVlZXszwvXOa7QVtfdW9JMoZDsmvuISo6pTKnQ4HEkOsraWlSXVAhTZ/skcKSCK
l1LzP5YuNZ122UdVuZWx6hYbHX1UKnkxVtvx1RCmOp1cxwOBYkqTz1RwoJP25GTOk85ztrvd
fl0yIEjUbrYW6WJJU2svOtirkS3nUqC+vs82hoDr7em7zyVDrb4jo9iqWYktcG5pIJ+ySCLg
GZaY45SRICyZiHUri2vjAM+k2PFSiy8L1d2+/Ls7W1n2b0arYXYLWy273gSHZDD4DbSUpcLj
yu3CQgjgBIHPOVpni9Oi2k9yv2W6cpJTsiQjXpPyq4cZ150uuKbWGA/+upZCVOqSO5AHASBT
qfikuYWp117at0sCGrWtYvZsh1DiGmDYWJjSySXPpbQ0kqTyfpI5UVD2zYw/Pe57HPfp41bV
axZ2G2IpKp63jPSExoZqUWKXJLIdaUp9aSU+klaAgrAJUWz3zd0YxozueAA2ZM20aXGBrAcC
YBPjAO1+LfBY51rW7miI7hAtxjepbsvgWLY6z4z1mBIcFPqcqMHX5L/Eh+GwwpAZPVHVz1FJ
ZCweg4BI9wAfz/MS9bbvtdtbbDZN0ttdxbVNFAfbEaUGIsRtv5js16iSHoylcNOJStPQL7Dl
I/M658mV3ljU9bXsWpvVllXSbCWpOtSUvH5VcNDyG1fiBCfUMpRSSlXp9QCHPc5DdS+Ke4vv
HWsTrHVpFJsls3VSW1y22lQJseRYxIkh2P6UlxxASJSSkP8ARXKknqrqoDRT2BXrgV6DmvzE
aEg9okCzgCQDTMwCBBJsZWz5fWaDJi0ebp8DMX7oVh0XgavoNqr7dnY756HWz5llBpHXI3yc
Z6V6vrqHVgOucl9xQLjiyCfYgEg2FUQnq2sjRZFhItX2kBC5stLaXXiP7Sw0hCAT/dSkfwzm
DVt6iWvnWqsK2gjPWUjbrfXr2xE6X8tEU03MTGDMUulkTHGK9kuu9QoNqQOOHh1uuNtNpa+f
bHW2pXytLRazGsJMb00r+efnyn22V9iOzfy6ax8cAkOfO+4SWU9o20dmO2U5lN0y5s3jiRuJ
taxMEiDAELTUxD6z3CoZI/E8uMzz1uvLr+US0600z4ttisrJpKK3cI8SzqJSA50d9GKzEfZK
lICfVbVHCylKlcIfaJ454HPtLptj5N2Wo0Wjb9a+2Z/8MhN9FrSlSxwp5wISpSWWklTjiwk9
UIUePbjPfHadTo95opVJslNX7BSyuvzFdaRUSY73VQWnu2sFKuFJSocj2KQfuM1Wi+J9H8X/
AD36G6br+pfPdPm/wKrYhfMdO3T1PSQnt17r45547K4+5zoML0orYbZ/yEUwSAQHTuPKLx3j
d42dPaLqdDqcvj/RSvGMZxKqUxjGETGMYRMYxhExjGEUU8saL/Oh4s3LTfnvwz9IqWbUfO+l
6vy/zDC2vU6dk9uvfnr2HPHHI++eE93q1vo1zN1zYKhygvKpwRZtW8B2iuBIPUEeyklJSpK0
8pWhSVJJSpJP+gPIVuvhDx15KtWrPb9B1farJpkRm5l3TRpjyGgpSg2FuIUQkKWs9eeOVE/t
OdJsTbTtjVHuDMwcLiY00vB5qfhMWcK4mJBXmJ/J2+Jto3L4jNd3WvgJGp6i5LXZ2b6ihBfe
gvMNRmvY+o7/AElLihyAhABUQXGgv0080avabVpjSKVhqbZ1tnBt2YLzobTLMaS2+We59kqU
GyEqPsFdSeByck2ranR6NRRaTW6av1+li9vl66riojR2eyitXRtACU8qUpR4HuVE/c5kOXcJ
m8j063uLGRGdltM9FfU02ptK1duOBwp1scE8nt7fY8Qdp42rtfFOxBbBsQBeA243XiJJI9LL
Gpi3Pr9fHh6R4qmvIsPYPJ9fSSbfxXPna/W2nqTdStZ1e5Is2yw4lLhaEhUVaG3VtLCHXgSU
qV1BQjvXEvUrKRFodGsvFk/ZKWtkTNjXrTT9Y+xWsyFSma6GpMiS22oNpLyylsrQ2pDYQSAk
jpRfk7Tm9yTqC9so07Yr9WhVZMicfo9T2Y7d/wBT6/t+r7/bMag8w6Ftca1kUm765cR6loyL
F2BbR30QmwFEreKFkNp4So8q4H0n9xysfsvEPaXGm6CASYtBgA6byLHvA4KRT2k6kAxrRbS7
rEz/ABcHHgdNYhcvad4quN6m6He2NPtKodZW11TGVUfgZcpZcF5xmX6i5XZ1tCnGwrvDcJcR
yFD6UgyHxvpEmx2hN1VePwiwg7hsMuXt3zEZKpsQTJ7fyIJX6x7LWn8paAyOvqdu3AzpO93n
W9XjTZFzsFVUR4LDUmW7PmtsIjsurKGnHCpQCUrWlSUqPAJSQOSMxo/kzT5mnubYxtdG/qrY
JXeN2LKoKeFdDy+FdBwr6T7/AH9s8+QVnjrQx13ax9p0GNPIbwbyFsqbVe9pZlABsNdIcIsR
Jh2vjHDnjW/A+9a/bRbZ1D86ExW6+P0T+ZjCAgszJLjsNpfs8UxEuocaLjikrV7K7pCUt7eg
8Rb3H23X7qwjdY1LuN7NhV0eakoEOUmzWmU8nsEqccXIjISj6i2kE8p9RwJvmj3rW9niwJNP
sNVbR57TsiG9BmtPIkttKSh1bZSohaUKWlKiOQkqAPBIyJ7h5gFKiFKoa+BtVQ7BTYyrOPfQ
47FfGWoelLfLqx/RVIS+r1W+5/JICFckjbT2ZWrPNFrSDfUxB0uXRe0CTrbWFrftWq9rnEA5
huG7KWWjk7vvwsqK1f4dN1p6PVqh6EU1+ozKu+q0ImNEuTXHYyrFs/VwC30nkH2SoTQE89ck
NZ4f2BvcYzkXTjQ7UzcT5s7yQJUVf4hEdD/pM8hwyXfZyOn0XW0to9D6VfQ2T0Nb7XVUU+gh
TpYZk3sxVfXICFLD76Y70ko5SCE/kxnlcqIH0cc8kA7bILqLTbQf28bAAdwvKzdtWu+SQDPf
vBnfeSS68iSTyXM3gLww7oFNZC+07YrCe+1AbnwrFFAqDOlNvBRmNfLemp1Ta+XfWlcPFISQ
FLHXOmcYza1oaMoUHE4h+JqGo8XPDuA9yYxjMlFTGMYRMYxhEz4QoEatYLMSO1FZK1uFtlAQ
nutRWtXA/apSlKJ/aSSfc5+5DanmHG0OrYWtJSHWwCpBI/WHYEcj7+4I/gchu1anaP8AijZq
FFnN2W0mVkthl+wEdp11bjSkoQfSbabA5IHPUfxP7c1vqOY12UTae8jd3+ClUKLKzmh7w2SB
edDqeEDfJCkMDVqaqRXpgVMGB+HR1xIRjRm2/lWVdCptrgfQgltslI4B6J5HsMjFb4O0mN47
qdJsderdkoK4hxuPdwWJKVvcqKn1IKAgOKUtwkpSn3WrgAHjI/sfh2rtzr2txtPq4uo1gftJ
EZMWMmHJlqYcYba9AD6lAuqcKikAFDfBJ561tvfhzarmt15DesOPW1Zr1dFgT69upDkaU0FF
1L8mQFPoCVdfT+WIHJUSsduU+naeMoyGZvrAyCde1fSbEm+/NO9dHhNjYHFuaDjGsn94NEAk
gT29YEkbgRcq8qDwt491RiWzSaJrNMzLUyuQ3X08dhLymlhxorCEDsULAUkn9VQ5HBzaX3j7
VtqgWEG61qouIVi8iTNjT4DT7cl1CUpQ44laSFqSltCQpXJAQkD7DKD3+U5bbXbbzI8fWNhG
pLSGzEvea9QjxIEpZlLbC5AeQpazITwlA7JQ3z+4Z9l4h21OtbgyIard+2gbRHhR5EhhJr1y
pbjkdLJHUdJCVJUsuFS0qCRylPZIx+dsXUeaxLi4E3l02iDxvAju5LcOjuHp06bquKazMQCO
zY5ZcLP+zIBzZeGsA3U/T0ml0rEuu1xkN0cJxiFEqYLfqsRz0K2Y6EgcA+m3+Wnjt0T7EgZH
fHOgePm6aVM13x3WaxEnyEOOsr15uudkqjulTLrjJbSv6XB3QXEhQPCgByDkCvfGm8mXs1ux
FZtb60VrU1KHp3WImRFsnXnmUE/Uhlpote4QCv6lBJWpQywvEulWOkvbk3YvvzTYXYntTpDg
UuUFQoiHHOAo9B6zbwCPYJCQEgJCc2Usdiy9zS5zQdbm5BBE8bknkZImVDxOzMDQwbnNrtc8
EQBF+yyQBO4vIBtOV1tcsrZ1emjlktVEBoszHLBoojIHpynAsOPp9vZxXqudlj6j6i+T9R5/
NNq1Xr9jfT4EX5eXeTU2Fg56ileu+mOzGC+CSE/kxmU8J4H0c8ckk7bGbHPc8y4yuYTGMZgi
YxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiZV9t4OgWnmCu3RVheIQxFeDjDezWTbZfLsZbYSwl4NBn
hlfdvgIWSnshX3FoZqZ9zMh3UGEzQ2E6NI59WyjuRwxF4/7wLdS4ef7iFZKw+MrYJxdQcWlw
LTE6G14/sshS66WW43IGl9/s1OgVKz/B21v+ebDbIrsCNUybmPatzV3cxxbSG65uKto1Za+V
UtSkK4kep6iUr9vsBkXr/hs3+azsiruwgP2U/TLTW/xCTs1lZmZLlBriSWn2w3CbJbJLMdJC
eQB2CUgWJ5U8jbjrtxuSaCTRxoOtay1fLasq16S7KWpUvlsLRJaDY4ip9+qjyon9nGfPYPLm
yVXktqFDjx5+qC6jUch5UBDJZfdQ2SgPqm93FJ9RK/oilPHKewKVKFqzpbi6WRjQLBrAYJs0
lo36TYg9mYIAN1fU+juIrZarXNkjNEkaBjgDaMxzNIv/AAyNFqbL4ebyikbW/p15NZNtV1EN
P4rstk/JcMaXIdksiW6p12K2608G0raJUgqWoJB4Ji8HxR5E1aCmgh0NPZqutnG0y0TtnsZL
DDMREL0Y6578V55x1TzSFgrSAUtKAAHsm0oHkPYp3kpERK6v9FHrmRTMoEVZlLLML1nHfXD3
TgPJdaKPS5HQ+/OaOD5j2BDFra2cqojUT1TaWlYtisdddaajyktR1r4kcSA62tDnVAaJ7AAj
755T6WYlo/ajPmveZOVgykkOGgDSDrO8SQtQ6N4h2UNIu1pAEz2g4RAE5gGunmNScoUO1Lw1
ue43EKLtEav1+qqLC/iXEaK+9KTbxLGREnpbjurZZ5aKuzDqin3DbiQOV8t41j8JOxXej/o3
Ntaj8NT48ha0qAj1C1JtIqJYYccWUe0ZtclLgASVFbaDwkI6rntH5e29qg3tm9q4sfZaRmOY
DK2G2EvvSQpMdpxpqZJA5cCRz6oJDg+lPAKvtI8xXWoKisbG5W2Do2hyhcdrYTkcyR+Grkso
ZaW+5w6t702wCsg9uOATyNv0yxbXTShgHaiJg5yTrJzZnHiRYA2C3jo3i2vcxha8i4gzmENq
SIEEQW8CZi8GJENStZ3nSp2B+MI1Pr+rSK2PKDiVifInSo630deQpv5dNYweSCHPnfYpLKu1
i5zde75I32BrNTtFHFdu7IX7cWuq7KVFWqbEmoiIaTJaWlfollbynj1IKWyroAOmXX4xvXdo
8a6ncvsMRn7GoiTHGIqChltTjKFlKEkkhIJ4A5PA4985SnXFZzo3R6z+HE2g71hjdiVdmYZt
Sod5adIsXNsQSSJY68AWsTeJNjGMkKgTGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYxhExjG
ETGMYRMZ85MlqHHdffdQww0krcdcUEpQkDkkk+wAH7crfWviO0HbraBBrLOwWixdLFfZyKOf
HrJ6/fhMac4wmM+VBKij03FdwCU9hgXMDVDYSVZmMYwiYxmq2naarSddsL28mt11TAaL0iS7
yQhI/gASok8AJAJJIABJAzwkASU1W1xkB0Xzlp3kXY52v1M2fG2CFGRNeqLynm1Mz5dSilLy
WZbLS1t9klJWkFIPAJBIyfZlBC8lMYxni9TGMYRa+Zr1XYqnKl1sOSqdGEOWXmELMhgd+GnO
R9SB6jn0nkfWr29zmDJ0HWJuwC+ka5Uv3g6f8puwWlSfoIKPzSnt9JSkj39uBx9s32MwLGmJ
GikMxFan9R5FosTpa3dYeQWo/Q+h/C2Kz8Ervw6OlaGYfyjfotpWlSVhKOOAFJWtJAHuFEH7
nPuvXqp1pLa6yGttMZUJKFMIIEdXHZkDj9Q9U8p+x6j29s2GMZG8F4a9UmS8+Z36qCzfB+hz
YcGD+idLHrIskSzXMVrCY0hQbdQkOt9OFBPrrUP3K4P7+cjWvEGoadcyrGloK6sLxZcTGiQm
WmWHW0uoDraUoHVwofWkq55Kfb2HPMyxmAo0wcwaJUx208c+m6k6s4tdYjMYN5v4rXx9eqoc
hqQxWQ2H2vX9N1uOhKkes4HHuCByPUWAtX+coAnk5kwIEargx4UKO1Ehxm0ssx2EBDbSEjhK
UpHsAAAAB7ADPvjNoAGigOqPfZzifg/ifMpjGM9WtMYxhExjGETGMYRMYxhExjGETGMYRMYx
hExjGETGMYRMYxhFQ3x0OSG/hW3ssqkojqajInqinhYgmUyJnv8AsT8uXux/YnnLrjuxo1I0
5XIbchtxwqMhj9RSAn6Anj9nHHHGZEyHHsYb8SWw3KivtqadYeQFocQocKSpJ9iCCQQfvlc6
p8OOhaVZQZdTX2bbMBwvQayTfWEmthL9+pjwXX1R2evJCPTbT0B4T1GYwYc0GJ3+Eemo5k8V
6TodYn3fhfw4Ll3xHfeVvI2s6B5Gptf8iy9nt7hiwtLCZssEa07WOvFEiO3X/iJ9NDTBPpqT
GS8XGgpRJUrmfab47io+MjbdaVsm8PUNPrVTcwq+RvF060iU5KlBxSkqln1EqDTYLa+yOBx1
9zzc1Z8OmgU2xm5hVEqMszTZfhiLaZ+FJlE9vXFd63yoc7j1O4a57/Xz3+rJRD8fUEDfLLc2
IHp7LYwWK2VO9Zw+pHZWtbaOhV0HCnVnkJBPb3J4HGxpDSwgRE+rYAngDB0F5dqVi/tB44x6
Okk8yJG+1tAuV/DnxDb5oXiSv2La9fa2XTHtwsKd3YE7G9It2Eu28iMwpUNyMEqbQ4W2glEh
SgjqQn26jsSYqQiG+qI029KDai0084W0LXx9IUoJUUgnjkhJ4/cftlV0fwr+NdftYc6NT2Dy
YVi5bxa6ffWEyujzFuLcMhuE8+uOhwLcWsKDYKVK7J4Pvk/3PWP0y1qbUC2tKJcgJ6WVLJ+X
lx1pUFJW2vgj2KRylSVIUOUqSpJKTh9iDr/Qe+TuWRvUJGhJ9ST7CFznWTthb+NDVZ/kyqiU
FnP1ibW6sxrs1dhXukONvTBIkuNsOesEttlDfy4b69j6ileyep8rHVvBESo3uJuWwbVsO+7J
XxXIdZM2FURCa5pz/HeizEjsNBTnCQpxSFL4QEhQHINnZloxreE+riff56WWOri7jHoAPcmM
YzxepjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYx
jCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMImMYwiYxjCJjGMIv/9k=</binary>
<binary id="img_11" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4QwVRXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa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</binary>
<binary id="img_22" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
<binary id="img_3" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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==</binary>
<binary id="img_8" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD//gAcU29mdHdhcmU6IEFkb2JlIEltYWdlUmVhZHn/2wBD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</binary>
<binary id="img_14" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QDERXhpZgAASUkqAAgAAAAHABIBAwABAAAAAQAAABoB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</binary>
<binary id="img_15" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4Q+oRXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa
AAUAAAABAAAAYgEbAAUAAAABAAAAagEoAAMAAAABAAIAAAExAAIAAAAcAAAAcgEyAAIAAAAU
AAAAjodpAAQAAAABAAAApAAAANAACvyAAAAnEAAK/IAAACcQQWRvYmUgUGhvdG9zaG9wIENT
MiBXaW5kb3dzADIwMTI6MTA6MDQgMTU6MjY6MTIAAAAAA6ABAAMAAAABAAEAAKACAAQAAAAB
AAADZqADAAQAAAABAAACbAAAAAAAAAAGAQMAAwAAAAEABgAAARoABQAAAAEAAAEeARsABQAA
AAEAAAEmASgAAwAAAAEAAgAAAgEABAAAAAEAAAEuAgIABAAAAAEAAA5yAAAAAAAAAEgAAAAB
AAAASAAAAAH/2P/gABBKRklGAAECAABIAEgAAP/tAAxBZG9iZV9DTQAB/+4ADkFkb2JlAGSA
AAAAAf/bAIQADAgICAkIDAkJDBELCgsRFQ8MDA8VGBMTFRMTGBEMDAwMDAwRDAwMDAwMDAwM
DAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAENCwsNDg0QDg4QFA4ODhQUDg4ODhQRDAwMDAwREQwMDAwM
DBEMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwM/8AAEQgAcgCgAwEiAAIRAQMRAf/dAAQA
Cv/EAT8AAAEFAQEBAQEBAAAAAAAAAAMAAQIEBQYHCAkKCwEAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAQAC
AwQFBgcICQoLEAABBAEDAgQCBQcGCAUDDDMBAAIRAwQhEjEFQVFhEyJxgTIGFJGhsUIjJBVS
wWIzNHKC0UMHJZJT8OHxY3M1FqKygyZEk1RkRcKjdDYX0lXiZfKzhMPTdePzRieUpIW0lcTU
5PSltcXV5fVWZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/cRAAICAQIEBAMEBQYHBwYFNQEAAhED
ITESBEFRYXEiEwUygZEUobFCI8FS0fAzJGLhcoKSQ1MVY3M08SUGFqKygwcmNcLSRJNUoxdk
RVU2dGXi8rOEw9N14/NGlKSFtJXE1OT0pbXF1eX1VmZ2hpamtsbW5vYnN0dXZ3eHl6e3x//a
AAwDAQACEQMRAD8A9VSSSSUpJJZWfmmxxprMVjR5H5x7t/qIgWiUhENi/qdNZLah6rh3Gjf8
7/yKqP6llu4LWf1R/wCS3LPzc3EwMc5OZaKaQQ0EySXH8ytjZfY7+ojNc17WvY4PY8BzHtMt
c0/Rexw+k1ycANurETOhKiIk0D+jY3HE2B1DMH+En4tH8AEerqzwYuYCP3maH/Nd/wCSVBJK
gtE5Dq71N1Vzd9Tg4d/Ef1giLAqtspeLKzDh9xH7rls42SzIq3t0I0c3wKaRTLCd+aZJJJBe
pJJJJSkkkklKSSSSUpJJJJT/AP/Q9VSSSSU18+404znNMOd7WnzPf+y1cfk/WvoGHmXYOXkO
x7MZwrse+p5q3Fofs9ettjfou/PXT9XJipvYlx+4R/35cg/6s3XdW6nlvzsnDxsx9VlDMK81
7nensynZdLmPqd+kb+iThdaMUqMjxdA839Yeqs6n1Wx9NzbsWj9HiljgW7YBfY2PzrbPpu/8
go9N671TpbfTxrAaJn7Pa3fXJ5LPovq/609bd/8Ai86dc82HqGVvdqXObS7/AKllSrv/AMXR
ECjq9gb3D6e38n072qvLl8nGZxnRJdPH8S5f2Y4cmIShECPcen9Lh4fm/rLH/GBkUuY2/Are
DJcarHtIaPztr22rRz/rz0fExcbJqZZl/ag5xqrLWurawhtnrbzt9Tc79HW3+dWbV/i5ebbf
tHU3emIFL6q5e5sfpPWZa/bV7/oMZZcjO/xcYPpbauoXepIcDbTW+vT811TTW7a78/8ASKWI
yAaniaeWfKykTCHtjpRkf8GT1dVtd1Nd9R3V3MbZWSIJa9osZ7f6rlawLjTkt/ds9jvn9A/5
y54U/XZnsbldKta0Q2x9NzHEDQTVUfSZ/YV/AHVmUP8A2pZjWX7prOI17Ghsfn+v7t+9Sbtb
bUEPWJKLHbmh3iAfvUkxnUkkkkpSSSSSlJJJJKUkkkkp/9H1VDvsNVL7A0vLRO0d0RV7W/rd
Lza5sggVCdroBOv5qQQWjlXOysWu8t27HlhjUGR9JqqsY+x4rYNzncBPifWvoHWuoZXQ8S8u
yqQ6HFpDHms7bfs1p9t3oWfS/wC3KvUq/SK5iZOPjMLLGbb2kh5iSTP7ycDpoxyh6hZ+q9fS
pqmxxbaeAILR4f1lReyyt2y1pY6JgraGZjFu71BCqZHUMayt7Nm+ZDZGn9ZIEplCNb05ySSS
cxKTEyCBqeIV3F6c+2XXh1bI9oEAmfv2rSNFJY1haNrCC0eBaZCBK8YyR2ZMbtaG+AA+5SSS
TGZSSSSSlJJJJKUkkkkpSSSSSn//0vVVn9c61h9E6e/PzCdjSGsY36T3n6NbJ/qrQXn/APjU
srtf03CLj7fVve0GP3Kqif8AOuTZy4YksvL4jlyxgBd2ew9I4t3E+o3VOhVfW7IzMupuA3Jb
YcHfZ+iqfY7fbS6x7a/fcz+Zc/8Al0M/nK16fnYPrfpatLRyOzh4f1l479VOlYPUvrNRgZgc
cdz3EBroO6trsivcfzm/odq9uShK9R/K/UjPjINSrW9v6kpY/wDuHni0tcWuG1w5B0ITLdux
qbxFjZI4dwR/aCpv6Rr+jtIHg4T/ANJu1S8Qapxnpq5ySujpN862Mj4FGr6TWDNry/yHtH/k
v+klYQIS7I8bNzbXtrY0Pj6ROgA/lFaQmNeU1dbK2hlbQ1o7BSTSzRBA1NqSSSQSpJJJJSkk
kklKSSSSUpJJJJT/AP/T9L6l1HE6XhW52a/08ekS90SdTta1rR+c5x2ryLrfV7utdTt6hcNj
XgMprmdlTZ9Nk/ve59ln/CWL2YgEEESDoQVxX14+rf1dweg5/V6sb7NkU1n0xQ4sYbHkUUbq
B+h2+rYzdsrUObHKYABFN3keZw4DIziTI6CQ10/d4XjfqJuf9bcJw5e9z/l6d7v+pXtC4D6o
fVvF6b9bcmlxfZd07CxnNLiI9S9tjMl0Na32+3bUu/UkQRfif2NfNMS4ANeEEE95SnOf/dKS
SSTmJSSSSSlJJJJKUkkkkpSSSSSlJJLlfrxWKreiZ2PZZR1AdRow6Lq3EDZkuH2qq2v+btrs
rp/Pb+Ykp6pJJef5P+MXKo63kmqluT0xh9GqsHY4mskOymXRZu9V279H/ovR+h+k9Rs8kYVx
Hdmw8vkzcQxi+EX2+j6AkuU6V/jE6Tm3ijMrf09zjDLLS11RPZrrmfzTv+MZ6f8Awi6tKMoy
FxNrcuHJiNZImJ/l1f/U6r6x/Xl3ROqHp4wPtO2tlvqet6f0y8bdnpW/R9Nct1767ZPWxj49
uIyjp9V9N+RSHmyy30X+t6PqltNTK7Nrf8En/wAYf/iof/4Wp/LcubBIMjQqpkyzEyAdAezc
x4cZhEmOpHcvSV/XfIo+sOV1nHxGGvNrpqtx7HneG079arWDZus9X8+tav8A46Tp/wCStP8A
wwJ/88LhiZM8Jk338n734Bd7GP8Ad/EvtHQ+t4XXMEZuHua0ONdldgh7HtgurftLm/Rc13sc
tBcT/ivyA7B6hi/nV3tt+Vtbax/0sZ67ZW4S4og92pkjwzIHRSSSScsUsf60fWD/AJv4FWYM
f7V6tzadm/043Nss37tln+iWwuQ/xnf8h4v/AIcZ/wCeshMyEiBI3AX4wDOIOxLQH+NJ869K
08siT/7btUz/AI0mdulvPxub/wCQXBJy4nnt3VX38nf8A2/Yx/u/iXuj/jSd26V9+QP/AEgV
qdB+uOL9Ych2BZW/BvdVZ+iDpFg9vvoy6vStrtpbv9vp1v8A8JV/NLzBbX1MvZR9aenveYa9
z6ifOyuxtf8AnW7E6GaZkATYJpE8EBEkCiBe73//ADq6Vh9bo+rkXl4245y7A41C8sF1GJZl
XnfdlXUfpP8ACf4P/C2IP1+qub0jH6rS02u6Jl09RdSPz2VFzLx/J2U2vt3/APBrR+snRKuu
9IuwHO9K0xZi3jR1V7Pfj3scPc3Y/wCls/we9c9j9Z+uHXMAdLp6UMPIDDj9U6hnj9AHjdTk
fYsVnuzfU/nGf9pmfzVm+v8ASK203puoZzR0PJ6jiPD2jFfkUWN4I9M21PavF2CGNHgAPwXV
23fW36m4T+mdTp/a31c9N1DMqkQ+qpwNervc6na1383l+pR/gqs/8xcfUbsr0sfBa66+0Brd
rSTPgxo+k9yrcxEyMa2/J0/huWEIZAfmJFRHzT/uvb/UX6q43UK3dV6lWLcZrizGoeJY8tMW
XWt+jYxr/wBFXX/Is/4NeirlOk/4v+l49OHZ1CzJzcnF9O1jLch5pquaRafs9FJqq9Nt35r2
vXVqbHAQiAPq0uazyzZDIn0g1CPSMX//1Zf4w/8AxUP/APC1P5blzS6P/GLYxv1oeHOAP2an
kgd7lzXrU/vt/wA4Kjl+eXm6GL5I+QSNAOrjAHzPySaT9En2mRHb4ofrVf6Rv+cEvWq/0jf8
4Ji96r/FxeavrG6omBkYtjY8XMdVY3/Nb6q9QXiHS+sM6V1HG6lW5pdiv3PaHD3VkGu9mv57
qnv2fy17bXYyxjbK3BzHgOa4agg6tcFb5c+kjsWpzMakD3H5MkkklM11LkP8Z3/IeL/4cZ/5
6yF164//ABoOa3oWKXENH21mpMf4LITMvyS8mTD/ADkfN83TgSQPFQ9an99v+cEvWq/0jf8A
OCot9ITt+g4+Z4SNzqbG5NZ2vqc25pHZzCLJ/wA9iH61P77f84JerQQWuc0giPpD+9JT7yCC
ARqDwU65/wCo3WP2r9X6XOcHX4h+y3EGZNYb6dn/AF2h1T3/APCLoFoA2Ae7myiYkg9Gt1HN
r6f0/Kz7QXV4lNl72jktra61wH+avN+j/UPruRZ0jr+Pl047sgszckNlhq9Sx2SasSqqv0nV
PxbfQ9B7mf4T+cpXb/XKnOyPqv1LHwKXZGVfSaq6mRJ9Qit8bi36NbnuWpiY7cbFpxm/Rorb
WI8GAM/gioGh5pkkkkkP/9bv+pf0s/8AJ/0W/wBJ/nPzv+h+4qv/ALiV86pKM7sg2D9Ff+4l
L/3Er51SSS/RR4P/ACQtzH/mK/ofQb/N/Q4/wf8Awf7i+WUk6K2ez9VJL5VSTlj9VKl1X+YZ
/Rvpj+l/Q4d9D/hV8xJIHZMdw/RX/uJS/wDcSvnVJMZH6K/9xKX/ALiV86pJKfpvpX83Z/Rf
pD+iccD+c/lq+vlVJPjsxy3fqpJfKqSKH6qSXyqkkp//2f/tFIhQaG90b3Nob3AgMy4wADhC
SU0EJQAAAAAAEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4QklNA+0AAAAAABAASAAAAAEAAQBIAAAAAQAB
OEJJTQQmAAAAAAAOAAAAAAAAAAAAAD+AAAA4QklNBA0AAAAAAAQAAAB4OEJJTQQZAAAAAAAE
AAAAHjhCSU0D8wAAAAAACQAAAAAAAAAAAQA4QklNBAoAAAAAAAEAADhCSU0nEAAAAAAACgAB
AAAAAAAAAAI4QklNA/UAAAAAAEgAL2ZmAAEAbGZmAAYAAAAAAAEAL2ZmAAEAoZmaAAYAAAAA
AAEAMgAAAAEAWgAAAAYAAAAAAAEANQAAAAEALQAAAAYAAAAAAAE4QklNA/gAAAAAAHAAAP//
//////////////////////////8D6AAAAAD/////////////////////////////A+gAAAAA
/////////////////////////////wPoAAAAAP////////////////////////////8D6AAA
OEJJTQQAAAAAAAACAAI4QklNBAIAAAAAAAYAAAAAAAA4QklNBDAAAAAAAAMBAQEAOEJJTQQt
AAAAAAAGAAEAAAADOEJJTQQIAAAAAAAQAAAAAQAAAkAAAAJAAAAAADhCSU0EHgAAAAAABAAA
AAA4QklNBBoAAAAAA0kAAAAGAAAAAAAAAAAAAAJsAAADZgAAAAoAVQBuAHQAaQB0AGwAZQBk
AC0AMgAAAAEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAADZgAAAmwAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAAAAAQAAAAAAAG51bGwAAAACAAAABmJvdW5k
c09iamMAAAABAAAAAAAAUmN0MQAAAAQAAAAAVG9wIGxvbmcAAAAAAAAAAExlZnRsb25nAAAA
AAAAAABCdG9tbG9uZwAAAmwAAAAAUmdodGxvbmcAAANmAAAABnNsaWNlc1ZsTHMAAAABT2Jq
YwAAAAEAAAAAAAVzbGljZQAAABIAAAAHc2xpY2VJRGxvbmcAAAAAAAAAB2dyb3VwSURsb25n
AAAAAAAAAAZvcmlnaW5lbnVtAAAADEVTbGljZU9yaWdpbgAAAA1hdXRvR2VuZXJhdGVkAAAA
AFR5cGVlbnVtAAAACkVTbGljZVR5cGUAAAAASW1nIAAAAAZib3VuZHNPYmpjAAAAAQAAAAAA
AFJjdDEAAAAEAAAAAFRvcCBsb25nAAAAAAAAAABMZWZ0bG9uZwAAAAAAAAAAQnRvbWxvbmcA
AAJsAAAAAFJnaHRsb25nAAADZgAAAAN1cmxURVhUAAAAAQAAAAAAAG51bGxURVhUAAAAAQAA
AAAAAE1zZ2VURVhUAAAAAQAAAAAABmFsdFRhZ1RFWFQAAAABAAAAAAAOY2VsbFRleHRJc0hU
TUxib29sAQAAAAhjZWxsVGV4dFRFWFQAAAABAAAAAAAJaG9yekFsaWduZW51bQAAAA9FU2xp
Y2VIb3J6QWxpZ24AAAAHZGVmYXVsdAAAAAl2ZXJ0QWxpZ25lbnVtAAAAD0VTbGljZVZlcnRB
bGlnbgAAAAdkZWZhdWx0AAAAC2JnQ29sb3JUeXBlZW51bQAAABFFU2xpY2VCR0NvbG9yVHlw
ZQAAAABOb25lAAAACXRvcE91dHNldGxvbmcAAAAAAAAACmxlZnRPdXRzZXRsb25nAAAAAAAA
AAxib3R0b21PdXRzZXRsb25nAAAAAAAAAAtyaWdodE91dHNldGxvbmcAAAAAADhCSU0EKAAA
AAAADAAAAAE/8AAAAAAAADhCSU0EFAAAAAAABAAAAAM4QklNBAwAAAAADo4AAAABAAAAoAAA
AHIAAAHgAADVwAAADnIAGAAB/9j/4AAQSkZJRgABAgAASABIAAD/7QAMQWRvYmVfQ00AAf/u
AA5BZG9iZQBkgAAAAAH/2wCEAAwICAgJCAwJCQwRCwoLERUPDAwPFRgTExUTExgRDAwMDAwM
EQwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwBDQsLDQ4NEA4OEBQODg4UFA4ODg4UEQwM
DAwMEREMDAwMDAwRDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDP/AABEIAHIAoAMBIgAC
EQEDEQH/3QAEAAr/xAE/AAABBQEBAQEBAQAAAAAAAAADAAECBAUGBwgJCgsBAAEFAQEBAQEB
AAAAAAAAAAEAAgMEBQYHCAkKCxAAAQQBAwIEAgUHBggFAwwzAQACEQMEIRIxBUFRYRMicYEy
BhSRobFCIyQVUsFiMzRygtFDByWSU/Dh8WNzNRaisoMmRJNUZEXCo3Q2F9JV4mXys4TD03Xj
80YnlKSFtJXE1OT0pbXF1eX1VmZ2hpamtsbW5vY3R1dnd4eXp7fH1+f3EQACAgECBAQDBAUG
BwcGBTUBAAIRAyExEgRBUWFxIhMFMoGRFKGxQiPBUtHwMyRi4XKCkkNTFWNzNPElBhaisoMH
JjXC0kSTVKMXZEVVNnRl4vKzhMPTdePzRpSkhbSVxNTk9KW1xdXl9VZmdoaWprbG1ub2JzdH
V2d3h5ent8f/2gAMAwEAAhEDEQA/APVUkkklKSSWVn5pscaazFY0eR+ce7f6iIFolIRDYv6n
TWS2oeq4dxo3/O/8iqj+pZbuC1n9Uf8Aktyz83NxMDHOTmWimkENBMklx/MrY2X2O/qIzXNe
1r2OD2PAcx7TLXNP0XscPpNcnADbqxEzoSoiJNA/o2NxxNgdQzB/hJ+LR/ABHq6s8GLmAj95
mh/zXf8AklQSSoLROQ6u9TdVc3fU4OHfxH9YIiwKrbKXiysw4fcR+65bONksyKt7dCNHN8Cm
kUywnfmmSSSQXqSSSSUpJJJJSkkkklKSSSSU/wD/0PVUkkklNfPuNOM5zTDne1p8z3/stXH5
P1r6Bh5l2Dl5DsezGcK7HvqeatxaH7PXrbY36Lvz10/VyYqb2JcfuEf9+XIP+rN13Vup5b87
Jw8bMfVZQzCvNe53p7Mp2XS5j6nfpG/ok4XWjFKjI8XQPN/WHqrOp9VsfTc27Fo/R4pY4Fu2
AX2Nj862z6bv/IKPTeu9U6W308awGiZ+z2t31yeSz6L6v+tPW3f/AIvOnXPNh6hlb3alzm0u
/wCpZUq7/wDF0RAo6vYG9w+nt/J9O9qry5fJxmcZ0SXTx/EuX9mOHJiEoRAj3Hp/S4eH5v6y
x/xgZFLmNvwK3gyXGqx7SGj87a9tq0c/689HxMXGyamWZf2oOcaqy1rq2sIbZ6287fU3O/R1
t/nVm1f4uXm237R1N3piBS+quXubH6T1mWv21e/6DGWXIzv8XGD6W2rqF3qSHA201vr0/NdU
01u2u/P/AEiliMgGp4mnlnyspEwh7Y6UZH/Bk9XVbXdTXfUd1dzG2VkiCWvaLGe3+q5WsC40
5Lf3bPY75/QP+cueFP12Z7G5XSrWtENsfTcxxA0E1VH0mf2FfwB1ZlD/ANqWY1l+6aziNexo
bH5/r+7fvUm7W21BD1iSix25od4gH71JMZ1JJJJKUkkkkpSSSSSlJJJJKf/R9VQ77DVS+wNL
y0TtHdEVe1v63S82ubIIFQna6ATr+akEFo5VzsrFrvLdux5YY1BkfSaqrGPseK2Dc53AT4n1
r6B1rqGV0PEvLsqkOhxaQx5rO237Nafbd6Fn0v8Atyr1Kv0iuYmTj4zCyxm29pIeYkkz+8nA
6aMcoeoWfqvX0qapscW2ngCC0eH9ZUXssrdstaWOiYK2hmYxbu9QQqmR1DGsrezZvmQ2Rp/W
SBKZQjW9OckkknMSkxMgganiFdxenPtl14dWyPaBAJn79q0jRSWNYWjawgtHgWmQgSvGMkdm
TG7WhvgAPuUkkkxmUkkkkpSSSSSlJJJJKUkkkkp//9L1VZ/XOtYfROnvz8wnY0hrGN+k95+j
Wyf6q0F5/wD41LK7X9Nwi4+31b3tBj9yqon/ADrk2cuGJLLy+I5csYAXdnsPSOLdxPqN1ToV
X1uyMzLqbgNyW2HB32foqn2O320use2v33M/mXP/AJdDP5yten52D636WrS0cjs4eH9ZeO/V
TpWD1L6zUYGYHHHc9xAa6Dura7Ir3H85v6HavbkoSvUfyv1Iz4yDUq1vb+pKWP8A7h54tLXF
rhtcOQdCEy3bsam8RY2SOHcEf2gqb+ka/o7SB4OE/wDSbtUvEGqcZ6auckro6TfOtjI+BRq+
k1gza8v8h7R/5L/pJWECEuyPGzc217a2ND4+kToAP5RWkJjXlNXWytoZW0NaOwUk0s0QQNTa
kkkkEqSSSSUpJJJJSkkkklKSSSSU/wD/0/S+pdRxOl4Vudmv9PHpEvdEnU7Wta0fnOcdq8i6
31e7rXU7eoXDY14DKa5nZU2fTZP73ufZZ/wli9mIBBBEg6EFcV9ePq39XcHoOf1erG+zZFNZ
9MUOLGGx5FFG6gfodvq2M3bK1DmxymAARTd5HmcOAyM4kyOgkNdP3eF436ibn/W3CcOXvc/5
ene7/qV7QuA+qH1bxem/W3JpcX2XdOwsZzS4iPUvbYzJdDWt9vt21Lv1JEEX4n9jXzTEuADX
hBBPeUpzn/3Skkkk5iUkkkkpSSSSSlJJJJKUkkkkpSSS5X68Viq3omdj2WUdQHUaMOi6txA2
ZLh9qqtr/m7a7K6fz2/mJKeqSSXn+T/jFyqOt5Jqpbk9MYfRqrB2OJrJDspl0WbvVdu/R/6L
0fofpPUbPJGFcR3ZsPL5M3EMYvhF9vo+gJLlOlf4xOk5t4ozK39Pc4wyy0tdUT2a65n807/j
Gen/AMIurSjKMhcTa3LhyYjWSJif5dX/1Oq+sf15d0Tqh6eMD7TtrZb6nren9MvG3Z6Vv0fT
XLde+u2T1sY+PbiMo6fVfTfkUh5sst9F/rej6pbTUyuza3/BJ/8AGH/4qH/+Fqfy3LmwSDI0
KqZMsxMgHQHs3MeHGYRJjqR3L0lf13yKPrDldZx8Rhrza6arcex53htO/Wq1g2brPV/PrWr/
AOOk6f8AkrT/AMMCf/PC4YmTPCZN9/J+9+AXexj/AHfxL7R0PreF1zBGbh7mtDjXZXYIex7Y
Lq37S5v0XNd7HLQXE/4r8gOweoYv51d7bflbW2sf9LGeu2VuEuKIPdqZI8MyB0UkkknLFLH+
tH1g/wCb+BVmDH+1erc2nZv9ONzbLN+7ZZ/olsLkP8Z3/IeL/wCHGf8AnrITMhIgSNwF+MAz
iDsS0B/jSfOvStPLIk/+27VM/wCNJnbpbz8bm/8AkFwScuJ57d1V9/J3/ANv2Mf7v4l7o/40
ndulffkD/wBIFanQfrji/WHIdgWVvwb3VWfog6RYPb76Mur0ra7aW7/b6db/APCVfzS8wW19
TL2UfWnp73mGvc+onzsrsbX/AJ1uxOhmmZAE2CaRPBARJAogXu9//wA6ulYfW6Pq5F5eNuOc
uwONQvLBdRiWZV533ZV1H6T/AAn+D/wtiD9fqrm9Ix+q0tNruiZdPUXUj89lRcy8fydlNr7d
/wDwa0frJ0SrrvSLsBzvStMWYt40dVez3497HD3N2P8ApbP8HvXPY/Wfrh1zAHS6elDDyAw4
/VOoZ4/QB43U5H2LFZ7s31P5xn/aZn81Zvr/AEittN6bqGc0dDyeo4jw9oxX5FFjeCPTNtT2
rxdghjR4AD8F1dt31t+puE/pnU6f2t9XPTdQzKpEPqqcDXq73Op2td/N5fqUf4KrP/MXH1G7
K9LHwWuuvtAa3a0kz4MaPpPcq3MRMjGtvydP4blhCGQH5iRUR80/7r2/1F+quN1Ct3VepVi3
Ga4sxqHiWPLTFl1rfo2Ma/8ARV1/yLP+DXoq5TpP+L/pePTh2dQsyc3JxfTtYy3IeaarmkWn
7PRSaqvTbd+a9r11amxwEIgD6tLms8s2QyJ9INQj0jF//9WX+MP/AMVD/wDwtT+W5c0uj/xi
2Mb9aHhzgD9mp5IHe5c161P77f8AOCo5fnl5uhi+SPkEjQDq4wB8z8kmk/RJ9pkR2+KH61X+
kb/nBL1qv9I3/OCYveq/xcXmr6xuqJgZGLY2PFzHVWN/zW+qvUF4h0vrDOldRxupVuaXYr9z
2hw91ZBrvZr+e6p79n8te212MsY2ytwcx4DmuGoIOrXBW+XPpI7FqczGpA9x+TJJJJTNdS5D
/Gd/yHi/+HGf+eshdeuP/wAaDmt6FilxDR9tZqTH+CyEzL8kvJkw/wA5HzfN04EkDxUPWp/f
b/nBL1qv9I3/ADgqLfSE7foOPmeEjc6mxuTWdr6nNuaR2cwiyf8APYh+tT++3/OCXq0EFrnN
IIj6Q/vSU+8gggEag8FOuf8AqN1j9q/V+lznB1+IfstxBmTWG+nZ/wBdodU9/wDwi6BaANgH
u5somJIPRrdRza+n9Pys+0F1eJTZe9o5La2utcB/mrzfo/1D67kWdI6/j5dOO7ILM3JDZYav
UsdkmrEqqr9J1T8W30PQe5n+E/nKV2/1ypzsj6r9Sx8Cl2RlX0mqupkSfUIrfG4t+jW57lqY
mO3GxacZv0aK21iPBgDP4IqBoeaZJJJJD//W7/qX9LP/ACf9Fv8ASf5z87/ofuKr/wC4lfOq
SjO7INg/RX/uJS/9xK+dUkkv0UeD/wAkLcx/5iv6H0G/zf0OP8H/AMH+4vllJOitns/VSS+V
Uk5Y/VSpdV/mGf0b6Y/pf0OHfQ/4VfMSSB2THcP0V/7iUv8A3Er51STGR+iv/cSl/wC4lfOq
SSn6b6V/N2f0X6Q/onHA/nP5avr5VST47Mct36qSXyqkih+qkl8qpJKf/9k4QklNBCEAAAAA
AFUAAAABAQAAAA8AQQBkAG8AYgBlACAAUABoAG8AdABvAHMAaABvAHAAAAATAEEAZABvAGIA
ZQAgAFAAaABvAHQAbwBzAGgAbwBwACAAQwBTADIAAAABADhCSU0EBgAAAAAABwAIAAAAAQEA
/+E6sWh0dHA6Ly9ucy5hZG9iZS5jb20veGFwLzEuMC8APD94cGFja2V0IGJlZ2luPSLvu78i
IGlkPSJXNU0wTXBDZWhpSHpyZVN6TlRjemtjOWQiPz4KPHg6eG1wbWV0YSB4bWxuczp4PSJh
ZG9iZTpuczptZXRhLyIgeDp4bXB0az0iMy4xLjEtMTExIj4KICAgPHJkZjpSREYgeG1sbnM6
cmRmPSJodHRwOi8vd3d3LnczLm9yZy8xOTk5LzAyLzIyLXJkZi1zeW50YXgtbnMjIj4KICAg
ICAgPHJkZjpEZXNjcmlwdGlvbiByZGY6YWJvdXQ9IiIKICAgICAgICAgICAgeG1sbnM6ZGM9
Imh0dHA6Ly9wdXJsLm9yZy9kYy9lbGVtZW50cy8xLjEvIj4KICAgICAgICAgPGRjOmZvcm1h
dD5pbWFnZS9qcGVnPC9kYzpmb3JtYXQ+CiAgICAgIDwvcmRmOkRlc2NyaXB0aW9uPgogICAg
ICA8cmRmOkRlc2NyaXB0aW9uIHJkZjphYm91dD0iIgogICAgICAgICAgICB4bWxuczp4YXA9
Imh0dHA6Ly9ucy5hZG9iZS5jb20veGFwLzEuMC8iPgogICAgICAgICA8eGFwOkNyZWF0b3JU
b29sPkFkb2JlIFBob3Rvc2hvcCBDUzIgV2luZG93czwveGFwOkNyZWF0b3JUb29sPgogICAg
ICAgICA8eGFwOkNyZWF0ZURhdGU+MjAxMi0xMC0wNFQxNToyNjoxMiswNzowMDwveGFwOkNy
ZWF0ZURhdGU+CiAgICAgICAgIDx4YXA6TW9kaWZ5RGF0ZT4yMDEyLTEwLTA0VDE1OjI2OjEy
KzA3OjAwPC94YXA6TW9kaWZ5RGF0ZT4KICAgICAgICAgPHhhcDpNZXRhZGF0YURhdGU+MjAx
Mi0xMC0wNFQxNToyNjoxMiswNzowMDwveGFwOk1ldGFkYXRhRGF0ZT4KICAgICAgPC9yZGY6
RGVzY3JpcHRpb24+CiAgICAgIDxyZGY6RGVzY3JpcHRpb24gcmRmOmFib3V0PSIiCiAgICAg
ICAgICAgIHhtbG5zOnhhcE1NPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8xLjAvbW0vIgog
ICAgICAgICAgICB4bWxuczpzdFJlZj0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4wL3NU
eXBlL1Jlc291cmNlUmVmIyI+CiAgICAgICAgIDx4YXBNTTpEb2N1bWVudElEPnV1aWQ6NTNC
ODIwRUFGQzBERTIxMUE2MEY4REZBQjZCNEJDNDQ8L3hhcE1NOkRvY3VtZW50SUQ+CiAgICAg
ICAgIDx4YXBNTTpJbnN0YW5jZUlEPnV1aWQ6NTRCODIwRUFGQzBERTIxMUE2MEY4REZBQjZC
NEJDNDQ8L3hhcE1NOkluc3RhbmNlSUQ+CiAgICAgICAgIDx4YXBNTTpEZXJpdmVkRnJvbSBy
ZGY6cGFyc2VUeXBlPSJSZXNvdXJjZSI+CiAgICAgICAgICAgIDxzdFJlZjppbnN0YW5jZUlE
PnV1aWQ6NTBCODIwRUFGQzBERTIxMUE2MEY4REZBQjZCNEJDNDQ8L3N0UmVmOmluc3RhbmNl
SUQ+CiAgICAgICAgICAgIDxzdFJlZjpkb2N1bWVudElEPnV1aWQ6NTBCODIwRUFGQzBERTIx
MUE2MEY4REZBQjZCNEJDNDQ8L3N0UmVmOmRvY3VtZW50SUQ+CiAgICAgICAgIDwveGFwTU06
RGVyaXZlZEZyb20+CiAgICAgIDwvcmRmOkRlc2NyaXB0aW9uPgogICAgICA8cmRmOkRlc2Ny
aXB0aW9uIHJkZjphYm91dD0iIgogICAgICAgICAgICB4bWxuczp0aWZmPSJodHRwOi8vbnMu
YWRvYmUuY29tL3RpZmYvMS4wLyI+CiAgICAgICAgIDx0aWZmOk9yaWVudGF0aW9uPjE8L3Rp
ZmY6T3JpZW50YXRpb24+CiAgICAgICAgIDx0aWZmOlhSZXNvbHV0aW9uPjcyMDAwMC8xMDAw
MDwvdGlmZjpYUmVzb2x1dGlvbj4KICAgICAgICAgPHRpZmY6WVJlc29sdXRpb24+NzIwMDAw
LzEwMDAwPC90aWZmOllSZXNvbHV0aW9uPgogICAgICAgICA8dGlmZjpSZXNvbHV0aW9uVW5p
dD4yPC90aWZmOlJlc29sdXRpb25Vbml0PgogICAgICAgICA8dGlmZjpOYXRpdmVEaWdlc3Q+
MjU2LDI1NywyNTgsMjU5LDI2MiwyNzQsMjc3LDI4NCw1MzAsNTMxLDI4MiwyODMsMjk2LDMw
MSwzMTgsMzE5LDUyOSw1MzIsMzA2LDI3MCwyNzEsMjcyLDMwNSwzMTUsMzM0MzI7MDc0MENF
ODZCQUM2RDlCQjQ2M0YwMjA0ODVFRTk1RkY8L3RpZmY6TmF0aXZlRGlnZXN0PgogICAgICA8
L3JkZjpEZXNjcmlwdGlvbj4KICAgICAgPHJkZjpEZXNjcmlwdGlvbiByZGY6YWJvdXQ9IiIK
ICAgICAgICAgICAgeG1sbnM6ZXhpZj0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS9leGlmLzEuMC8i
PgogICAgICAgICA8ZXhpZjpQaXhlbFhEaW1lbnNpb24+ODcwPC9leGlmOlBpeGVsWERpbWVu
c2lvbj4KICAgICAgICAgPGV4aWY6UGl4ZWxZRGltZW5zaW9uPjYyMDwvZXhpZjpQaXhlbFlE
aW1lbnNpb24+CiAgICAgICAgIDxleGlmOkNvbG9yU3BhY2U+MTwvZXhpZjpDb2xvclNwYWNl
PgogICAgICAgICA8ZXhpZjpOYXRpdmVEaWdlc3Q+MzY4NjQsNDA5NjAsNDA5NjEsMzcxMjEs
MzcxMjIsNDA5NjIsNDA5NjMsMzc1MTAsNDA5NjQsMzY4NjcsMzY4NjgsMzM0MzQsMzM0Mzcs
MzQ4NTAsMzQ4NTIsMzQ4NTUsMzQ4NTYsMzczNzcsMzczNzgsMzczNzksMzczODAsMzczODEs
MzczODIsMzczODMsMzczODQsMzczODUsMzczODYsMzczOTYsNDE0ODMsNDE0ODQsNDE0ODYs
NDE0ODcsNDE0ODgsNDE0OTIsNDE0OTMsNDE0OTUsNDE3MjgsNDE3MjksNDE3MzAsNDE5ODUs
NDE5ODYsNDE5ODcsNDE5ODgsNDE5ODksNDE5OTAsNDE5OTEsNDE5OTIsNDE5OTMsNDE5OTQs
NDE5OTUsNDE5OTYsNDIwMTYsMCwyLDQsNSw2LDcsOCw5LDEwLDExLDEyLDEzLDE0LDE1LDE2
LDE3LDE4LDIwLDIyLDIzLDI0LDI1LDI2LDI3LDI4LDMwO0Y2RUI5NDhCMTdDODJBODUyRUE1
NUQ2MjI4NEY1QUNEPC9leGlmOk5hdGl2ZURpZ2VzdD4KICAgICAgPC9yZGY6RGVzY3JpcHRp
b24+CiAgICAgIDxyZGY6RGVzY3JpcHRpb24gcmRmOmFib3V0PSIiCiAgICAgICAgICAgIHht
bG5zOnBob3Rvc2hvcD0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS9waG90b3Nob3AvMS4wLyI+CiAg
ICAgICAgIDxwaG90b3Nob3A6SGlzdG9yeS8+CiAgICAgICAgIDxwaG90b3Nob3A6Q29sb3JN
b2RlPjM8L3Bob3Rvc2hvcDpDb2xvck1vZGU+CiAgICAgICAgIDxwaG90b3Nob3A6SUNDUHJv
ZmlsZT5zUkdCIElFQzYxOTY2LTIuMTwvcGhvdG9zaG9wOklDQ1Byb2ZpbGU+CiAgICAgIDwv
cmRmOkRlc2NyaXB0aW9uPgogICA8L3JkZjpSREY+CjwveDp4bXBtZXRhPgogICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
IAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAK
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
CiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAog
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
IAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAK
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
CiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAog
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
IAogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAogICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAo8P3hw
YWNrZXQgZW5kPSJ3Ij8+/+IMWElDQ19QUk9GSUxFAAEBAAAMSExpbm8CEAAAbW50clJHQiBY
WVogB84AAgAJAAYAMQAAYWNzcE1TRlQAAAAASUVDIHNSR0IAAAAAAAAAAAAAAAEAAPbWAAEA
AAAA0y1IUCAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAARY3BydAAAAVAAAAAzZGVzYwAAAYQAAABsd3RwdAAAAfAAAAAUYmtwdAAAAgQAAAAUclhZ
WgAAAhgAAAAUZ1hZWgAAAiwAAAAUYlhZWgAAAkAAAAAUZG1uZAAAAlQAAABwZG1kZAAAAsQA
AACIdnVlZAAAA0wAAACGdmlldwAAA9QAAAAkbHVtaQAAA/gAAAAUbWVhcwAABAwAAAAkdGVj
aAAABDAAAAAMclRSQwAABDwAAAgMZ1RSQwAABDwAAAgMYlRSQwAABDwAAAgMdGV4dAAAAABD
b3B5cmlnaHQgKGMpIDE5OTggSGV3bGV0dC1QYWNrYXJkIENvbXBhbnkAAGRlc2MAAAAAAAAA
EnNSR0IgSUVDNjE5NjYtMi4xAAAAAAAAAAAAAAASc1JHQiBJRUM2MTk2Ni0yLjEAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFhZWiAAAAAAAADz
UQABAAAAARbMWFlaIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABYWVogAAAAAAAAb6IAADj1AAADkFhZWiAA
AAAAAABimQAAt4UAABjaWFlaIAAAAAAAACSgAAAPhAAAts9kZXNjAAAAAAAAABZJRUMgaHR0
cDovL3d3dy5pZWMuY2gAAAAAAAAAAAAAABZJRUMgaHR0cDovL3d3dy5pZWMuY2gAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAZGVzYwAAAAAAAAAuSUVD
IDYxOTY2LTIuMSBEZWZhdWx0IFJHQiBjb2xvdXIgc3BhY2UgLSBzUkdCAAAAAAAAAAAAAAAu
SUVDIDYxOTY2LTIuMSBEZWZhdWx0IFJHQiBjb2xvdXIgc3BhY2UgLSBzUkdCAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAGRlc2MAAAAAAAAALFJlZmVyZW5jZSBWaWV3aW5nIENvbmRpdGlvbiBp
biBJRUM2MTk2Ni0yLjEAAAAAAAAAAAAAACxSZWZlcmVuY2UgVmlld2luZyBDb25kaXRpb24g
aW4gSUVDNjE5NjYtMi4xAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB2aWV3AAAAAAATpP4A
FF8uABDPFAAD7cwABBMLAANcngAAAAFYWVogAAAAAABMCVYAUAAAAFcf521lYXMAAAAAAAAA
AQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKPAAAAAnNpZyAAAAAAQ1JUIGN1cnYAAAAAAAAEAAAAAAUA
CgAPABQAGQAeACMAKAAtADIANwA7AEAARQBKAE8AVABZAF4AYwBoAG0AcgB3AHwAgQCGAIsA
kACVAJoAnwCkAKkArgCyALcAvADBAMYAywDQANUA2wDgAOUA6wDwAPYA+wEBAQcBDQETARkB
HwElASsBMgE4AT4BRQFMAVIBWQFgAWcBbgF1AXwBgwGLAZIBmgGhAakBsQG5AcEByQHRAdkB
4QHpAfIB+gIDAgwCFAIdAiYCLwI4AkECSwJUAl0CZwJxAnoChAKOApgCogKsArYCwQLLAtUC
4ALrAvUDAAMLAxYDIQMtAzgDQwNPA1oDZgNyA34DigOWA6IDrgO6A8cD0wPgA+wD+QQGBBME
IAQtBDsESARVBGMEcQR+BIwEmgSoBLYExATTBOEE8AT+BQ0FHAUrBToFSQVYBWcFdwWGBZYF
pgW1BcUF1QXlBfYGBgYWBicGNwZIBlkGagZ7BowGnQavBsAG0QbjBvUHBwcZBysHPQdPB2EH
dAeGB5kHrAe/B9IH5Qf4CAsIHwgyCEYIWghuCIIIlgiqCL4I0gjnCPsJEAklCToJTwlkCXkJ
jwmkCboJzwnlCfsKEQonCj0KVApqCoEKmAquCsUK3ArzCwsLIgs5C1ELaQuAC5gLsAvIC+EL
+QwSDCoMQwxcDHUMjgynDMAM2QzzDQ0NJg1ADVoNdA2ODakNww3eDfgOEw4uDkkOZA5/DpsO
tg7SDu4PCQ8lD0EPXg96D5YPsw/PD+wQCRAmEEMQYRB+EJsQuRDXEPURExExEU8RbRGMEaoR
yRHoEgcSJhJFEmQShBKjEsMS4xMDEyMTQxNjE4MTpBPFE+UUBhQnFEkUahSLFK0UzhTwFRIV
NBVWFXgVmxW9FeAWAxYmFkkWbBaPFrIW1hb6Fx0XQRdlF4kXrhfSF/cYGxhAGGUYihivGNUY
+hkgGUUZaxmRGbcZ3RoEGioaURp3Gp4axRrsGxQbOxtjG4obshvaHAIcKhxSHHscoxzMHPUd
Hh1HHXAdmR3DHeweFh5AHmoelB6+HukfEx8+H2kflB+/H+ogFSBBIGwgmCDEIPAhHCFIIXUh
oSHOIfsiJyJVIoIiryLdIwojOCNmI5QjwiPwJB8kTSR8JKsk2iUJJTglaCWXJccl9yYnJlcm
hya3JugnGCdJJ3onqyfcKA0oPyhxKKIo1CkGKTgpaymdKdAqAio1KmgqmyrPKwIrNitpK50r
0SwFLDksbiyiLNctDC1BLXYtqy3hLhYuTC6CLrcu7i8kL1ovkS/HL/4wNTBsMKQw2zESMUox
gjG6MfIyKjJjMpsy1DMNM0YzfzO4M/E0KzRlNJ402DUTNU01hzXCNf02NzZyNq426TckN2A3
nDfXOBQ4UDiMOMg5BTlCOX85vDn5OjY6dDqyOu87LTtrO6o76DwnPGU8pDzjPSI9YT2hPeA+
ID5gPqA+4D8hP2E/oj/iQCNAZECmQOdBKUFqQaxB7kIwQnJCtUL3QzpDfUPARANER0SKRM5F
EkVVRZpF3kYiRmdGq0bwRzVHe0fASAVIS0iRSNdJHUljSalJ8Eo3Sn1KxEsMS1NLmkviTCpM
cky6TQJNSk2TTdxOJU5uTrdPAE9JT5NP3VAnUHFQu1EGUVBRm1HmUjFSfFLHUxNTX1OqU/ZU
QlSPVNtVKFV1VcJWD1ZcVqlW91dEV5JX4FgvWH1Yy1kaWWlZuFoHWlZaplr1W0VblVvlXDVc
hlzWXSddeF3JXhpebF69Xw9fYV+zYAVgV2CqYPxhT2GiYfViSWKcYvBjQ2OXY+tkQGSUZOll
PWWSZedmPWaSZuhnPWeTZ+loP2iWaOxpQ2maafFqSGqfavdrT2una/9sV2yvbQhtYG25bhJu
a27Ebx5veG/RcCtwhnDgcTpxlXHwcktypnMBc11zuHQUdHB0zHUodYV14XY+dpt2+HdWd7N4
EXhueMx5KnmJeed6RnqlewR7Y3vCfCF8gXzhfUF9oX4BfmJ+wn8jf4R/5YBHgKiBCoFrgc2C
MIKSgvSDV4O6hB2EgITjhUeFq4YOhnKG14c7h5+IBIhpiM6JM4mZif6KZIrKizCLlov8jGOM
yo0xjZiN/45mjs6PNo+ekAaQbpDWkT+RqJIRknqS45NNk7aUIJSKlPSVX5XJljSWn5cKl3WX
4JhMmLiZJJmQmfyaaJrVm0Kbr5wcnImc951kndKeQJ6unx2fi5/6oGmg2KFHobaiJqKWowaj
dqPmpFakx6U4pammGqaLpv2nbqfgqFKoxKk3qamqHKqPqwKrdavprFys0K1ErbiuLa6hrxav
i7AAsHWw6rFgsdayS7LCszizrrQltJy1E7WKtgG2ebbwt2i34LhZuNG5SrnCuju6tbsuu6e8
IbybvRW9j74KvoS+/796v/XAcMDswWfB48JfwtvDWMPUxFHEzsVLxcjGRsbDx0HHv8g9yLzJ
Osm5yjjKt8s2y7bMNcy1zTXNtc42zrbPN8+40DnQutE80b7SP9LB00TTxtRJ1MvVTtXR1lXW
2Ndc1+DYZNjo2WzZ8dp22vvbgNwF3IrdEN2W3hzeot8p36/gNuC94UThzOJT4tvjY+Pr5HPk
/OWE5g3mlucf56noMui86Ubp0Opb6uXrcOv77IbtEe2c7ijutO9A78zwWPDl8XLx//KM8xnz
p/Q09ML1UPXe9m32+/eK+Bn4qPk4+cf6V/rn+3f8B/yY/Sn9uv5L/tz/bf///+4ADkFkb2Jl
AGRAAAAAAf/bAIQAAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQICAgICAgICAgICAwMDAwMDAwMDAwEBAQEBAQEBAQEBAgIBAgIDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMD
AwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMD/8AAEQgCbANmAwERAAIRAQMRAf/d
AAQAbf/EAaIAAAAGAgMBAAAAAAAAAAAAAAcIBgUECQMKAgEACwEAAAYDAQEBAAAAAAAAAAAA
BgUEAwcCCAEJAAoLEAACAQMEAQMDAgMDAwIGCXUBAgMEEQUSBiEHEyIACDEUQTIjFQlRQhZh
JDMXUnGBGGKRJUOhsfAmNHIKGcHRNSfhUzaC8ZKiRFRzRUY3R2MoVVZXGrLC0uLyZIN0k4Rl
o7PD0+MpOGbzdSo5OkhJSlhZWmdoaWp2d3h5eoWGh4iJipSVlpeYmZqkpaanqKmqtLW2t7i5
usTFxsfIycrU1dbX2Nna5OXm5+jp6vT19vf4+foRAAIBAwIEBAMFBAQEBgYFbQECAxEEIRIF
MQYAIhNBUQcyYRRxCEKBI5EVUqFiFjMJsSTB0UNy8BfhgjQlklMYY0TxorImNRlUNkVkJwpz
g5NGdMLS4vJVZXVWN4SFo7PD0+PzKRqUpLTE1OT0laW1xdXl9ShHV2Y4doaWprbG1ub2Z3eH
l6e3x9fn90hYaHiImKi4yNjo+DlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanqKmqq6ytrq+v/aAAwDAQAC
EQMRAD8A3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9Df49+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdcXdI0aS
R1jjRSzu7BURQLlmZiAqgfk+/ccDrRIAJJoOg1zvcXWu3ta127MZPOlwabFu+Yn1j/dbLjEq
khe//HRkA/NvaqOzuZPhhNPnj/D0VXG+7Ta1El6hb0XuP/Ga0/OnQSZf5V7Vpi64XbmbyrLc
B62ajxEEh5sUdGyc+gj8tEp/w9q02mU/HIo+zP8Am6JJ+crNKi3tZHPzIUf8/H+XQcZH5V7u
m1DFbd2/QKeAaxshkpUFjyrx1OOiLXsQShHH0PtSu0wj45GP7B/n6K5ecr1q+DaxKPnqb/Kv
+DpG1nyM7VqSTDmaHHg/RaPC4twPUxsPv6aub6G3JPAH5uS+u22g4oT9pP8Akp0gfmneX+Gd
V+xF/wAoPTDP3d2pUX8m8sgt31/sU+OpfUb8A01FEQnq/T+n/Dge7ixtB/oI/n/n6TNzBvL8
b9vyCj/AB1G/0x9n/wDPaZn/AKmxf9efe/orX/fC9U/fu7/8p8n7f9jrLF3T2lCSybzyhJFj
5Vo5xa9+FnpZFU/4gX9+Nlan/QR/Pqy7/vC5F+/50P8AhHT1S/IXtimK69xw1iKEASqwuFII
TizSU9BTzOXH1JYsf6390O3Wh/0On5n/AD9PpzPvScboMPmif5AD0rcf8pt+U+la/FbayKC1
3FNX0dQxAUf5yLIPTgGxPEX1P9LD2y21W5+F2H7P83S6LnHcVxJDEw+wg/yan8uhDxXywxMh
C5zaGRowDZpcVkabJFh+WEFZDitJ/wAPIf8AX9pn2lx/ZzA/aKf5+jOHnSA/7kWLr/pWDfyI
X/D0KuE776vzZRBuFcVO9v2c3S1GPC3NvXVsj45f+p3tK+33Sf6HUfLP8uP8ujm35k2e4oPq
tDejgr/P4f59CvQ5CgydOtXja6jyFK/6KmhqYaunf/gs1O8kbf7A+0jKyGjKQfn0dRyxTKHi
kVk9QQR+0dTPder9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//0d/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Qa7v7c2HsnyQ5fNxT5GO4OIxYGQy
QcC/jlhhcRUbEcj7iSIH8H2phs7iehRO31OB/s/l0U3297bt9VnuAZR+Fe5vzA4fmR0WHdXy
l3DW+Wn2jh6TBwG6pkMiVyeSIvdZI6fTHj6ZiOCrrUj/AB9mkW1RrQzOWPoMD/P/AIOgjec4
XUlVsoFjX1bub9nwj89XRe9wb03Xuly+4dwZTKqW1iCpq5Ps42vqvDQxlKODn/URr7MY4IYv
7OMD/D+3j0GLm/vbw1url3+ROPyHAfkOkx7d6Sde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+6905YvMZfCVAq8NlMhiqoWH3GOrKiimIHOkyU0kblefoTb3VkRx
R1BHzFenYZ57dtcEzI/qpIP8uhz2x8lN/wCEMUOYNFuiiTSrLkIhSZARr/ZiyNEiAufy80U7
H2gl2y3kqUqjfLh+w/5KdCK05r3O3os+maP+kKN/vQ/wkHoym0vkTsDchhpsjUTbWyEllMOY
0/w8yWuRFlor0yxj8NOKe/8AT6ey2bbbiKpUa1+XH9n+avQrsuaNsu9KSsYZT5N8P5Nw/bp6
HWGeGphjqKeaKeCZFkhnhkSWGWNxqSSORCyOjA3BBII9oCCCQRnoRqyuoZGBU8CMg9Zfeut9
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3X//S3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690
FW/e49mbAElNX1hyWaCkpg8WY56xWt6fvZNQgxyEkH91hIVN1Rvau3sprjKrRPU/5PXom3Lf
bDbapJJruP4Fyfz8l/PPoD0S7e/fW+t4mWmp6s7aw76lGOw0skU8sTAjTXZT0VdSSpIZU8ML
D6x+zqDb4IaEjU/qf8g/1fb0Atw5k3G+LIsnhQfwqc/m3E/yHy6BP68nkn2u6D/XXv3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3XulvtHsXeOx5lfb2aqaan165cbMfusXUG51eWhn1QhnBILoEkH4YHn2xNbQzj9RA
T6+f7ejCy3S+29gbW4ISvwnKn8jj8xQ/Po4GxPkvtzOGDH7vpl2zkXsn8QjZ5sFO9vq8jlqr
Gam4Ak8sajlpR7J7jbJI6tCdS+nn/s/6sdDjbubLW40xXyeDL/FxQ/5V/Oo+fRloKiCqgiqa
WaGppp40mgqIJEmgmikUMksUsbNHJG6m4YEgj2WEEEgih6FisrqrowKkVBGQfs6ze9dW6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6//09/j
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6900Z3P4fbWMqMxnchT43HUwHlqal
9ILG+iKJFDSzzyEWSNFZ3PAB93jjeVgka1Y9MXFzBaRNPcyhIh5n/B8z6AZPRIeyvkdms+1R
idlfcYDDHVFJlCQmbr0vbVE6EjFQNbgRkzEfV1uU9nlttqR0efuf08h/n/wdR9u3NU9zqg2+
scH8X42+z+EfZn5jh0WN3eR2kkZnd2Z3d2LO7sSWZmJJZmJuSeSfZp0EiSSSTnrj791rr3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XuhJ2F2ru7r2dRiK37nFM+qpwdeZJ8bNdryPDHrD0V
Q/8Ax0hKkm2oMBb2muLSG4HetH9Rx/2ejbbd5vtsYeBJWGuUbKn7PQ/MfnXo+XXPcO1exIkp
6Wb+FZ9U1T4GukQVDaVLPJj5rJHkadQCSUAkUC7ooIJILmzltjUisfqP8vp1I2175Z7oAqNo
ufNDx/2p/EPsz6gdCx7SdHXXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691//9Tf49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3QY9k9qbe63o
PJXuK7NVMRfG4KnkVaqp5ZFnqHs4oqASKQ0rAk2IRXYEe1VtaSXLduEHE/6uJ6KN13m12qOs
h1XBHag4n5n0Hz/YD1Xfvff+5OwMocln6zWkZcUONp9UWNxsTm5jpKcs1mYAa5HLSvYamIAA
EUFvFbrpjX7T5nqMNw3K73Obxbl8Dgo+FfsH+U5PmekV7f6L+ve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6zQVE9LPFU0s0tNUwSJLBUQSPDPDLGwZJYpY2WSORGF
wwIIPvRAIIIqOrKzIyujEODUEYI+w9HG6p+Rus023+w5lUnRBRbp0hVJuFjjziKAq/0+6UAf
Qyj9Uvsmu9t4yWw+1f8AN/m/Z6dDrZuaalLXdG+Qk/6D/wCgv2+Z6OJHJHLGksTpJFIiyRyR
sHjkjcBkdHUlXR1NwRwR7JuGDx6HIIYAg1B65+/db697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r3v3Xuve/de6//1d/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3QGdwdy0HXl
KcXjBDkd21cJaCkZtVPiYpEPirskFuSxJBigurSDklVsWX2dk1ydbYhH8/kP8/Qd3zfotrTw
YaPesMDyUerf5B5/Ica8ctl8nncjVZbMVs+QyNbKZqmrqH1ySOeAOAFjjRQFRFARFAVQAAPY
iRFjUIi0UdRhPPNcyvPPIWlY1JP+r9g4Dy6bfdumuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6MF1B3hkdjTQYPPPPk9oyOEVSzS1eBLsNV
RQXDNLRC5MlNwLktHZtSyF95YrODJHib/D9vz+fQm2PmGXbitvckvZE/mnzHqPVfzGa1sDxm
ToMzQUmUxdXDXY+uhSopKunfXFNE/wBGU8EMCCGUgMrAggEEew8ysjFHFGHUmQzRTxJNC4aJ
hUEefU73Xpzr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6//1t/j37r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+690Bvc3b9L13jhjcW0FXu3Iws1HTvpkjxdM2pP4nWx86vUCIImsJGB
J9KkFdZWZuW1PiEfz+Q/y9B7ft8Ta4vChIN64wP4R/Ef8g8/sHVdNfX1uUrarI5Gqmra6tmk
qKqqqJGkmnmkYs8kjsSSxJ/2H0HsSKqqoVRRR1Fskkk0jyyuWkY1JPEnqJ731Tr3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917o
ben+4K/rqvFBXmau2nXTBq6hU65cfK9lbJY1WIAlAA8sVwsyj8MFYIryzW5XUuJhwPr8j/qx
0INj3yXa5fDkq1kxyPT+kvz9R5/bQ9WMYzJ0GZoKTKYurhrsfXQpUUlXTvrimif6Mp4IYEEM
pAZWBBAII9htlZGKOKMOpShminiSaFw0TCoI8+p3uvTnXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvdf/X3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690GvaPY2P6425JkpglTlqwvTYTGs1jV1
mm5mlCkOtFRhg8rC1+EBDOvtTa2zXMgUYQcT/q8+ireN0i2q1MzUMzYRfU+p+Q4n9nE9Vk5n
MZLcGUrczl6uWtyOQneoqqmU3Z3b6Ko/THDEgCoigKiKFUAAD2KERY0VEFFHUSTzy3M0k87l
pWNST/q4eg8hjps926Z697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuh96S7en2Hklwmamkl2jkpx5QxZzhKuUq
v8Rp1Cu7Uz2AniX6j1qNQIcvvrMXC60H6w/n8v8AN0JeX98bbZRb3DE2Tn/eCfxD5eo/MZ42
JRSxVEUU8Esc0E0aSwzROskUsUih45YpELJJHIjAqwJBBuPYdIIJBGepQVlZQykFSKgjgR1k
96631737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691/9Df49+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6902ZnMY/b+K
r81lahaXHYymlq6ududMUQvpRfrJNK1lRBdndgoBJA92RGkdUQVYnpqeeK2hkuJmpEgqT/q8
/QeZx1V12LvrI9g7mrM7Wl4qa/22JoC2pMdjY2YwQC3pMrkmSVv7UjG3psAKraBbeIRrx8z6
nqH903GXc7uS5kwnBR/CvkPt8z8+kJ7f6Luve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuiw/
J/5a9TfFLaK7g7AyT1mfykVQNpbEw7wS7m3TVQixangkdUx2GppWUVNfPpghB0r5JmjhkB/O
HO+ycl2Iutzl1XLg+FCtDJIR6D8KD8TnA4CrEKZp9lvYfnv3y35tq5VsxHtUDL9Veygi3tlP
8TAVklYV8OBKu/E6Iw8i6/VJ/Ni+RM3fuJ7Ty89MvXVJLJi6rpfFSSRbYbalZPD92PuJClTk
N5QxQiWDK1BJjqQVSOOkkemOMae9fNLczQbzOw/dSnSbVcR+GSK54tKAKiRuDYACEp11Wn+4
r7SR+1l9yRYROebpFEi7vKAbn6pFOntFVjtCSVe2j+KOjM7zqsw2V+oO39g967BwfZPW2chz
m2c5DdHGmKvxdfEqffYTN0Ot5MbmsbI4SeBybXDoXjdHbLXYt92zmPbLfdtpuBJZyD/bK3mj
j8LrwIP2ioIJ458/8gc0+2XNO5cnc47a1tvNs2RxSRDXRNC9AJIZAKo4+asFdWVRM9m/QM69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6OL8c+2Cj0/Xm4am8bkrtatnf8A
RISztg5ZGP6ZOTS3+jXiBN4lBNuVpWtxGM/iH+X/AD/t9eh1ytvVCu13T4/0Mn/jn/QP+8+g
6Od7Jeh51737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691/9Hf49+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690Rr5K9
kHKZJdhYiovj8RKk+fkif01eWUXhoCVNnhxiNqcXI+4axAaIH2e7ZbaF+ocdx4fZ6/n/AIPt
6jzmzdfGlG2wN+khq/zbyH2L5/0vmvRUfZt0DOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
iF/N/wCc+zviTtePHUEdBuvuLcdIZdqbKedvt8fRs7wndO7WpnWoosHDIjLBEpSfIToY4iqJ
PPDGvuH7jWHJFmIogs+/SrWOKuFHDxJaZCDyGGcii0AZlyi+7X92bmD343t7u6eWx9vrOSlz
eBe6R6A/TWuoaXmIILsQUgQh3DM0ccmqF2X2bvruDemZ7B7H3FX7o3ZnpxNX5OvdfTGg0U1D
RU0apTY/GUMIEcFNAiQwxgKige8K933fcd93C43Tdbppr2U1LH+QA4KoGFUAADAHXdDk3kzl
n2/5d27lTlDaIrLYrVaJGg8zlndjVpJHPc8jlndjViT0g/Zb0KOjdfED5f7++JW/lzuCabOb
Fzk1NBv3YU9S0VBn6CJiq19AzB48buXGxuxpKsKfqYpQ8LspHPIvPW58kbmLm2Jk22QgTQk9
rr6j+GRfwt+RqpI6gP3/APYDlb345WO2bmFtuZrZWayvVWrwOfwPwMlvIQBLET6OhWRVbrbY
6T7x62+Qew8Z2J1fuCDN4OvAhq6ZzFDmtvZRY0kqsDuTGLLNLiczRiRS0bFkkjZZYnkhkjkf
Nzl7mLaeaNth3XZ7oSWzYI4OjeaSLUlWHocEUZSVIJ4Pe4/tpzh7Uc0XnKXOu1NbbnFlGFTD
PESQs9vIQBLE9DRgAVYMkipIjoot+zvoBde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3WSKWWCWOaGSSGaGRJYpYnaOWKWNg8ckciEOkiOAQQQQRce/EAggjHWwSpDKSGBwerL+mO
yI+w9rRvVyRjceGEVFnIRZWmbSRS5REFgIsgkZLWACzK6gaQtwxe2xt5TQfptkf5vy6lnYd1
G6WYLn/Go6Bx6+jf7b/DUcKdDB7R9HnXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//S3+Pfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Qedo73h2Bs7JZzVGciyihwsElmFRlqpXFPdDbyR0yK08guLxxML3I9qLWA3Eyx/h4n
7P8AVjos3jcF22xluKjxeCD1Y8P2cT8h1VrUTz1U81VUyyT1NTLJPUTyu0ks08ztJLLK7Es8
kkjEsTySfYqAAAAGB1DzMzszuxLk1JPmTxPWH3vqvXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690VL
5h/Kfa/xO6lrt8ZSOny27MvJNhevNpySsr7h3I0DSiSqWJ0niwGFiIqK+ZSumPRErCaeFWBf
PfOdnyTskm4zAPeuSkEf8clPOmQifE59KKDqZazn9372Q3r3158tuWrF3g2K3Amv7oCogt9V
KLUFTPMeyBDWrapGBjjkI08+xOwt49rb13D2Fv8AzlXuPd26K9shmMtWFQ80vjjgggghjVIK
OgoaSGOCmp4lSGnp40jjVUVQME913S/3rcLrdNzuGlvpm1Mx8/IADgAAAFUUCqAAAB19AnKX
KfL/ACNy5tPKfKu2R2mw2UXhxRJWgFSzMSas7uxZ5HYl5HZnYlmJ6Rfsv6EfXvfuvde9+690
OXQfyL7W+Ne9Yd7dWbikxdU3ihzWErFes21unHRya2xe4cQZI4qynYFgkqNHVUxYvBLE/q9i
LlnmreuUtwXcdmuij4DocxyL/C6+Y9CKMvFWBz1Gnul7R8je8XLknLfO+0ieAVMMyUS4tpCK
eJBLQlG4alIaOQALKjr29bOvxO/mLdK/Jinx+3cjWU3WfbMoSCXYm4sjCKXOVWm5k2Tnplpa
bPpKASKRlhyCWf8AZeNPM2X/ACT7qcv83LFayyC03s4MLsKOf+EuaB6/w4cZ7SBqPF732+6P
7jezUt3u1pbvvPIi1YXsEZ1Qr6XkALNARw8UF4Gqv6iu3hrYN7k/rFHr3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de6EDrPfNV1/u3H5yIyPQs32eZpFJtV4uoZRULpH6pqcgTRf8A
NyMA8Egp7qAXELRn4uI+3oz2ncX2y9iuB/Z8GHqp4/mOI+Y6tLpKumr6SmrqOaOppKynhqqW
oiOqOennjWWGWM/lJI2BH+B9hUgqSrChHUwo6SIkkbVRgCD6g5B6ke9dW697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r//09/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691Xt8kd6ncO8xt6kmLYzaaPRsFYGObMz6HyUvp+ppgqU9m
5R4nt+o+xFtsHhweIR3Pn8vL/P1GPNd/9Vf/AEyN+lCKfax+L9mF+0H16Lr7Megv1737r3Xv
fuvde9+691737r3XvfuvdYp54aWGapqZoqenp4pJ6ionkSKGCGJDJLNNLIVSKKJFLMzEBQLn
3pmVFZ3YBAKknAAHEk+nV4opJpI4YY2eZ2CqqgksSaAADJJOABknrTa+cXyZr/lD3xuLd1PU
z/3D29LPtbrXHOzrFBtbH1MirmHp2VPFkd0VQaun1AyRrLHAWZYEPvAv3E5ul5x5kur5XP7t
iJjt19I1PxU8mkPefMVC1IUdfQt92n2atfZX2w2jYZYV/rRdqtzuEgpVrmRR+kGzWO2WkKUO
lirygAysOieewJ1kD1737r3Xvfuvde9+691737r3XYJUhlJVlIIIJBBBuCCOQQffutEAggjH
R/uh/wCZX8oujIqTEDdcPZu0KXxRx7Z7LWszzUlLGqxeHE7kjq6Xc2PWOBQsMTVU9HCVBFOR
qDSby37tc48uKkH1ovLFafp3FXoOFFkqJFxwGoqP4fXFf3P+5z7Ke5jz3/7ibZt/epNxt2iA
MxzWW3KNbyVY1dhGkr1NZQaEWy9VfzmehtzpTUnamzN59XZKTSs+Qx6Rb72tFYWeV6vGxY3c
qam5EaYqawNi5tczZsvv5y1eBE3rb7izlPFlpNGPzULJ+QjP29YJc8f3eHuhsrTT8j8xbdvd
mOCOTZXJ9AEkMlufmxuUr/CK4Pvsf5ifFvsZITtPvnrOrnqCqwY3KbmodsZuYvewiwO6Hw2a
cjTzanOm4va4vJe3c98m7qF+i5ltGY8FaQRuf9pJof8A4z1i5zL9333t5QaQb77X7zHEldUk
du9zCKes9sJoR/vec04HoxVJWUeQpoqygqqatpJwxhqqSeKpppgrMjGKeFnikCupBsTYgj2K
UkjlQSROGQ8CDUH8x1Elxb3FpM9vdQPHOvFXUqwxXIIBGCDkcOpHu/TPXvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+690ev4x77OVwtZsjITaq3AKazEFz65sNPLaaAXuW/h1bKOT9I50UCyeyHdLfQ6zqO1
sH7f9kf4OpF5R3Lxrd9vlb9SLK/NScj/AGpP7CB5dGo9lXQx697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r//U3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+690lN87mh2dtLPbkl0k4yglkpo3/TPXzFafHU7cg6J66aNWtyFJP49vQRGaaOI
eZ/l5/y6RbjdrY2VzdN+BcfMnCj8yR1U7UVE9XUT1VTK81TUzS1FRNIdUk08ztJLK7fl5JGJ
J/qfYsAAAAGB1DDMzszuauTUn1J49Yfe+q9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3RF/5kPaNT
1V8QO1K/HVP2ua3hR0PXOJkD+N77zq0xub8LqyyLUR7UGQkjKepZEB4AJEc+6+8vsvIu9SxP
S4nUQL/zdOl6fPw9ZFPMdZNfdA5Kh549/wDke1vIde3bfI9/KKVH+KKZIaihBU3XgKwOCpI4
kDrT694K9fQB1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69094Tc25Nt
TNU7c3Bm8BUPbXPhMrX4qZ7XA1S0M8DtYE2ufz7UW93d2jF7S6kiY+aMVP8AIjot3LZtn3mN
Yd32q2uoRwWaJJQPsDqw6GvB/Lf5R7cEa4j5DdywQxEGKlqOxt1ZChjImM50UGSylXRoJJWJ
cCOz3Oq4J9iG3535xtKCDmm/CjyM8jDjXgzEceOM+fUcbl7Deye7lmv/AGm5daRuLLYW0bnG
nLxxq5oMDuxQUpTpX1380v5e9ex0rVHyA3HNM/mNNSVu29j7kqZka4kkkTO7arkeNS1laVrK
eE+nA+5X5r92t/eRdp39zFF8TyrEUBPkS8Tlj50AJAzjHWO/uv7Qfc79vLe2k5w9u4Rd3WY4
LSW8SZ1SlXCxXUKxoDQFmdA5qBqIagpdd/zmvlhWTRzf302du96RF+5w+7Ov8Bj3qFUFTPOu
0l2zUsshILGnnVVNh6foTrdfcH3Z5Skhbd5Lae3OA5iQxsfQtEImU/I6a+Qp0B+Ufu4/c994
rW8i5Mttz2/ckqWhF5MtzGtcMqXTXcboOGpfFC1AchiB1Zn0J/OX2DuerocD39sifrqsqHWB
t7bSkrNw7RWV3FpsngpY5Ny4SkVTYtA+WbULkIpJUWcte/e2Xjx23M23G1kOPFiq8X2sh/UQ
fYZPyHCHvdH+7x5p2WC53T2r5kXd7dBX6O6CQXVAOEcwIt5mJzRxaimAWIFblts7o23vTA4z
dG0c7idy7czVKlbic5g6+myWLyFLJ+malrKSSWCVbgg2N1YEGxBHuerO8tNwtobyxuUmtJBV
XQhlYeoIweuee87JvHLm6Xuyb9tk9nu9s5SWGZGjkjYeTIwBHqMZFCKg9PvtT0V9e9+690Vf
v/5t/Fj4wSii7s7m2ttLPPBHUx7RpjkNz71aCdVakqJNn7Uoc3uKjo63UPFU1FNFTPZj5NKu
VS3F7a2uJ5gG9OJ/YKno327Yd33YarCxd4/4sKv+9MQpI9ASfl0XnZH83z+X1vrNwYCk74pd
uVtU0aUtTvfaO9Nn4SR3YqRPuPN4CmwGMWPgs9ZU06WPBNjZOm77e7aRcUPzBA/aRToyn5L5
kt4zI23FlH8LKx/3kGp/IHqyOgr6HK0VJk8XW0mSxtfTw1lBkKCphrKKtpKiNZaeqpKuneSC
pp54mDI6MyspBBI9mIIIBBqD0GGVkZkdSGBoQcEH59S/e+q9e9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+690rtibqqNlbswu46fWVx9WhrIUNvucfODBX0xH6SZaWRgtwQr6W+oHtmeI
TwvEfMfz8ul23XjWF7b3S8FbI9VOCP2fz6tepamCtpqespZVnpauCGpppkuUmgnjWWGVCQDp
kjcEf4H2EyCpKkZHUzI6yIsiGqMAQfUHh1n966t1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//1d/j37r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdFF
+Ve5/Dj9u7Qgks9bPLnMgikhhTUgekx6P+GinqJZmt/qoAfZxtMVWkmI4YH+X/J+3oE85Xem
K1sVOWOtvsGF/aSf2dEm9nfUf9e9+691TP8AzNP5q0/wn3Nt3qXrHZGA3z2xm9vQ7uy9Xu6o
yi7T2jgq2srKHDw1WOwtRjcjnMvl5cdUSeFK6jFLAiOxk8yhSbc91+iZYYkDSkVzwA/Lj+3o
ccq8oDfopby7uGjs1bSNNNTEAE5NQAKjNDU/Z0QjrP8A4URbopxT03cfxvwGWLFBV5rrPeeR
2+IV1HyPT7Y3Tj9zfckqRpVsvFYjljfhBFzE3Ca2B+amn8jX/D0Irr20iNTZbow+TqD/AMaU
r/x3qwvrT+eP8Et9imi3Ln+wuo62bTG8W/tiV1dRpUFRqCZLr6p3vTilaW4SWcQcWZ1j5AMI
t8sJKamZD8x/mr0GrrkHmG3qYo4pl/oOAf2Po/lX8+rDes/lH8cO5DTRdW96dVb5ravT4sPt
/fO3qzcAZ2CIk+3RXrnaWV2IASWnRjcWHI9mMV1bTU8KdGPyIr+zj0Grrad0sam72+aNR5lG
A/3qlP59Dv7f6L+qef50+TqKf44dc4qIskOS7oxVRUssjoZFxuyt7+OnkRSElheWtEhDXs8S
kcj3BP3gJmXlTaoR8L7gpP8AtYpsfMVNftA66B/3c9lFL7v83XzgGSHl2VVqAaGS8s6sDxBA
QrjyZh1rMe8Reuy/Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+690T/f8AmP41urJ1CNqp6WT+HUtjqXwURaIsh/KTT65B/g/vLTkTaP3NyxtsDLSeVfFf
11SUND81XSp/0vXHf7wHOP8AXb3V5n3CKTVt9rL9JBQ1Hh2xKFlPmskviSj5SdJSlq6mhqIq
ujnlpqmBw8U8LtHJGw/KspB5HBH0I4PsUXVrbXsEtrdwLJbuKMrAEEfMH/UOPUUbVuu5bHuF
pu2z30ttuUDho5Y2KOrDzDDPyI4EEgggkdGG2Z2nTZDxY3cbxUdcdMcORsI6OrbgAVA/RSTt
/quImN/0cAwFzh7Y3Fh4u48vI0tlktFxkT/Secij0y4/pZI6I+y/3qdu5hFpy37kTRWe+mix
3lAlvOeAE34beU8S2IGNaeEdKNZR8Sfml2p8Tt0xVO3qyfcfXeSq0k3Z1tk62UYTKxsPHLkM
Q7LP/d7cUcZBSrgS0pREqEmjUIA3yRz/AL1yTehrVzLtbt+rbsTob1ZeOiT0YDNAGDAU6kz3
4+7ryP77bG0W6wLac2QxkWu4xoDNGeISUAr49uTxic9tWaJo3JY7aPSfdnXvyC69w3ZXWuZT
LYDLJ4qinl0Q5bA5aFI2r8Bn6BZJWx2YxzSqJIyzI6MksTyQyRyPm1y9zDtfM+12+77Rca7Z
+I4MjDijj8Lr5jgRRlJUgnhF7ke2/NntTzZuPJ3OO3GDdIDVWFTFPESdE8D0HiRSUOlqAghk
dUkR0WvT+bH8+ch8M+o8Ptvreoox3n21/FKHaVVUww1sWytt46OKHO75moZS8U2RgqK2GmxU
U6NTy1TSSusqUskEju7X5s4QsZ/Xfh8h5n/N/sdJeTuXV3y9eW6B/d8NC3lqY8Er6YJamaUG
KgjSZzuezm6c1lNx7lzGU3BuDOV9TlM1nM1X1WUy+WyVbK09XkMlka2WarrayqmcvJJI7O7E
kkn2CmZmYsxJY8Sep3jjjhjSKJAsSigAFAAOAAHAdNPuvV+r+P5I/wA5d17C7exPxN39nqzK
9X9nPXQdcx5OpeoXYXYENLPkoMfipZS8tNt/ekVNJTPRreJMo0EsaxmWqaU/2S+eOYWkjVib
h8j/AJj6ev59R1z5y/DcWT7xbRgXcVNdPxpwqfmvGv8ADUGtBTbo9i7qGeve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917qxH437sO4NhLiKiQvXbUqf4Y2ptTtjZw1Ri5D/RY0
8kCj8LAPYd3KHw7jWB2uK/n5/wCf8+pQ5VvfqdtEDH9SE6f9qcr/AJR+XRgvZd0Juve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuv/9bf49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3VZHeW4G3D2buSVX102KqFwNILghI8Sv29SFYAXV8j53H/AAf2
KLGPw7WIeZFf2/7FOok5hufqt2umr2IdA/2uD/xqp/PoI/avok697917rR7/AJ1mebL/AMw3
tzHt5LbW251XgU1xxIoWo622zuc+Jo2Z5o9e4zdnAYNdbaVUkEb01dxmHoFH/GQf8vU+ciR6
OWrNv42kP/G2X/n3qsvbOx96b1OUXZu0N0btbB485bNjbO38tnjh8Us0dOcnlBiqSrOPx4qJ
kjM02iPWwW9yB7LFR3roQmgzQVp0KpbiCDR486JqNBqIFT6CpyfkOk3LFLBLJBPHJDNDI8U0
MqNHLFLGxSSOSNwHSRHBBBAIIsfdenQQQCDjrH7117oyfWfzG+VXTpp062+QfbO16KlCLDha
femarttKsSlYg+18tVV+3ZRGpIXXStpBsPamK8uoaeFcOB6VNP2cOiu62TaL6v1W2wux89ID
f70KN/Poa+4f5l3yn+QWxsBsHuncW2N943bm4o9y0GWk2hhtuZ810eMrsV45p9pw4PEy07U1
e5INEX12Or6gh/nDaE5026327c7qRFil8RWQKDq0svdVSCKMcChrTPUj+y3OM3sbzNuPM3Ku
1W8st3afTSxzmVl8MyJLVCsisr6owASXXSSNBNCAGoO6qF9K5PC1VP8AQNJRVEVUD/tXinWk
Kgf01N7hq+9nL1Knbd5ikHpIjJ/NS9f2DrNvYfvr7FNoTmbkm6tz5vbTJOD89EogI+zW329L
Sg7J2dX6QMstHIf9118M1Lp/4NMyGl/20h9g++9uubrHUTtZljHnEyvX7FB1/wDGepp2H7yv
s3v4RV5sWzuG/BdRyQU+2RlMH7JT8/LpYUtdRVyeWhrKWsjIuJKWohqEsfodcLutj7CV1ZXt
k/h3tpLDJ6OjIf2MAepj2rfdk32AXOybza3lsRXXBLHKtPXVGzD+fUr2l6Neve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6Tm7cwMFt3K5INpmipXipTcg/d1FoKYi3J0TSBjb8A/T6
+xDyrtJ3vmDa9uK1iaQF/wDmmnc/7VBA+ZHUb+7nOC8ie3PNXMiy6LyK1ZID5/UTfpQkeZ0y
Ormn4VY1ABIJgSSSSbk8knkkn6kn3mEAAKDh1xZJLEsxqx6Egda5eo2xj9wUBNVPUwPUz4zT
acUzSOaealIJE5kpwrlOG59Nzx7jw+4u02/Ml/sN8PCgjcIs1e3WANav/DRqqGyMd1BnrJJP
u084bj7Y8v8AuBsB+qv7mBppbLTSUQlm8GSA1pKXiCyGPD9w0az29BwysjMjqyOjFXRgVZWU
2ZWU2KspFiD9PchKyuqujAoRUEZBB4EH06xwlikgkkhmjZJkYqysCCpBoQQcgg4IOQehN2Z2
VX7e8WPyfkyOGBVFBOqsoU+n+Su7ASQqP91MbC3pK8gxtzh7dWO/+Lf7bpt93OT5Ryn+mAMM
f41FT+INgjJ72Y+8tv8A7e/Scv8AMwk3Hk0UVRWtxarw/QZiA8YH+gOQAABG8YqGto+B/wA0
sr8ZexqHclBXVW4Opd2zU2O7F2vSTuyzUBdUj3Di6OR0hh3XtwOZIhIENRD5KZ2jEoljjTk3
mfefbPmMwblbyLYOwW4hPmtcSx/hLJxVhh1qlQGqMove32p5I+9P7ZJf8sbjaycw26NJt16t
KpLSrWlxjxEimwssbAPC+ibQxTQ4S/znO1oO1vm5nK3EZgZ3Z+3usOpsbsfJ0+o4yu23uTZu
P7IirsXIbeelrK7fM7FyqsJNUbAGOwyk3G+g3GaK7tJhJaPEjIw4MrKGBHyOrrkzyzsO4ctW
V1s+8WL228wXc8c8TijxyxSGJ0YeRUx08x5gkHqqL2g6EXXvfuvdGE+JL5CP5V/GZ8SZxlB8
gemv4d9qCak1p7F24KVYFUEtK0xAUWNybe1NpX6u2px8Rf8ACOi3edJ2fdddNH00tfs0N19F
z3InWM3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690YD43bm/gfYcWMlfTR7n
op8W4JOha2EGux8ptzrZ4HhX6i8/+xBfuUXiWxYcVNfy4H/P+XQm5Vu/p90WFj2TKV/MZX/A
R+fVifsOdSh1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//19/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3TdmMjFh8RlMvPbwYvHV2RmubDxUNNLUyXJIA
GiI+7Ipd0QcSQP29NTyrBBNO3wohY/YBXqoSqqZqypqKuocyVFVPNUzyH6vNPI0srn/FnYn2
MAAoAHAdQg7tI7OxqxJJ+09YPe+q9e9+691oH/zO8vNm/nz8oKyeKSF4eyJsQqSU8lMxh2/h
sRgaeURyks0c8GNWRJB6ZlYSL6WHsA7m2q/uif4qfsx1kVyogj5d2lQf9Cr+0k/5ejY/yZfl
N8cPin2H3buz5Bdgf3BXcuzNr7d2lUf3P3nuv+JMmcrslnYb7L21uOrx/wBuKSjb95Yo5tXB
Ypwr2a6trSSd7iTTVQBgnzzwB6J+eNo3TeLawh2228TQ7M3cq0wAPiZa8Tw4dXz7z+Zn8o3v
cVKdlb8+O+/5BFDTPVdjdeTT1qRyK8UP2OT3bs2GtieBYzaSnlDQek3S63Pnvdon/tZI2+0f
5x1HkGx857fT6W3uYx/QfH5hWp+3j0Ure/w//kaduPWSbe7v6h6sydRIiSVewvkvtzbsjVFQ
7GNsdguw85uXbqm/p0U1AIl4BUEi6R7PY5q6Z0Q/JwP5Ekfy6Obfeuf7KgksJpkH8cDN+0oF
b9p6KHvX+S30LnzU1HQHz/6mzL+Zaej2/vXI7MyZNRMv+TwVO7NlbvkImlksAq4QsQbgEixR
vstu1fp9wQ/I0/wg/wCTo6g563GOg3HlyZfUqGH/ABll/wCfuia9lfyc/m1sLGZjP7e2xsXu
Tb2ChrKnJ5fqLsDCZ14KaihNRI8WD3Adr7nyFQ0FmWnpaKoqTfiP2huNqu7eOSYqHiQEkqa4
AqccTjyAJ+XQh23m/ZtyurWyWR4buZ1RFlXQCzEKAXqUUVOWZlUcSQOqxa7DZfGEjIYyvorf
2qmknhQ/4q7oEYH+oJHsN2W8bVuQ/wAQ3KCY+iOrH8wDUfmOpO3zkzm7lkkcxcsX9kPWeCWN
T9jMoVh8wSOmz2Y9BnrJHLLC4khkkikX9LxuyOP9ZlIYe6SRRzIY5Y1ZDxBAI/Yen7a6ubOZ
Li0uJIrheDIxVh9jKQR+3pVUO+93Y7SIM7WyKtvRWMleukf2R96k5VbccEW/HsMX3I/Km4aj
PskKsfOMGI19f0ytT9tfn1K2xe/Pu9y7oFhz3fSRLTtuGW6Wg/D/AIyspApjtIIHAigotKDu
bOQ6RkMbjq5B9TCZqKZh/i+qphB/1o/YOvvaDZJtRsNxuIHP8WmRR+VEb/jfU1bD98/nqyMa
cwct7dfwjiYzJbSEf6as0YP2RD7OlpQdx7en0rXUWRx7n6sqRVlOv+u8bxzn/YRewdfe0W/w
amsby3nUeRLRsfyIK/8AG+pq2H75ft7flI9+2TctvlPFgsdxEPtZGSU/lCfy81pQb32nktIp
s7QB2taOplNFISf7Kx1iwMzf4AH2D77kzmnbqm52SfSPNB4g+2sZYAfb1NOw+9/tNzJoXbOe
7AStwSZzbOT6BbgRMT8lB6dp81hqW33WWxlNdQ489fSw3Q8hx5JV9JB+v09lUGzbvc1+m2q5
kzTtids+mFOfl0Lr/nbkzaqfvPm7bLaqhv1bqCPtPBu+Qdp8jwPTZLvPacJ0vuLEk6S37VbD
OLD/AGqBpFDcfS9/ZlFyfzTMNSbBdgVp3Rsv8mAP58Ogxd+9PtNZOEm9xNoZitf07mOUUHzi
LgH5VqfIdQ5OwtmxmzZ6lPF/246qUW/14oHAP+H19q05C5vkFV2OX8yi/wCFh0TT/eG9mLch
ZOfbQmle1J3/AJpEwr8uPy6gv2jslLactJLe99GOyQ02t9fJSR/W/wCL+1qe2fOb11bUq/bL
Dn9jnoin+9J7IxafD5tklrX4bO8FPt126cfKleGaYqFXZG+8duSjoMdh3nanjqJKqsaaFoNU
kaeKlRAWuyASyM1x9dP9Pcoe3nJG4cu3d9uG7pGLhowkYVg1ATVyfQ4UD5avXrFT7yXvvy77
lbNsHLnJ01w23R3Dz3BkjMWp1XRAqgmrKA8rNUUr4Z4jASR+PyR+YuIta+UxhTII9Q1mMMQp
fTe1yBf3KsnieG/hU8WhpWtK0xWmaV40zTrEW3+n+og+rLi11rr0UL6KjVpBIBaldNSBWlTT
owK9yYimhjp6PA1vhgjjhgR6inhVYo1VEX0LNpCotgOfcDt7Q7tczST3e+Q+K7FmIRmJYmpO
Stan7Oug0f3zOUNss7ew2fkK9+kgjSOJWmijAjQBVHaJKaVAAA1cOPQbbv3VhtzyGqh262Ny
N11V8WRVvuVFrirpBQIkrgcK4dX+lyQAokPlPljd+WoxbTcwC52/NIjERoP/AAt/FJUeZUqV
40AJJ6xr94PdXkz3QuG3Sz9uW2zmSordJeK3jLiouIBaqsjAVCyCVZKU1MygIEJ7G/UD9P8A
t/cuX2zV/d4uo0arCemlBkpKpR9FnhDLqtfhlKuv4I9ke/cubVzHa/S7nb6qfC64dD6q1DT5
ggqfMHofe3/uXzd7Z7t+9uVtx0aqCWFwXgnUcFljqtaeTKVkWp0OtTUTN2JU7+2tRb4Bkkym
Lh/heRo0laaKnx1DLN4lgDgzKtNHOsuli2mKQi+lB7Aew7nLypzIOR724L7UUBtZHADVfu0k
jBBcui/0gAKVoMgvcLlW193vbJ/frYttWHm5Z2XdbeFi0WmACLxUU1ZWSFYJpASf0nZmJ0am
BT3LHWH/AF737r3V2H8kn4jZzuT5IY7v3PYqRereg6t8tDX1UF6TP9ny0TrtXCUDSJpmm22a
sZmokjJNNJT0isB9wp9neyWjTXIuGH6Uf828h+XH9nr0BOfN5jsdrbbo3/xu4FKeYjr3E/6a
mketT6dbmHsZdQf1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdOWHydRhctjM
xSG1VishR5Gn5KjzUVRHURgkchS0YB/w91dQ6Mh4EEft6dgma3nhnT40YMPtBr1bvQ1kGRoq
PIUra6aupaespnIsXgqYknhYjm2qNwfYPZSrMp4g06m6N1ljSRD2MAR9hFR1K966v1737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvdf/0N/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3QTd5ZM4rqzdkytaSqpKbGRixOsZOupaKdeOBalmkPP8AT+vHtXYLru4R5A1/
YK9EvMM3g7PesDllC/70QD/InqsX2KOoj697917r3v3XutR7/hQH1FsfZnevUXaO28MuK3P2
/tXc39/amneQUudyWxJdsYnD5eSBi0UeU/g2UjpZ3j0iWKmhLLr1O4S5ghjSeGVRR3Br86Up
/LqZfbi9uJ9vvbSV6wwOuj5B9RI+yoqPtPVAHsP9SN1737r3Xvfuvde9+691lgnmppoammml
p6inljngngkeKaCaJxJFNDLGVeOWN1DKykEEXHvfDI49eIBBBFQepKZPJRkmPIVyEsXJSrqF
Jc/ViVkF2P5P19o5NvsJjWaxhY/NFP8AhHR1bcycw2ShLPfr2JK1ok8qitKVorDNAB9g6iyS
yzOZJpHlkP1eVmkY/wCuzkk+1EcUUSCOKNVQeQFB+wdFtxd3V5M1xd3DyznizsXY/aWJJ6x+
79J+ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917pdbH3nNtSrljmiNViK4otdSi2tCPSKqAN6TKiEhkNlkXgkEAgE86cnxc0Wkck
Mgi3aCpjfyPnoamaE5DCpQ5AIJBnf2N96bv2n3e5t722N3yhfFRcwCmpSO0TxA4LqpIaMkLK
tFYqQjqoN5bRwJxcm7trZGmOLZoPPjtZ/alqJY4QlIOZInVpNTwSAFAGINgFBFyhzXvg3OPl
Pmbb5P3kA2mWnFUUtWTyIIFFkUkMSoIqSxkD3m9ouQ35Wufd/wBrOYrU8ru0fi2mr4HmkWML
bj40YM2qS1lCtEqyMraVWNWXq+v6yxm98HXdwbb3fu3r+nqVkzuC2NufGbR3DXRIyukdPmMt
t7ctMtO5XTNGsMMskbER1EL2cSvEYg6mZSY/MA0P7aHrEC7W7e3kWylRLkjBdSyj8gy/lk/M
Hrbl+K382z+Wtt7Yu1uq9qw7h+NO3dv0i4/DbX3bsmtfCwTSyNNVzNuLZlRvSnqJq6rleefI
ZOWnmqZXaSdvIxuLrXdttWNYkrEo4AjH7RX9p6hnd+TeaZLia7mK3UrGpZWFf95bTw4ALUDg
MdW19bd3dN9x0X8Q6n7U697HpREJpX2Vu/A7jkpUNritpsVXVNTQSoWAdJkjdG4YA8ezaOeG
YVilVh8iD0DbqwvrFtN5ZyxH+kpX9lRn8uhQ9u9JOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917qzjozMNmurtqyyPrmoKWfDyi99C4mqmoqVD/rUEUR/wB9he/TRdSgcCa/t
z/h6lzl2f6jZ7Nie5QV/3kkD+VOhb9pOjrr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6//9Hf49+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690W35R1v2/XuPpVPqr9z
0EbLyLwwUGTqXYnSVOmaOPi4PN/wfZntS1uGPop/wjoKc4SadsiTzaYfsAY/4adV/exB1GnX
vfuvde9+691rR/8ACjDG+XDfEjL+bT9jk+7sb9v47+X+K0nVNV5vL5Bo8H8H06dJ1eS9xpsw
a5iHbaH5t/z71Kftk9JN5SnERH9hk/z9UJfDGlwuR+XfxhxO48JhtybfzvfnUu3c5gtw0NJk
8JlMRuLfODwmRpcpjq+KeirqN6SvcvFMjRSAWYFSfZDZBTeWoZQVMigg8MkDqRN8Lrsu7PFI
yyLbyMCpoQVQkUIyDUeXW8plvgR8Jc0ums+J/wAfYR4ZIP8AcT1RszANolBDNqwWIxzeYX9M
l/In9lh7HBsLJuNpH/vIH+DqAU5i36P4d4ufzkY/4Seguy/8qr+X1nFZa34y7NhD00lKf4Rm
d7beYRSBwzK2A3RjWSpGs6ZlImTjSwsLNHatvbjbD9pH+A9K05v5kj+HdX4+YU/4VP7OHQX5
n+Sv/LvyYcUXTuf27qp/Apw3avZ85jl1SH7xP7wbszoNQA4Fm1Q2Uei+olo7Ltx4Qkf7Zv8A
KT0rTnrmVPivlbPnHH+zCj/P0F2Z/kMfBvKCT7Gu7v25rhWJTht/4WcwuGJNRH/eHZmdBmYG
xD647DhQefbR2GxPAuPzH+UHpWnuHv6U1Lbt9qH/ACMOgvzX/Cev4wzib+73dHfOLLRxiD+N
VPX2eEUoYeV5hQ7I25543W4VV8ZU8lm+habl61/DNIPtof8AIOlcfuTuwp4tjbn7NY/wu3QX
Zr/hOrsucT/3d+U+6MWWEP238a6pxOeELK0fnM4od87b+4EihggXxaCQSXsQzTcup+G6I+1a
/wCUdK4/cycU8XaEP2SEf4UboL81/wAJ1d6wGf8Au78p9r5QKYftjmuqstgDMrKnnM4od87k
+3MbFggUy6wASUuQrTcuv+G6B+1af5T0rj9zIDTxdocfZID/AIUXoLsz/wAJ6/k9AZv7vd0d
DZQLIggOZqewcCZIio8jzCh2RuPwSI1wqqZAw5LL9PbR5euvwzRn9o/yHpWnuTtJp4tjcD7N
B/wsvQX5n+Qx85MWZBQ1vSG49EwiU4bf+ZgEyFSTUx/3h2ZgiIVIsQ+iS54Ui59tNsN8OBQ/
YT/lA6Vx+4ewPTUtwv2oP+fWPQX5j+Sv/MQxhcUXTuB3FpqTApw/avV8Aki0yH7xP7wbswRF
MSgFm0zXcei2oho7LuI4Qg/7Zf8AKR0rTnrlp/ivWXHnHJ+zCn/N0F2Y/lV/zBcEXFb8Zd5z
+Ookpm/g+Y2VuIGSLXqZDt/dGTElOfGdMq3ifjSxuLtttW4Lxtm/Ig/4D0rTm/luT4d1Th5h
l/wqP2dEg3hsrePXu4K/ae/dq7i2XujFSmHJbd3VhcjgM3QyKzIVqsZlaelrILshsWQA249o
XR42KSIVYeRFD0fwTwXMazW8yyRHgykEH8xjpoosVlMkQuOxtfXs0iwqtFR1FUTM1tMQEEch
MjX4X6n3UAngOrs6L8TAfaehSxvx47/zHm/hHRncOV+28f3H8N6y3rXeDzeTxeb7XCS+Ly+J
tOq2rSbfQ+3Rb3DfDA5/2p/zdJH3PbY6a9wgWvrIo/y9S96fGn5F9b7am3n2L0L3L19tGnlo
qeTc++est57RwH3OSkEVBTR5bcOFx1DNU1jn9uNHZ3AJAsCRt7a4jXXJA6p6lSB/MdVg3XbL
qUQWu4wSTGvakiscccKScdAl7Y6X9WO7B/lK/P3sjbe1d5bc6K8e1N54LG7lwOazPY3VeGM2
FzOOjymKq6rCV29otzY5q6kmjKwz0Mc6GQeRE9RBlHtO4SKjrB2MKgkqMH5Vr/LoMXPOXLlr
LNBLuH60bFSAkhyDQioXSaeoNPToZsR/I1+fGSFOa3bXWu3/ADSMkgy/ZOJmNIqswEtR/Aaf
Nho3AuBF5WsRcA3AeGx35pVVH+2H+SvSF+f+XVrpllb7EP8Alp0JOJ/4T/fM2uEUmR378dcJ
GalY54qnePYFZWpT6k8lTDDjurqminOhjoRqmMsy2YoCG9ujl+9PGSMfmf8AoHpK/uNsa102
1yxp/CgH85K/y6EbGf8ACePvuVX/AIx371DQMJFEYxmJ3nllaIj1u7VWNwpSRT9FAYH/AFQ9
uDl6487hP5/7HSZvcrbh8G3TH7So/wAp6E3Ff8J0MvI7nN/LXHUkatCYlxXSlTkXnQl/uFeS
r7Sxa0jKoXQQswJY3A0gM6OXT+K7/wCM/wDQ3SR/c1B/Z7MSfnLT/rGf8nRjpP8AhPj8ZH2Z
SYtO3u6It9Qxu1VvAS7PfB1lS4Asdmvt0zU+PitdIlynnuTqncWCqf6v2ugDxn8T1xT9lP8A
L0Vj3I3Xx2c2UH0/8PdUf7bVx/2tPl0Q3tn/AIT7fIjbX3NX1B211t2jQw63ix+4qbL9b7lq
F5McVNSv/ezbsko+habKUyn6/wCAL5uX7hamGVXHzwf8o/n0IrP3H2yWi3tnLC3qtHX/AJ9b
9inqsftn+X/8zekvuZewvjr2TR42j1tU57buGG+ttQRJc+ap3HsabcWFpInUXBmnjP4te49l
k233kFfEt2p6gVH7RUdCuz5j2O/oLbc4ix8mOhv95fST+Q6J+6PG7xyI0ckbMkkbqUdHQlWR
1YBlZWFiDyD7SdHXHI4dScfkchia2myWKrqzGZGjlWejr8fUz0VbSTL+mamqqZ454JVvwysC
PfgSCCDQ9aZVdSrqCp4g5HRq8R89vmpgsNS4DF/KXvOnxdCxakhfsbclVPAugRrTpkKyuqMh
9nEigRweXwx/2VHtWL+9UBRdSU+09E78u7FI5kfaLcuf6Cj+QFK/Pj1Il/mBfN+aKSF/ld3y
EljeNjF2VueCUK6lWMc8FfHNDIAeHRlZTyCDz79+8L7/AJS5P96PWhy3sAIP7nt/94X/ADdJ
z/Z2PmZ/3lv8nP8A0ffan/2V+6/W3v8Ayly/723+fp39w7H/ANGa0/5wx/8AQPTDV/K75SV9
RLWV3yT79rauchpqqr7j7EqaiZlVUUyzzbjeWQhFAFyeAB7qbu6OTcyV/wBMf8/Tg2faFAC7
XbAf80k/6B6Zcj8i/kFmEjjy3evcmUjhYvDHkezt7VqROw0s8aVOclVGK8Eixt70bm4b4p3P
+2P+fq67ZtqVKbfAD8o1H+TqbtL5NfInYm4sVuvafeHamHz+Fq4q3H10O+dxVCrLC6v4qqjr
MhU0GRop9OmamqIpaeojJSVHRip8lzcRsHSdgw+Z61NtW2XETwzWELRsKEaF/wAIFQfQjI8u
t/v4w9mZvuf46dHds7loqbH7i7F6r2NvDO0tFHJDQpl87t6gr8jJQQyl5IcfUVczyQIzOUhd
Rqa2oj+1laa3glYdzICfzHWOe62sdjue4WcTExRTOorxoGIFfnTj8+h09v8ARf1737r3R6/i
nk/NtTcmJLXOPz0VaoJJKx5SghiVR+Avkxjkf4k+yHdlpLE/qtP2H/Z6kXk2XVZXUH8Mlf8A
egP+gT0aj2VdDHr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6//9Lf49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690Un5YzlcNs6msbS5PKTk6rAGnpKaMApazEipPN+
Lf4+zfaB3zH5DoFc6N/i9ivq7H9gH+fokXs86j7r3v3Xuve/de6q3/mv/Cfe/wA0OhsBiura
rG/6S+st0T7u25g8xWQ42g3bRVmJqcbmttRZWo00mKy9WPt5qOepeOkMsHimeJJTPEV7tZPe
wKIiPFU1A9fUf5uhbyfv0GxbjI92D9LKmliBUqQahqeY4ggZzUVpQ0k/A/8AlA/Ktfkf1rv3
vjYa9U9b9W7z29vzJy5fce2Mrlt1V+0spTZzF7aweM2xm8zU+LI5OihSqqpzTQR0jSGKSSYL
GSSw2i7+piknj0RqwPEZpmgoeh5zDzps/wC67q32+48a6mRkFFYBQwoWJYDgCaAVNaVxnrb+
9i/qFuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6b63E4rJS0
s+RxmPr5qCQy0M1bRU1VLRys0TtJSyTxu9PIzwoSUIJKKfwPeiAaVHVld1BCsQDxoePTh731
Xr3v3Xui0/Lz40ba+XXQG+ei9zZSbb8e6IcfV4TdFNRR5Kq2xuXB5Gmy2EzUVBLPSLXQxVVL
4qmATQNUUc00Syxs4kVNeWy3du8DGleB9COB6Ndl3WXZtxt9wiTUUqCtaalIoRXy+RoaEA0P
Wu51D/wn47kTtLGP3b2n1enUeJzEFXlG2HWbryu792YmmqI6j+EUmPzG2du4/bzZamQwVFU9
ZUNRM5aKKqCgsHYeX5vFHjyr4IPlWp/aBT/J8+pLvfcex+kf6C0m+tZaDWFCqfWoZi1OIFBX
zI62saOjpcfSUtBQ08NJRUNNBR0dJTxrDT0tLTRLDT08ESAJFDDCgVVAAVQAPYrAAAAGOogZ
izFmNWJqepHv3Wuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XugI7W+L3x07xSb/S30l1nv2q
nQocvn9o4eo3FCCNJNHuaOlh3DQsRxqgqY2/x9sS2ttPXxoFY/MZ/bx6MLPdtzsKfR38sY9A
x0/mvA/mOqye2f5D/wAMt8/c1fXtZ2T0xkpNbU1Pt3cx3ZtqOV7m9Tid8w5zNTRK3ISHK0wH
0+lgCybYbOSpjLIfkaj+ef59Cuz9wt8t6C5WKdf6S6W/alB+1T0TAf8ACc7INkqpD8uaOHDh
NVHVDo6eoyTufERDVUH+lmlpYkXU48iVLltCnQNZCIv6ump/xvH+l/6G6PP9c1dI/wB0x1+f
6uP2+H/k6np/wnKQOhk+YrPGGUyKnx9EbsgI1Kkjd2yKjFfoSrAH8H6e9/1c/wCXz/jH/Q3V
f9c302TP/Nb/AK5dKT/oHU2Z/wB5Ubn/APRUYr/7O/dv6up/ylH/AHn/AGemv9cyf/o0J/zk
P/QHT5Q/8J3OqI6dFyXyS7Dq6sF9c9DsnbePp2UsSgSlnymTlQqlgSZm1Hmw+nuw5di87lq/
YOm29y7yvbtcQHzZj/kHT3jv+E8fQsUrnLd+9vVsJjtHHjsTszFypLqU63mqcdl0kj0XGkIp
uQdXFjYcvQfiuH/l/s9Ub3K3Ejs26EH5lj/lHQh7I/kDfEfbW58Vndy777m37isXVRVcu0st
mNqYnC5poZY3FHmqnBbUos2+MlRWWSOkqqSZri0ygFWcTYLRWDNI7AeVRQ/bQV6Sz+4u8yxP
HFbwRuRTUAxI+YqxFftBHy6u/wATicXgcVjMHhMdRYjC4XH0WJxGJxlLDQ47F4vHU0dHj8dj
6KmSOnpKKipIUiiijVUjjUKoAAHs7ACgKooo6ATu8jvJIxaRiSSckk5JJ8yenD3vqvXvfuvd
G0+J1aUzm78fc2qsVja0rzYmgrJ4AT/Zuv8AEfzzzx+fZRuy/pwt6Ej9o/2OhryXJS4vovVF
P7CR/wA/dHf9kfUg9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//09/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3ROfltI4j2DED+277nkZbDl4l2+qG9tQ0rM35
sb/63s52j/iQf9L/AJegLzqTTbV8j4n8tH+fomXs66AfXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Rkvi3P4uxMjFYkVO08jFwbB
WTJ4acOR/asIiB/wb2W7qK2yn0cf4D0K+T2puko9YW/48p6sB9h7qS+ve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r/9Tf
49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
90UH5Zxg0GyJtFylZnYxJp/SJYcWxTV+PJ4b2/On/D2cbR8U4+Q/y9AjnQfpbe1ODP8AzC/5
uiVezvoAde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3XvfuvdGG+MjOvZZCprV9vZVZGvbxIJaJw5/reRFX/kL2Xbp/uL/th/l6E/KRI3bA
wYm/wjqw32HepP697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv/9Xf49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690Vz5V0hk2bt6tAv9tuVaYm54FZi6+S5FrWvRgXv
wbD8+zXaT+tIvqv+UdA/nJK2FrJ6S0/arf5uiH+z7qOeve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XujHfF6N37Hq2UXWHa2TkkNwN
KGvxMQNiQT+5Ko4uef6ey3dD/iw/04/wHoVcoAndXI8oW/wr1YL7D3Umde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//
1t/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3QGfIzHGu6sy8yrqbF1+IyIAve330VA7AD66Yq9ifwACfa/bW03aD1BH8q/5Og7zTF4mz
zsOKMrfzp/l6rf8AYk6ivr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6f9u7X
3Bu3ILjNu4qrytYQGeOnQeOCMsF81VUSFKekg1EDXI6rc2vf23JLHCuqRwF6U2tnc3sohtYW
eT5eXzJ4AfMkdGCx3xW3jUU6y5HO4DHTMFYU0f3tc8dx6lmkWCCFZFP+oMin/Vey9t1hBosb
EfkOhNFybfMtZbmJG9Mn9uAP2V6Ydy/GzsHB08lXjhjtywRhmaHFTSpkVRbkv9jWQweYkfRI
ZJZCfovu8W528ho1VPz4ftHSa75U3O3UvFolUeSk6v2ECv2Ak/LoAJYZaeWSCeKSGaF2jlhl
Ro5YpEJV45I3AdHRhYggEH2YgggEHHQaKlSVYEMOI6x+/da697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XujUfFKjL7r3NX6eKbb0dHq
seDXZKlmC3vp9X8P/PPHH59lW7N+jEvq1f2D/Z6GPJiVvbuSnCKn7WB/596PX7IepF697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuv/9ff49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdJjeW6sfsr
beU3Jk7vT46DVHTowSWsqpWWGko4SQ1pKiodVvYhFuxFlPt2GJp5UiXif5fPpJf3kW32k13L
8Kjh6ngAPtP7OPVbW8+1d673rJp8lmKumoGkY02Gx88tJjKWItqSMwwshq5Et/nJi8hP5A4A
lhtIIFAVAW9Tx/1fZ1FN/vN/uEjNLOwj8lUkKPyHH7TU9JLD7jz+36hKrB5nJ4qeNgyvQVk9
MDzcrIkbrHLG39pWBVhwQR7eeOOQUkQEfMdIoLq5tmD287ow9CR0efo/uqbfDNtncxiXc1PA
89HWxRpBFmqaFQZ9cMYWKHI06+tggVJI7sqrpIJFfWQg/Vi/svMen+x1IfL2/tuJNpd0+rAq
CMBgOOOAYccYI8hToZN/Yg57ZO68Qql5a3A5OOnUC5NWtLJLR8WN7VUaG31PtFbv4c8T+QYd
Hu5QfU7fewAZaNqfbTH86dVNexb1C/Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdOu
Dw1duHMYzB41BJXZWtp6GmViQgkqJFjEkrAMUhiBLO1vSgJ/HukjrGjSN8IFenreCS6nht4h
WR2AH5+vyHn8urTNi7Hw2wcBTYPEQrqVUkyFeyBanKV2gCasqWuzeprhEuViSyjgchWed7iQ
yOfsHoPTqYdu2+DbbZLeBc/iPmx8yf8AIPIY6WXtnpf1737r3RXvkT1fRZjCVe+cRTRwZvDR
CfMLBGifxXFR2WaonCqNdZjY7OJCbmBGU30oAabddMkggc9jcPkf8x/w9BDmjZ457d9xgQC4
jFWp+JfMn5rxr6VHkOiG+z/qOOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917o7XxOxxjxO8cuVNqvI4vHIxC2Bx1NVVMiqf1An+Jpq/
BsPZHu7d8KegJ/b/AMV1IHJcVIL6enxOq/7yCf8An7o3Pso6G3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//9Df49+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdFo+UwqzsHEmHV9qu6aM1mjVex
xmWEBk08eESnm/Gsp+bezPaqfUPXjoP+EdBPnHX+7YdPweMK/wC8tT8v8tOiB+xB1GvXvfuv
dLvq+pqKXsbY0tM7JI26sHTMyXuaesyEFJVobf2ZKWd1b/aSfbF0AbacHhoP8h0Y7Q7Juu3F
DnxkH5FgD/Inq1j2E+pl6qZ35gjtnee5sFo0R4/M1sdKv0vQyStPj3t+PJQyxtb8X9i23k8W
GKTzKj9vn/PqFtytvpL+7t6YWQ0+ytV/kR0kvb3SLr3v3Xuve/de697917r3v3Xunvb+3M3u
nJw4jb+OqMnkJ7lYKdRZI1IDTTzSMkFNToSNUkjKguLnke6SSJEpeRgF6UW1rcXkqwW0ReU+
Q/wk8APmcdGewfxRyk8Cy7h3XSY+dgD9ni8fJkglwTZ6yoqceodOLhYnU/hvySt92UGkcJI+
Zp/n6F1vyZMy1ur1Vb0VdX8yV/wfn0Jewfj1TbE3fjd0R7kbLx4+CuRKOfFLSSLUVdJNSLUJ
UJXVCsEinYaSgIPOr8e0txuJnhaIxUJpmv8AsdG228sJt19FeC71hQcFaZIIrWp9fT8+jH+y
3oVde9+691737r3UatpIa+jq6GpUPT1tNPSToQCHhqYnhlUggghkcj3tSVIYcQeqSIssbxuO
1gQfsIp1T+KKtMflFJVGLTr8op5THotfXrCadNub3t7GOpeGoV6g/wAN6atBp9nUX3vqnXvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdWQ/Hb
EHFdXYmZ00S5mtyWXkUixtJUmhp3P9fJSUEbD/aSPYa3F9d048lAH+X/AC9SryvB4OzwMRmR
mb+dB/IDocvaHoQ9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//R3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Sa3htfH7z25ldt5LUtNkqfxrOihpaSpjdZqSsiBIBkpqmNXAuAwBU8E+3YZW
hlSVeIPSS+s4r+1mtJfgccfQ8QR9hz1WVvjrzc+wcjLRZyglFL5GWiy8EbyYzIRBiEkp6kAo
kjKLtE5WVL+peQSJ4LmK4UNG2fMeY6iXcNrvNtlMdxEdFcMPhb7D/kOR6dIf68Dkn2/0XdG6
+P3T+WXL0m+tzUU2Po8eHkwWPrInhq62sdDHHkpYJArw0dMjlotQDSSaXHpUFijcLxNBgiar
HiR5D06G/LOxzCdNxu4yqL8CkUJP8VPIDy9TQ8Bk7Hsj6H/RDPlJttqDd2K3JFHan3BjBTzu
FNjkcQUhcuw4GugngCg/Xxta9jY/2qXVC8R4qf5H/Zr1HHOFp4V7DdgdsqUP+mXH/HSP2Hor
/s06CHXvfuvde9+691737r3XJEeR1jjVnd2VERFLO7sQFVVAJZmJsAOSffutgEkADPVoPU/X
VD15tilo/DE2dr4YarP1wCtLNWMmr7NJRcmjx+sxxgEKSC9gzn2Fru5a4lLV/THAfL/Z6l3Z
drj2uzRNI+pYAufU+lfReA/bxPQoe0vRx1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690GW9u
o9k76p5f4jioaLKMreHN4yOOkyMUh/S0zRqI6+MH6pOrixOnSfUFUF5PARpeqeh4f7H5dFG4
bJt+4q3iwhZvJ1w35+v2Gvyp1XbvvY2Z6/z8+CzCK9l89BXRAimyVC7ssVVBe5QkqVdCdUbg
jkWJEdvOlxGJE/Meh6i/ctun2y5a3nHzB8mHqP8AKPI9Iv290g697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917rNTwTVU8NNTxtLPUzRwQRLbVJNM6xxxrcgandgB/r
+9EgAk8B1ZVZ2VFFWJoPtPVum3cRHgMBhcHEVaPD4rH41XUWEn2VLFTmW1gdUrRliTySbnn2
EJHMkjyHzJP7epttYBbW1vbrwRFX9gp08+6dP9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X/0t/j37r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3SQ3nvrbewsYMpuKtNPHKzR0lLCnnrq+ZAGaGjpwV1soYamYrGl
xqYXHt6GCW4bTGtf8A6Q3+42u2w+NdSUB4AZJPoB/qA8z0BdN8qtnSVgiqdv7hpqJmKirH8P
nlUXAV5aRapLL+W0yOR+A3tedpmAqJFLfn0HU5ysS9HtpRH69pP7K/5T0YzBZ7D7mxdNmcFX
wZHG1aloamAta6mzxyxuqSwTxNw8bqroeCAfZbJG8TlJFow6FNvcwXcKT28geJuBH+qoPqDn
pzmhhqIngqIo54ZVKSQzIssUiH6q8bhkdT/Qi3uoJBqDnp5lVgVYAqfI9M9JtjbVBOtVQ7ew
dHVIbpU0mJoKedDcNdZoadJFOoA8H6+7mWVhRpGI+09MJaWkbB47WNXHmFAP7QOnz230o697
917oE+/9qnc/XOTlgj8lft2RM/ShRd2io0kTIx3BB0/w2aV9POp41Fr2IXbfL4VyoJ7Wx/m/
n0Qcy2f1e1TFRWSI6x+Xxf8AGST9oHVbHsS9RR1737r3XvfuvdCzs7pTf+9YIa2gxceOxU4D
RZXNTGhpZUN9MkEQjmr6mJrcPHCyH/Ve0k19bwEqz1f0Gf8AY6OrHYNzv1WSKELCeDOaA/Zx
JHzAp0O21/i/kcRmsFmMlujHTri8tjclU0FNjamRKqOhqoKqSlWplqYCon8RTUY+Ab2/HtBL
uiukiLEcgitfXoR2fKEsFxbTy3iEI6sQFOaEGlajjw4dHE9k3Q5697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3XukXvLr7au/YaGHc+OatXGyTS0bxVNTSTQmoVEnUS0ssTtHKI
kLKSQSoP49vw3EtuWMTUrx6QX+2We5LGt3Fq0E0oSCK8cjoFs78WtmVsTtgctmcHVH/Nidoc
tQj/AAaCRaarN/6/ccf0PtbHusyn9RFYfsP+r8uiC55PsJATbTSRv86MP2YP/Guimb/6x3R1
1WJDm6ZJqGpZlocxRF5cfV6bnx62RHpqkLyYpArfUrqX1eze3uorkVQ9w4g8egXuW0Xm1uFu
ErGeDDKn/MfkfyqM9B57UdFfXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdDt1L0jlOw/wDcxkppcPtaKYxfeLGr
VuVliYCaDGpJ6Eij/S9Q6tGr+lVdlcIgu75bfsUVl/kPt/zdCLZeX5t0/XlYx2YPHzY+YX7P
NjiuBU1oc3C9MdZYOGOKDaOKrnRQHqM1CMzNMwUq0kn8R+4hVnvchERAfoosLEr3t1IamYj7
Mf4Oh7b7DtNuoVbJGPq41E/71UfsAHWPOdK9ZZ6B4ptqY7GyMDoqsHGMNPC1rB0ShEVK5A/E
kbpfkj3uO9uozUSk/bn/AA9VuNg2m5Uq1mqH1TtI/Zj9oI6JX2x0xlut5VyFNM+X2xVT+Kny
Pj0VNDK9zFSZSNB40dxcJKlo5CPojEL7O7S9S5Gkiko8vX7OgDvWwz7URKja7QmgbzHyb/IR
g/Lh1G6I22dydl4EPG0lHhHfcFYQLhBjNL0JbgrpfKvApB+qk+938vhWsmctgfnx/lXqvLlp
9Vu1tUVSPvP+14f8ap1Zj7DHUs9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/T3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3XvfuvdV6/Jysrp+xkpalpBSUWCxwx0ZLePxVDTzVE6KQF1yVWpGYXuIwCfTYC
LawotqjiWNeox5ueRt1CP8Cxrp/OpJ/bj8ui7ezHoL9Gy+KWYr0z+5dv65GxlRh1zBjNzFDX
0lbR0SugPEclTT1pDW/WIlv+kWKd2RfDik/EGp+RBP8Ak6GnJk8gubu2qfBKavkCCB/MH86D
06PD7IupC697917r3v3Xuve/de64SRpLG8UqLJHIjRyRuAyOjqVdGU8MrKbEfke/A0yOPWiA
QQRUHqqfsfaUuyN55vb7K4pqeqafGSPc+bFVf79A4c8SMkLiNyOPKjD8exZbTCeFJPMjP2+f
UN7rZHb7+4tiOwGq/NTkfywfmD0h/b/Rd0aP46dXY/c1TVbw3BTpV4zEVa0uLx0yhoKzJoiT
yVVVEwtNS0SSIEQgpJKTe4jKkq3K6aICGM0YjJ9B/s9DDlbZ47tnv7lNUKNRQeBbiSfUCoxw
J+ynR8PpwOAPZD1I3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3TBujb+I3Tgclg85CkuOrqaRJmbSGpmUF4qyCRwRDUUkgEiP/ZZeeLj25FI8
LrIhow6TXdrDe28ttOtY2FPs9CPmOI6qYyNG2OyFfj3kWV6CtqqN5UBCSNSzvA0iBrMFcpcX
5t7FqOJERxwYA/t6he4ha3nmt3PejlT9qmh/wdQvdumuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917p/wBrYKXc25MHt+FjG+Yy
lHQGUC/ginmRJ6i1jcU8GpzweF9tyyCKKSQ+QJ6U2du13dW9spy7gfYCcn8hnq2bGY2iw+Oo
sVjadKWgx1NDR0lPGPTFBAgjjW5uzNpXljcsbkkk+wkzM7M7GrE9TTDFHBFHDEtI1AAHyHU7
3Xpzr3v3XumnO4Wg3Hh8lgspCs9BlKSWkqYyOQsq2WWM/VJoJAHjYco6gjkD3eN2jdZEPcD0
zc28V1BLbzLWN1IP+r1HEfPoBPjv1/U7Sod05LJxgZGrzlZgoHK2Bodu1dTRTzQki4SryYlB
5IYQofa/cbgTNEq/CFB/M5/wf4eg1yvtj2Ud5LMP1WkKD7EJBI+1q/sHRkfZb0K+ve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuv/1N/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3QM9vdRUnZlDSz01VHj
Nx4uOSOgrpkd6Wpp5CZGoK8RgyrB5vUkihmiJYhWDEe1tneG1YgisZ4j/KOiHfNkTdo0ZXCX
SDBPAj0PyrwPlnBr0UY/HLtUVn2ww1A0Oq38QGaxn2ZGq2rQagV+m3P+Yvb8X49m/wC8rSld
Zr6UP/Ffz6BP9Vt516PAXT/FrWn+HV/Lo33UPVFN1ni6rz1UeR3BlvCcpWwqwpYo6cyGCioB
IqS/bxmUlnYK0rWJCgKoJ7y7N04oKRjgP8p6HGx7Mm0wvqcNcvTURwxwA86fPz/Z0MPtH0ed
e9+691737r3Xvfuvde9+690Vv5ObGOWwFHvShh1V23bUmS0Ld5sJUzXSQ2uzfw6ul1ADgJNI
x4X2a7XPokMLHtbh9v8AsjoH83bd49sl/Gv6kWG+aE/8+n+RJ8uiIez7qOejl9D7ujwu3aGP
S0lGktZQ5SNB6kn++qK2KojBADyRU1clxf1KbXuBYObmpF0xPAgU/wAH+EdSlypIj7PGq/Ej
sD9tdX+Ajo3tFX0eRp0qqGoiqYH+jxtex/KuvDRuPyrAEf09l/Qk6l+/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XumVtx4RK+XGyZKmirISqyRyv4kDsLiMTSBYGlF7FQ
xYHi1/fuvdPCOkih0ZXRuVZGDKR/UMCQffuvdQa3LY3GqXrq6mpgP7MsqiRvzZIgTLIbfhQT
7917oH9379Wvp56HGk02OKMaytmIieeFQTIgDEeCmsLsWIZl4NhcHYBJAAz1pmVVLMQFAqSf
IdV45ytTJZnK18V/FV5CrqIdQ0t4ZJ3aLULmzeMi/wDj7FsKGOGKM8QoHUK3863N7d3CfA8j
EfYSafy6avbvSTr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917oZupen8l2VVy1c80mL2zQyiKtySorT1M4CuaDHLICjVHjYF5GDJECCQxIUoru8
W2AAFZTwH+U9H2y7HLuzl2YpaKct5k+i/P1PAfPh0evbnVXX+16eOHG7YxckqKA1fkqWLJ5G
VhyztWVqTSR625Kx6I72soAABDJd3Epq0pp6DA/l1Itrs22WahYrRC3qwDN+01/lQfLpUJtr
bsdTT1seAwsdZRuZKSrTF0KVVLIVZC9PULAJYWKOykqQSrEfQn214shBUyNpPzPSsWlqHSQW
0fiLwOkVH2GlR09e6dKOve/de697917r3v3XuuCRpGCsaKil5JCFAUF5XaWVyBb1SSOWJ/JJ
Pv1a8etAAYAx1z9+631737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//V3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690z7h3Ft/aWDyu59153D7Z21gaCoymc3DuHJ0WFweG
xlHG01XkcrlslPTUGOoKWJS0k00iRooJYge/EgZPDrYBYgAVPVLHaH/CiH+Vl1lumt2nH3Zu
LsaqxsstPX5jq/rrdW5trRVULBWhotzVNHicPn4nB1JU4yWto3H0mJ49sG4iBpqr0tXbbthX
wwPtI6Nx8RP5pvwV+cNaNv8Ax+73wGY36tO9TN1huyhy2wuxvHDA9VVti9sbtosVPuunx9Mn
kqajCvkqSmUjySqePd0ljfCtnpma0uIMyRnT68R/q+3qwf250n6jVlHS5CkqqCtgjqaOtp5q
SrppV1RT01RG0U0Mi/2kkjcgj+h97VipDKaMOquiSo8cigowIIPmDgjqrHsjZNVsDd2S2/Nr
elR/u8RVP9azE1LOaSYkKoaWPS0UtgB5o2txY+xXbTi4hWQcfP7eod3Xb3229ltmro4qfVTw
P+Q/MHqNszds21q52dGnxtZoSup1t5F0E+OppyxA80IY+kkK6kg2OllavLUXUYANJBwP+Q/L
pTsm8PtNwSylrZ6Bh544MPmPTgRj0INBgNyw1Ua5Db+Wax063pJ3ilQ8kR1MIKSRt9fRIouP
xb2HJYZIW0yIQf8AVw6lG0vbW+iEtrMrp8uI+RHEH7eltHvrdEa6P4lrFrAyUlG7L9edRp9T
Hn+1f230q6ba/c+dyEbrW5WpaEqfJGjJTQsvJPkjp1hjZQP6i3v3XiQASTjpR7c37WYmOOjr
0bIUCBVjYMBVU0YFgsTsdM0aj6KxFhwGAFvfuvdC3jdzYPLBftMhB5Wt/k87CnqQfyBFLpaS
39U1L/j7917p+9+691737r3XvfuvdNORzuIxSk19fTwMP906/JUH/gtPFrmP+vpsPz7917oK
9wdi1FWr0uFjko4WurVslhVOvIPhRSy04P8Aqrl/6aT7917oCpt6bbhyc+MqctBFVwkCV5i4
p/K3LxtWEGnEsdxrDMLE2+oICkWdy0YlWIlT+39nHopffNrjuntJLtVlXjX4a+mrhUedTjhx
Bo+0+VopFL0uSpXRgCXp6yJlKm9rtHIQQbH2yY5FNGQg/Yel6XNtINUdwjL8mB/wHpqr907d
xqM1ZmKFCoBMUU61NQb8i1PTeWcg/wBdNvbiWtxIaJC37KD9px0luN2221Uma9jHyB1H9i1P
8ugU3j2LNm4pcZiY5KTGyemomlstXWIPrGVRmWCmY/VblnH1IBKk5s9vEJEsprJ5DyH+c/6v
n0Bd65le/R7WzUpaniT8TfL5L8uJ86Co6C72Z9BTr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917rJDFJPLFBCpeWaRIokFgXkkYIii5AuzED34m
gJPDragsQqjuJ6tq2ftqj2ftnD7coVURYyiihkkUW+5q2Hkrat+Fu9XVu8h4H6rWA49hGaVp
pXkbiT/xXU1WNoljaQWsY7UWn2nzP5mp6UvtrpX1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3X//1t/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvdVu9rdn72yW98/SRZzMYWgwmYr8Xj8bja6qx0cMeOqpaVaidaSaPz1k5i8jOxcqW0qQoA
9iW0tYFgjJjDMygkkV4/5Ooq3nd9wl3C5QXDxxxuVVVJXCkipock8amvoMdGW+OnYGe3pg81
jtwzyZCr25Njkhyk3NRV0mSStMUVVJ9aiopXoGvIfUyOuolgWJZuVvHA6NGKBq4+yn+foWcr
bnc39vcRXTFniK0Y8SGrg+pFOPzFejGey3oU9fPb/wCFDX8z/e3yN+RW8vh71nueuxHx06B3
LNtXd2OxVX4IO0+4Nt1EtLunKbhkptD1uA2NmllxeOoXeSn+7o5q5gzyU4py64lLMUB7R0It
utViiWZh+qw/YP8AZ/2OtbD2m6M+nrbm49wbPz+G3XtPOZfbO59uZOizW39xYDI1eIzeEzGN
qI6vH5TE5SglgrcfkKGqiWSKaJ0kjdQykEe9g0yOPXiAQQRUHr6XX8jv+Y3lv5hfxNeu7Jq6
ep+QPR+VoNg9v1cEVJSLutK6jnrdldjrjaGKClxrbvxdFUQ1UUaJEcrjax4UjhaKJDOCTxEz
8Q6C9/bC2m7f7Nsj5eo/Lq5/290i6BLvLrb+/wBtc1GOhD7lwCzVmK0KPJXQFQazEk/k1KoG
iv8ASZFFwHY+11jc/Ty0Y/pNx+Xof9Xl0H+Ydq/eVnqiX/G46lfmPNfz8vmB6nqttlZWKsCr
KSrKwIZWBsQQeQQfYl6inhg8estPU1NJKs9LUT00yfpmp5ZIZV/PpkjZXHI/B96ZVcaWUEfP
q8cskLiSKRlceYJB/aOlHFvfdkK6EzlaRa15THO1uf7c0cj35+t7+0xsrUmpgH+Do0Tft3QU
F+9PnQ/zIJ6bK/P5vJqUr8rXVURsTDLUymC4+h8AYRX/AMdPt1IIYjWOJQfsz+3pJcbjfXQ0
3F3I6+hY0/Zw/l0rdr9iZTApHRVaHJ4xAFjikkK1VKg4C005DgxKPpG4I4AUqPaS52+Ocl0O
mT+R+0f5f8PRxtXMl3tyrBMPFtRwBPcv+lPp8jj0p0NGK31tnLKviyUVJMbXpsiVo5QSbBQ0
jfbysbfSN39k8tjcxcYyR6jP+z+0dDm03/arwDRdBH/hftP88H8iel9SZnJ0yIaLKVsMVgUF
PWTLEV4tZUk8bLx/S3tIRTB49HAIYAqag9OQ3ZuMDT/GK21rcyXP/JRBYn/Y+/db6hVGczNS
pFTlchKluUesnMdh/VPJo/3j37r3SFym8duYlXNXlaZ5Vv8A5NSuKupLf6kxQFzGT/Vyo/qf
amK0uJaaYjT1OB/Poru962yzB8a7UuPwqdTfsFafnToH9y9n1+SSSjwscmLpHur1LODkJkPF
laM6KMEHnQWf+jjkeza22yOMh5jqf08v9n/VjoFbpzXcXQaGxUxQn8X4yPywv5VPz6Cv2adB
Lrr37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3XvfuvdOWIxGSz2So8RiKOavyVfMsFLSwLd5HNySSSEjjjQFndiERAWYgAn3V3WNS7mijp
2CCW5ljggjLSsaAD/V+08AMno6Wyvi9hKSCGr3xXT5auYBpMVjJ5KTFw3sfFLVoseQq3FuWR
oALkAGwb2ST7o5JEC0X1PH/N/h6H238oW6Kr7hIXk/hU0Ufn8R/KnQ2UHU/W+NMLUmzcGrwS
RywzTUv3dRHLEVaORairaefUjKCDq+vPtC13ctWszf6vs6P49l2qLTosI6g1BIqf2mp6EP2n
6NOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r/19/j
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdArvrojZe+spJm6l8liMrOEFZUYmW
nSKuZFWNZaqmqqapjM4jUDXH4y1rtqPPtdBfzwJ4YoU8q+XRBuPLlhuMxuHLpMeJUjP2gg5+
Yp869LnZOxNvdf4k4jb1PKkUs33FXV1conrq6o0LGJqqdUiQ6UQBUREjXnSoJN0888lw+uQ5
/kOjHb9utdsh8C1UgE1JOST6k/5BQfLpWTyPFDNLHBLUvFFJIlNAYVmqHRCywQtUzU9OsspG
lTJIiAn1MouQz0u6+NRn87lt0Z3Nbmz1bPks5uLLZLO5nI1LmSpr8tl6ybIZGtqJGJZ56qsq
HkcnksxPsm456GoAAAAwOmj3rr3XvfuvdbWv/CTjO5an+Vvye2zDWzR4PL/HrF53I45XIp6r
Lbd7I25j8NWyx30tNQUe6K+OMkXValwPqfau0Pew8qdFO7geDEfPV/k63vva/og697917oin
yK6rOFr5d94KmtiMpUD+O00KenHZSofiuAX9NJk5T6z9EqD9f3FAPttu9ai3kPeOHzHp+X+D
7Oo65p2b6eQ7jbp+g57wPwsfP7G8/RvtHRV/Zr0Duve/de697917r3v3Xuve/de6k09ZV0pv
S1VTTG97088sJvxzeNl5491ZEb4lB+0dOxzTQ5ilZT8iR/g6chuTcQGkZ/NBQLADK1wFv6W8
9re2/p7f/fCf7yP83SkbnuQFBuE9P+aj/wCfqBUZCvqxaqraupHHFRUzTDg3HEjsOD7cWNE+
FAPsHSeS4uJsTTu4+bE/4T1D926Z697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917o6XxXw2Kips7nJlVs5VOKKjLq
pMWJg8bVJp2vcNPWsolFvpGljyfZHuspLpCD2gVP2/7H+XqQeTrNFt7i+Yfqs2gfIAAn9pOf
s6OD7KOhr1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3X//Q3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+6918qj+a38NNz/B75vdz9UZLDzUGxc/ufL9kdL5UU5ixud6n3pl8hktsrj5bKk8+1nM
2DrrKgGQxkxVRGYyxVKhR2Hl5dCy0nE8COD3AUP2j/VXquP210p697917re6/wCEtPw13P1d
0j258vd94ebE1PyDqsHs7qinr6cwV83WmxavKVOc3XCGHkXEb03dXLBThwrSJgROoaGeGR19
qhClz59EO6zB5EhU/Dk/af8AMP8AD1tc+1fRR1737r3USvoKPKUVXjshTxVdDXU8tLV0sy6o
p6edDHLE444ZGI4sR+Ofe1ZlYMpow6pJHHNG8Uqho2BBB8weq0u3Or67rjOssSy1O28lJJLh
cgQzaFuWbG1j20rXUo/x/djs4sdSqJ7O6W5jziUcR/l+zqJ972eTarmgqbVz2N/z6fmP5jPq
AEntX0Sde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3RiOmNy
SUlNPQ09U8GSxtW1fS2KDVR1CxpIqL9ZUjqFbyhgQRMo5BsCPdYiJEmA7SKH7R/sf4OpC5Ov
Ea3uLFm/VVtQHqpABp9hGf8ATDo4uF7FxlXGkeWBx1UAA0iq8lHK39UZdcsN/wCjggf6o+yj
oadLWLMYmddUOTx8q2vdKyna1/6gSXU/4Hn37r3UKs3Rt+hQtPlaNiP9108q1UxNrgeKm8ri
9/qQB/j7917qTiM1j83Tfc4+YSKDpkiayzwtc2WaK5KarXB+hH0Pv3XunX37r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X/0d/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvda/P/CgOt/l+5r4u5LAfKAYPcfe22oEyvQeA
2tvSj2p3Jt/K5/JYrG5XM0uWXBbsjwuxJcZG1Tkoc1jpcTlRQLFDpyCUc8AR5q5mstjt/CRB
c729BDbIf1XJIzRVYhQKtUrQ6aDNOpk9pfazfefNy+rnmbbORYNRvNzmQfS26qpIGqR4keRn
0xhUk1IZA7DQDX5+1T03lXcyYnM4msopCWp5qlqmB3hJvGx+2p62FiV+pVrf09xzF7u7SmqP
cdnu4blcFVCPQ+YJZoz+1R1kvd/c05xmMdxy3zps17tjiqSyGeLUp4MBFFdIQflIR6E9H+/l
lfEzrzt75jdL7B7q6t3731svP7uwtLn9idY5etwaUeHnydJRZDdm9a+lw1Zl6jr/AGyKyOoy
sdLU4WU0wNq+LhJFe0+5sW9bzY7bt3L1xJDJIqs2oVRSaFyqhhpXiSXGAeifnD7q93yPyTv3
M/M3uPttte21tJJFEEYpPIg1CFZZXibxJKaECwOS7LinH6fWAwGD2pgcJtbbGHxm3dtbbxGN
wG3tv4ShpsXhsFg8PRw47E4fEYyiiho8djMZQU0cFPBEiRQxIqKoUAe5p4YHDrB0kkkk1J6d
/futde9+691737r3Sf3RtjD7wwlbgM5TLU0NbGRcBRPSzhWENbRyMreGrpmOpGsR+CCpILkU
rwuskZow/wBVOkt5ZwX1vJbXCVjYfmD5EehHl/m6rQ7H64zfXGbbHZFTU4+pMkmIy8cZWmyN
MpF+LsIKyAMBNCSShIILIyswntrlLlNS4YcR6dRPuu1XG1XBilFYj8LeTD/IR5jy+YIJDv2o
6K+ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6mUFfV4yrgrqGd6ar
pn1wzJYlSQVYFWDI6OjFWVgVZSQQQfdXRJEZHWqnp63uJrWaO4t5CsymoI/1ZB4EHBGD0OuC
7WxlTGkWdhfH1I4app45J6KQ2/XoTyVUBJ/s2kA+ur2Rz7XIpJgOpfQ4P+Y/y6kDb+brWVVT
cEMcv8QBKn8ssPsz9vS6i3XtmZA6Z/EKp/EtfTU7/wCxjnkjkH+29oja3Kmhgf8AYT/g6P03
janGpdxhp83UfyJB6g12+9q0CMz5emqWH6Y6Emtdz/RWpw8I/wBdmUf4+7pY3UhxEQPnj/D0
nuOYNotwS16rH0Tur+yo/aR0+7V3hTZJFye36+WCoisssV1irKYt/uupgDOrRvb/AGuN7cE2
Ptue3lt20yL9h8j9nSrb9ytNzi8W1krTipwy/aM/tFQfI9DNi+zZ41WPL0K1FrA1NGwilIH5
enk/adz/AFVkH+Htjpf0vcTu7C5qZaajmn+6dWcU8tLMrhUF2ZpESSnULf8AL/X37r3Sm9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X/0t/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691hqKiCkgnqqqeGmpqaGSoqamokSGCnghRpJp55pGWOKGKNS
zMxAUAkm3vRIUFmNFHVkR5HSONC0jEAACpJOAABkkngOtWT+ZX/Pvi2/VZ7pH4LZKgyWVppK
jE7q+RU9LT5LEUU0eqKroeo8bWRzUOZnSW8bZ6silo7K5ooJw8NckD87e7IhaXa+VXDSCoe4
oCB6iIHB/wCahFP4QcP10E9i/ufNex2fNfu3A8duwDw7aCVdgchrxloyCmfp0IfI8V0IeE6X
Pfvbu4uxNxZmfcO5c1vDcmZykmW3lu3cWWrs5nM9mWfW5yOXyM9TW5GoWUBppZXdjIqi40m9
fbble7WV+bN6d2vplPhayS1G+KVianU4wtT8JJNdQpf7z3uvs0lrD7PcjwwRbDYyL9UYFCRa
4j2WkSoAgjhajy0FPFVFXSY31F9hraymUpT1dTAhNysM8sSk/wBSqOoJ9yzNZ2dwwe4tI3f1
ZVY/tIPWH9lve9bdGYdv3e6ghJqVjlkQV9aKwFfn0bn4G/LvdXwf+WvTvyb29Tz5sbA3DJHu
zb3mIbdewNx0FXtvfW3VaWaOnFfX7ZytSaCWbXFS5JKeoKsYQPaiAJblPDjCqPIAAenl0WXz
z7gs31Vw8krjLMxY4NRUkknPX1dOruzNk9zdcbH7Z62z1JufYXY218LvHaWeom1QZLBZ6hhy
FBOUP7lPULDOEmhkCywTK0ciq6soOQQwBHA9At0ZGZGFGBp0vPe+q9e9+691737r3XvfuvdJ
vde1MJvTCVWBz1KKmjqRqR1stTR1KhhDW0UxVjBVQFjpaxBBKsGVmUuwzPA4kjNCP59Jb2yt
7+3e2uUrGf2g+RB8iP8AYNQSOq2+yusM91vlPtq9WrMRVO38KzcMTLS1i2LeCYXYUtfGoOuJ
ieBqUsvPsS211HcpVcOOI/1eXUU7ttFztU2iQaoCe1xwPyPofUfsqOg09qeinr3v3Xuve/de
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XupVHW1ePqEqqGp
mpamP9E0EjRuAfqpKkakYcEG4I4I91dEkUq6gqfXp2Cea2kWaCVklHAg0P8Aq+XRreoKfe/Y
CTzVdJRx4Wk1xNuCZXpWqKwLqWmgpokaKtkUkeQoIkiU8ktZWIL+2toCPDchz+Hj/PiP59SP
y7um67iG+phU2648T4ST6ADDH1ppAHzwTc7b23SbdpPFHaarms1XVlQGlYfSNByUgj/srf68
nk+y3oVdKP37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9Pf49+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdaY/8AOl/m1ZPuLP7o+I3xv3KaTpnA1U+E
7Z39g6u0va+co53iyG1MLkqWUg9bYqePx1EkbAZupRhc0KKarGv3M9wX3KWfl7ZZ6bah0yyK
f7VhxRSP9DHA/wAZ/oju6g/db+7lByzZ7f7kc8WOrmiZRJZ28gxaRsKrM6kf7kuDVQf7BSOE
pPh6r/ZO+Rg6d8Li5h/GKuK080berG00i/ruOUq50P7f0KKdfHpuUe3fJR3u4XeNzi/3UxN2
qRiZx5fONT8Xkx7M91Bh95X30HIu3S8l8rXf/Ixu4v1ZEObOFx8VR8NxKp/SGGjQ+NgmIsWU
kkkk3J5JPJJP1JPvJEAAUHDrmISWJZjVj11791rr3v3Xutyz/hMF/MWanqs3/Ls7Szf+T1f9
4Ow/jXXZGqjVYatRNnOx+q6NZGDv94n3O5cdEi+lo8sXa7wIFtrJ/oZ/Lol3W24XKj5N/kP+
T9nW6P7W9EnXvfuvde9+691737r3XvfuvdNWbwmJ3HjKrD5uhgyONrE8dRSzqSrWN1dGUrJD
NEwDI6FXRgCpBF/d0keNg6NRh0zcW8N1E8FxGGiYZB/1YPoRkdV/9r9FZjYr1GZwgnzO1NTy
NOE11+GjJuEyccYAkp0HAqUUJx6whI1CC0v0noj0WX+R+z/N1Gm88uz7cWuLesll6+a/6b5f
0hj1p0APsw6DXXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Rkuo+hMhu16bP7siqMZtgFJqejbXBkM6oIYCMemWjxsi/WbiR1P7f18ilt5uCw1jiNZ
f5D/AGf9R6Feycty3pS5vQUtOIHBn/zL8+J8vUH2oKCixdFTY7HUsFFQ0UKU9LSU0axQQQxi
yRxooAAA/wBiTyefYfZmdizGrHqSI4o4Y0iiQLGooAOAHUv3rq/Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691//1N/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvdUyfzv/mnlPid8TpNp7Dy0mJ7b+Q1Zk+vdrZGjqGp8ntvaFPQRzdi7tx0sdpoa+kxlfTY
ylljeOalqstHUxsHp/ca+6HM0nL/AC+be0k07heExqRgqgH6jj5gEKDxBcMOHWUH3Ufa239x
fcUbju9sJOXNlVLmVWFVlmLEW0LA4KllaVgQVdIWjYUfr58m+N4U+1MaXTRLlasPHj6Y8gMB
ZqqcXuKeAkf4u1lH5Ix/5L5Sn5p3EK9U2uIgyv8A4EX+m3/GRVj5A9FvfH3h2/2n5aMsJSbm
u7DLaQnIqMNPKOIiiqMcZHKxigLuhSqqqqK2pnq6uZ56mpkeaeaQ3eSRzqZmP05J+g4A4HvK
q2toLO3htbWIJbxqFVRwAGAP9X59cjd03TcN73G93fdrt59yuZWklkc1Z3Y1Zj9p8hQAYAAA
HT6ds1sW2m3LUgwU0tbBRUMTLZ6oSLM8tULniBPDpXj1kk8BeSMcx2cvMa8uWxD3KQtJIQcJ
QqFT/THVqP8ACABxOB43tnvVp7Zye5m5qYNslvYra1QijT6hIzzCvCNfD0Lj9RixBATvTXsR
dRp1737r3S1637E3l1H2BsrtLrzO1e2d99ebowe8tobgoWUVWI3Dt3I0+UxVdGrhopRDWUyl
o3Vo5UujqysQdgkEEcR1plV1ZGFVIp1sY9Tf8KkPnXg+1MFnu4dodLb86olytKm79hbX2ZkN
o5iLASSxLkJNl7mfc+SqqLPQQKz05yX8QpXclJEAKvGpF1JXIFOix9qtyhCMwf1r/h636Nl7
uwPYGztp782tWLkdsb221gt3bcyCjStfgdyYulzOIrFW50rVY+tjcC5tq9rwQQCOHQfYFWKn
iD0pfe+tde9+691737r3XvfuvddMqspVgGVgVZWAKspFiCDwQR7917jg8Oir9n/HDH5oz5rY
gp8RlG1y1GCkIhxNc36i1CwBGMqGNxo/4DsbW8ViSbWu5MlEuKlfXzH2+v8Ah+3oHbvyrFca
rjbqJNxKcFP2fwn5fD9nRKcxhctt/IT4rN4+qxmQpm0y0tXE0UgFyFkS/plhk03SRCyOOVJH
Ps7R0kUOjAqegBPbz2srQ3ETJKPIin/Fj0Iwemv3bpnr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de6dcNhMtuHIQYrCY+pyeRqWtFS0sZkci4DSOeEhhjvd5HKog5Yge6u6RqXdgF
HT1vbz3Uqw28ReU8AP8AVgepOB0d/q747Y3brU+c3r9tmc0hSamxSgTYjGuPUrT61tk6tDb6
gQob2DkK4IrrcWkqkFVT18z/AJv8PUhbPyvDa6bi/pJccQvFV+3+I/yHz49GfAAFhwBwAPoB
7K+hd1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X/9Xf49+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3WjF/wAKUe5DUfMjb21qqpaXCdR9I7Vo
4cbG6sf7y70zWe3HkJAA7+KfIYupxUbalXTHTq1ivJx19x7O85n5823l+0YDRbKCTwTUWd3P
2JpxgkgAcR10r+7Lveze1X3fOZ/cXeImbx9ykKquHmKLFBBCppis3iVbIQM7HCkdan+bzVdu
DJVGUyEmuedvSi3EUEK38VPApJ0RRA2H1JNySSSTLmy7PZbDt1vtthHSBBkn4mY8XY+bN5+Q
wBQAAYbc8c6777gcy7hzRzDca76dsKK6IoxXRDECTpjQGgFSSasxZ2Zi0+zToJdZpamonWNZ
p5pliVUiWWV5FjRAFVIw7EIqqLADgD21HbwQl2hgRGYkkgAVJySaDJJySelt1uO4XqQR3t9N
NHEoVA7s4RVFFVQxIVQAAAKADAx1h9u9Iuve/de697917oxvxD6r617x+T3RXT3b+/8AIdX9
c9l9lbX2XuXfGLw8ebrsPBuDIxY6iihppqqlpqL+L5OeCiOQmMtPi1qTWSwzRQPE90AZlBNA
T03M7RxSOi1YCtOvrj7U2xgtk7X23sza+PixO2to4DD7Y27i4C7Q43BYDHU+KxOPhaRnkaKj
oKSONSxLELySfZuBQADh0DySxLHien/37rXXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690kt27H2xv
ih+w3Ji4K1UDfbVQvDX0TN/bo62PTPD6rErcxvYalYce3oZ5YG1RvT/AftHSK92+z3CPw7qE
MPI8CPsPEf4D5g9Eu378bNz7fM1ftOR90YpS7/ZqiR56li5IDUy6YsnpFhqgtIx+kQHs6t9z
ikos3Y/8v9j8/wBvQC3LlS7ttUlkTND6fjH5fi/LP9Hot80M1NNJT1EUsE8LtHNDNG8U0UiH
S8ckbhXR1IsQQCD7MwQQCDjoKMrIxVlIYcQeI6xe/da697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917rJFFLPJHDD
G800rrHFFEjSSSSOQqJGiAs7sxsABcn34kAVJx1sAsQqglj0YvYPxw3TuMw1+6TJtXDtpfwT
Rq2cqkIJtFRNdaAG1i1RZ1PIiYey243KKKqxd7/y/b5/l+3oU7byreXRWS8rDB6H4z+X4f8A
bZ+R6OxtHY+2Nj0H8P25jIaJHCfc1TfvV9c6DiStrJLzTG5JC3EaXIRVHHskmnlnbVI1f8A+
wdD+y2+026LwrWEKPM8WP2nif8A8gOlZ7Z6W9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//W3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+69184X+d9lZe4/5g3yvenqk14feW2tpYxWld6Snn652LtXZtTSqDNUinWeuwtQ0oUgCo
ldyiksoxi3XmlNm90t13WZS1or+C4GSFWNEJXPEMuojzyME46q8o+08/O33TeUuUbKVIt3kh
N7Cz4VpXuZp1EhC10vFKYw1DpBRu4LQ0iRdZb1llMRxAiANmllraARAXtqDLUszj/goJ9yVL
7kcnRxCUbtqJGFWOXV9lCgA/MjrFy1+7F713N2bVuT/CUGhke5tRGM0rUTMWH+kVjTy6U1F0
xmpdJr8rjqNT9RTpUVsij/FWWkjLf4ByP8fYbvPeDZotQsdsuJmH8RWMH8wXNPtX8upP2T7l
vO114bb/AM1bdZxniIlluXUfMEW6E8cCQjh3ejBuvrqu2rj1yU2RpKuBqqOl0RRzRTapVldG
0uGTTpiN/VcE/n2e8r+4NlzPftt0O3yxTiMvUlStFIBFRQ1q2Mfs6j/3Y+7lvvtTy9HzLe8x
Wl5YNdJBpRJEk1OHZTRgVpRDXvqCQBXj0HXuQOsc+nDF4yrzFfT42hRZKuqZ1hR3WNWZI3lI
LuQq+mM/U2v7Q7nuVrtFjcbjeuVtYgCxAJIBIXgMnJHDoQcrcs7vzjv23ctbFCsm7XTMI1Zl
QMVRnILMQo7VNKkCvn0cL41/y9Pl58v90Z/Zfxy6ph7I3NtfADdGdxadgdZbQehwTZGlxQrx
Ub/3ltSkrFGQrooylPJLIpkBKhefZZsPNWycyzzW20XRknjTUylGXtqBWrAA5IGDX5dCr3B9
pOe/a6xsdz5z2lLfb7mXwkdZopQZNJfQRE7MDpUkEqFxxrjq33+X5/wnt+eue+T3V+5fkh1m
vQPTvW2/Nu703duHM7y2FuDP7ii2hl6POJtXZuD2dujcdZNX56po46c5CpWDH0kEkk6yTyxL
TSiuO3k1AsKKOoiuNxtxE4jfU5FBg+fr19CT2YdB3r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de6Q27+t9m74iK7hwtNUVWnTHk6cfaZWGw0poroNE0iJ+I5NcX9VPt+G5mgP
6b49PL9nRdfbVYbgCLq3Bf8AiGGH5jP5Go+XRVN3/FrN0XlqdmZaHNQAFlxmVaOgyY5No4qs
BcdVNax1P9sP8P6m0O6o1BOmk+oyP8/+HoG33J9xHV7CcSL/AAthvyPwn89PRb89tbce2Kj7
XcGFyWIlLFU+9pZYopiv1NNUFTT1SD/VRsy/4+zKOWOUVjcEfLoK3NndWbaLq3dD8xQH7DwP
5dMHtzpN1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+6907YfA5rcNUKHB4rIZarNiYMfSTVTorGweXxIwhiFuXchQBcn3R5EjGqRwB8+n4La4un8
O3hZ39FBP/FfaejG7Q+L+5smYqnd2Qp9u0hszUNIY8llnFxeN2jf+H0mpfo3knIPBT2XTbpE
tRCpY+vAf5/8HQpseULuXS97KIk9B3N/0CP2n7OjX7M6u2VsRFbA4iP7/Roky9cRW5WW66Xt
VSKBTLIP1JAsUZP9n2UTXU8/9o/b6DA/1fb0M7DaLDbgDbQDxP4jlv2+X2Cg+XQg+0/Rn173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
X//X3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6918uf5Ib+Ha3yG737PWoSqj
7E7j7M3vDURyJLDLT7p3pms3TtBJGBG1OIK1RHoAQIAFAFh7wV3q7+v3jdb6tRNcyv8A707N
/l6798j7P/V7kvlHYChVrLbLWAg4IMUCRmvnWqmtc1456Bf2WdCnr3v3Xugs7g/49OP/ALW9
H/1oq/cne0v/ACtMn/PJJ/x6PrFX74f/AE6a2/6W9v8A9W7jor/vJXrl10teuv8Aj9MF/wBR
FR/7hVXsHe4P/Knb5/zTX/q4nU2/dz/6fVyH/wA9Ev8A2jT9bP8A/wAJ8N9/3S/mH4fbxqBE
O0OoOztkCJnjX7qTG0uK7JWJFkYNJJHH1+0noBcKjH9OoiHvaC7+n5xjhr/b20qfbQCT/rH1
mn983aP3l7K3N7or+79ytZ65xqL21ceX+MAZxUjzp1vf+8rOuRXXvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691Gq6Okr6eSkrqWmraWZdMtNVwRVNPKp
+qyQzK8bqf6EH3sEqQVJB6o8aSqUkQMh4gio/Yegc3H8fus9wF5YsRLgKp7k1GAqDRR3P6QM
fKlTjEVSfokKE/S/0stj3G6jwX1D55/nx6IrrlnabmpEBif1Q0/4zlf2AdAlnfijlItcm291
UVYOSlLmaOagdQP7H3lEa9JXP4PhjF/6fX2uj3ZDiWIj7M/4adB+45MmFTaXit8mBH8xX/AO
gmy/Q3aWILs22ZMjCv0nxFZRV4e310U0U4r/APbwi/49q0v7V/8ARaH51H+x0Sz8t7xBX/FC
y+qkH+Va/wAug5yO2tx4gsMtgM1jNFy38QxddR6QFLEn7iCOw0qT/rC/tSssb/BIp+wg9Fct
pdQV8a2kT/TKR/hHTJ7v0n697917r3v3Xuve/de697917p0oMJmsqQMXiMpkiTYCgoKusJJL
CwFPFISbqf8AbH3VpET43A+006eit55v7GB3/wBKCf8AAOhCxPSXaOYKGDaNfSRsAxkyz02I
CKfy8WRnp6m/P6Qhb/D2me+tU4zA/Zn/AAdGcPL+8T002TKP6VF/kxB/l0LGD+Ke4qjS+4dy
YrFobEw4ynqctUafyjvP/DYInP8AVTKB/j9PaSTdox/ZxE/bj/P0dW/Jt01DdXaIPRQWP89I
/wAPQ17d+OXW+EKS1tHXbjqVsdeYqz9sHFrlKKhWjp2j4/TL5RY839oZNyuXwpCj5f5zXo/t
eVtqt6GRGlf+kcfsFB+2vQ2Y/GY3EUyUWKx9FjaOP/N0tBSwUdOnAHphp0jjHA/p7RMzOdTs
Sfn0IIoooEEcMSog8lAA/YOp3uvTnXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X/9Df49+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+690XX5d9njpf4s/IjtValKSr2J0z2LuHESuVUPuCj2tk/7uUqF/R5a7PPTQ
oDwXkA9k3MV9+7Nh3i/1UaK2kYf6YKdI/NqDobe22wf1p9weSuXjGWivN0to3H/C2lXxT9ix
6mPyHXzCfeDfXe7r3v3Xuve/de6CzuD/AI9OP/tb0f8A1oq/cne0v/K0yf8APJJ/x6PrFX74
f/Tprb/pb2//AFbuOiv+8leuXXS166/4/TBf9RFR/wC4VV7B3uD/AMqdvn/NNf8Aq4nU2/dz
/wCn1ch/89Ev/aNP1d9/Kt3k+xP5iPxGzaT/AG5ru4MHs0yeURak7Gpq7r2SDUWUH7pN0GLT
/b16bG9vePfIVz9Jzjy9KDStyqf85AY/56uuj33g9rG7+yvuRaFNQTbJJ6Ur/uMVua/l4Va+
VK9fSA95n9cP+ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6aazA4PIFjX4XE1xc3c1mOo6kudfkuxmhfUdfq5/P
Pu6ySL8LkfYT0y9tby18SBG+1Qf8I6YZ+uOvqkP5tj7SYu2p3Xb2KjlZr3JM0dKktyfrzz+f
bgubgcJ3/aekzbVtj11bfBU/0Fr+2nUT/RV1t/zw+2v/AD00v/Xv3v6u5/3+37eqfubav+jf
D/vI6zw9Z9dQAhNi7SYMbnzbfxdQf6cNPTSFR/gLD3o3Vyf9Hf8AaerLtO1rw26D80U/4R0+
022dt0R1Ue38JSNctqpsTQQHUV0E3ip0NyvH+t7oZZW+KRj+Z6UJaWsZqltGp+Sgf5OnsAAW
HAHAA+gHtvpR1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9Hf49+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691R5/woG7mj61+AmV2JTVfhzPe3YuzNgwwQzCOr/gODrJO
xNwVqrbW1CDtCloajSRcZBVN1Ygxd7u7kLLlKS0VqS3cyR/PSp8Rj9nYFP8ApussPua8rnff
eK33eSOtrtFlPcEkVHiSKLaNf9N+s8i/80yRkDrRC94p9ddOve/de697917oLO4P+PTj/wC1
vR/9aKv3J3tL/wArTJ/zySf8ej6xV++H/wBOmtv+lvb/APVu46K/7yV65ddLXrr/AI/TBf8A
URUf+4VV7B3uD/yp2+f801/6uJ1Nv3c/+n1ch/8APRL/ANo0/VkXx03S2x/kH0TvVKg0j7P7
k6w3SlUpqQ1M2397YPLLUKaK1YDCaTUPD+7x6fVb3i/s0/0u77VdA08O5iaucaXU+WfLyz11
b5228btyZzdtRTULnbLqKmM+JBIlO7tzWmceuOvqOe86+uAXXvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
/9Lf49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691pIf8KKvkZH2V8sNm9DYWvFTgfjxs
lRmoonvGnYvZaY3cWciLRsYZ1otoUWBjF/XDUNURmx1D3jD7ybyL3mC22mJ6xWcXd/zUlozf
sQR/Yajrqt9yfklti9utz5vuodN5vV12E8fprXVHGfUapmuD6MoQ+nWvd7iDrM7r3v3Xuve/
de6CDuaqSPb2OpL/ALlTlklA/rFTUtSJD/XiSdPcs+0Fs0m/7hdU/TjtSP8AbO6U/krdYe/f
P3SK39vOXdp10ubndlcD1SGCbX+x5Yv29Fr95Fdc0ulr11/x+mC/6iKj/wBwqr2DvcH/AJU7
fP8Ammv/AFcTqbfu5/8AT6uQ/wDnol/7Rp+jiU9RPSzw1VLNLTVNNLHUU9RTyPDPTzwuskM0
M0bLJFLFIoZWUgqQCDf3icCVIZTRh12AdEkRo5FDRsCCCKgg4IIPEHzHX1Z8Jk483hsRmYon
giy+MoMnHDIQ0kMdfSxVSROy+lnjWWxI4JHvPmJxLHHIBQMoP7RXr55bu3NrdXNqzAtHIyEj
z0kiv8unP3fpP1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9Pf49+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdAb
8le/NmfF/ons3vjftRHHt3rja9dmzRtUR0s+ezDaKPbe1sfLKCgyu6dwVVNj6W4I89SpPpBI
Kt73a22Lar7drs/owxlqcNR4Ko+bMQo+Z6FnIvJ+6c/c3bDyhs6E3t9cKmqhIjT4pZWA/BFG
Gkb+ippnr5lfZ3Yu6u3uxt9dp74yD5XeHYm7M9vPcle3Cz5jcWTqcpXeCO+mnpIpqkpDEtkh
hVUQBVAGEN9eXG43t1f3T6rmaRnY/NiSfyzgeQx13h2HZNv5a2TaeX9phEe2WVtHBEvokahF
qfMkCrE5Ykk5PSF9pejfr3v3Xuve/de6Lf3NX+bN4zHKbrQ49p2H+pmrpjrX/X8NLGf9j7yH
9n7Hwdl3K/Io09wFHzWNcH/enYfl1zZ++hv/ANbzxyzy8j1isNvMh+UlzIdQ+3w4Ij9hHQOe
5c6w26W/XClt64IKLkTVTWH9EoKtmP8AsFBPsGe4TBeTt7LGg0IP2yoB/Pqb/u3xvJ718iLG
pLCac/ktrOxP5AE/l0bz3if12A6+pZ0XNLUdI9OTzyyTzz9V9ezTTTO0ks0sm0sQ8kssjlnk
kkdiWYkkk3PvO7aiTte2kmpNvH/xwdfP5zaqpzXzMiKAg3C5AAwABM9AB6dCp7X9B7r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de6/9Tf49+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdaR/wDPa/mL0XyN7Mp/i90/
nkyPTHTOemqt45/GVCS4vsTtejiqcdO1DUxFhX7Z2FBUT0dNKpENZkJaqZRLDHRznGH3V5yX
eb4bFt0tdstnq7DhJKKjB81jyAeBYscgKeuq/wB0f2Sl5I2F+f8AmWzKc0bpCBDG4o9taMQw
1A/DLcEK7A9yRiNTpZpUGvf7iDrM3r3v3Xuve/de697917onO+q/+JbtztQG1Ila1JGQbroo
FSiBXkjS3g1cfW9/z7y65Jsf3dyrsluVoxhEh9aykyGvzGqnypTrjX77b/8A1k93OetxV9US
XzW6emm1VbYFfKjeFqxx1FuJ6SXsU9RJ0vesf+P4wn/kS/8AdRX+wP7k/wDKlb1/zZ/6vxdT
592H/p+XI/8A1Gf92+76Nt7xU6659fUB+J/n/wBlZ+NX3Xm+5/0AdN/c/ca/P5/9HW3PN5/J
+55vJfVq5ve/PvObl+v7h2TV8X0cP/VteuBnuLo/1weevDp4f75vaU4U+plpSmKU4dD/AOzf
oHde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3X//V3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691rJ/wA6X+brR9cYvdPw
/wDi/ukTdmZKOs293X2bgqlJIevcTU089JluvtqZKBzbsGuWXxZKtha+Ci1wRsMi7Pj4P9zP
cNbJJ+Xdin/x1qrNKp/swcGND/vw8GYfAMDv+DPH7rf3bpd7uNv9y+ftvpsSFZLG1kGblwQU
uJlP/EdaViRv7c0dh4AAm06/eOXXTPr3v3Xuve/de697917qHkaxMfQV1fJbRRUlTVvf6Fae
F5iDbnkJ7V7faNf39lYp8c0qIPtdgv8Al6JuYt4i5e5f3zfpwPAsrOadq+kMbSEfmF6I3JI8
sjyyMXkkdpHc/VndizMf8WY395rRokSJFGtI1AAHoBgD9nXC+4uJrq4nuriQvcSOzsx4szEl
ifmSST1OqqI01Fi6lr3yMNTUIfx44auWiAH+tLTP7RW16Lm83K2X/iO6IftaNZP+OuvR3umy
Ptmy8sbnIDXcYZpl/wBJHcSWwp/t4ZM/OnkOlZ1j/wAfxhP/ACJf+6iv9hb3J/5Urev+bP8A
1fi6lv7sP/T8uR/+oz/u33fRtveKnXXPr6l/R1NUUXSvUFHVwyU9VSdXdf01TTzKUlgqINp4
mKaGVGsySRSIVYHkEe87trUrtm3KwowgjB/3gdfP3zZIkvNPMssbBo23C4II4EGZyCPkR0KP
tf0H+ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r/1t/j37r3Xvfuvde9+6910zKiszMFVQWZmICqoFyzE2AAA5Pv
3DJ4dbAJIAGetWn+a/8Azv6Lb0O4vjf8J92RV+5JPvMJ2N3/AIGdJ8dt+M/c0WS2z1TkFDRV
+eY8TbhgZqejX/i3vJUMKqlgjn/3QWETbLyxcAzZWS4XgvEFYj5t6yDA/ASe5egP3dvuoy3r
WXPHuptxSxGmS226QUaQ4ZZbteKx+ls1Gc/2wCAxyajU00tRLLPPLJPPPI8000ztJLNLIxeS
WWRyzySSOxLMSSSbn3j0SSSSak9dIFVUVURQEAoAMAAcAB6dY/eurde9+691737r3XvfuvdI
Ds6v+w2dkgraZK56agj/AMfPMrzLb86qWKQex37bWH13N23krWOAPKf9qpCn/e2XrH77z3MH
7h9nOZER9NzfPDaJ8/EkDSD51gjlH8+A6KX7yo65I9CL2BQfwuPaNAV0vT7XpBKLW/yiSoqJ
ajiw+s7t/j7j/kO+/eUnNd6Gqj7m+n/ShUVP+MgdZG/eD2D+q9v7Q7E0ema35WgEg/4a8szz
enGVnPr656j9Y/8AH8YT/wAiX/uor/aj3J/5Urev+bP/AFfi6Lvuw/8AT8uR/wDqM/7t930c
LHUFTlchQ4uiQSVmSrKWgpI2dY1kqaydKeBGkcqiBpZACSQB9T7xWRGkdUUdzEAfaeut080d
vDNcSmkSKWJ44UVP8h19WXFY6nw+LxuIpDIaXF0FHjqYzMHlNPQ08dNCZXVUV5DHENRAAJ/A
958RoI40jX4VAA/LHXzzXE73NxPcyU8SR2Y04VYkmnyqep/u/TPXvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//X
3+Pfuvde9+691737r3ROvnP8XN0/L/oHcnTG1O9N8dD1mcIepzmz4aOpx+5aMQywz7T3vR/5
Dncjs/KRzEVNNQZPHNMdPnNRAHppQ5zVsU/MW0TbZb7rLaM3FkoQw/gcYYofMKy189Qqpk32
l5/2/wBtecbHmjceUrTd4ouEcxYNE1QRNA3dGsyEdrSRSUzo0PR10M/mB/Le+V/wnydSe3ev
ajIbFFQsGN7c2OtduTrLJ+WTxUyy55aGkqduV1S/pjpMvT4+rkIJjjdBqOKHMXJe/wDLEjfv
GzJta4mSrRH/AG1AVJ9HCk+QPXXr2198Pbv3Ut0/q3vSpu+mrWc+mK6WgqaR6iJFHm8LSIPN
gcdEQ9hTqXeve/de697917r3v3Xuve/de6AruqvtDg8Wp/XJVV8y3+niVKemNvob+aX/AFrf
4+5u9nLCsu9bmw4KkSn7SXf/AI6n7esEPvscwabTkblaN8PJPdyD00KsMJp518ScfKnzPQM7
foP4pnMTjyupavIUsMotf9lplM5IsbhYQxP+t7l/fr792bLut+Go0Vu7D/TBTp/a1B1hf7fb
B/WnnnlLl4x6orvcII3HH9MyL4p+wRhifkOhL7o/4v2K/wC1QP8A3Mqvcc+z3/JD3P8A56/+
sadZM/fT/wCV95V/6VA/7SJ+kz1j/wAfxhP/ACJf+6iv9iT3J/5Urev+bP8A1fi6jL7sP/T8
uR/+oz/u33fVp/wu2RJ2R8vfjBsVIDURbm796lxleg58eIk3zg3zVSw8sLNHR4iOeZgrByqE
L6re8b+WrU3vMWxWoFQ93ED9mtdR/IVPXTf3R3Vdj9tuft2L6Wg2e8Zf9OIJNA4HLPpAxSpz
jr6c/vOLrgv1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdBXnu9ekdrb0oOt9z9x9V7c7Eyr0UWL2Fnuw
to4jemSkyQBx0dBtbIZenzlY9eGHgEcDGW/pv70WUGhYV6uI5CpYISvrTHQqe99U697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv/9Df49+691737r3Xvfuv
de9+691DyOOx+XoK3FZago8pi8jSz0WQxuRpYK2gr6KpjaGppK2jqUlp6qlqInKvG6sjqSCC
D7q6JIjRyIGjYUIIqCD5EHiOnYJ5raaK4tpmjuEYMrKSrKwNQVYUIIOQQag9UX/L/wDkF/FD
v2TLbt6SlqPjP2NWJPUrT7Tx8WU6nyuQc+QHIdeyz0f930l0iJTg6vH00AYyGknYaWivmL2l
2DdjJcbWTY3h/gFYifnHjT6dhUDjpPWWntp98P3E5OFtt3NSrv2yKQKzMUu0Xh23IDeJTj+u
kjNTT4iDI1jPlP8Ayj/m98UZcnk9zdVV3Y3X2P8ALN/pM6iSs3vtqOhjkdfvM1j6Sjh3XtaF
IwhkkyWPpqZWcKk0hufcH797e80bAXeewM1mP9Fhq609WAGtftZQPmes9Pb77x/tT7iLBBYc
wpY7y9B9LeaYJdR/CjFjDKa1oIpGbFSo6rO9gjqd+ve/de697917oqna1f8AebvqoQ10x1LS
UK/0v4zVyW/xEtUQf9b3lB7X2P0fKdtKRR7iV5D+3QP2qgP59co/vXb/APvr3g3O0V6w7baW
9sPSuk3D/mHnZT819AOs3UtB93u2OpZbpjKKrq7nkeSRVoox/TV/lRI/4Lf8e2vdS++k5Vkt
1ajXMyJ+QJkP5dgB+2nn0r+6RsA3f3bt9xeOsW2WM8+eGtwLZfz/AF2YehWoyK9OvdH/ABfs
V/2qB/7mVXsr9nv+SHuf/PX/ANY06Ff30/8AlfeVf+lQP+0ifpM9Y/8AH8YT/wAiX/uor/Yk
9yf+VK3r/mz/ANX4uoy+7D/0/Lkf/qM/7t931sf/AMiPq1+yv5jnVuUko/vcZ1NtbsHtLLRt
GHjgSg27Ns/B1khIPj+z3fvTGyI34lVP6+4b9qbA3vOdhIVqlvHJKfyXQp/J3U/b1m197nmA
bF7I8wW6y6Ljcbi3tE9TqkE0ij/TQwSg/Inrf395bdcdOve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6QfaeQ3h
iOsexsr15j4svv8Axmw935DY2KnV3hye8KLb+Qqds4+ZY6erkaKtzUUEbBYpSQ3CN9Do1oac
erJpLqG+Gor9nXx8t67r3jvXee5t57+zmd3Dvzcm4Mpnt27h3HV1dZuLK7lyFdNV5bI5esrG
NZLk56+R3lZzrD3vb2Tkkkk8ehkoVVAUUUcOtpD+UX/woj3V0ku2vjn878xm9/dQRNS4jZPf
s/3ud7B6xpbCCnxG/wCNFqcp2DsamOnw1o8mcxUYZD9/T+CGjVQ3BWiyfD69FV5toestuKP5
jyP2eh/l1vL7R3dtXf8AtjAb22PuPB7v2furFUWd21ujbWUo81gM9hsjCtTQZTEZbHTVFDkK
CrgcPHLE7IwPB9rgQQCDjohZSpKsCGHSi97611737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690
j9+9gbK6u2rkd79h7nxGz9p4mTHQ5DPZyrSjoKeoy+To8LiaTyPdpazK5jIQUtNCgaWeomSO
NWdlBTXd5a2ED3V5OsdutKsxoKkhQPtJIAHEkgDoz2fZt15g3CDatlsJbncZAxWOMamIRWdz
TyVEVnZjQKqliQAT0sPanos697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r//0d/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3RF
vkb/AC1vhP8AKeWsyXbXQ20pt2VrTyzb/wBnx1Gwt9TVk9r1uS3FtGbE1O454iLouVFfCpJ9
HJ9hXeeSuWN+LPuG0x/UH/RE/TevqWShb/b6h8upb5I99PdT2+WKDlzm+5G3JQC3mIuLcKPw
rHMHEQPmYfDY+vVKHdP/AAmd2dWy1WQ+PXyTz+3kJdqba/b21aHc8TF2Zgn989ozbanpIIRZ
VDYWqdh9XuLmMtz9krZiz7PvTp6LMob/AI2mmn+8H7esqOVvv27nEscPOnI0Mx85bOVoj/zg
mEoJP/NdB6DqtTsn/hPx/MH2IK+fAYvqHtGgokkqBWbP7PxuCV6WOCWoeWYdoUXX0NI0KRBZ
dcnjR24dowZACrz2h5wti3gRW9wP6EoFf+coj/4vzpnqctl++Z7Lbosf191uO3OeIntWcA1A
42rXFR5jFaDIBx1qyZytbJZnK17G/wB3kKudbMrgJJO7RqrKSrKiEAEEgge8gdnsRtm07bt/
nDAiH7VUAn8zU9c5udd+PNPN/M/MZJ031/PMtfJJJGZF/wBqhCj5Do/Xw7+Gnyi722duTsXp
noDtbs/asO4TtGbcmy9l5vPYenzeJx9HlshiWr6CklpxXQUmdpJZI9RZUlQkDULxd7p7Zvu8
TbRa7XtVxPbxK7MyIzDUxAAJA4gKTT0b7Osr/ul808gcl2fOW682c27dYbldSwRRpPOkb+FE
ruzKrEHS7SqK8CY6Dgahp8zPj73X8ed67O2/3h1lu7q3O7k2cNxYTDbyxcuHyldhP45lsV/E
VoKgiqhgNfj5ox5FRiUJAsQSce2G0bns+z30O6WMkEr3GpVcUJXQorTjxBGegZ96znLlXnTn
TYLzlTfrbcLSDbRG7wOHRX8aV9OoYJ0spwTx9emr4P8Ax67D+Vfyj6t6D6pTCyb939JvBMEN
xZP+DYVF21sDdW8MvNX5EU9W1PHBg9v1LqFikeR1CKpZh7E3N+z3m/8AL24bTYBfq5vD06jR
e2VHNTn8Kny+XUWezXOmy+3nuTy7zhzCZRs9mLnxPDXW/wCraTwoFWoqTJIoyQACSTQdb/v8
nr+Vl2J8Aazt7fPdO5eu9z9gdkYjau28BF17W57K0W2NtYyrymWz9HW5TcG29szz1mbyUmOL
pBC0Cfw8WkkuCCv255DvOUW3G63OeF7uZUVfDLEKoJLAllXLHTwFO3iehZ95f7wOy+8cXLW0
8rWN7Bs1jLLLIblY0aWVwiRsqRyygLGokoWYMfE4CnV4/uUusTuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917rWs/m8fyBNg/MOXcvyF+KkOA6t+TtU1Zmd17XmMeJ667xyDh6iqqsp40+32f2NkJuf4t
GoosjOxOQQSyvXxpprcP3Jhv8PRnZ7g0NI5qmLy9R/nHWgdv/YO8uq98bu617D27ktpb72Hu
LL7T3ftnLxCHJYLcOCrZsdlcZWIjyRGWlrKdl1IzxuAGRmUhiXkEEg8ehCrK6qymqkY63M/+
EmfbvZ2f2v8ALrpfMZzK5jqnruo6m3hs7EV01RVUGy9yb+qOyKbclNhWkdo8dSbsj2vDVS0q
2iapo5J0USS1DSLbQmjr5Dok3dEBhcDvNR9tKdbiPtZ0Tde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3WGoqIKSCeqqp4aampoZKipqaiRIYKeCFGkmnnmkZY4oYo1LMzEBQCSbe9EhQWY0UdWRHkd
I40LSMQAAKkk4AAGSSeA60Jf5w38y3K/NLt6XrfrPN1VP8aeps1VQbRio55YIOyN2Uhkoq7s
vKJGyiqo7a4MFHICaahZ5wElq5kXE73G52k5m3E2VjKRslux0U/0RxgyH1HknoucFiOuwH3Z
/Yq39reWl3zfrRTz1uMQMxYAm2hNGW1T0bg1wR8UgCZWNSdo7+VB/MH2n83/AI/bfoMznaSL
5D9Y4HGYLt7a1VVXy2WbHpHi6Hs3GJOVmyWE3gscc1VIgb7DJyy00npNPJPOvIHN9vzRtEKS
yj98QIFmUnJpgSj1V+Jp8LEqfInAH7xHszuPtRzleTWtox5Lv5mks5QOxNVXa1amFkhqVQH+
0iCuudapal7HvWPfXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3X//S3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3RDv5
oHdI+Pf8vb5e9rR1bUGRw3SG8cBtytVmRqTeHYNIvXWyqhWRkfVDu3ddEwswJtYEHn23K2mN
z8ulFrH4lzCnlq/kMnr5Pvsp6FvX07f5C3So6T/lafGekqaX7fN9m4ncXdWdk8aRfensvcmS
zW1qrSt2NuvRhotTMzP4tXpUhFNLcaYl+fQX3B9d3L6DH7P9mvWs7/wq8ytPN85OgcGqTCrx
3xRwOVnkZUFO1Pme3u3aOlSJxIZWmjlwMxkBRVCslixLBUt3/aL9n+U9Ge0D9CQ/0/8AIOiR
f8J4MXU5D+bp8XquAxCLB43vfKVvkcq5ppvjx2rhUEACsJJfvMxESCVGgMb3ABpb/wBsn5/4
On9yP+Jy/l/hHX0xfZn0GOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6+RP8ANbeX+kT5
j/LHfwm86b0+Snee6YZRwhp892dufJ0yxL56kRwR09SqxqJHVEAUMQAfZQ5q7n5noYQLphhX
0Uf4OtvT/hJXs0UPSHzE7B8Cq25+1etNmmptT6phsTaOfzawEq5qitOexSw1qI/3ToJPkAWW
g7XPz6J93b9SFfQE/t/4rrbk9q+ifr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de611f5/3zyk6X6go
viT1tmhTdk96Yiaq7HrKGptW7X6beWegqcUwiZXpqzsquglorkkfwmmrUZP8oikWG/dzms7Z
ty8vWUlL26WshBysPAj7ZDVf9IGFMg9Zsfc59oV5o5ll9x98tdWx7RKBbKw7Zb2gYPnitqpD
/wDNZoiD2MDpU+8ZuupnQi9U9t9l9G77wXZvUW9c91/vzbVR9zh9ybdrGpK2DUNM9LUIRJS5
HGV0V46mjqY5qWqhZo5o3RipWWG4Xu13cV9t1y8N2hqGU0P2ehB8wagjBBHRJzDy5sXNm0Xe
w8ybVDebROtHikWqn0I81ZTlXUq6NRlYEA9bL3xq/wCFKOZxWPxuB+WXSEm556aOOGr7G6Xq
6DGZeuSIaPuK3rnc9ZR4SfJTrZ5ZKbN4+mMl/HTRqQqzbsnvXLGiQ8wbX4hHGSEgE/bGxC19
SHUeijrBPnr7jFrcTT3nt1zWLdGJItr4MyLXyW5iBkCjgA0EjU4uxybS9pfz6v5au46ZJ8x2
zvLYErQtIaPdvUfY1ZUxuDCBTu2xMBvWkMzeVrFZWj/ba7C6ah5b+7HJMygybhJCfR4ZCf8A
qmrj+fl1j9uX3QPfSxcpa8uWt4taaoby2Ueef8YkgNMelcjHGiy/4fD/AJXX/eT3/sFfkP8A
/al9qf8AXR5F/wCj5/1RuP8ArV0Wf8Ch7/f9MD/2fbd/22dGA6m/mU/A/u+to8X118pOqK/M
ZEQ/w7B7jzc3X2eyMs4vHS4/Bdh0m1cvXV+m5anihedACWQAGxvt/OvKm6MsdlvtuZG4KzeG
x+QWQISfkBXoG8x+xfu9ypFLcb37f7ilsldUkSC4jUDiWktjKir/AEiwU+R6O+rK6qysGVgG
VlIKspFwykXBBB4PsUccjh1FJBBIIz13791rr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuv//T3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Ws//AMKlu6F2
L8CthdRUdYsWW707z27TVtFrCtV7M63xGV3hmZgmljItJu8beuOAPIDf6AprpqRgep6NNqTV
cM/kq/zOP8/Wghs7ama33u7a2x9t033m4t5bjwe1MDR+v/Ks1uLJ0uIxdN+1HLJ+/XVka+lW
bngE8ey8CpAHHoQMQoLHgB19hXq7YGG6o6z676t26Lbf612LtHYGCHj8VsNs7b+P27jB4tcv
jtRY5PTqa30ufr7OAKAAcB0DXYuzOeJNf29aGP8Awqz/AO3h3Tf/AIpj15/7/D5E+0F3/aL/
AKX/ACno/wBp/wBxn/05/wAA6LJ/wnG/7exdGf8Ahmd3f++k3b7pbf2y/n/g6d3L/cST7R/h
HX0o/Zn0Geve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuk/u3cVJtDau5t2ZDR9htfb+Z3FW+SZa
aP7TCY2pyVT5Kh1dKdPDTNdyCEHJBt78TQE9bUaiB6nr43OSyFZl8jX5XITfcV+TrarIV1R4
4ovPWVs8lTUzeKBIoYvLNKzaUVVW9gAOPZN0NBjHX0MP+Eu20G23/LWzWbeNl/0gfJbtDdcT
sS3kgoNr9cbFGi8MWiJJ9myDSGkGvUdQLFVMLUUiP29BzdWrdAeij/Kf8vWxt7U9FvXvfuvd
e9+691737r3XvfuvdI/sLfm1+rdh7z7K3tko8Ns/YO187vHc+UlGpaDBbcxtTlspUiMENNJH
R0rlI19Uj2VQSQPaa8u4LC0ub26fTbQxs7H0VQST+wdGey7RuHMG77XsW1QGXc7y4jhiQfik
lYIg+QLEVPADJx18zD5T/Ijefyt7/wCzu/N9SuMz2DuSpyNJjPL5qbbW26VUx21dqUDhIw1D
tnbtJTUSOVDzeEyyFpHdmwi37eLnf93vt2uj+rM5IHkqjCIPkqgL86VOSeu7/t9yVtft5yds
PJ+0KPpbKAKWpQyynulmbj3SyFnI4Lq0rRQAC/eyjoZde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
R9vij/Mv+Ynw6q8dTdU9rZXJbFopI/N1Pv6Sq3h1rU0yW1UlJgq+rSq2wJtI1zYWpxtS+kBp
Co0+xZsHO3MfLjIthuDNaj/QpKvGR6BSar9qFT8+of8AcT2J9s/c2OZ+YeXY03ZwaXdvSG6B
9TIopLTyWdZVFTRa562+vgJ/Og+OXzNlxPX27/B0R33WmKkpdh7ozENTtnetczLCi9d7znp8
dS5Ovq5HUpiayOlyetylOtYsbz+8ieUvcvZuZTHZ3FLTdjgRsaq5/wCFvgEn+AgN5DVQnrmv
7xfdd539r1ud522u78npVjcRIRLAvH/GYAWKqBWsyF4qCrmIsE6uQ9yR1jH1737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691//1N/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691oY/wDCrfuf+9Pyy+PnRtJV/cUHUPSmQ3lXwpJdKLc/bm6qiGtpJYxIQtSNt9dYmflQ
fHUpyb8ILtquq+g6EG0pSGST+Jv8H/F9VY/ySOlj3p/NC+JW3J6RanE7P3/L3BmpJFV6alpu
ncJlOxcW9UjLJrirNzbeoKRV0kGSpUNpXUytQLqlQdKr5/DtZj5kU/bjr6jns06CvXz9/wDh
Vn/28O6b/wDFMevP/f4fIn2X3f8AaL/pf8p6EO0/7jP/AKc/4B0WT/hON/29i6M/8Mzu7/30
m7fdLb+2X8/8HTu5f7iSfaP8I6+lH7M+gz1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690UL+YHv
Juvvgl8y96RTtTVe3fi53xkcZKpqFb+NJ1juaPCRrJSo88LT5eSBBIABHq1kqoLCkhpG5+R6
et11XEK+rj/D18kn2UdC/r6dP8grZv8Acr+U18TqaSF4q3cGM7M3lWvIk8bVH96u4+wctjJh
DPLKI0GAno41MeiOVUEgUFySaW4pCn+rz6C+4Nqu5vlQfyHVxXt7pF1737r3Xvfuvde9+691
737r3WvJ/wAKKPk5L1j8Ydm/Hjb+Sel3J8htzyVG4kpp5EqI+s+vJsdlstTymEB4Ezu7K3Ex
LqdVqKanq4tLr5NMPe8e+Gx2O22eF6TXj1an++o6Ej/bOUHzAYZz1ml9yjkJd+593TnW9g1W
Oy29I6gUN1chkQivHw4VmOBVWaNqg0rpNe8Y+uqXXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvdc45JIpElid45Y3WSOSNikkciEMjo6kMrqwuCOQfewSCCDnrRAYFWAKkZHWzv/K0/
nnZ3ZNZtz4/fNjcdfuTZFTJRYTZPfuWmNbuHZju8VLR4ztOtmb7rcG1LHjOSNLkaBv8AgV9x
TsZqOceQ/dOW1aHaOZ5i9qaKk5yyeQEp4sn9PLL+Kq5XAn7wP3S7TdYr7nL2rsUg3VQzz7eg
0xz8Sz2ijEc3/CBSOT/Q9DjTLt9Y7I4/MY+gy+Ir6PKYrKUdLkcZk8dVQV2PyOProEqaKvoK
2meWmq6OrppVkiljZkkRgykgg+8iUdJESSNw0bAEEGoIOQQRggjgeua88E1tNNbXMLR3EbFW
VgVZWU0ZWU0IYEEEEAgih6me7dNde9+691737r3Xvfuvde9+691//9Xf49+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdfLB/nJdzf6dv5m3zC3pFVfdY7D9r1/V+HdG1U
38M6bx2O6pikorKifa10+z5KkMotI05e7atRKpjqlc/P/B0K7JPDtYV86V/bn/L1ch/wk86Z
/vB8j/k731VUvkpusOods9b46aVf248z23up8489IWYa6qmxHVU8TlQ3jjrLMV8i6nrRasze
g6Rbu9Ioo/U1/Z/xfW9d7X9EPXz9/wDhVn/28O6b/wDFMevP/f4fIn2X3f8AaL/pf8p6EO0/
7jP/AKc/4B0WT/hON/29i6M/8Mzu7/30m7fdLb+2X8/8HTu5f7iSfaP8I6+lH7M+gz1737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690gOzO1usumNqVe+u2+wNndabNo
Z6ekqdz753FitsYSOsqyy0dCuQy9VSU8tfWuhWGBGaaZhZFY8e0t5e2e3wNc311HDbg01OwU
VPAVJGT5DieldlYXu5Tra7faSTXJFQqKWag4mgBwPM8B59Jzpn5CdG/IjA1e5ejO2dhdrYXH
TU1NlqrZG5cZnZMJVVkLVFJRZ6io6h6/A11TAjOkFZFBKyqSFsD7a2/dNt3WJpttvop4xxKM
GoTwDAZU/IgHp7cdo3PaJVh3SwlgkNaB1K6gOJUnDD5gkdDF7X9F3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3VSX89feA2R/Kf+YeV1WkyWz9l7PiQBGeU787X2FsuVY0eoptfjpc7JI9m
ZkjRn0Pp0Fmc0ifpZYLqu4R8yf2Anr5fPsr6FPX1k/5Z2zV2D/Lx+Em2PAtLUUvxc6SyOSp1
FPaHM7i6+wW485HrpXkp5mTMZacGRWYSn13Oq/s2iFI0+wdBG6bVczn+mf8AD0eD250x1737
r3Xvfuvde9+691737r3Xz/v55Pfknd/8wXszEUdcara/RuNwnS230WbVCldtyKXLb4ZoEZoY
qyLf+dydI73MjxUcQcjSETEf3S3Y7pzffRq1YLVVhX7Vy/5+IzD7AK+g7H/dN5PXlT2Z2G5l
i03+7O99JjOmUhIM8Spt44nA4Au1ONTUB7jrrJXr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de6EPqrqXsrvDfWB6z6j2VuDsDfe5apaXD7b23QyVtdObjzVdQw0U2NxVDGfLV
VtTJDSUkCtLPJHGrMFlht97ul1FY7favNduaBVFT9p8gBxLGgAySB0S8w8x7FyntF5v3Mm6w
2e0QLV5ZW0qPQDzZ2OERQzu1FRSxA63+/wCVD8Tfkp8PvjnF1r8iO28dviWerp8rs/rrGQyZ
Sg6XoagVU2T2tQb4qZ1qNw0+QqKiOaWkipo8djatJhSSTxzNK+W/IHL+98ubMLLeNwEpJqkY
yIRmqh/xVwSANKmukkGvXHL7xHuLyN7l87tvvJXLj2ihSk1y5CNesKBZWgApGVAKhyxklQr4
ioVCi0L2OuoC697917r3v3Xuve/de697917r/9bf49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3QY92dl47pjprtvuHMKjYjqfrHfvZeUWQ6Y2x2xNq5XdFcsja47IabFNc6l4
/I+vvTHSpb0HVkXW6IOJIH7evj353N5PcubzG483Vy5DM5/K5DN5evnYtPW5PK1c1dX1czHl
pamrnd2P5Leyfj0MwAAAOHX0G/8AhLz0s3X38vHOdp1tGY8h353fvXcmOrmjKfd7Q2HTYvrb
F06HURNFR7t25niHFvVMy29NyYWq0jr6noO7q+q5CeSqP2nP+CnWyH7U9FnXz9/+FWf/AG8O
6b/8Ux68/wDf4fIn2X3f9ov+l/ynoQ7T/uM/+nP+AdFk/wCE43/b2Loz/wAMzu7/AN9Ju33S
2/tl/P8AwdO7l/uJJ9o/wjr6Ufsz6DPXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Wvv8Az6fg58mvl1snozcvx6xNRv8Ap+pK7fp3d1dRZegxmWrxuyn2ucZu7CUW
Uq8dQZ6rw0e3qillpxK1cqVi/axOHqbRd7mcubxvtvts21IZRAX1RggE6tNGAJAYjSQRWue0
HPUs+1fM+y8v3O6Q7vIIjcCPRKQSBp1VRiASoOoEGmnHcRRei0fyH/5d3y8+N3eHYneXem0c
p0/srI9Z5Lr2g2ZnslQtuDe2byO5NuZiDKT4DGV9aMdidtQYGbTUVohnkmq1WmV4mndSj205
U33aNxu9y3KAwW5hKBGI1OSymukE0C6Tk0NTior0de6XN/L+87ZZ7XtdwtxciYSF1B0ooVhT
UQKltQwtRQd1DTraf9zR1BnXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Wv3/wAKYszlcX/K
63VRY+neak3H3P0/hs7IhpgtLioMvkNww1EonjeVkbN4KjitCUk1SAk+MOpT3P8AZH7ejHaw
DdD5KevnIey3oSdfYN+OWS2nmPj30VlthZWnzux8l051lW7OzVJIJabLbXqdl4WbA5GCQRQB
4qzFvFIDoThv0r9AcrTStOFOgbKCJJAw7tR/w9DN731Tr3v3Xuve/de697917pPbu3Pitk7U
3PvPOzfb4TaO3s1ufM1H/HDFYHG1OVyM3/TqkpHb/Ye2bieO1t57mU0ijRmP2KCT/IdLdtsL
jddxsNrtF1XdzMkSD1eRgij8yR18s3f+8sv2NvvevYW4JDNnt97t3HvLNzM5kaXL7ozFZm8l
I0hCmQvWVzksQCb394IXdzJe3d1eTGsssjO32sSx/mevoF2fa7bZNo2rZbNaWdpbRQIOFEiR
Y1FP9Ko6SXtP0Zde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690e74H/AMvru/58dkf3
U64ohgdiYCqoz2T2xmqWaTa2x8fVLLNHCEjeGXPboyMNO4ocXTuJJns8z09MJKiMV8qcobpz
Ze/T2S6LVCPElYdqA/8AHmP4VHHzIWpERe7vvNyp7PbH+8d8l8bd5lb6a0QjxZ2FBXzEcSkj
xJWFFGFDuVRt8j4ZfBL4+/Brr6LZvTe14znsjS0y747MzkcFZv3ftfCqlp81lhGv2eKimGqm
xlIIcfS3LLEZnllkyu5a5V2jlazFttsH6pA1ytmSQ/0j5D0UUUelSSeQ/uh7uc5e7O8tunM9
+fo0Y+Baxkrb26nyRK9zkfFK+qR+BbSFVTlexJ1GHXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//
19/j37r3Xvfuvde9+69025PM4fCRR1GZyuNxEEsnhimyddS0EUsuln8UclVLEjyaFJ0gk2BP
ujyRxgGRwo+Zp/h6ukckpIjjZj8gT/g6S2R7S6yxFMazLdi7ExlGrpG1Vkd3bfoqYSSGyIZ6
nIRRB3I4F7n2y97ZxjU93Eq+pZR/l6fSxvZG0x2crN6BGJ/kOmD/AE+dFf8AP6epf/RjbO/+
vPtr957b/wBHCD/nIv8An6d/dW6f9G24/wCcb/5up2O7p6cy9SKPE9s9Z5OsZHkWlx2+9rVt
SY4xd3EFNlZZSiA8m1h7sm4WDnSl9CW9A6n/AC9VfbdxjXVJYTqvqUYD+Y6oP/mn/wDCgzY3
wQ7YX4+dL9XYvvntTF4fD5vfecye8RhOv9kDP0ceUw23kbCUWWyu5tzVWGnhrKiNXoaaigqq
e008rywwbe7j4REN8wcfy6ft9rlkXXNVB5AjJ+efLqg/5bf8KTO//lb8b+3fjnW/H7rHr3Hd
vbVk2dlt3be3Vu3IZjGYWtr6KXNQUdHXLFSTfxfFU81FIJDpEVSxsbWLT3LOpXSBXpdDtkcM
qS+ITpNada3HtL0Z9fWe/lxdMf7L38DviX1FLR/YZTavRewZtzUfj8Xg3pubCwbt3wugxxML
7wz1cbsoc3u3qJ9m8a6Y0X5dBG5fxLiZ/Isf2eX8ujq+79MdfP3/AOFWf/bw7pv/AMUx68/9
/h8ifZfd/wBov+l/ynoQ7T/uM/8Apz/gHVRX8tH5nYz4BfLzYXydy+wK7s2h2ZhN9YiXZ+N3
DT7Xq69t47PzG14548zU4nNw060EmUEzKad/IE0gqTcMxv4bh6V6W3UH1ELRBqVpn7D1s8L/
AMK3euiyh/hFvVULDUy95YJ2C39RVT1mgZgPoCRf+o9qvqx/vv8An0Vfudv9/j9n+z1sV/Aj
579G/wAxHo2n7u6RqMxQwUOYqNq752NuqnpaPd+wd30dLS10+GzMFDVV1BWUlZQV0NVQ11LN
LTVdNKOY6iOop4FMciyLqXotuLeS2k8OT8j5EdHa936Y697917pM1O9dnUVRNSVm7ds0lXTS
NDUU1TnsXBUQTIdLxTQy1SSRSIwsVYAg+2TcW6kq06Bh/SH+fp5ba4YBlt3KnzCn/N1g/v8A
bE/57XaX/oR4f/6s96+qtv8AlIT/AHof5+rfSXX/ACjSf7yf83T9jcri8zTmrxGSoMrSCRoT
U42sp66nEyBWeIzUsksYkRXBK3uAR/X26jpINUbhl+Rr008bxnTIhVvQin+Hqf7t1Tr3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6YslunbOHqBSZfceCxVWY1mFLksvj6GoMTllSUQ1V
RFIY3ZCA1rEg/wBPbbzQxnTJKqt8yB06kE8g1Rwuy+oBP+DpLZTuHqPCSRRZrtLrnESzoZIY
8pvfbNBJNGraWeJKvJxNIitwSAQD7Ye/sYyBJexKT6uo/wAJ6fTbtwlBMdjMwHojH/AOmv8A
0+dFf8/p6l/9GNs7/wCvPun7z23/AKOEH/ORf8/V/wB1bp/0bbj/AJxv/m6esX2z1Xm45ZcL
2Z1/l4oHEc0mL3ntyvjhkZdSpK9JkpVjdl5AJBI9uJfWUgJjvImA9HU/4D029hfxECSymUn1
Rh/hHS8hmhqIYqinljngnjSaGaF1lhmhlUPHLFIhZJI5EYFWBIINx7UgggEGoPSUggkEUI6y
e99a697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xusc00NPDLUVEscEEEbzTTTO
sUMMMSl5JZZHKpHHGiksxIAAufeiQASTQDrYBJAAqT0lv7/bE/57XaX/AKEeH/8Aqz2z9Vbf
8pCf70P8/T/0l1/yjSf7yf8AN17+/wBsT/ntdpf+hHh//qz376q2/wCUhP8Aeh/n699Jdf8A
KNJ/vJ/zdKmGaGohiqKeWOeCeNJoZoXWWGaGVQ8csUiFkkjkRgVYEgg3Ht4EEAg1B6YIIJBF
COsnvfWuqP8A+aN8C/nJ8r+6Oj99/F/5JQ9TbN2Tg4MNnNu1O/N+bIk29uYbnrcvUdlYeLZ2
Protw5GqxM9LSvDM9NNCcZCI2KzSGOOuc+WeY973DbrnZt38C3jWhXW6aW1E+INAOo0oKGhG
kU4mkmcj81csbDtu52u97Mbi4laqtoR9S6QPDOsjSAamoqDqNeArdnjaeqpMfQUtbWnI1tNR
UtPV5BoVpmr6qGBI6itanRnSA1UqlygYhdVgTb3IaAqqhmqwGT6/P8+o1cqzuyrRSTQcaD0/
Lqb7t1Xr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6KL88vi/ifmZ8Qu+vjfk
0pBWdj7DyNNtKuriVp8N2FhHh3H13nJpVBkjp8TvXEUM0+ixenWSM+lyDSRNaMvr09bymCaO
UeRz9nn/AC6+S3ncHmNsZvM7b3DjavD5/b2VyGDzmIyELU9fisxiauagyeNradwHgq6Gtp3i
kQ8q6kH6eynhjoXgggEHB6+gj/wmR+Xg7v8AhRm/jruTKNVb6+Ke6P4Jjoqmdpqur6k7Anym
49j1Xlm0ySjC56DN4lYk1pSUNFRLdRIiAwtX1JpPEdB3dIfDnEgHa4/mOP8Ak62Tfanos697
917r3v3Xuve/de6IT/NG30/Xf8vX5cbijnNPJVdN7j2bHMpRXSTshqXrtPGzo+iRm3SApADh
iCpVrMAnz3dGz5P5hmBoTbMn/OSkf/P/AFMHsBtI3v3o9uLJk1Ku5xzkf881bn9n6WfL1BFR
183X3hd13E697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917qwH+XV8A+w/n73dTbFwJrN
vdZbVNBmu4Ox1py1LtTbM1UUjxmLlmhlo6re25hDLDiqRw2oxy1Eimnppyou5N5SvObd0W0i
qljHRppPJFrwHkXbIQfaxwp6hv3s94tl9neVJN3vNM2/XGpLO2rmaUD4nAIYQRVBlcU4qgOu
RAfoR9F9FdW/G7q/a/T3Tm1KDZ+xdp0a02Px1Guqprapwprs3m69x91mdwZecGarrJ2eaeUk
sbWAy/2rarDZbGDbtttxHaxigA8z5sx4sx4knJPXGPm3m3mDnnf7/mbmfcXud3uWqzNwUfhS
NeCRoMIi0VRw6Fz2YdBvr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r/0N/j37r3VBn/AAou
3pvHY/wi6zyOyt2bm2fkMh8o9j4qvrtrZ7KbfrK3Fv1V3XkHxtXVYmqpJ6mgevx1POYXZozN
BG9tSKRGXuvcXFty7ZvbzvG5vUBKsVJHhzGhIIxUA09QOpV9oLa3uuZr1Lm3SRBYuQGUMAfF
hFQCDQ0JFfQkefWkXluwd+59qxs7vfd+abIIY69stuXM5Fq5DGIilYaytmNShiULZ9Q0i309
46vdXMuoy3MjV41Ymv21PWS8dpaxaRFbRqBwooFPsoMdJD2x0o697917r3v3Xuve/de6xyRR
TLomjjlQ/VJEV1PBH6WBH0Pu8ckkTa4pGV/UEg/tHVJI45V0SxqyehAI/YemeXbO3JrmTA4d
ibXb+HUiubcC7rEH4A/r7No+Yt/ioI97uwB5eK5H7C1OiqTl7YZamTZbUk+fhJX9oWvWAbR2
uGRv4Biro6uoNHCVLIbgOhUpIhP1VgVI+oPtQvNnMqGo3u4r83J/w16Tvyry44odlt6fJAP5
ih6sv/4dh/mNf95ddtf+fHF//Wr2p/rvzZ/0fZ/2j/N0i/qHyf8A9M/b/sP+fpgyP8zz+YTl
Kk1VT8wu+YpSiIVx2/MriKbSgsCKPEyUVGrm/LBNTfkn20/OPNLnUd+ua/JyP5Cg6dTknlJF
0ry9a0+cYJ/aanoqHdfanZHyQ3Xj99d+b33L3BvHE7fpNqYzcvYWVqtz5ih21QZLK5ijwVNX
ZSSomjxdNlM7WVCQg6BLVSNa7m7Lc18yv8W+3Rx/vxv8/SiPlTlmIUj2K1ArX+zWn+DoJf7s
7b/55/B/+emg/wDqf2x/WLmD/o+3n/OaT/oLpR/V7YP+jHZ/84Y/+ges4wWDAAGGxQA4AGOp
LAf0H7Pto71vJNTu1zX/AJqv/wBBdPfuXZxgbTbU/wCaSf8AQPS92jvjevX8VbBsPeG6Nkw5
J6eTIw7R3BlttxZB6RZUpXrY8NV0SVT0yTuIzIGKB2Atc+2f3nuWT+8J6n/hjf5+nDtm2mgO
3wGn/C0/zdONf2f2Vlap63Kdh75yVbIEWSrr925+sqpFjUJGr1FRkJJWEaKAATwBYe23vLyR
tT3UjN6lmJ/w9OpZWca6Y7SJV9Aqgf4OkfWVtbkamWtyFXVV9ZOQ09XWVEtVUzMqqitLPO7y
yFUUAEk2AA9p2ZnJZ2JY+Zz0+qqihUUBR5DA6je9dW697917pzw+bzO3shT5bAZfJ4PK0jrJ
S5PD19VjMhTSIyur09bRSwVMLq6AgqwIIB/Hu8ckkTh4pGVxwIJB/aOqSRxzIY5Y1aM8QQCD
+R6tT+L/APOo+eHxrrsfS1faNb3nsSnaCKr2P3dUV282aiiYL48RvaoqV31hJ4aYslOq5Cai
i9OullVFT2Ndm9wuZdoZVa9NzbDik1Xx8nrrHy7iB/CegLvftvytvKuy2Itbo8HhomfmlNDZ
49oY/wAQ622PgJ/N1+NfzsWl2hQzy9Sd6Cneaq6g3jkaeomzAgiE1VVdf7oSnoMdvSkhTUWg
EVJlI0jeR6NYVErTjyxz1tHMumBT4G5UzE54+pRsBx8qBuJK0z1AfNft/vPK+q4YC42uuJUH
D0Ei5KH51K8AGrjq1j2NegJ1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XzyP5q3endtB8//lJtqg7i7Uotu4Hs7KY/
B4Ck7C3bTYXC0EmNxbvRYnFQ5dKHHUjtyY4Y0Qn8e8WOddy3FOaN5hW/nESzEBQ7UAoMAVoB
9nWXHIu17Y/KexzNt0BmeAFmMaVJqck0qT9vVXOT3FuDNxxRZnO5nLxQOZIY8nk62vjhkYaW
eJKqeVY3ZeCRYkewY8ssgAkkZh8yT/h6HCQxRkmOJVJ9AB/g6ZvbfTnXvfuvde9+691737r3
S62X2j2Z1tO9T112LvrYNTI8kj1Gy93bg2tO8ksIp5XeXB5ChkZ5KcaGJNynpPHHtTb3t5aH
VaXcsR/oMy/4COktzY2V4NN5ZxSr/TRW/wCPA9GRxn8xX574iOWOl+ZfyalWZw7nJ91dgZuQ
FRpAilzOer5YEt9VQqpPJF/ZsnNfMyAheYLz85nP+Fj0TvyhyrIQW5csvyhjH+BR0sMZ/NN/
mI4mB6al+X3dcsbzNOWye6GzU4dkjjKpVZmnr6qOELGLRq4jDEkC7MSoTnTmqMUXfrinzav8
zU9Jn5G5RkOpuXravyXT/IUHTj/w7D/Ma/7y67a/8+OL/wDrV7v/AF35s/6Ps/7R/m6r/UPk
/wD6Z+3/AGH/AD9JWT+Zf/MDlkeRvmL8hA0js7CPsvccUYZ2LEJFFWJFEgJ4VQFUcAAe2Dzf
zQST+/7r/nI3+fp8cmcpgAf1dtP+ca/5umzI/wAxr585WnFNU/Mr5LRRiRZdWO7k33h6jUgZ
QDV4jN0NUYyHN0L6CbEgkC1H5s5ncUO/3lPlK4/mCD1dOT+VUOpeXLKvzhQ/yKkdJqr+dnzf
r6aajrvmR8qq2jqEMdRS1fyG7cqaaeMkEpNBNu94pUJH0YEe2W5l5jYFW3+9KnyM8v8A0F08
vK/LKMGTl2wDDzFvED/xzpJVfyu+UlfTTUdd8lO/q2jqEMdRS1fcfYlTTTxkglJoJtxvFKhI
+jAj2w2970wKtu90VPkZZP8AoLpQuw7GjBk2a0DDzEMYP/Hek3/p870/5/T2z/6MbeH/ANef
bX7z3L/o4z/85H/z9Pfura/+jbb/APONP83SSk37vqXX5d6bsl8uryeTceYfya769eqsOvXc
3v8AX2wbm5Na3D/70f8AP0oFrailLaP/AHkf5ukn7Y6f697917r3v3Xul5sHtPs3qnLw7g6v
7E3z1znYJFlhzOxd2Z7aWUjkUoQ61+Br6CpBBRf7X4HtTa3t5ZSCWzu5IpB5ozKf2qR0lu7G
yv4zDfWcU0R8nVXH7GBHV4PxI/4UIfK/pirxu3vkLSUHyV69jMVPNXZMUW1u1cTSDRGJcfu7
F0Axm4zAhaR48vRVFXVPZTXQj1CRtj90t729ki3VReWvqaLIB8mAo3+2BJ/iHUZb/wC0uw7k
rzbQxsrv0FWiJ+aE1X07GAH8J627PiX81fjx819hDfvQ29oc2tGlMu59nZeOLEb92PW1KsUx
+7dtNUVEtE7vG6xVUElTjqoxsaaomVS3udNj5h2rmG1+p2y41U+JDh0Poy+XyIqp8ieoA3/l
vd+Wrv6XdbbTX4XGY3A80bFfmDRh5gdGt9nfRD1737r3Xvfuvde9+691rOfzRP8AhRZ1R8T8
xk+l/iJj9m/IXvPE1ctBu3dmUra3IdKdcVtM7JVYeoq9tZPGV/YW7KeVPFU0eOr6Sjx8hKzV
jVMUtGqaW5CdqZb+XRpaba8wDzVWPy9T/mHQYfyhP+FCu8fl53vifjB8udn9cbQ3p2AlVT9R
dj9c02Z27gc1uajp5q4bG3bgdx7h3IsGXz1JFKMZXUlVBHNVRR0ZpWlqEl91huC7aXAqeHVr
zblhjMsJJUcQf8I62svavop697917r3v3Xuve/de697917r5vf8Awou+IY+NP8wXcvYm3sW1
F118qMU3cuEkhgaOgpt+SVQxfbWHjnPpnr5d0qmdnAsIk3BEo4A9ltymmQnyOehLts3i24Un
uTH5eX+b8ugb/kU/MFviD/MO6mr83lTj+tO8Jf8AQJ2Us0xjx8NDv3IUEWz89Vaw9NTLtvsK
kxVRNVMoaDHGrUOiSyE6gfRIPQ46vfw+NbPQdy5H5cf5dfTo9mfQX697917r3v3Xuve/de6p
r/n2Z+TDfy1u1scjShd1706kwEwjWIo0dN2Fg90hagyetYvLtpSCnq8gUfpLe4292JjHyVfo
K/qSxL+yRW/596yd+6BZrde+fL05Arb2t5IK14m2kix86SnjilfOnWgn7xL67D9e9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdK3YOxd19n732l1zsXD1W4N5b53Fh9qbXwlGAajJ5zO10GOx
tGjOVjiEtVUKGkcrHGt2YhQSFFpa3F9dW9naxl7mVwiqOJZjQD9vRbvG7bdsG1blve7XSw7X
aQPNLI3BI41LM3qaAGgGScAEnr6Q/wAC/h3sz4PfG/ZnSm2VpK/cEcQ3F2bu6CDwzb27GytN
TDP5t9X7q46lFPFQ46JrtBjaSBGLSCSR80OU+XLblfZbbbIKGamqV/45CBqb7BhVHkoHnU9c
PPd/3M3T3Y543Tmm/LJZk+Hawk1EFshPhx+mo1MkpGGldyKLQA5nsS9Rh1737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3X//0d/j37r3WvP/AMKV/wDshXqj/wAWz2L/AO+e739xZ7u/
8q3Y/wDPcn/VqbqXPZn/AJWi/wD+eB/+r0HWkD7x06yY697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917pwxGXy238rjc7gcpkcJm8PXUuTxGYxFbU43K4rJUM6VNFkMbkKOWGroa6jqY1kim
idZI3UMpBAPuySPE6SROVkUggg0II4EEZBHkeqSRxyxvFKgaJgQQQCCDggg4II4g9b8P8l3+
Yzk/m/0nl9k9p10dT8gukYMNj94ZPxpTt2BtPJLUU23N/eCOOKnXMSTUEtJmI4R41q0jqLRr
WRxJk37fc2PzHt0lvetXdLYAOf41Pwv9uCGp50ONQHWK3uPyenLO5R3NitNpuSSg/wB9uMtH
9mQUr5VGdJJul9yD1G/Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xzdf5sP/AG8a+XX/AIlrI/8AurxXvEvnf/lbN9/5rn/A
Osx+Q/8AlT+X/wDnnH+E9V5+wr0Leve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6HP45fI7
tz4qds7Z7m6X3VWbY3ftyqjMqRyzNhty4Vp4ZcltTdeMSWKHObZzSQKlRTSfQhZYmjnjilQy
2ndr7ZL6HcNvmKTofyYeasPNT5j8xQgEFe8bPt++2E23blAHt3H5qfJlP4WHkfyNQSD9Ib4c
/KDZvzH+OfW3yA2XH9hS7zxLJn9vSVCVFXtLeWImfGbs2vVyLpeT+F5mmlFPK6RtVUTw1ARV
mUe8tNg3m33/AGm03S3FFkXuXzVxhlP2HgfMUPn1h1zFslzy7vF5tNyatG3a3k6HKsPtBFRm
jVFcdGd9nHRJ1737r3WiP/Pb/nX937s7h7l+DPxzzlV1d1F1tuDK9Z9sb32/Vz0u/u1NyYdR
jd8bX/jEXjn2nsXEZ5KnFzUtEy1WWFLIaioNJUNRBBPOxLIuAOj+wsUVEnlFXIqB5D0/PrVE
9pOjbp429uDObSz+D3VtjK1+B3JtnMYzcG3s5i6mSjyeGzmGrYMlicrjquFlmpa/HV9NHNDI
pDJIgYG497BpkcevEAggjB6+p5/Kq+eWC/mF/D7YPdHnx9P2dhkGwu8tt0KrTrge0dv0lKMt
WU1CCftcFvCinp81jVVpEipa4U5kaanmCmkUniIG8/PoJ3dubaZk/BxH2f7HDqx/270m6979
17r3v3Xuve/de6oY/wCFFHxAT5Nfy+d19hYDFfe9kfFfISd07enp6YzV8+xaal/h3b2FEo1G
DFrtAjOz2Us823oFuqlj7T3KaoyfMZ/z9GG2zeFchT8L4/Py/nj8+vm7RySQyRzQyPFLE6yR
SxsySRyIwZJI3UhkdGAIIIII9l3Ql6+rD/Kq+XCfNj4JdDd3V+RTIb6fbEexe2PWWqYu0dha
du7rq6xCWMD7mkpYs1CmpytJk4rkm/s1ifXGrefQTu4fAuJI6dtaj7Dw/wA3Vh/tzpN1737r
3XvfuvdUUf8ACiDIVNF/L6hpoCgiy/e/W2PrAyBi1NFi945VRGf91v8Ad4yI3/1II/PuKveJ
2XlAKODXcYP2Uc/4QOst/uVwpL7ys711R7Rcsv2l4Uz+TnrRW94r9dbeve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xutl3/hOd8RIN9dr79+Xm7sZ58F06jbD6xNTEj01V2TufFPJufMQElj9
xs/ZldHCAy6S+eSRDrg4m32a5dF1uF3zFcJWK2/Ti9DIw7j/ALRDT/m4CMjrBT77XuS+0cu7
P7bbbPS73M/UXVDkWsT/AKSH5TTqWweFuVIo+dyP3kh1zG697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuv//S3+Pfuvda8/8AwpX/AOyFeqP/ABbPYv8A757vf3Fnu7/yrdj/
AM9yf9Wpupc9mf8AlaL/AP54H/6vQdaQPvHTrJjr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de6vW/4TvZ7KYr+YXDjKGrkgodz9KdlYnNU6swjraKjm27uCmjkQMFYw5TDQSKSDbS
bfX3JPtVK6c0hFaivbyA/MDS3+EDqL/d2JJOUS7LVkuYyvyJ1L/gJ63wPeSvWLfXvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xzdf5sP/AG8a+XX/AIlrI/8AurxXvEvnf/lbN9/5rn/AOsx+Q/8AlT+X/wDnnH+E9V5+wr0L
eve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917rc8/4TMZ7KVXxu+RO256uSXD4XuvE5
bG0jszJS1u4Nj4umyskQLFUFVFt+luAByl/qfeQPs/K7bRusRb9NbgED0LIK/t0jrHL3piRd
52eYL+o1sQT6hXJH7NR62Wvcu9Qx1737r3Wnl/NG/wCE4fc3yH+UHYPyP+JXYfV1LjO6NyVO
89+9e9pZTce2avbe98zafc+Z23nMJtrdlNnMLuPL+XITQ1CUdRR1FS6ReeLT40ctszOWQjPR
zabkkcSxTKaqKAj06Px/LL/4T8fHf4bYkb8+RNLtL5LfILLYyroKury+D/iHU/X9HlKOSiyW
L2HtrcFMJMzkJ6aeSKTO5Kmiq2iNqamodUolcit1TLZbpPdbjJOdMdVj/mft/wA3Wmr/ADaP
gPmP5enzE3z1NS0tfL1JutpexOiM/Vs1QMl1rnq+rWkwdVX8ioz+xslBPh67XommNLHVmNIq
uHUilj8NyPLy6OrO4FzCr/jGD9v+zx6HL+Rl/MQPwK+YOHpd8Zv+H/Hrvt8T113F91K643bM
71cy7I7NkUMEi/uTmq91rZSG04WuriqPKIrWgk8N8/CePVL+2+ohOkfqLkf5R+f+Hr6Zasrq
royujqGVlIZWVhdWVhcFSDcEezPoL9cvfuvde9+691737r3TbmcPitw4jK4DO4+ky+EzmNrs
PmMVkII6qgyeKydLLRZDH1tNKGiqKStpJ3jkRgVdGIPB9+4462CQQQc9fJf+ffxby3wv+YXf
XxvyMdUcf15vrIR7Mr6u7TZrrjPpDuTrrNSSanSSqyOy8vRPUhXkEVX5YixaNvZRIuh2X06F
1vKJ4Y5R5jP2+f8APrYQ/wCErXy9XZndXb/wv3Pk1iwvc+HftfrGmqJgsa9kbCxv2+88Tjof
IDLX7o68iWulOltMG2Pqv9pTavRih8+i7dodSJOBlcH7Dw/n/h63ova7oh697917r3v3XuqU
/wCf/QVNZ/Lj3rUQIGixXZnVVfWsXVTHTSbkGLR1ViDITWZKFbLc2Yn6An3GXu4jNyZdEDCz
xE/Zqp/hI6ym+5xNHF737UjnuksLtV+ZEWv8u1SetCv3if11+697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de6+kv/AC1/jlF8WvhT0P1XUY0Y3dR2fR707DjeNUrG7B32o3Puamr5FANRPgqn
Iri43PP21BEv0Ue80+StmGw8s7VYFNNx4YeT18STuYH/AEpOn7FHXDb3z53b3A90+b+YUn8T
b/qWgtjXt+nt/wBKIqPISBTKR/FIx8+jm7i3NtvaGIqs/u3cGD2vgqFQ1bm9xZagwmIo1Y2D
VWSydRTUdOpP0LuPYqJA4nqJQCxoBU9Vxdyfzl/5YvRhrIN4/MPqjN5Gi1pJiera7Jdy1/3S
OYmoHHVON3hSUdakylJEqZYfCwPkKWNmjNEvFx/h6UpZXUnCE0+eP8PQhfDH+Zp8MvnzLuLG
/GztmLc269o0FPldybE3DgM/szemNxFTOtKmYhwu5MfQHOYeKrkSGerxslZT0s00Uc7xvNEr
7SVJK6Tnqs9rPb0MqUB8+I6Pv7c6T9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X/09/j37r3WvP/
AMKV/wDshXqj/wAWz2L/AO+e739xZ7u/8q3Y/wDPcn/VqbqXPZn/AJWi/wD+eB/+r0HWkD7x
06yY697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xus9NCk8yRyTx00ZPrmlvojT+02lQXdgPooFyf9v7
qxKgkLU+nVlAYgE0HQgUGV2nhkUUwmqpwBrq/tWMztbkq0/i8Sn/AFK2H9bnn2gkiu5j3UC+
lcfy6XRy2sI7alvWmf59O0OZ29uMmhniIkf0xJWRxxyMTx/k80ckmmTngBgx/APtkw3Ft3qc
fL/L06JoLjsYZ+f+ToPc9hpMNWeG7SU8oMlLMRYugNmRrceSIkA2+twbC9vZhBMJk1fiHHpB
PCYXp+E8OmT2/wBM9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91cB/Ihy8WM/md9CUsvkvncL3FiImRlWNJU6c31mV8+pl1RuuIKqBqJlZOPyB37auE5x2xT+
JZR/1Sc/5Oo+90oy/JO6sPwtCf8Aqsg/y/s6+gt7yj6xM697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6+br/Nh/7eNfLr/wAS
1kf/AHV4r3iXzv8A8rZvv/Nc/wCAdZj8h/8AKn8v/wDPOP8ACeq8/YV6FvXvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+69054ymoJpdeSrVpKSMguFWSSomP/HOJI0kKg/liLD/H8NStIopGlX/kOnI1
Qmsj0UftPS+g3PtnGRiGhppwgAF4KZAz2P1eSeWOSQ/4sSfaBra5kNXYV+Z/zdL1ubaMURTT
5DqVJFgt200rU+mKtRb+QxrHVwt9FMyqbTwk8Hlh/Qg+6gz2jDVlP5fl6HqxEF0p04f+f+yO
gsq6WaiqZqWoXRNA5Rx9RcchlPF0dSCD+QfZorB1DKcHosZSjFWGR1H926r1737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3W3X/AMJgMws+1fmXt/VVFsZuDozM
FHI+yVc7ju1aJWp18pIqnO3SJjoW6LH6mtZZ09nJKw8wRZw0J+WRIP29ufy6gD3tjpPy5Lju
ScfPtMR/Z3Y/Prar9zV1BXXvfuvde9+691737r3VNn877+XjH8/Ph7moNmYVK75B9HfxTsfp
SanpVmyuemioU/vj1hA4HlaHsLD0Ma08SlQ2Zoce7kRo4ZmePxEx8Q4dLbG5+nmGo/ptg/5D
+X+CvXzIpI5IZJIZo3ilido5YpFZJI5EYq8ciMAyOjAgggEEeyzoUdfRS/4Tt/zE/wDZtviu
nx/7Hzv33fHxdxmJ21PPkazzZffPT5/yDYm7iZ2FTXVu244lwWTk/dYNT0dRPIZa63sxtpNa
aT8Q/wAHQc3K28GbxFH6b/yPn/n62Hvajot697917r3v3Xuve/de60w/+FXfxTx8C/Hj5qYK
npKWurayf469j6XpoZ8nIKPP7+6wySUqGOerqKSlodx0tXUsJGEIoYiyrGgKK7T4X/Lo72iY
/qQHh8Q/wH/J1qa/G3vTdnxk796g+QOxyG3P1D2BtrfOPo3menp8xFhMjDUZPb1fLEGkXF7k
xXnx9WFF2pqlwPr7SKxVgw4g9G8sYljeNuDCnX1MPhn/ADCvif8APXZqbr+OnaGN3Bk6Whp6
zc/XGc8WA7S2O8wRZKfdWy6mokrYYYKhzCK+jesxNRKp+2q5lGr2apIkgqp6Ck9tNbtSRMev
kfz6Ot7v0x1737r3VXn85/ax3d/LP+UFDHDHJU4vBbG3TTyPHTvJTDafaex9xV00D1DxCGR8
VjqiJmRvIY5HVQxbQwF9y4PqOSN9QDuVEb7NEqMf5Aj7P2dT9913cBtvvtyDKzEJJNPERU58
a0njUGlajWymhxUAmlKj54XvDzrtN1737r3Xvfuvde9+6910zKis7sFVQWZmIVVVRcsxNgAA
OT72qs7KqqSxNABxJ9B1SSSOGN5ZXCxKCWYkAAAVJJOAAMknAHQYZPtra9DJJDTCtykiFlD0
kKJTMy/W09RJEWS/0ZUYH6i459yVtvtVzNepHLcmG2RhWjsS4B/ooGAPyLAjgaHHWL3M33uP
a3Yp7i02xb7dLiMldUEarCSPSWZ4yVrgOkbqeK1UglmwvyHyu2dz7e3NiNp7dyEm3M9iM7Fi
t1ity+Fyz4jIU+QTHZmhx9ThZ58XXmn8VRFHPG7xOwV1J1Ac7V7RWFpPb3G4bpJOUdW0qgRT
Q10tUuSp4GmkkVpTqBObvvlcxbvYbjtvLfKdvYpPE8fiyzPPKgdSviIEWBUkUHUmrxFVgKhg
CCffuT+fJ/NN7nFXS13ygznXWFqWkMWF6b25tXrI0IlYMy0m6du4eHf5VQqqvmzEpQDggs5a
ZWuJW/FT7OsI02+0T/Qqn55/2Oqvewu1+0u28w24e1uyt/8AZufdpGbOdhbx3FvTMM0rmSVm
ye5Mjkq0tI7FmJfkm59tEk5JqelSoiCiKAPkKdID3rq3WwB/wm96K7s35/Mf607i2LhdwUvV
fTGJ7ErO3N7xUlQm14KHc/Wu6tq4TZlZWymLHZHNbhz+do5YaDVJURw071yx2pNaqLZWMgYc
B0X7nJGtsyMe9qUH58evo5+zLoNde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//U3+Pfuvda8/8A
wpX/AOyFeqP/ABbPYv8A757vf3Fnu7/yrdj/AM9yf9Wpupc9mf8AlaL/AP54H/6vQdaQPvHT
rJjr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XuuwSpDKSCCCCDYgjkEEcgg+/de6XUl
eu4dvVEVQQcpiVFUG/tT08dllm4/5tE6x9NQB/PCEJ9PcKV/snx9h/1cOlxf6i3YN/apn7R/
q49IT2u6Q9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691YF/Kq
3XHsz+Yp8Q8vLJHGtZ3HgdqBpWhVTJvyCt2NFGDPJGnkll3EqoAS5cgIGfSpFHJU4t+a9ikJ
43Cr/vdU/wCfugnz1AbnlDmCMDhbM3+8Uf8A596+kp7y26w3697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6+br/Nh/wC3jXy6
/wDEtZH/AN1eK94l87/8rZvv/Nc/4B1mPyH/AMqfy/8A884/wnqvP2Fehb1737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3UqirajH1MVXTPolia4/Ksp4ZHH9pHXgj3R0WRSjDB6sjtG
wZTkdKfczwZOmx+dpgF84ajrE/MVREPIiN/VtOqxP1UL7TWwaNpIG8sj7OlNyVkWOdfPB+3p
He1nSTr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xutmn/hMluu
Gj+QHyW2O0qCfcXTu2t1xwnweSSHZm9YMRPKuqZanRC+/Iw2iNku41sp0B5g9n5wu6bvbVy9
urf7w9P+f/8AVjqFveqAttOy3VMJcMv+9pX/AJ8/1Z63Lfc/dY6de9+691737r3Xvfuvde9+
69188P8A4Ua/y7v9lY+UI+THXGE+z6P+U2WyucyENIP8h2b3l+7lN9YIRKhFFj96xuc/QBnI
eolyMMSRwUka+y65j0PqHwn/AA9CPbbnxYvCY/qJ/MeX7OH7OqkfgJ8x97fA75VdXfJDZn3d
dT7Vyv8ADd+bVpqr7aLffWmdMdFvXZ9TrP2rS5DF/vUMk6yR0eVpqWr0F6dPbUbmNww6WXEK
3ETxN58PkfLr6t3V3Zmye5uuNj9s9bZ6k3PsLsba+F3jtLPUTaoMlgs9Qw5CgnKH9ynqFhnC
TQyBZYJlaORVdWUGoIYAjgegk6MjMjCjA06XnvfVeve/de6qN+fn86f4WfASPMbX3Tu9u2+8
6BXgi6M6sq8fl9zY3ItA0kEfYGdeb+73XVIrtEZkrZXywgmWWnx9SoI9syTpHgmrenSy3sZ7
ihC0j9T/AJPX/VnrQ4/mVfzVvkL/ADM95bayHaFFt3YvWnXtRmputeptnLPLidvzZ4UUOSzO
fz9cBlt4boq6PG08LVUwgpYERxSUlKJ6gSoJZWlIrwHR/a2kdqpCVLHiT1WL7a6VdK/YfYG+
urN3YPf/AFpvLdHX++dtVYr9vbw2ZnsntncuErAjxGpxebw9TR5GhleGRkYxyLqRmU3UkHYJ
BqDnrTKrqVZQVPketsj+X1/wqD3rtUYTrX+YFtWXf+BQ09BTfIPrrE0WP3xjodTp912FsCiW
jwO7IovIuutwwxtXHBDc0VfUOXKuO6IxIK/PoouNqU1e3ND6Hh+R/wA/W4t0R8h+j/k71/ju
0ugO0Nodr7DyTCKPPbSykdctDW+CGpkxGdx0ghy+2s/SwVEbT4/I09LXU+seSJCR7WKysKqa
jolkjkibRIhDdJ35d7CftL4qfJLrmGNZKvevRXa228dqLgR5bK7HzdLiJ/2wzk02TeKQCzAl
bFWFwSnmK0N/sG9WQHdLayqPtKMB+w06GXttvA5f9w+Rt7Y0jtd3tJW/0iTxlxn1Wo/PiOvm
D+8Guu9/Xvfuvde9+691737r3Reuzd+fdtNtvDTXpUJjytZGeKmRWs1FE1v8xGw/cYH1n0/p
B1T77b8jfSrDzDu8P+MkVhjP4AeEjD+Ij4QR2ju+IjTzw+8579jdpL3225Mva7WjFL64Q4mZ
TQ20Zp/ZIR+q6n9VuwfphvEBNEeR1jjVnd2CoiKWd2Y2CqqglmJ+gHuZHdI1Z5GCoBUkmgAH
mT5DrCSGGa4ljgt4med2CqqgszE4AAFSSTgAZPRzfix/L0+ZPzUyGfoPjX0ZuPsIbUbErufJ
zZPbGzsDgf4598cWMhnt9ZzbWIWWsjxlQ6RRzPM6wsVQ8XT2N9Y7m86bdeRTtFTXodW06q0B
IJAJocccdGW/cv79yvDYXHMmyXdhFda/B8eGSIyhNOsorqrMq61qwGmppXq7Hpz/AISsfNne
CwVvcfcHRPTFBK0YfH42s3N2hu2mFg0zT4zE4nb21CqhgE8WdkLsGuEAVmNBaOeLAdBR92gX
4EZj+z/V+zq1zp3/AISmfD3aoparunvnvLt/IQKPPSbZh2n1PtetfUC3nxi0G+9yRxFRYLFm
o2F76j7eW0QfExPSN92mP9nGqj9v+b/B1bB07/Jp/lidGtR1Gzfh11PmMjRLE0eV7Qosr3NX
GriKOMih7Yym8qWjrvOnkR6aKAQv/mljAUB0QxLwQf4ekj3t1J8Ux/LH+CnVje3ds7b2hiKX
AbS2/g9r4KhUrRYTbuJoMJiKNWNytLjcZT01HTqT9QiD26ABwHSYksak1PT5791rr3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de6//V3+Pfuvda8/8AwpX/AOyFeqP/ABbPYv8A757vf3Fnu7/yrdj/
AM9yf9Wpupc9mf8AlaL/AP54H/6vQdaQPvHTrJjr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de6kUtTLSTCaI2Ol0ZT+mSKRDHLG4/KujEH/ivurKHFD1ZWKGo6j+7dV697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917oUOj99N1f3T1B2Wkz0z9d
9o7A30lRG0qSQNtLdmJz6zI8DLOjxHH6gUIcEcG/tZt1z9HuFheVp4UyP/vLBv8AJ0h3O1+u
23cLIiomgkT/AHtSv+Xr6o3vNLrBnr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r5uv8ANh/7eNfLr/xLWR/91eK94l87/wDK
2b7/AM1z/gHWY/If/Kn8v/8APOP8J6rz9hXoW9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3UhKmVKeelBvDO0UjIfossROiVf6PoZlP9Qf8AW91KgsrfiHVgxClfI9R/duq9
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691d1/wny3z/dL+Y5t
TAeYx/6T+qu1NjFA8iio/h+FpuyvCyxzRLIFPXnks6yLdAdIYK6yL7W3Pgc2QRV/toJE/YPE
/wCfOo092bX6jk64lp/YTxP+1vD/AOsny633PeTPWK3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdFE+dnx
B2L86fi32n8bd9GChj3phTUbQ3Q9JHV1WxuwsMTkNlbyokYCY/wjNRItXFC8MlZjZamkMiJU
OfdJEEiFT09bzNbypKvlx+Y8x18ovtvqrffRvZ2/enez8DVbY7B613VmdnbtwdWLvQ5rB1st
FVeCdf2a7H1JiE1LVRFoKumkjmiZo5FYlJBUkEZHQtR1kRXQ1UivW31/wl//AJiRkXcP8u7t
LOMXRc72L8aqzITrzEoly/ZXVdIzMHLRjzblxsQVvR/Fi8gC08ftZayf6Gfy6Jt1tuFyg+Tf
5D/k/Z1sgfNj+Zb8P/gHtqbK/IDtHH0u7p6J6vbnUO0TT7n7b3Yxhllplxm0KaqhkxWPqzCy
Jk8vNjcQslkaqV2VWUvKkY7jn08+i2C1muDSNO31PD/V9nWkx/MB/wCFFXy8+WDZvYXREtV8
VOkaz7iiNJszMTT9wbsxssfgkG6+y6dKKfC0tWgL/Y4GHH+NZXgqKquQByikuXfC4Xo8t9th
ho0nfJ8+A/L/AD/y6165JJJpJJppHllldpJZZGZ5JJHYs8kjsSzu7Ekkkkk+0/Rj1bn8Av5K
vzS+fUuG3RtvaX+iDouvenqJ+8e06HJYnb2TxTygT1PXmAEKZ3seqMKyeB6NYsS06eKfIUxO
oOxwPJkCi+vSO4voLeoJrJ6D/L6dNXz8/k0/M7+X9UZPce9tmN2b0hTVDij716xpa7NbQpaR
po4qZt9Y0RNnOt6yVqiKMnJxLj5amTw0tZVMCffpIXjyRVfXrdvewXFArUk9Dx/L16qe9s9K
+ve/de6H/wCOPym+QfxH7Apuzvjp2ruzqzd8Sww1tVt6uti9w4+CcVKYfdm3axKrb+7cGZwH
NHkaapp9YDhA4DCyuyGqmh6blijmXRIgK/6uHW5n/L5/4U79Sdmrhet/nht2k6T3zIIKGn7r
2bQ5PJdRbgqLCGObde30fKbn67rqqQoGmi/imJLmSWWTHwqqBbHdA0EgofXoluNrdatbnUvo
eP5ev+rj1rPfIHaW39h96dw7O2jmMFuLZ+3ey964vZu49r5Wgzm2txbOp9w142nuDb2Yxc9T
j8nhM3t001VSzQuySQSqR/T3hHv1gdr3rdduK0ENw6j5qGOkj5FaEfIjru57fcxJzZyNyjzI
smp73boJX9RI0a+Kp/pJJrRvRlI6CH2U9DHr3v3XugY7L37/AA+Obb2Gm/y+VCmSq4m5oonW
xpYmH0q5VPqYG8S/T1G6zD7ccjfXvFv+7w/4iprChH9owPxsP4FPAH4zx7RRsLPvM+/Y5fgu
/bvk29/3fSoVvLhD/uNGwzBGRwndT3sDWFDQfqtWIugBJAAuTwAOSSfoAPeQRIAqeHXOQAsQ
qirHoyvW+wxhoY85l4f9y1RHelp5F5xsEi/VlYemtmU+r8xqdPBLe8c/cTng7xK+y7VN/uqR
u9x/orD0PnGp4eTHuyAvXTH7tnsIOTLSDnnm+z/5F08f6ELjNnE44spGLmQYbziQ+HhmkHW/
t/wne6h/uH8Fsh2PV0rx5Hu7tjdu46WqddBm2zs5aTr/ABcCC/rip8/t/LyBjYkzkfQAmTvZ
3bvpOVXvWXvurh2B/opSMf8AGlf9vWK331OZf3v7tQ7HHIDDtO3QxEeks1bhz9pjkhFP6I6v
n9yx1iD1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//9bf49+691rz
/wDClf8A7IV6o/8AFs9i/wDvnu9/cWe7v/Kt2P8Az3J/1am6lz2Z/wCVov8A/ngf/q9B1pA+
8dOsmOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuvp+/DDspe4viR8auzTM
J6veXSHWuWy7qQwTcDbTxdPuOn1D9RpM9BUxE8XKfQfT3mNy/efX7FtF5WrSW0ZP+m0jV+xq
9YS8x2X7u3/ebKlFjuZAP9LqOn9q0PRmfZx0S9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xzdf5sP/bxr5df+JayP/urxXvEvnf8A
5Wzff+a5/wAA6zH5D/5U/l//AJ5x/hPVefsK9C3r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de6Od/Lr7MXqH50fFPfs0iQUOO7t2PiMxUSMVSmwG8MtFszcNUSGW/2uD3BUSAE2JW
x4J9iDlS8+g5k2S5J7RcID/pXOhj+xj0HOb7L94cr77agVY2zkfNkGtR+bKOvpke8vusLuve
/de697917r3v3Xuve/de697917rTa/4VAfy7RW47b/8AMP6uwa/c4tcH158lKWggbXPjppab
Dda9n1SooQGgqpItuZGVmLuk+KCqFimf2juo/wDRB+fR1tVzxtnPzX/KP8v7etN3Yu+t59Y7
x212F15ufN7L3xs7MUW4Nrbr23kanE5zA5rHTLPRZHG5CkeOemqIZF+oNmBKkFSQUQJBBBz0
dMqupVhVT1D3Xu3dW+9x5jeG+Nzbg3lu3cNbJks/undeZyO4dx5zIzW81fmM3l6msyeTrZdI
1SzSvI1uT78SSak568FCgKoAUdHX+E/8tH5g/PzcceM+P/V1dVbRp66Oi3J27u5ptsdTbTBl
WOobJbtqqaUZauow4eTG4iHJZbxnWtKUBYXSJ5D2jHTE91Dbisj59Bx/1fb1u0fy/P8AhOx8
RfiYuE393rFS/KnvKhekyEWQ3jiUpuo9oZKnkNRF/dLraeWsps1VUsjKpr8/LkC7wpPTU1A5
ZPa6O2RMtluiO43Kaaqx9kf8/wBv+brYRjjjhjjhhjSKGJEjiijRY44441CpHGigKiIoAAAA
AHtR0XdcKmmp6ynqKOsp4aukq4ZaaqpamKOenqaeeNop6eoglVopoZomKujAqykgi3v3Xutc
j+YR/wAJwvi18n1zvYXxlkxvxY7qrGmr2xmExZl6M3bXuJJHizGxcekc2xqism0L97gPHTQK
XkfGVcjXCaS2Rsrhv5dGdtuUsVFl74/5j8/P8/29aTPzG/l9/LH4H7wbanyO6pzG16Cqq5qb
bXYWKDbg6v3rHG83in2tvjHxtiamonpofO2PqTS5elidTVUkDNp9onjeM0YdHkNxDcLWJ6/L
zH5dEv8AbfT3XvfuvdKXb+7c5tqUPjKxhAW1S0M95qKb+uuEkaGP+rQo/wDjb2Hd+5V2XmOI
puNoPGAosi9si/Y3mP6LBl+XUl+33u3zz7Z3Ym5Z3hhYlqvbS1ktpPXVGSNLH/fkRjk8tdKj
owW2Oz8JnPHTV5XD5JtK+OokH2c7mw/yeqYKqs7HhJNJ5sC3uBeZfbXedl8S5sQbvbxmqj9R
R/SQVJAHFlqPMheuhPtf96Hkjnn6bbN/Zdm5kai6JXH08rYH6U5ChSx4RyhWqQqtIc9ddhb6
j25SnHY6RJM3Vx+ggq646B/+UmVeQZnU/tKfz6jwAG3yDyS/MN0Nw3CMrssTZ8vFYfgU/wAI
PxsP9KMkla/eH99rf232puXeXLhH54u4+0ijC0ib/RnGQZGFfAQ+f6rgoqrIVx3eV3kkdpJJ
GZ5JHYu7u5LM7sxLMzMbknkn3kyiJGiRxoFjUAAAUAAwAAMAAcB1yynnmuZprm5maS4kYszM
SzMzGrMzGpLEkkkkkk1PQ79ZbC/zG5c1B/qZMTRSp/rla+eN1/1jAP8AkP8A1J9wh7kc8/23
LuzzeonkU/tiUg/aJP8AeP4h1nl92L2D/wBwvcvnWx9HsLaRf2XUqMPsa2H/ADep/ZHo63Qv
SO/vkf3BsDpLrHFvlt6dh7ho8Di4yk7UeOhlYy5PP5iWninlpMDt3FxTV1fOEbwUlPI9jaxh
7adru963G02uxj1XMzhR6D1Y+iqKsx8gCes0+b+a9n5H5a3jmvfrgR7XZQtI5xqYjCRoCQDJ
I5WONajU7KPPr6ZHQvTm1/j10v1h0jssOdtdX7LwWz8dVTRRw1WUbE0MUNdnK+OEmIZPP5Hz
VtUV9JqKhyOD7zc2nbYNn2yx2u2/sIIlQHzNBlj82NWPzJ64R84cz7hzpzTv/Ne6U+u3C6km
YAkhNbErGpOdMa0RK/hUdC37MOg51737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691/9ff49+691rz/wDClf8A7IV6o/8AFs9i/wDvnu9/cWe7v/Kt2P8Az3J/1am6lz2Z
/wCVov8A/ngf/q9B1pA+8dOsmOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xup9Di8hkmZaGlkn0frYFUjUnkBpZGSMMR9
Be59tvLHHTW1OnEikk+Ba9d12JyONt97SSwKxsrnS8RP10iWJnjLW/F7+/JLHJ8Dg9eeKSP4
1I6b/bnTfXvfuvde9+691737r3W9d/wni77pOzvg3N1JVVyy7l+O+/8AcG2paKSTy1a7N33X
V2/dq5KVjdxS1GXymZoYFYnQmMKrZFUDJL2r3Nbzls2Jb9a0lZaeehyXU/tLgf6XrF73c2pr
Lmcbgq/o3kStXy1oAjD7aBGP+m6vo9yZ1FnXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69183X+bD/28a+XX/iWsj/7q8V7xL53/AOVs
33/muf8AAOsx+Q/+VP5f/wCecf4T1Xn7CvQt697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6eKTAZiuhE9NQyPCeVd3ihD
j+sfnkjMi/4rce2XuIUOlnz/AKvTp5IJnGpUx/q9em+ppKmilMNVBJBKBfRIpUkfhlP0ZTb6
i49uK6uNSsCOm2VkNGWh6j+7dV697917r3v3XustPUT0k8NVSzTU1TTTR1FPUU8jwz088LrJ
DNDNGyyRTRSKGVlIKkAg397BKkMpoR1ogMCrCqnr6hPxK7zxvyW+M/SHe2Nngn/0k9d7dz2X
Sm0eKg3WtIuP3phv21WMSYLd1DXUThQFD05tx7zI2Pck3faNu3JCP1olY/JqUcfkwI/LrCPf
9rfZd63Pa3BHgzMor5rWqH/bIVP59GI9mvRR1737r3Xvfuvde9+691737r3SK7J672b2719v
Xq3sTBUm5tidh7Xzmzd34CuVjS5fb24sdUYvK0UjIVlhaakqWCSIyyRPZ0ZWUEaIBBB4Hqys
yMrqaMDUdfPD+RH/AAnC/mK9c935rZHSXWlD3n1NkM/kP9H/AGpjt/8AXe3Ym2s9Yz4z+/2L
3buHa+S23uXH4qWL+IJFSzUUtSsi0M1SoHsua2kDEKKjoRxblbNGGkfS/mKH+XV4f8v7/hMX
0r1MMH2P85Nx0nfXYEDUWSg6g2rLksV0xt2shbz/AG24sm4oNzdnywypGSjpicU37kE9JXRM
HL8dqozIan+XSC43R3qsA0r6+f8Asf4eto/a21Nr7G27h9obK23gNn7T27QQYvb+19rYfHbf
27gsZTLppsdh8JiaekxuMoKdeEhgiSNB9APaoAAUAx0VEliSxqT0/wDvfWuve/de697917r3
v3Xukb2B13sHtjaGb6/7P2XtfsLY25KR6DP7R3ngsbuTbuYpH58OQxGWpqqhqQjAMhZCUcBl
IYAjRAIoRUdWVmRgyMQw9OtTn+YL/wAJfNl7qOb7L/l+7qi2BnXWor6n4+di5atr9kZGfSj/
AGvXu/61qzO7Ull8baKLNNkqSSeawraCnQIEklqDmM/l0b2+6sKLcCo9Rx/Mf5v59ac3efx8
7t+M2/8AI9Xd+dY7v6p35jFEs23934qbHy1VG0kkUOVw1aPLjNwYSqeJhBX0E9TRz6SY5WA9
o2VlNGFD0cxyRyrqjcFfl0DvuvV+ve/de6V67OzT4Co3NWNBRUEUcTU4rpmSpr0ZkiiFLFpc
lSv6NRXUANNxz7Cjc3bOm/Qct2ivNfMzB/DUFIiKs2s1Ga/FpB0knVQ46l+P2b50m9v9w9zt
4kgsthiiQw/UyMs10pKongJpbBWnh6ymtQPDDIQ3Su622GczMmcy8P8AuJp5P8lp5F4yU8ZH
LKws9FE3DfiRxp5AYewp7ic8DZ4n2Xapv92si97g/wBip9COEjDh5qvdglT1L33bPYU86XcH
PPN1mf6o28n6ELjF5Kh4kEd1tGcN5SuPDyqyDo6XWPV3YPcu+Nu9Z9VbPze+d87prY8dgNs7
eo2q6+snb9TkApT0VDSRAyVFTO8VNSwq0ksiRqzDH6ysr3dLuKzsbd5ryRqBVFST/kHmScAZ
JA66M75vux8qbPd71v24w2ezWyVeRyFRVGAB5knARFBZjRVUkgdb4P8AKj/labc+BOyazem/
JMLu75L78xq0e7Nz45ZKjE7H23K9LV/6Pdn1dSkcs9M1bSpPk68RQtX1EcaBfDTxFsrOQeRI
eU7Vrm7Kyb3KtHYcEXB8NCfKoqzUGo0HADrkV94f7wN97wbrFtezrLbciWb6oYmoHnlFR9TM
BUA6SVijqwjUsa6nalwfuResaeve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de6//9Df49+691rz/wDClf8A7IV6o/8AFs9i/wDvnu9/cWe7v/Kt2P8Az3J/1am6
lz2Z/wCVov8A/ngf/q9B1pA+8dOsmOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917pwxeOmylbDRw8GQ3kktcRQrzJI3/BR9P6sQ
Pz7blkESFz05FGZXCDoV5crg9u06UQlUGBdIpqcCact/aaXTZFlc8kuVJ9lQinuGL04+Z4dG
hlgt1CV4eQ49Y6HO4rcRqMc0Ei64iTFUrGBNGD6vGUke0kfDfgj6j6G25IJbfTIG8/Ly60k8
VxqjK+Xn0GOaxcmIr5aVrtH/AJynlI/zsDE6DewGtbaW/wBqB/HszhlEsYccfP7ei2aIxOVP
Dy+zpq9u9Nde9+691737r3V0P8h75JS9EfPTZ2zslkBS7L+RGKreoc5FO7fbLuWsIzHXFdHE
rKHyUu78fDioWNwkWXm4ubiQfbTdztvM1vbu9Le7UxH/AExzGft1AKPkx6jj3S2Ybpyrc3CJ
W5s2Eq+ukYkH2aCWPzQdb+vvJ3rFLr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6+br/Nh/7eNfLr/xLWR/91eK94l87/8AK2b7/wA1
z/gHWY/If/Kn8v8A/POP8J6rz9hXoW9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Sq2thVydS1TVAfYUZDShuFmltqWIk8aFA1
P/hYfm/tLdTGNQq/2h6VW0IkYs3wDpc1m7cNQnxRu9UyenTRorRrbgASs0cRAH+pLe0KWkz5
IoPn0te6hTANT8uscn8P3hipDCDHPCzCIyhRNTT2BXVoL3hmFr2uCP8AahxseJZyiuVP8x/n
HWj4d3EaYYfyP+Y9BJLFJBLJDKhSWJ2jkRvqroSrKf8AWI9mwIYAg4PRUQVJBGR1j9761173
7r3XvfuvdbhH/CaX5IT53r7vH4r5yu8s+w8tQdubAp5S7zjbm7HTA74oIDfxw47DbjosdVKl
rtUZqZrn6CePaHdjJa7lssjZiYSp/pW7XH2Bgp+1z1j37z7OIrvbN9iXEqmKT/TL3IftKlh9
iDraO9zN1B/Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+690Xz5I/FT48/Lvr+p6y+RvVG0+09pSrVNQw7goSuY25W1kAppsvs/c9
BJSbk2fmzCAv3mMqqWp0jSXKkg1ZFcUYVHTkUskLaonIb/Vx9etMz+YN/wAJiu3OrhnOy/gr
uWo7r2JC1VkarpjeVbjMT23t2jDPO0W19wS/w3a/YdBRU6t+3McXldKpHFFXzMW9opLUipjN
R6dHdvuiPRZxpb1HD/Y61bdm4E57ctBjJkYQLK09erBgRTUn7k0Tj9SGZlEX+DP7B3OO9HYO
Xtwv4zS506I/9O/ap/2uX+xT1NfsryMvuH7kcu8vXCatr8QzXPp4EI1uppkeKQsIPkZAenzs
rckmYzk2MgYJisLK9HTQR2Eb1EP7VTUFV9JIdTGn4CLxbUbkftzy7HtOyxblOtdzvFEjseIR
sotTnhRm8yxzWg6Hv3mPcq55w55vOWbGUJyrskrW8MaUCNNH2TSkDBIYGKOlQsaAqAXeqPTP
52JYlizWWiSBEjhSLI1caQpEAI0iVJlWNIwAFCgAfj2LX2LZJWkaXZ7VmcksTFGSxPEsSpJJ
8yePn1DcHP8Az3ax20Vrzpu0UUCKsapd3CLGqABFjVZAEVAAFCgBQBQDq9L+TH/N7xHwC7Pm
2t3L1ttPdPUvZ+Vx+M3f27j9voe6uuqOeehpkyEGegjnrd19fYrxmqrsF4xUu96imkaZPt6h
3Ztl2XY5riXbdsiheU9zKM/YONF89K0WuaV6Tc688888+2e3WnM/NV3ewWi0iSV6pXPcwAGu
U1I8WTVJp7dWkAD6OeAz+E3XgcJujbOWx+e25uTEY3P7fzuJq4a/FZrCZijhyOKy2MrqZ5Ke
tx+RoKiOaGWNmSSNwykgg+xUDUVHDqJiCCQRQjp39+611737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//0d/j37r3WvP/AMKV/wDshXqj/wAWz2L/AO+e739x
Z7u/8q3Y/wDPcn/VqbqXPZn/AJWi/wD+eB/+r0HWkD7x06yY697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XuptLkKqijnjpX8DVI
VJZkBE/iW5MSSXvGjsQTpsxsObce6NGrlSwrT9nV1kZAwU0r+3qESSSSSSTck8kk/Uk/kn3f
qnUqiq5aGrp6yE2kp5FkAvYMBw6N/tMiEqf8D7o6B0ZDwI6sjlGVxxHQl7qposrhIMnTDWad
UqUYAajSzhRKp/oUurH+mk+y21YxTNE3nj8x0ZXSiWESL5Z/LoKvZr0V9e9+691737r3Ss2D
vPM9c762X2FtyX7fcOw927c3ngp9TL4cztfMUebxcupbMvjrqFDcci3t+1uJLS5t7qI0lidX
H2qQR/MdMXVtHeWtzaTCsMsbI32MCp/kevqjbM3TjN87P2pvXCv5MNvDbeC3TiZNQfyYzcGL
pctQPqX0tqpatDccH3mjbzJcwQXEf9nIgYfYwBH8j1gxcwPa3E9tIP1I3ZT9qkg/zHSk9vdM
9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6918
3X+bD/28a+XX/iWsj/7q8V7xL53/AOVs33/muf8AAOsx+Q/+VP5f/wCecf4T1Xn7CvQt6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3XuprZGqajjoFk8VIhZmhiugmkZtRknNy0rfQC50gAWA908NdZkpV/9XDq5kbQI60T/AFce
oXu/VOlNtPJfw/Kxxu1qettTS3PpDk/sSH6AFZDa/wCFY+013H4kRIHcuf8AP0ptZPDlAJ7W
x/m6c98Y8QVkOQjWyVieOW1rCeEABj/y0it/ySfbVlJqQxniP8HTl7HpcSDgf8PSG9rukXXv
fuvde9+691bh/I57ak6p/mQdJwy1n2eG7RpN49S53lh9zHunblZX7ao7A2bz79wWI4PHF/qB
7HPtxfGy5t24FqRzB4j/ALZSVH+9hegB7m2Av+TtzIWskBSVflpYBj/vDP19Cb3lL1iV1737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691TP/Pe+Zh+Hf8vvsmXbuYbGdqd8s3RXWhpZljyVFLvDH1rb43NTadVTSrtzYNLk
DDWRgfbZSoohrR5Iz7ZnfRGacTjpbYQeNcLUdi5P+T+fXzPcFnsjt2tOQxckcdSYJKcmWJJl
MUpQsNDgi4ZAQf8AD+nsKb3se38wWQsNyjZrcOHwxU1WtMj5Ej8/XqW+ROfeY/bne25h5XuI
49yMDwkuiyLocqSNLYrVVIPqPMEgt9XFUwVdVDWJJHWQ1E0VXHKLSpUxyMk6SD8SLKCD/j7N
URY0WNFoigAD0AwB0EZp5bmaW5nkLzyMWZjxLMakn5kmvUb3bprr3v3Xuvov/wDCZ/v7cPcn
8uKDZW6a+qyNf8eO293dS4SorGkmqDsifE7b3/tinarcEyw4iTedXjqaMsTT0dFDGAsaxj2Z
WzEx0Pkeg3ukYS51AYYV/Ph1sKe1HRd1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3X//S3+Pfuvda8/8AwpX/AOyFeqP/ABbPYv8A757vf3Fnu7/yrdj/AM9y
f9Wpupc9mf8AlaL/AP54H/6vQdaQPvHTrJjr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917pW4zaFfkKX7p5Y6RZF1U6TI5eVbXDsFsYo2/B5JHN
rWukku4430AE+vSqO0kkXUTT06TNVSzUdRLS1CGOaFyjqf6j6FT9GVgbg/Qg39qVYOoZTg9J
2UoxVhkdYPduq9e9+691737r3Qn7Nq0rcZV4mc6vCHUKT+qkqgwdRe99Eha/9NQ9ll4hSVJV
8/8ACOjK0YPG0TeX+A9BvVU70tTUUz/rp5pIW4tcxuUuP8Da49mKsGVWHAivReylWZTxB6we
7dV697917r3v3XuvpX/yy95Pvz+X58Qc/LULVTRdEbE2zPUCdKhpajY+Kj2TO00yPJrqvNt5
hNqPkEuoPZww95dcn3H1PK+wyk1P0yL/ALwNH7e3Pz6wy51tha82cwRAUH1Tt/vZ1/s7sfLh
0ef2JOgx1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xzdf5sP/bxr5df+JayP/urxXvEvnf/AJWzff8Amuf8A6zH5D/5U/l//nnH+E9V5+wr
0Leve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917rnHG8rp
FEjSSSMEREBZnZjZVVRyST70SACScdbAJIAGeldNsvJRUJqvLFJUInkejQMXCgXKpILrJKo/
AFifoTxdIL2MvpodPr0qNnIE1VGr06R3tZ0k697917r3v3XuvAkEEEgg3BHBBH0IP4I9+690
K1a4z+0jU/qqIYRUN9Lioo7ioNvx5Ig5A/ow9lSDwLvT+Emn5Hh0aOfHtdX4gK/mOPQU+zXo
r697917r3v3XujCfEneUnXfyp+Ne/I5zT/3P756j3HLIJfChpcRv3AVtZDPIZqZPtamkheOV
WkRHidlYhSfZpsdwbXetouQaeHcxN+QdSfypx6Kd/thebFvNqRXxLWVfzMbAeua8Pn19RL3m
V1hD1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+69185b/hR58zv9mY+dtf0/tjLffdZfErH1/V+MSnm8tBW9oZOejyHb+Yi
W/7dVR5ehotvzC1te3yy3D3JbcvqkoOA/wBR6Eu2weFb6yO58/l5f5/z6KX/ACY/hj/s7nz5
6j6/zmK/ifV3X1U3cvcSzQ+agn2NsKsoamDb9ejDxy0u9t2VWMwsyalcU1fLIt/GfdYU1yAe
Qyenb2fwLd2B7zgfaf8ANx6Zf5wXxA3J8M/nv3psSuxNVSbE35u3NdvdQZVqdosdl+uuwsvX
5yho8dOfTUPs7KT1WCqj6WNTjXfSEdC2pkKSMPLj1uymE9vG1e4Ch+0f5+PVYftrpV1737r3
X0Xf+Ez/AMfdzdMfy5o97btoavG13yJ7Z3T23t+irYpKaePYkOG21sPa9W9LKdYizkmz6vJU
0xCiooK2nkUGNkdjK2UrHU+Z6De6SB7nSOCin58ethb2o6Luve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6//T3+Pfuvda8/8AwpX/AOyFeqP/ABbPYv8A757v
f3Fnu7/yrdj/AM9yf9Wpupc9mf8AlaL/AP54H/6vQdaQPvHTrJjr3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XuskMMlRNFBEuuWaRIo1H9p5GCqP8AC5PvRIUF
jwHWwCxCjiehUodl42laKerkkq3jUNJG5RaUyDksUCh2jU/QM1j+f6eyt7yR6qgoD+3ozSzj
WjMan+XThU7rwdNIYjVGZlNmNPG8san+gkUCNv8AkEn22trOwrpoPn0411Cppqr9nSW3VHRZ
SkizeNmjnEBWnrNF1dUc/sPLGwV0ZHOnkXIYfge1VqXicwSClcj/AC9JroJKomjNaYP+TpAe
1/SDr3v3Xuve/de6fdt1/wDD8vSyM2mKZvtZ+bDxzkKC3+0pKFY/63ti5j8SFh5jI/Lp+3fw
5VPkcft657qjMeerwQAHaGQW+hD08TE/6+om/wDj71amsEf+rz63dCk7/wCry6T/ALUdJ+ve
/de697917r6GX8jrPDO/ywfjVrqBUVeHHa+BrAsLQinOO7q7EGPp/wDNxxylMLLSkumoMW9R
1hgMp/bmTxOTtozVl8UH8ppKfyp1iR7mxeFztvOKK3hMPzhjr/Ov/FdWyexv0Auve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6+br/Nh/7eNf
Lr/xLWR/91eK94l87/8AK2b7/wA1z/gHWY/If/Kn8v8A/POP8J6rz9hXoW9e9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6907YXFSZiuSkVjHGFaWeUC/jhQgEgG
12ZmCj/E/wBPbU0ohQuePl07DEZXC+Xn0J9BgcRt/wAlc8pLICBU1kkYEKsNJWOyxoGcG1+W
P0H1t7LJJ5riiAY9B0ZJBFBVyc+p66G78EZfH9zJa9vKaeYRf699Gu3+On376SeldP8APr31
cFaav5dIDc9DFTV4q6RkeiySmpgeIho9d7TohX02DnVYfQNb8e19q5aPQ/xrg/5OkFygV9a/
A2R/l6TXtT0n697917r3v3Xul7sms1GvxTkaaiJp4Vb9OsL4pltzcuhU/T6KfaC9T+zlHkaH
pdZv/aRHzFekGQVJUixBIIP1BBsR/sD7X9Ieuvfuvde9+691PxWRqMPlMbl6QRmqxdfR5GmE
yl4jUUNRHUwiVFZC8ZkiGoAgkfke7I5jdHX4lIP7OqugkR42+FgQfzx19X2hraXJUVHkaKUV
FFX0tPW0k6hlWalqoknp5VV1V1EkUgIBAIvyPebSsHVXU1Uio/PrA9lZGZGFGBoftHUr3bqv
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vdEq/mJfK+h+Evwy74+R83hlzex9ny0ew6CeMTxZPsrddZS7U6+o56YhmqMeu7MzSzVoAJSg
hnkPpQkUkfQjN59P20PjzxxeROfs8+vk55jMZXcOXyufzuQq8tm85kq7MZjK5CeSqr8nlcnV
S1uQyFbUylpairraud5JHYlndiTyfZTx6FwAAAAwOvoLf8Jmvhj/AKBfhnl/khuvE/a9h/K/
NU+dxT1UOisxnTWzJMhidh0qLKrSU395sxVZXMs8TLHWUFVjyykwofZhappTUeJ/wdB3dJ/E
nEQPan+E8f8AN+3q2P59fy9fj5/MU6fPVfeGIqqXJ4WapynXPZm3Fo6fffW24KiKOKauwNfV
01TDVYjKpBHHk8XUK9HXxRoWCVENNUQOyRrIKN0jt7mS2fXGftHketNzuX/hLP8AO3Z246uH
p3sLo7ubZ71RTFZasz+Y613X9qfKVnzm183icrhMe4CKCtJm8hcuPwGIRm1kBwQR0dJu1uw7
1ZT+3/V+zo5HwZ/4Sz7hxe98Fv3559m7Pym0sJW0uTHSHTeQzmSk3a9NLFPFi989hZXEbcOF
wskkRjrKTD01TUVdPJaLI0jjV7vHamtZDj0HTNxuoKlbdTX1P+Qf5/2dbmGEwmH21hsRtzb2
Lx+D2/gMZQYTB4TE0dPj8Vh8PiqWKhxmLxlBSxxUtDj8fRQJDDDGqxxRoFUAAD2t4dEpJJJJ
yenP37rXXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/U3+Pf
uvda8/8AwpX/AOyFeqP/ABbPYv8A757vf3Fnu7/yrdj/AM9yf9Wpupc9mf8AlaL/AP54H/6v
QdaQPvHTrJjr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xulfsu
jFRljUOLpRQPKCfp5ZP2o7/jhWYj/Ee0d6+mLSOLHpXZpql1eQHWbc+5WrnkoKGQrRIxWWVD
zVsOCAR/yjqfoP7f1+lvera2CASOO/8Awf7PW7m5Lkoh7P8AD/sdIr2t6R9SaaqkpjIFJMU8
TwVEV7LLE4sQfqNSH1KbelgD7qyhqV4g1HVlYrWnAih6je7dV697917r3v3Xuve/de6UWem+
+ixGS+r1NCaeoP8AWpopCkrH83ZZFP8ArEe00A0GWLyDVH2HpROdYik8ytD9o6TvtT0n6979
17r3v3Xut53/AITj74TcnwN3JtZ5R931335vnCrT3cuuLzu3dlbtpKnksix1GRzlagC29ULE
jm7ZIe09yJuWZoSe6K6cfkVRh/Mn9nWMPvDbeDzTDOB2zWiH81Z0I/Yo/b1fz7k7qKeve/de
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6+br/Nh/
7eNfLr/xLWR/91eK94l87/8AK2b7/wA1z/gHWY/If/Kn8v8A/POP8J6rz9hXoW9e9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690JW0FgxuIrsvVMI0kk06zyfDT
jSoT8lpJ5CoA+pA9lt3qkmSFeNP8P+x0Y2mmOJ5W4f5v9npH5rN1OZqDJIWjpkY/b0wPpiX6
amtYPKw+rH/WHHtZDCsK0HxeZ6STTNM1T8PkOmX290z1JFVJ9q1G5LwiUTxAn/My2KuUveyy
ofUBa5Cn8e66Rq1jjSnVtR06DwrXqN7t1Xr3v3Xuve/de6nYysbH5CkrFvaCZWcD6tEfRMg/
4PExH+x9typ4kbp6jq8b+HIj+h6zZuFafLV8aEGM1DTRlf0+KoAqItNuCvjlFv8AD3qBtUUZ
PGn+DHVphplcDhX/AA56a/bvTXXvfuvde9+6919Qb4c75Tsz4l/Gbf6zmpl3d0L1NnK2Ri5k
XKVuxsHJloJjJJK5npcn5opDre7ofUw5OZGwXIvNj2e6rUyW0RP2lBX9hr1hJzFa/Rb/AL1a
UoI7qVR9gdqftFD0ZD2bdE3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvda1P/Cpve7bd/l47A2nA7CfsL5O7DxdVHpIVsPgNi9mbnqZC
5hkTVHl8ZQAJqjZtZIJCspTXR/TA+fRntK1uWb0U/wCEdaAO1dvV27t0bb2pjFZslufPYfb2
PVYnmZq7NZCnxtIqwx3klYz1K2VfU30HPsvAqQOhCTpBJ4AdfYv2XtDbvXuztp7B2hjKfC7T
2PtrBbQ2vhqRFjpMTt3bWLpcLhMZTRqFVKegxtFFEgAACoB7OAAAAOHQMYliWJyT0pfe+tde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3X/1d/j37r3WvP/AMKV/wDshXqj/wAWz2L/AO+e739xZ7u/8q3Y/wDPcn/VqbqXPZn/
AJWi/wD+eB/+r0HWkD7x06yY697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917p+pcj/D8NVQQNpq8nP45GU+qKigjA/BuDPJMyj/AADf4e2Gj8SZWb4VH8z/AJqf
4On1k8OFlU9zH+Q/z16Yfb/THXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3ThHL5MZPTMeae
pirIr/hJR9tUgf4s5hP/ACCfbZFJFb1FP8o/y9OA1jZfQ1/yH/J03+3Om+ve/de697917rae
/wCEx/bUVHvr5Q9F1dVeXcW1dkdrYGjaRgIxtDLZDaW6p4oy+gvUDemIDkLqIhFzYC00ez18
Fud521my6JIo/wBKSrf8fX9nUG+9dgWtdj3RVwkjxMf9OA6/8cf9vW3x7nbrH3r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuvm6/zYf+3jXy
6/8AEtZH/wB1eK94l87/APK2b7/zXP8AgHWY/If/ACp/L/8Azzj/AAnqvP2Fehb1737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3T9k8jqosdiIGtT0UCPPpPEtb
MDLNe31EDysv/BtX+HtiKOjySt8THH2D/P0/JJVI4l+EDP2/7HTD7f6Y697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de6cK2X7iGgnJu6032cp/JejbTGf62+1kiH+uD7bQaS6+Va/t/2a9OOd
QRvOlP2f7FOm/wBudN9e9+691737r3X0Cv5D/a8fZ38uDqrGPUiqyvUe5t/dUZl/JraOTGbh
m3dgqZ1I/aNLs3emMjC3N0UNxqsMofbW+F5ylZITV4HeI/k2pf2I69Yn+6VgbLnG+fTSO4SO
Ufmuhj+bo3Vxnse9R31737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Wm//AMK3t8eHb3wh61gk1fxLNd574ycWm3h/glD1jgMHJrekPk+6
/vBkRaOddHh/cjbXEyo7s/2Y+3o62dczv9g/w9av38uLYp7J+f3wu2W1N95SZj5PdJPl6bxv
L5Nv4rsLA5ncnoSlrFOjA4+pa7xmFbXkKxhmCWMVkQfMdGty2m3nb+gf8HX1ofZt0EOve/de
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuv//W3+Pfuvda8/8AwpX/AOyFeqP/ABbPYv8A757vf3Fnu7/yrdj/AM9yf9Wpupc9
mf8AlaL/AP54H/6vQdaQPvHTrJjr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917rtWZb2NtSlT/Qqf
qCPof+K+9de6697691737r3XvfuvdWS/yj/kDB8cfn70DvDLZBMdtTdm4peqN5zzSJDRpguy
6dtsUtZkZ5HjSmx2D3NV47JTSFgscdEWNwCCLeRt0G08z7ZO7Ugd/Df0pJ2gn5BirH7Ogbz/
ALSd45U3W3jSs8aeKnrqj7iB82UMo+3r6OPvLHrD3r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuvm6/zYf8At418uv8AxLWR/wDdXiveJfO/
/K2b7/zXP+AdZj8h/wDKn8v/APPOP8J6rz9hXoW9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdd6
jp03Om+q34va1x/Qkf7f3r59e+XXXvfXuve/de697917raN/4TP9/wAGF7G7/wDjPl63xpvn
buE7Z2VTzSJHB/GdmVDbd3lR0qsQ0+Ry+F3BjqjQLkU+Ilb6Kfcy+0G6CO73TZ5G/tEEqfan
a4+0hlP2KeoQ96NpMlntO9RrmJ2if7H7kJ+QKsPtcdbhPueeseuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de60Gf+FW++Dlvm10NsCKV
ZabZnxmxmelVWU/b5Xe3ZnYUNVTuvjV1l/hm06GXl2UpKtgDquguz3qPl0INpWkEjerf4AP8
/RCv+E/uxTvr+bF8XVlpxUY/aMvaG+siWhWcU4231FvmbDVGmSnniQpuiegAdtBQtqRxIE9t
24rMn+ry6Ubi2m0l+dB/MdfTb9mfQX697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6/9ff49+691rz/wDClf8A7IV6o/8A
Fs9i/wDvnu9/cWe7v/Kt2P8Az3J/1am6lz2Z/wCVov8A/ngf/q9B1pA+8dOsmOve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3XuuSNpZW0q+kg6XBKtb8MAQSD70cjrwwelVQbioacKtTt/GyW4MsES
JIP8bTpOWJH41KPaV7eRvhuGH+r5U6VJcIvxQL+X+zXpW4/KbZy8opFx8EU0qnTHU0VMokYA
krG8etdYAuOQf6c+0skVzENZkJA9CelUcttKdHhgH5gdIjc2JTFZIpApWlqEE9OLkhASVkiu
bk6HHH19JHtbbSmWOrfEMHpHcxCKSg+E5HTBHJJFIksTvHLG6yRyRsUkjkQhkdHUhkdGFwRy
D7UAkEEHPScgEEEY6+kX/LA+XtB8z/h71j2XVZSOt7G27jafrzuGleeOSvp+xtqUdLR5PLVk
SW8Me86E0+bgAuqRZAR3LxuBlrybvq8wbDZ3jPW7QaJR5+IoAJP+nFHHyanl1hxzvy+/LnMN
7ZKlLN28SE+XhsSQB/pDVD81r5jqwj2Kegl1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69183X+bD/28a+XX/iWsj/7q8V7xL53/wCVs33/AJrn/AOs
x+Q/+VP5f/55x/hPVefsK9C3r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917qRTTimlEhgp6m3+66l
GkiP+uqvGf8AefdWXUKaiPs6sraTXSD9vSwotz4hAEqtvUcY41SUkNOxP/TqaNDx/jIfaR7a
Y5W4b8yf8n+bpWlzEMNAPyp/q/n0qKVdt7ip5kp6SBWQaXH20VPVQ6wQkiNGL2uPwSLjn2lc
3NuylnNPtqD0pX6e4UhUFfsoegorKWSiqqikl/zlPK8TEcBtJsHF/wCy62I/wPs1Rg6q44Ed
FbqUZlPEHownxG+Q+f8Aij8kun/kDt5aqon633jQZXL4ujmWCfcG0qwS4jeu2llkPiiO49p5
Csog73WNpg9vT7ONi3WXZN3sN0iqTDICQPxKcOv+2Ukfn0S7/tEW/bNuG0zUAmjIBP4XGUb/
AGrgH8qdfTe2Jvja3ZmytpdibIy9LuDZ2+duYbdm183RNqpspgc/j4Mni66K9mUVFHUoxVgG
QkqwBBHvMG2uYby3gu7aQNbyIGUjzVhUH9nWFV1bT2VzcWdzGUuInKMp4hlNCP2jpV+3+mOv
e/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuvmo/8
KLd8neP81/vnGJOtRSdebX6b2NRyJIskYC9V7V3dkIEKs2lqXNbtqopFNisqOCPZZcmsrfKn
Qn21dNpGfUk/z6M3/wAJX9jHcP8AMF7J3jPAr0nX3xj3rVU85jVzDnNy7960wFFGrMp8LTYa
fJepSGshXlWa17UVkJ+XTW7NS3VfVx/gPX0E/Zh0Heve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv/9Df49+691rz/wDC
lf8A7IV6o/8AFs9i/wDvnu9/cWe7v/Kt2P8Az3J/1am6lz2Z/wCVov8A/ngf/q9B1pA+8dOs
mOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917rkrMjK6MyOjBkZSVZWU3VlI5DAi4P
vXHB4de4ZHHpa5OtXP7ejq3sK/EzIlUBa7Q1FovMo/CyyBCfwGBH0t7RxJ4FwUH9m4x+Xl0t
kfx4A5+NTn8/PpEe1vSLq6z+RV8wqz42fMnAdbZ/MSUvVXyUkx3Wu46OaaNcfQ78kmmHV25d
MpRUqo9wVr4h21qi0uYldw5ijAkL2235to3+K0lkpZXlI2HkH/0Nvt1HT9jk+Q6jb3Q5eXee
XZbyKOt9ZVkU+ZT/AEVfs0jX9qAeZ636veTnWKnXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xzdf5sP8A28a+XX/iWsj/AO6vFe8S+d/+Vs33/muf
8A6zH5D/AOVP5f8A+ecf4T1Xn7CvQt697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
p2NyE+MrIqynPrjNmQkhZY2/XE/9Vcf7Y2I5A9tyRrKhRuB6vHI0bh149Pu6vBVT0eXpeYMl
TAt9NS1FNaOVHtcB0Qop/wAR7YtdSq8TfEp/ken7rSzJKvwsP5jpKe1fSXrcZ/4Th/MSs3n1
/wBg/DXeWTmrMr1bDN2V1PJV1Bll/wBH2aytPRbx2zAJHBjpNr7uydNW06gOzDNzL6UgQe57
9pt/a4tbrYLh6vD+pFX+Amjr9isQR/pz5DrHj3i5eW3u7TmK2Skc/wCnLT/fgFUb7WQFT/pB
5k9bPvuY+oS697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de6+UX/ADVd8jsX+ZH83NzJU/ewJ8ke0dsUdWJEmiqMfsPctZsXHTU00dVWRzUUlDtu
MwOr6Xh0kKgOhSmU1kc/PoW2i6baAf0R/PPWxP8A8JIdjeXNfN7sueLT9ji+jNjYqb6+X+K1
fZ2fz8XEw0eD+DY0+qM6vJ6WGlgym0Hxn7Oi3eGxAv2n/B1um+1vRJ1737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691/9Hf
49+691rz/wDClf8A7IV6o/8AFs9i/wDvnu9/cWe7v/Kt2P8Az3J/1am6lz2Z/wCVov8A/ngf
/q9B1pA+8dOsmOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XupFPUyU5l0H0
zwSU8qH9LxyLbn/FHAZf6Mo91ZQ1K8Qa9WVitacCKdR/duq9S6CvrcVXUWUxlXUUGRxtXTV+
PrqOaSnq6Kto5kqKSrpaiJllgqKaeNXR1IZWUEG497VmRldGIcGoI4gjgR1V0WRWR1BQihB4
EHiD19PX4cd8U3yd+LXRXfELxtV9jdd4LLbgjhSOOCl3lRwthd84+BYgIxBjd44yup0IC3WI
HSv6RmNsG5jeNl23cx8UsSlvk4w4/JwR1hPzFtTbJvm6bWR2wzMF+aHKH80Kn8+jLezfol69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuvm6/wA2H/t418uv
/EtZH/3V4r3iXzv/AMrZvv8AzXP+AdZj8h/8qfy//wA84/wnqvP2Fehb1737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691n+5k+1NITeLzioQH6xyaGjfR/QSqRq/rpHuukatf
nSnVtR06PKtesHu3Veju/wAuL5ETfFz5q/H/ALclrjQ7dot84/a++3LxrAdgb5LbR3fNUJMV
hlGLw+XkrolcqBUUsbalKhgIuU91Ozcw7XfFqRCQK/8ApH7W/YDUfMDoM847QN85b3bbwtZj
EWT/AJqJ3p+0jSfkT19Ln3l51hj1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+6918mH+Yj0X2z8evmh8i9idxbfzWG3JV9tdgbsxmTy1PWCm3rtb
dW781mNv75wOSq1/3N4XclFUiZKhWdhL5IpdM8UsaFMilXYNxr0L7aRJIImQ1FB+WOHW7N/w
mV+MvYnRHwZ3jv7s3auT2dlPkF21Vb42hic3R1uOzFX1pg9rYDbu2c/W4yuaGaggz2aiy1RR
BqeNqnHGnq1klgqYCq21UrGSRxPRFukqyTqqmukUP29bHHtT0W9e9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf//S3+Pf
uvda8/8AwpX/AOyFeqP/ABbPYv8A757vf3Fnu7/yrdj/AM9yf9Wpupc9mf8AlaL/AP54H/6v
QdaQPvHTrJjr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917rdj/4Tad3Sb0+KnanSOQqxPX9I9oJlsRBqs1Hs3tWgny1BTCMkkj++G3c9MXFgfuALcXO
Q/tJuJuNkvdudqtbTVHySQVA/wB7Vz+fWNfvJtgtt9sdzRaJcwUPzeI0J/3hkH5dbGfuV+of
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuvm6/zYf8At418
uv8AxLWR/wDdXiveJfO//K2b7/zXP+AdZj8h/wDKn8v/APPOP8J6rz9hXoW9e9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdfTK/l493P8ivhL8au26q
q+9zGf6uwWJ3TVmQO1VvTZPm2LvWqYAAxfd7r23WShDcorhSWtqOX3Ku4nduXdovmasjQgMf
V07HP5spPWF3N22DZ+Zd529VpGk7FR6I/eg/JWA6OZ7EHQc697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuk3uDZ20N2Pi5N1bV23uaTB1oyWEfcGDxmZ
fD5EAKK/FtkaWpbH1oVQPLDoew+vvVAeI62GIrQkdKT3vrXXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/09/j
37r3RNvnB8H+p/n31Pt7p3uLcPYe29s7b7DxPZdDXdaZbbeHzsudw+2927WpqSrqd07S3lj5
MTJj95VTyRpSxzGaOIiVVV0cg5j5cseZ7GKwv5ZUhSUSAxlQ2oKy0OpXFKOfKtaZ9RFyzzNf
8qX8247dDC87wmMiQMV0lkYkBXQ1qg86Urj0qw/6BqPgr/z9f5Z/+h109/8AaI9gv/Wi5b/5
Tr7/AHuL/rT0Ov8AXm5o/wCUCw/3ib/rf17/AKBqPgr/AM/X+Wf/AKHXT3/2iPfv9aLlv/lO
vv8Ae4v+tPXv9ebmj/lAsP8AeJv+t/Xv+gaj4K/8/X+Wf/oddPf/AGiPfv8AWi5b/wCU6+/3
uL/rT17/AF5uaP8AlAsP94m/639e/wCgaj4K/wDP1/ln/wCh109/9oj37/Wi5b/5Tr7/AHuL
/rT17/Xm5o/5QLD/AHib/rf17/oGo+Cv/P1/ln/6HXT3/wBoj37/AFouW/8AlOvv97i/609e
/wBebmj/AJQLD/eJv+t/Xv8AoGo+Cv8Az9f5Z/8AoddPf/aI9+/1ouW/+U6+/wB7i/609e/1
5uaP+UCw/wB4m/639e/6BqPgr/z9f5Z/+h109/8AaI9+/wBaLlv/AJTr7/e4v+tPXv8AXm5o
/wCUCw/3ib/rf17/AKBqPgr/AM/X+Wf/AKHXT3/2iPfv9aLlv/lOvv8Ae4v+tPXv9ebmj/lA
sP8AeJv+t/Xv+gaj4K/8/X+Wf/oddPf/AGiPfv8AWi5b/wCU6+/3uL/rT17/AF5uaP8AlAsP
94m/639e/wCgaj4K/wDP1/ln/wCh109/9oj37/Wi5b/5Tr7/AHuL/rT17/Xm5o/5QLD/AHib
/rf17/oGo+Cv/P1/ln/6HXT3/wBoj37/AFouW/8AlOvv97i/609e/wBebmj/AJQLD/eJv+t/
Xv8AoGo+Cv8Az9f5Z/8AoddPf/aI9+/1ouW/+U6+/wB7i/609e/15uaP+UCw/wB4m/639e/6
BqPgr/z9f5Z/+h109/8AaI9+/wBaLlv/AJTr7/e4v+tPXv8AXm5o/wCUCw/3ib/rf17/AKBq
Pgr/AM/X+Wf/AKHXT3/2iPfv9aLlv/lOvv8Ae4v+tPXv9ebmj/lAsP8AeJv+t/Xv+gaj4K/8
/X+Wf/oddPf/AGiPfv8AWi5b/wCU6+/3uL/rT17/AF5uaP8AlAsP94m/639e/wCgaj4K/wDP
1/ln/wCh109/9oj37/Wi5b/5Tr7/AHuL/rT17/Xm5o/5QLD/AHib/rf17/oGo+Cv/P1/ln/6
HXT3/wBoj37/AFouW/8AlOvv97i/609e/wBebmj/AJQLD/eJv+t/Xv8AoGo+Cv8Az9f5Z/8A
oddPf/aI9+/1ouW/+U6+/wB7i/609e/15uaP+UCw/wB4m/639e/6BqPgr/z9f5Z/+h109/8A
aI9+/wBaLlv/AJTr7/e4v+tPXv8AXm5o/wCUCw/3ib/rf17/AKBqPgr/AM/X+Wf/AKHXT3/2
iPfv9aLlv/lOvv8Ae4v+tPXv9ebmj/lAsP8AeJv+t/Xv+gaj4K/8/X+Wf/oddPf/AGiPfv8A
Wi5b/wCU6+/3uL/rT17/AF5uaP8AlAsP94m/639e/wCgaj4K/wDP1/ln/wCh109/9oj37/Wi
5b/5Tr7/AHuL/rT17/Xm5o/5QLD/AHib/rf17/oGo+Cv/P1/ln/6HXT3/wBoj37/AFouW/8A
lOvv97i/609e/wBebmj/AJQLD/eJv+t/Xv8AoGo+Cv8Az9f5Z/8AoddPf/aI9+/1ouW/+U6+
/wB7i/609e/15uaP+UCw/wB4m/639e/6BqPgr/z9f5Z/+h109/8AaI9+/wBaLlv/AJTr7/e4
v+tPXv8AXm5o/wCUCw/3ib/rf0ef4Lfyrug/5fW8N87x6X393huKp7B21Q7Z3Bh+y9ybFzGC
MGMyi5THZOkpdrdcbMrEy1FI00UcklRLEIamUePUwZRJy3yXtnK09zcbfdXLmVArCRkK4NQR
pjQ1GRx4E46C/NHPW68229rb7laWqCFyymNXDZFCCWkcUODwBqBnqzH2L+gX1737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdUl/IT+Qx8Qfkp3V2N3tvrsf5I
4rd3Z24ptzZ7HbT3f1hQ7cpK+eCnp3ixFJmOns7k6ekCUykLNWVD3J9X4Ed7r7Z7Fu+4Xe5X
N3drPM+pgrRhQfkDExp9pPUlbR7p8wbNttntdrZ2bW8CaVLpIWI+ZEyiv2AdA3/0DUfBX/n6
/wAs/wD0Ounv/tEe0H+tFy3/AMp19/vcX/Wnoy/15uaP+UCw/wB4m/639e/6BqPgr/z9f5Z/
+h109/8AaI9+/wBaLlv/AJTr7/e4v+tPXv8AXm5o/wCUCw/3ib/rf17/AKBqPgr/AM/X+Wf/
AKHXT3/2iPfv9aLlv/lOvv8Ae4v+tPXv9ebmj/lAsP8AeJv+t/Xv+gaj4K/8/X+Wf/oddPf/
AGiPfv8AWi5b/wCU6+/3uL/rT17/AF5uaP8AlAsP94m/639e/wCgaj4K/wDP1/ln/wCh109/
9oj37/Wi5b/5Tr7/AHuL/rT17/Xm5o/5QLD/AHib/rf17/oGo+Cv/P1/ln/6HXT3/wBoj37/
AFouW/8AlOvv97i/609e/wBebmj/AJQLD/eJv+t/Xv8AoGo+Cv8Az9f5Z/8AoddPf/aI9+/1
ouW/+U6+/wB7i/609e/15uaP+UCw/wB4m/639e/6BqPgr/z9f5Z/+h109/8AaI9+/wBaLlv/
AJTr7/e4v+tPXv8AXm5o/wCUCw/3ib/rf17/AKBqPgr/AM/X+Wf/AKHXT3/2iPfv9aLlv/lO
vv8Ae4v+tPXv9ebmj/lAsP8AeJv+t/Xv+gaj4K/8/X+Wf/oddPf/AGiPfv8AWi5b/wCU6+/3
uL/rT17/AF5uaP8AlAsP94m/639e/wCgaj4K/wDP1/ln/wCh109/9oj37/Wi5b/5Tr7/AHuL
/rT17/Xm5o/5QLD/AHib/rf17/oGo+Cv/P1/ln/6HXT3/wBoj37/AFouW/8AlOvv97i/609e
/wBebmj/AJQLD/eJv+t/Xv8AoGo+Cv8Az9f5Z/8AoddPf/aI9+/1ouW/+U6+/wB7i/609e/1
5uaP+UCw/wB4m/639e/6BqPgr/z9f5Z/+h109/8AaI9+/wBaLlv/AJTr7/e4v+tPXv8AXm5o
/wCUCw/3ib/rf17/AKBqPgr/AM/X+Wf/AKHXT3/2iPfv9aLlv/lOvv8Ae4v+tPXv9ebmj/lA
sP8AeJv+t/Xv+gaj4K/8/X+Wf/oddPf/AGiPfv8AWi5b/wCU6+/3uL/rT17/AF5uaP8AlAsP
94m/639e/wCgaj4K/wDP1/ln/wCh109/9oj37/Wi5b/5Tr7/AHuL/rT17/Xm5o/5QLD/AHib
/rf17/oGo+Cv/P1/ln/6HXT3/wBoj37/AFouW/8AlOvv97i/609e/wBebmj/AJQLD/eJv+t/
Xv8AoGo+Cv8Az9f5Z/8AoddPf/aI9+/1ouW/+U6+/wB7i/609e/15uaP+UCw/wB4m/639e/6
BqPgr/z9f5Z/+h109/8AaI9+/wBaLlv/AJTr7/e4v+tPXv8AXm5o/wCUCw/3ib/rf17/AKBq
Pgr/AM/X+Wf/AKHXT3/2iPfv9aLlv/lOvv8Ae4v+tPXv9ebmj/lAsP8AeJv+t/Xv+gaj4K/8
/X+Wf/oddPf/AGiPfv8AWi5b/wCU6+/3uL/rT17/AF5uaP8AlAsP94m/639e/wCgaj4K/wDP
1/ln/wCh109/9oj37/Wi5b/5Tr7/AHuL/rT17/Xm5o/5QLD/AHib/rf17/oGo+Cv/P1/ln/6
HXT3/wBoj37/AFouW/8AlOvv97i/609e/wBebmj/AJQLD/eJv+t/Xv8AoGo+Cv8Az9f5Z/8A
oddPf/aI9+/1ouW/+U6+/wB7i/609e/15uaP+UCw/wB4m/639W4fDn4j7A+EnStD0P1jursP
dey8XuLP7ixdT2XlduZjO42Tck8VbkMXSVW2Nq7Pxy4kZFZamNGpWlE1TKTIwKqo52DYrXl3
b12yznle3V2YeIVLDVkgFVUUrU8K1Jz0AOYt/u+ZdybdL2CGO5ZFUiMMFOnAJDM5rSg40oBj
o1Hs66Iuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r//U3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvdf/9k=</binary>
<binary id="img_16" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4QymRXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa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</binary>
<binary id="img_10" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QDERXhpZgAASUkqAAgAAAAHABIBAwABAAAAAQAAABoB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</binary>
<binary id="img_1" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD//gAcU29mdHdhcmU6IEFkb2JlIEltYWdlUmVhZHn/2wBD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</binary>
<binary id="img_18" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAeAB4AAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
<binary id="img_0" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4Q+oRXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa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</binary>
<binary id="img_9" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QDERXhpZgAASUkqAAgAAAAHABIBAwABAAAAAQAAABoB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</binary>
<binary id="img_17" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QDERXhpZgAASUkqAAgAAAAHABIBAwABAAAAAQAAABoB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</binary>
<binary id="img_21" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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==</binary>
<binary id="img_2" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
<binary id="img_7" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAQDAwQDAwQEBAQFBQQFBwsHBwYGBw4KCggLEA4R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</binary>
<binary id="img_5" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
<binary id="img_4" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
<binary id="img_20" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
</FictionBook>